「医療診断における人工知能（AI）のグローバル市場予測：モダリティ別（MRI、CT、X線、超音波）（～2029年）」産業調査レポートを販売開始

2025年4月25日

H&Iグローバルリサーチ（株）

 

*****「医療診断における人工知能（AI）のグローバル市場予測：モダリティ別（MRI、CT、X線、超音波）（～2029年）」産業調査レポートを販売開始 *****

 

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、MarketsandMarkets社が調査・発行した「医療診断における人工知能（AI）のグローバル市場予測：モダリティ別（MRI、CT、X線、超音波）（～2029年）」市場調査レポートの販売を開始しました。医療診断における人工知能（AI）の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

 

***** 調査レポートの概要 *****

 

医療診断における人工知能（AI）市場の概要

  1. 市場定義と技術範囲

医療診断分野における人工知能（AI）とは、人間の知能を模倣し、大量の医療データを迅速かつ高精度に解析する技術の総称である。主に機械学習（ML）および深層学習（DL）をベースとし、画像診断（X線、CT、MRI、超音波など）や患者の電子カルテ・バイタルデータを処理し、異常検出や疾患リスク予測を支援する。AIの適用によって、従来の方法では見落とされがちであった微細な特徴を捉えられるほか、診断プロセスの標準化・自動化が可能となる。

  1. 市場規模と成長予測

最新調査によると、グローバルのAI医療診断市場は、ベースイヤー（2024年）において約数十億ドル規模と推計され、翌2025年には既存市場からの移行需要と新規導入需要の双方が拡大し、前年比で二桁成長を記録すると見込まれている。特に、先進国における健康寿命延伸ニーズや新興国における医療インフラ整備の加速が成長を後押しし、今後5～10年で年平均成長率（CAGR）は20％前後に達する可能性がある。

  1. セグメント別動向
  • ソフトウェア部門：画像解析アルゴリズム、リスクスコアリングシステム、レポーティングツールなど、多彩なアプリケーションが提供されており、サブスクリプション型のクラウドサービスも増加傾向にある。
  • サービス部門：コンサルティング、導入支援、保守・運用サービスが含まれ、特に大規模病院チェーン向けに専任のAIチームを派遣し、現場でのカスタマイズを行う事例が増えている。
  • ハードウェア連携：専用GPUサーバーやエッジAIデバイスを組み合わせることで、院内ネットワークから切り離して動作可能なモデルが登場し、データプライバシー対応が強化されている。
  1. 適用領域とユースケース
  1. 画像診断支援
    • 肺結節や乳房腫瘍などの自動検出・セグメンテーション
    • 骨折・関節炎の診断補助
    • 神経変性疾患の早期兆候を高精度に識別
  2. 臨床データ解析
    • 患者の電子カルテや検査データを統合し、入院リスクや再入院リスクを予測
    • 検査結果異常値のアラート機能による診療効率化
  3. 遠隔診断・テレラディオロジー
    • 農村部や途上国のリモートクリニックで、専門医不在時の初期診断をAIが支援
    • 災害拠点医療における迅速トリアージへの適用
  4. 新興分野
    • 遺伝子解析データとの連携による個別化医療（プレシジョンメディシン）
    • 病理画像（デジタルパソロジー）解析によるがん診断支援
  1. 地域別市場動向
  • 北米：医療保険制度の高度化に伴い、FDA承認済みAI診断ツールの導入が先行。大手テクノロジー企業と医療機器メーカーの提携事例が多数。
  • 欧州：GDPRなどの厳格なデータ保護規制があるものの、政府支援の下でAI研究開発が活発。CEマーク取得製品が増加中。
  • アジア太平洋：中国・インド・日本を中心に高齢化ニーズが急増。特に公共医療機関のデジタル化プロジェクトにおいて、政府主導でAI導入が加速。
  • 新興市場（中南米・中東・アフリカ）：医療リソース不足の課題をAIが補完。遠隔診断ソリューションの普及により、小規模クリニックでのAI利用が広がりつつある。
  1. 市場推進要因（ドライバー）
  • 診断精度の向上：従来の人間中心診断では見落としや主観差があった領域で、AIによる定量的解析が精度を飛躍的に改善。
  • コスト削減ニーズ：医師不足や検査待ち時間の長期化を背景に、AI導入によるワークフロー自動化が医療機関の経営負担を軽減。
  • テクノロジー成熟：計算資源の低価格化とクラウドプラットフォームの進化により、小規模施設でもAIモデルを容易に運用可能。
  • 規制・ガイドライン整備：FDA、EMAなど主要規制当局がAIツールの評価・承認プロセスを確立し、製品実装の障壁を低減。
  1. 課題・制約要因（レストレイント）
  • データプライバシーリスク：患者データの扱いに厳格な規制があり、クラウドベースの解析では匿名化・暗号化技術が必須。
  • バイアス問題：学習データの偏りにより、特定人種や年齢層での診断精度が低下するリスクが指摘されている。
  • インフラ整備の遅れ：一部地域では高速ネットワークや医用画像アーカイブの整備が遅れており、リアルタイム解析が難しい場合がある。
  • 承認プロセスの煩雑さ：医療機器としての認証取得に時間とコストがかかり、新規ベンチャーの市場参入障壁となっている。
  1. 主要ベンダーと競争環境

レポートでは、Microsoft Corporation、NVIDIA、IBM、Google Health、Siemens Healthineers、GE Healthcare、Philips Healthcareなどを主要プレーヤーとして分析。各社の製品ラインナップ、技術提携、臨床試験数、販売実績、市場シェアが詳細に示されており、中長期的なプロダクトロードマップやM&A動向も掘り下げられている。

  1. 市場機会と注目トレンド
  1. プレシジョンメディシンとの融合：遺伝子情報やバイオマーカー解析とAI診断を統合し、疾病予防から治療計画まで一貫して支援。
  2. エッジAIデバイス：院内や遠隔拠点でのオフライン動作が可能な組み込み型AIチップの普及が拡大。
  3. クラウド連携プラットフォーム：異なる医療機関間でのデータ共有・解析を可能にし、医療ビッグデータの利活用を促進。
  4. AI＋ロボティクス：ロボット手術システムとの連携により、術中ナビゲーションやリアルタイム病理・画像解析が実用化フェーズへ。

 

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

 

  1. レポート概要

1.1 レポートの目的・背景説明
1.2 英文タイトル／商品コード／発行年月
1.3 調査範囲・対象市場の定義
1.4 調査ベース年・予測年の設定
1.5 通貨・価格設定基準
1.6 報告書フォーマット・納品形態
1.7 利用上の注意事項・免責事項

  1. 用語定義・略語一覧

2.1 AI関連用語定義（機械学習、深層学習、ニューラルネットワークなど）
2.2 医療診断領域用語（画像診断、臨床データ、バイタルサインなど）
2.3 略語一覧（FDA、CAGR、HIPAA、GDPR など）

  1. 調査方法論

3.1 二次調査（文献調査、データベース参照）
3.2 一次調査（キーパーソンインタビュー、アンケート調査）
3.3 データ検証・三角合せ手法
3.4 推計モデルの構築
3.5 感度分析・シナリオ分析
3.6 調査フレームワークと報告書更新プロセス

  1. エグゼクティブサマリー

4.1 市場全体のハイライト
4.2 主要成長ドライバーと抑制要因
4.3 主要セグメントの動向概要
4.4 主要地域別展望
4.5 トップ５企業の競争戦略サマリ

  1. 市場環境分析

5.1 マクロ経済動向と医療支出見通し
5.2 医療制度および保険償還環境（米国、欧州、日本）
5.3 データプライバシー・規制環境（HIPAA、GDPR、PIPA など）
5.4 医療従事者不足・診断遅延問題
5.5 テクノロジートレンド（クラウドAI、エッジAI、5G/6G連携）

  1. 市場ダイナミクス

6.1 ドライバー

  • 6.1.1 診断精度向上ニーズ
  • 6.1.2 ワークフロー自動化によるコスト削減
  • 6.1.3 遠隔医療・テレラディオロジーの拡大
  • 6.1.4 プレシジョンメディシンの普及
    6.2 抑制要因
  • 6.2.1 データセキュリティ・プライバシー懸念
  • 6.2.2 バイアス問題とモデル信頼性
  • 6.2.3 インフラ・IT投資の遅れ
  • 6.2.4 承認プロセスの長期化
    6.3 機会
  • 6.3.1 新興国市場での医療アクセス改善
  • 6.3.2 AI＋ロボティクス連携による術中支援
  • 6.3.3 デジタル病理解析市場の立ち上がり
    6.4 課題
  • 6.4.1 規制遵守の複雑化
  • 6.4.2 クロスプラットフォーム互換性
  • 6.4.3 医療従事者のAIリテラシー不足
  1. セグメント別市場分析

7.1 ソフトウェア

  • 7.1.1 画像解析アルゴリズム（CNN、U-Net など）
  • 7.1.2 リスクスコアリングモデル
  • 7.1.3 ワークフロー最適化ツール
  • 7.1.4 クラウド型SaaSとオンプレミス型比較
    7.2 サービス
  • 7.2.1 導入コンサルティングサービス
  • 7.2.2 カスタマイズ・インテグレーション
  • 7.2.3 運用・保守・トレーニング
  • 7.2.4 サブスクリプション／ライセンスモデル
    7.3 ハードウェア連携
  • 7.3.1 エッジAIデバイス（医用画像解析専用チップ）
  • 7.3.2 GPUサーバー・高性能コンピューティング
  • 7.3.3 ネットワーク機器（5Gルーター、VPN）
  • 7.3.4 IoTセンサー・患者モニタリング機器
  1. 用途別市場分析

8.1 画像診断センター向け

  • 8.1.1 X線／CT／MRI解析支援
  • 8.1.2 病理スライドデジタル化・解析
    8.2 病院部門向け
  • 8.2.1 放射線科（画像レポート自動生成）
  • 8.2.2 病理部（細胞分類・異常検出）
  • 8.2.3 循環器科（心電図・超音波解析）
    8.3 診断研究所向け
  • 8.3.1 分子診断・遺伝子解析支援
  • 8.3.2 バイオマーカー発見・予後予測
    8.4 遠隔医療・テレラディオロジー
  • 8.4.1 郊外・途上国向け配信プラットフォーム
  • 8.4.2 災害時トリアージ支援
    8.5 内視鏡・手術支援
  • 8.5.1 術中ナビゲーション
  • 8.5.2 リアルタイム病変検出
  1. 技術別市場分析

9.1 機械学習アルゴリズム

  • 9.1.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  • 9.1.2 リカレントニューラルネットワーク（RNN）
  • 9.1.3 強化学習・GAN応用
    9.2 深層学習フレームワーク
  • 9.2.1 TensorFlow／PyTorch／MXNet 比較
  • 9.2.2 AutoML・GPU最適化ライブラリ
    9.3 自然言語処理（NLP）
  • 9.3.1 電子カルテ文章解析
  • 9.3.2 音声対話インターフェース
    9.4 データ統合・プラットフォーム
  • 9.4.1 データレイク／データウェアハウス
  • 9.4.2 セマンティックデータモデル
  • 9.4.3 API連携・相互運用性
  1. 地域別市場分析

10.1 北米

  • 10.1.1 市場規模推移・予測（2020–2030年）
  • 10.1.2 米国：保険償還政策・FDA承認プロセス
  • 10.1.3 カナダ：公的医療制度とAI導入
  • 10.1.4 メキシコ：民間・公立病院の導入動向

10.2 欧州

  • 10.2.1 欧州全体：GDPR影響とCEマーキング
  • 10.2.2 ドイツ：産業連携・研究開発ハブ
  • 10.2.3 英国：NHS予算とAI活用プロジェクト
  • 10.2.4 フランス：政府補助・研究助成制度
  • 10.2.5 イタリア、スペイン、北欧諸国

10.3 アジア太平洋

  • 10.3.1 日本：政府主導のヘルスケアDX
  • 10.3.2 中国：メガシティでの大規模実証実験
  • 10.3.3 韓国：5G＋AI融合プロジェクト
  • 10.3.4 インド：コスト競争力を活かした導入拡大
  • 10.3.5 東南アジア（シンガポール、マレーシア、タイ など）

10.4 中南米

  • 10.4.1 ブラジル：公共医療機関のAI活用
  • 10.4.2 アルゼンチン、チリ：遠隔診断ソリューション

10.5 中東・アフリカ

  • 10.5.1 UAE、サウジアラビア：政府イニシアティブ
  • 10.5.2 南アフリカ、エジプト：医療インフラ改善とAI
  • 10.5.3 NGO・国際支援プロジェクト
  1. 競争環境分析

11.1 市場シェア分析（売上・症例数別）
11.2 FPNV（Feature-Price-Novelty-Volume）マトリックス
11.3 主要企業のM&A・提携動向
11.4 新規参入・スタートアップ動向
11.5 技術ライセンス・特許ポートフォリオ分析

  1. 企業プロファイル

12.1 Microsoft Corporation

  • 12.1.1 会社概要・事業戦略
  • 12.1.2 「Azure AI for Health」製品群
  • 12.1.3 最近の提携・共同研究事例
  • 12.1.4 財務データ／売上推移
    12.2 NVIDIA
  • 12.2.1 GPUプラットフォームの特徴
  • 12.2.2 医療AI向けSDK・ツールキット
  • 12.2.3 エコシステムパートナー
    12.3 IBM (Watson Health)
    12.4 Google Health
    12.5 Siemens Healthineers
    12.6 GE Healthcare
    12.7 Philips Healthcare
    12.8 その他（Siemens Healthineers、Canon Medical など）
  1. ケーススタディ

13.1 米国大規模病院チェーンのAI導入事例
13.2 欧州国営研究所での遠隔診断プロジェクト
13.3 日本の総合病院における術中画像解析システム事例
13.4 アフリカ遠隔医療プログラムの実証実験
13.5 アジア連携による多国籍ビッグデータ研究

  1. 価格動向分析

14.1 ソフトウェア／サービス別価格帯比較
14.2 ライセンスモデル・契約形態
14.3 地域別価格差要因分析
14.4 コストベネフィット分析

  1. 参入障壁・リスク評価

15.1 データプライバシー・セキュリティリスク
15.2 承認・認証プロセスの課題
15.3 技術成熟度マトリックス
15.4 サプライチェーン・運用リスク
15.5 法規制・倫理論争

  1. 今後の展望と推奨戦略

16.1 投資機会の優先順位
16.2 製品開発ロードマップ提言
16.3 提携・エコシステム構築戦略
16.4 規制対応ロードマップ
16.5 中長期シナリオ分析

  1. 付録

17.1 図表リスト
17.2 用語集
17.3 調査手法詳細
17.4 参考文献・データソース一覧
17.5 カスタムレポート開発オプション

 

※「医療診断における人工知能（AI）のグローバル市場予測：モダリティ別（MRI、CT、X線、超音波）（～2029年）」調査レポートの詳細紹介ページ

⇒https://www.marketreport.jp/artificial-intelligence-ai-in-medical-diagnostics-market-mam

 

※その他、MarketsandMarkets社調査・発行の市場調査レポート一覧

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