 | • レポートコード：MRC24BR-AG12218 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2024年8月 • レポート形態：英語、PDF、約100ページ • 納品方法：Eメール（納期：3日） • 産業分類：医療 |
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レポート概要
GlobalInfoResearch社の最新調査によると、世界の医療用人工知能市場規模は2023年にxxxx米ドルと評価され、2030年までに年平均xxxx%でxxxx米ドルに成長すると予測されています。
本レポートは、世界の医療用人工知能市場に関する詳細かつ包括的な分析です。メーカー別、地域別・国別、タイプ別、用途別の定量分析および定性分析を行っています。市場は絶え間なく変化しているため、本レポートでは競争、需給動向、多くの市場における需要の変化に影響を与える主な要因を調査しています。選定した競合企業の会社概要と製品例、および選定したいくつかのリーダー企業の2024年までの市場シェア予測を掲載しています。
*** 主な特徴 ***
医療用人工知能の世界市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
医療用人工知能の地域別・国別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
医療用人工知能のタイプ別・用途別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2030年
医療用人工知能の世界主要メーカーの市場シェア、売上高（百万ドル）、販売数量、平均販売単価、2019-2024年
本レポートの主な目的は以下の通りです：
– 世界および主要国の市場規模を把握する
– 医療用人工知能の成長の可能性を分析する
– 各製品と最終用途市場の将来成長を予測する
– 市場に影響を与える競争要因を分析する
本レポートでは、世界の医療用人工知能市場における主要企業を、会社概要、販売数量、売上高、価格、粗利益率、製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、主要動向などのパラメータに基づいて紹介しています。本調査の対象となる主要企業には、Intel Corporation、Nvidia Corporation、Google、IBM Corporation、Microsoft Corporation、General Vision、Enlitic、Next IT、Welltok、Icarbonx、Recursion Pharmaceuticals、Koninklijke Philips、General Electric (GE) Company、Siemens Healthineers、Johnson & Johnson Services、Medtronic、Stryker Corporation、Careskore、Zephyr Health、Oncora Medical、Sentrian、Bay Labs、Atomwise、Deep Genomics、Cloudmedxなどが含まれます。
また、本レポートは市場の促進要因、阻害要因、機会、新製品の発売や承認に関する重要なインサイトを提供します。
*** 市場セグメンテーション
医療用人工知能市場はタイプ別と用途別に区分されます。セグメント間の成長については2019-2030年の期間においてタイプ別と用途別の消費額の正確な計算と予測を数量と金額で提供します。この分析は、適格なニッチ市場をターゲットとすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
[タイプ別市場セグメント]
ディープラーニング、クエリー法、自然言語処理
[用途別市場セグメント]
患者データ・リスク分析、生活管理・モニタリング、精密医療、入院医療・病院管理、医療画像・診断、その他
[主要プレーヤー]
Intel Corporation、Nvidia Corporation、Google、IBM Corporation、Microsoft Corporation、General Vision、Enlitic、Next IT、Welltok、Icarbonx、Recursion Pharmaceuticals、Koninklijke Philips、General Electric (GE) Company、Siemens Healthineers、Johnson & Johnson Services、Medtronic、Stryker Corporation、Careskore、Zephyr Health、Oncora Medical、Sentrian、Bay Labs、Atomwise、Deep Genomics、Cloudmedx
[地域別市場セグメント]
– 北米（アメリカ、カナダ、メキシコ）
– ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他）
– アジア太平洋（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア）
– 南米（ブラジル、アルゼンチン、コロンビア、その他）
– 中東・アフリカ（サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ、その他）
※本レポートの内容は、全15章で構成されています。
第1章では、医療用人工知能の製品範囲、市場概要、市場推計の注意点、基準年について説明する。
第2章では、2019年から2024年までの医療用人工知能の価格、販売数量、売上、世界市場シェアとともに、医療用人工知能のトップメーカーのプロフィールを紹介する。
第3章では、医療用人工知能の競争状況、販売数量、売上、トップメーカーの世界市場シェアを景観対比によって強調的に分析する。
第4章では、医療用人工知能の内訳データを地域レベルで示し、2019年から2030年までの地域別の販売数量、消費量、成長を示す。
第5章と第6章では、2019年から2030年まで、タイプ別、用途別に売上高を区分し、タイプ別、用途別の売上高シェアと成長率を示す。
第7章、第8章、第9章、第10章、第11章では、2019年から2024年までの世界の主要国の販売数量、消費量、市場シェアとともに、国レベルでの販売データを分析する。2025年から2030年までの医療用人工知能の市場予測は販売量と売上をベースに地域別、タイプ別、用途別で掲載する。
第12章、市場ダイナミクス、促進要因、阻害要因、トレンド、ポーターズファイブフォース分析。
第13章、医療用人工知能の主要原材料、主要サプライヤー、産業チェーン。
第14章と第15章では、医療用人工知能の販売チャネル、販売代理店、顧客、調査結果と結論について説明する。
レポート目次1 市場概要
1.1 製品の概要と範囲
1.2 市場推定と基準年
1.3 タイプ別市場分析
1.3.1 概要:世界の医療用人工知能のタイプ別消費額：2019年対2023年対2030年
ディープラーニング、クエリー法、自然言語処理
1.4 用途別市場分析
1.4.1 概要:世界の医療用人工知能の用途別消費額：2019年対2023年対2030年
患者データ・リスク分析、生活管理・モニタリング、精密医療、入院医療・病院管理、医療画像・診断、その他
1.5 世界の医療用人工知能市場規模と予測
1.5.1 世界の医療用人工知能消費額（2019年対2023年対2030年）
1.5.2 世界の医療用人工知能販売数量（2019年-2030年）
1.5.3 世界の医療用人工知能の平均価格（2019年-2030年）
2 メーカープロフィール
※掲載企業リスト：Intel Corporation、Nvidia Corporation、Google、IBM Corporation、Microsoft Corporation、General Vision、Enlitic、Next IT、Welltok、Icarbonx、Recursion Pharmaceuticals、Koninklijke Philips、General Electric (GE) Company、Siemens Healthineers、Johnson & Johnson Services、Medtronic、Stryker Corporation、Careskore、Zephyr Health、Oncora Medical、Sentrian、Bay Labs、Atomwise、Deep Genomics、Cloudmedx
Company A
Company Aの詳細
Company Aの主要事業
Company Aの医療用人工知能製品およびサービス
Company Aの医療用人工知能の販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2019-2024）
Company Aの最近の動向/最新情報
Company B
Company Bの詳細
Company Bの主要事業
Company Bの医療用人工知能製品およびサービス
Company Bの医療用人工知能の販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2019-2024）
Company Bの最近の動向/最新情報
…
…
3 競争環境：メーカー別医療用人工知能市場分析
3.1 世界の医療用人工知能のメーカー別販売数量（2019-2024）
3.2 世界の医療用人工知能のメーカー別売上高（2019-2024）
3.3 世界の医療用人工知能のメーカー別平均価格（2019-2024）
3.4 市場シェア分析（2023年）
3.4.1 医療用人工知能のメーカー別売上および市場シェア(%)：2023年
3.4.2 2023年における医療用人工知能メーカー上位3社の市場シェア
3.4.3 2023年における医療用人工知能メーカー上位6社の市場シェア
3.5 医療用人工知能市場:全体企業フットプリント分析
3.5.1 医療用人工知能市場：地域別フットプリント
3.5.2 医療用人工知能市場：製品タイプ別フットプリント
3.5.3 医療用人工知能市場：用途別フットプリント
3.6 新規参入企業と参入障壁
3.7 合併、買収、契約、提携
4 地域別消費分析
4.1 世界の医療用人工知能の地域別市場規模
4.1.1 地域別医療用人工知能販売数量（2019年-2030年）
4.1.2 医療用人工知能の地域別消費額（2019年-2030年）
4.1.3 医療用人工知能の地域別平均価格（2019年-2030年）
4.2 北米の医療用人工知能の消費額（2019年-2030年）
4.3 欧州の医療用人工知能の消費額（2019年-2030年）
4.4 アジア太平洋の医療用人工知能の消費額（2019年-2030年）
4.5 南米の医療用人工知能の消費額（2019年-2030年）
4.6 中東・アフリカの医療用人工知能の消費額（2019年-2030年）
5 タイプ別市場セグメント
5.1 世界の医療用人工知能のタイプ別販売数量（2019年-2030年）
5.2 世界の医療用人工知能のタイプ別消費額（2019年-2030年）
5.3 世界の医療用人工知能のタイプ別平均価格（2019年-2030年）
6 用途別市場セグメント
6.1 世界の医療用人工知能の用途別販売数量（2019年-2030年）
6.2 世界の医療用人工知能の用途別消費額（2019年-2030年）
6.3 世界の医療用人工知能の用途別平均価格（2019年-2030年）
7 北米市場
7.1 北米の医療用人工知能のタイプ別販売数量（2019年-2030年）
7.2 北米の医療用人工知能の用途別販売数量（2019年-2030年）
7.3 北米の医療用人工知能の国別市場規模
7.3.1 北米の医療用人工知能の国別販売数量（2019年-2030年）
7.3.2 北米の医療用人工知能の国別消費額（2019年-2030年）
7.3.3 アメリカの市場規模・予測（2019年-2030年）
7.3.4 カナダの市場規模・予測（2019年-2030年）
7.3.5 メキシコの市場規模・予測（2019年-2030年）
8 欧州市場
8.1 欧州の医療用人工知能のタイプ別販売数量（2019年-2030年）
8.2 欧州の医療用人工知能の用途別販売数量（2019年-2030年）
8.3 欧州の医療用人工知能の国別市場規模
8.3.1 欧州の医療用人工知能の国別販売数量（2019年-2030年）
8.3.2 欧州の医療用人工知能の国別消費額（2019年-2030年）
8.3.3 ドイツの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.4 フランスの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.5 イギリスの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.6 ロシアの市場規模・予測（2019年-2030年）
8.3.7 イタリアの市場規模・予測（2019年-2030年）
9 アジア太平洋市場
9.1 アジア太平洋の医療用人工知能のタイプ別販売数量（2019年-2030年）
9.2 アジア太平洋の医療用人工知能の用途別販売数量（2019年-2030年）
9.3 アジア太平洋の医療用人工知能の地域別市場規模
9.3.1 アジア太平洋の医療用人工知能の地域別販売数量（2019年-2030年）
9.3.2 アジア太平洋の医療用人工知能の地域別消費額（2019年-2030年）
9.3.3 中国の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.4 日本の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.5 韓国の市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.6 インドの市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.7 東南アジアの市場規模・予測（2019年-2030年）
9.3.8 オーストラリアの市場規模・予測（2019年-2030年）
10 南米市場
10.1 南米の医療用人工知能のタイプ別販売数量（2019年-2030年）
10.2 南米の医療用人工知能の用途別販売数量（2019年-2030年）
10.3 南米の医療用人工知能の国別市場規模
10.3.1 南米の医療用人工知能の国別販売数量（2019年-2030年）
10.3.2 南米の医療用人工知能の国別消費額（2019年-2030年）
10.3.3 ブラジルの市場規模・予測（2019年-2030年）
10.3.4 アルゼンチンの市場規模・予測（2019年-2030年）
11 中東・アフリカ市場
11.1 中東・アフリカの医療用人工知能のタイプ別販売数量（2019年-2030年）
11.2 中東・アフリカの医療用人工知能の用途別販売数量（2019年-2030年）
11.3 中東・アフリカの医療用人工知能の国別市場規模
11.3.1 中東・アフリカの医療用人工知能の国別販売数量（2019年-2030年）
11.3.2 中東・アフリカの医療用人工知能の国別消費額（2019年-2030年）
11.3.3 トルコの市場規模・予測（2019年-2030年）
11.3.4 エジプトの市場規模推移と予測（2019年-2030年）
11.3.5 サウジアラビアの市場規模・予測（2019年-2030年）
11.3.6 南アフリカの市場規模・予測（2019年-2030年）
12 市場ダイナミクス
12.1 医療用人工知能の市場促進要因
12.2 医療用人工知能の市場抑制要因
12.3 医療用人工知能の動向分析
12.4 ポーターズファイブフォース分析
12.4.1 新規参入者の脅威
12.4.2 サプライヤーの交渉力
12.4.3 買い手の交渉力
12.4.4 代替品の脅威
12.4.5 競争上のライバル関係
13 原材料と産業チェーン
13.1 医療用人工知能の原材料と主要メーカー
13.2 医療用人工知能の製造コスト比率
13.3 医療用人工知能の製造プロセス
13.4 産業バリューチェーン分析
14 流通チャネル別出荷台数
14.1 販売チャネル
14.1.1 エンドユーザーへの直接販売
14.1.2 代理店
14.2 医療用人工知能の主な流通業者
14.3 医療用人工知能の主な顧客
15 調査結果と結論
16 付録
16.1 調査方法
16.2 調査プロセスとデータソース
16.3 免責事項
・世界の医療用人工知能のタイプ別消費額（百万米ドル、2019年対2023年対2030年）
・世界の医療用人工知能の用途別消費額（百万米ドル、2019年対2023年対2030年）
・世界の医療用人工知能のメーカー別販売数量
・世界の医療用人工知能のメーカー別売上高
・世界の医療用人工知能のメーカー別平均価格
・医療用人工知能におけるメーカーの市場ポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
・主要メーカーの本社と医療用人工知能の生産拠点
・医療用人工知能市場:各社の製品タイプフットプリント
・医療用人工知能市場:各社の製品用途フットプリント
・医療用人工知能市場の新規参入企業と参入障壁
・医療用人工知能の合併、買収、契約、提携
・医療用人工知能の地域別販売量(2019-2030)
・医療用人工知能の地域別消費額(2019-2030)
・医療用人工知能の地域別平均価格(2019-2030)
・世界の医療用人工知能のタイプ別販売量(2019-2030)
・世界の医療用人工知能のタイプ別消費額(2019-2030)
・世界の医療用人工知能のタイプ別平均価格(2019-2030)
・世界の医療用人工知能の用途別販売量(2019-2030)
・世界の医療用人工知能の用途別消費額(2019-2030)
・世界の医療用人工知能の用途別平均価格(2019-2030)
・北米の医療用人工知能のタイプ別販売量(2019-2030)
・北米の医療用人工知能の用途別販売量(2019-2030)
・北米の医療用人工知能の国別販売量(2019-2030)
・北米の医療用人工知能の国別消費額(2019-2030)
・欧州の医療用人工知能のタイプ別販売量(2019-2030)
・欧州の医療用人工知能の用途別販売量(2019-2030)
・欧州の医療用人工知能の国別販売量(2019-2030)
・欧州の医療用人工知能の国別消費額(2019-2030)
・アジア太平洋の医療用人工知能のタイプ別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の医療用人工知能の用途別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の医療用人工知能の国別販売量(2019-2030)
・アジア太平洋の医療用人工知能の国別消費額(2019-2030)
・南米の医療用人工知能のタイプ別販売量(2019-2030)
・南米の医療用人工知能の用途別販売量(2019-2030)
・南米の医療用人工知能の国別販売量(2019-2030)
・南米の医療用人工知能の国別消費額(2019-2030)
・中東・アフリカの医療用人工知能のタイプ別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの医療用人工知能の用途別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの医療用人工知能の国別販売量(2019-2030)
・中東・アフリカの医療用人工知能の国別消費額(2019-2030)
・医療用人工知能の原材料
・医療用人工知能原材料の主要メーカー
・医療用人工知能の主な販売業者
・医療用人工知能の主な顧客
*** 図一覧 ***
・医療用人工知能の写真
・グローバル医療用人工知能のタイプ別売上（百万米ドル）
・グローバル医療用人工知能のタイプ別売上シェア、2023年
・グローバル医療用人工知能の用途別消費額（百万米ドル）
・グローバル医療用人工知能の用途別売上シェア、2023年
・グローバルの医療用人工知能の消費額（百万米ドル）
・グローバル医療用人工知能の消費額と予測
・グローバル医療用人工知能の販売量
・グローバル医療用人工知能の価格推移
・グローバル医療用人工知能のメーカー別シェア、2023年
・医療用人工知能メーカー上位3社（売上高）市場シェア、2023年
・医療用人工知能メーカー上位6社（売上高）市場シェア、2023年
・グローバル医療用人工知能の地域別市場シェア
・北米の医療用人工知能の消費額
・欧州の医療用人工知能の消費額
・アジア太平洋の医療用人工知能の消費額
・南米の医療用人工知能の消費額
・中東・アフリカの医療用人工知能の消費額
・グローバル医療用人工知能のタイプ別市場シェア
・グローバル医療用人工知能のタイプ別平均価格
・グローバル医療用人工知能の用途別市場シェア
・グローバル医療用人工知能の用途別平均価格
・米国の医療用人工知能の消費額
・カナダの医療用人工知能の消費額
・メキシコの医療用人工知能の消費額
・ドイツの医療用人工知能の消費額
・フランスの医療用人工知能の消費額
・イギリスの医療用人工知能の消費額
・ロシアの医療用人工知能の消費額
・イタリアの医療用人工知能の消費額
・中国の医療用人工知能の消費額
・日本の医療用人工知能の消費額
・韓国の医療用人工知能の消費額
・インドの医療用人工知能の消費額
・東南アジアの医療用人工知能の消費額
・オーストラリアの医療用人工知能の消費額
・ブラジルの医療用人工知能の消費額
・アルゼンチンの医療用人工知能の消費額
・トルコの医療用人工知能の消費額
・エジプトの医療用人工知能の消費額
・サウジアラビアの医療用人工知能の消費額
・南アフリカの医療用人工知能の消費額
・医療用人工知能市場の促進要因
・医療用人工知能市場の阻害要因
・医療用人工知能市場の動向
・ポーターズファイブフォース分析
・医療用人工知能の製造コスト構造分析
・医療用人工知能の製造工程分析
・医療用人工知能の産業チェーン
・販売チャネル： エンドユーザーへの直接販売 vs 販売代理店
・直接チャネルの長所と短所
・間接チャネルの長所と短所
・方法論
・調査プロセスとデータソース
| 【医療用人工知能について】 医療用人工知能（AI）は、医療分野におけるデータ処理や意思決定を支援するための技術として急速に発展しています。AIの活用により、患者の診断、治療、管理がより効率的かつ効果的に行われるようになっています。本稿では、医療用人工知能の定義、特徴、種類、用途、関連技術について詳しく説明します。 まず、医療用人工知能の定義について考えます。医療用AIとは、機械学習やデータ分析、自然言語処理などの技術を用いて、医療データを解析し、医療従事者の意思決定をサポートするシステムを指します。これらの技術は膨大な量の医療データを迅速に処理することが可能であり、その結果、より正確な診断、適切な治療計画、効果的な予防策が実現されます。 次に医療用AIの特徴について述べます。医療用AIは、まず第一に高いデータ処理能力を持っています。これにより、電子カルテ、医療画像、遺伝子情報など、大量で複雑なデータを迅速に分析できます。また、学習能力が高く、データが増えるにつれてモデルの精度を高めることができます。さらに、自動化されたプロセスにより、医療従事者の負担を軽減し、患者へのサービス向上に貢献します。 医療用人工知能には、いくつかの種類があります。一つは、画像解析を行うAIです。これは、X線、CT、MRIなどの医療画像を解析し、異常を検出するために使用されます。画像解析AIは、がんの早期発見や脳卒中の診断において、特に注目されています。次に、自然言語処理（NLP）を利用するAIもあります。これは、医療記録や患者の報告書を解析し、必要な情報を抽出するために役立ちます。この技術は、医療文書のサマリー生成や医療知識の検索にも利用されています。 さらに、予測モデルを構築するAIもあります。これにより、患者の病気の進行や再発リスクを評価したり、適切な治療法を予測したりすることができます。このような予測機能は、特に慢性疾患の管理やオーダーメイド医療において重要です。そして、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）を活用したAIも登場しています。これにより、ルーチンな業務を自動化し、医療従事者がより専門的な業務に集中できる環境を提供します。 医療用人工知能の用途は多岐にわたります。具体的には、疾患の予測と診断、治療計画の立案、患者のモニタリング、医療研究、医療資源の最適化などが挙げられます。疾患の予測と診断において、AIは過去のデータを分析し、特定の症状やバイタルサインから疾患のリスクを評価します。例えば、糖尿病患者の血糖値データをもとに、将来の合併症のリスクを予測することができます。 治療計画においては、患者の遺伝情報や先天的な要因を考慮したオーダーメイド医療が可能になります。AIは個々の患者のデータを解析し、最も効果的な治療法を提案することができます。また、患者の健康状態をリアルタイムでモニタリングするシステムもあり、AIは異常を検知した際に医療従事者にアラートを送信することができます。 医療研究においても、AIの活用が進んでいます。新薬の開発や効能の評価において、膨大なデータを解析することで効率的に研究を進めることが可能です。さらに、医療資源の最適化により、効率的な患者の流れや人員配置を実現し、医療現場の負担を軽減します。 関連技術としては、機械学習やディープラーニング、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティングなどがあります。機械学習は、データからパターンを学習し、予測や分類を行うための手法です。ディープラーニングは、特に大量のデータセットを扱う際に有効であり、画像解析や音声認識などの分野でも広く利用されています。 ビッグデータ解析は、医療分野における大量のデータを効率的に処理するための技術です。これにより、患者の健康データを長期的に解析し、疾患の傾向や効果的な治療法を見出すことが可能となります。クラウドコンピューティングは、データの保存や処理をインターネットを介して行う技術であり、医療施設間でのデータ共有を容易にし、協力的な治療や研究を促進します。 総じて、医療用人工知能は医療の質を向上させるための強力なツールとして機能していますが、その導入には倫理的な課題やデータプライバシーの問題も伴います。これからの医療において、AIをどのように活用し、医療従事者との共存を図るかが重要なテーマとなるでしょう。医療用AIの発展が、より多くの患者に質の高い医療を提供するための一助となることが期待されています。そのためには、技術の進歩に加え、適切な運用ルールや規制の整備が求められるでしょう。 |