 | • レポートコード：MRC6TCOQ04601 • 出版社/出版日：QYResearch / 2026年10月 • レポート形態：英文、PDF、132ページ • 納品方法：Eメール（納期：3営業日） • 産業分類：医療機器＆消耗品 |
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レポート概要
世界の人工知能（AI）眼スクリーニングシステム市場は、主要な製品セグメントと多様な最終用途アプリケーションに牽引され、2025年の1億5,100万米ドルから2032年までに11億6,600万米ドルに、年平均成長率（CAGR）36.9%（2026年～2032年）で成長すると予測されています。
人工知能（AI）眼スクリーニングシステムとは、眼底カメラ、OCT、細隙灯顕微鏡画像、手持ち式網膜カメラ、またはスマートフォンベースの画像診断デバイスを通じて眼の画像を撮影し、画像品質管理、病変検出、疾患リスク評価、紹介推奨、および自動レポート生成のためにAIアルゴリズムを適用する、統合型ハードウェア・ソフトウェアまたはSaaSベースのソリューションを指します。主なスクリーニング対象は、糖尿病網膜症、緑内障、加齢黄斑変性症、白内障、および近視性網膜疾患です。ほとんどの場合、このシステムは、自律診断のための特定の規制当局の承認を得ていない限り、確定診断ではなくスクリーニングとトリアージに使用されます。上流セグメントには、光学レンズ、CMOS/CCDイメージセンサー、照明モジュール、眼底カメラ、OCTシステム、細隙灯顕微鏡画像診断デバイス、AIチップ、クラウドコンピューティングリソース、医用画像データセット、医師によるアノテーション、および臨床検証リソースが含まれます。主要な障壁は、ハードウェアコストだけでなく、高品質で多民族、多デバイス、多疾患のデータセットへのアクセス、ならびに臨床的証拠および規制に準拠した品質システムも含まれます。
市場の成長は、主にいくつかの要因によって牽引されています。第一に、糖尿病網膜症、AMD、緑内障、および強度近視関連網膜疾患のスクリーニングに対する需要の増加が、単一疾患スクリーニングから多疾患スクリーニングへの移行を後押ししています。第二に、プライマリケアや健康診断の現場では効率的で使いやすいスクリーニングツールが求められており、AIシステムは眼科医や専門の画像評価者の不足に対処するのに役立ちます。第三に、手持ち式眼底カメラ、無散瞳画像診断デバイス、およびクラウドベースのAIプラットフォームの開発は、導入および運用上の障壁を低減しています。第四に、医療機関は慢性疾患管理、早期発見、および紹介効率をより重視しており、これによりAI眼スクリーニングシステムはパイロットプロジェクトからより広範な導入へと移行するのに貢献しています。将来的に、競争はアルゴリズムの精度だけでなく、規制遵守、ハードウェア互換性、臨床検証、チャネルカバレッジ、および長期的なサービス能力にも依存するでしょう。
**レポートの構成：**
この決定版レポートは、ビジネスリーダー、意思決定者、およびステークホルダーに、バリューチェーン全体にわたる世界の人工知能（AI）眼スクリーニングシステム市場の360°ビューを提供します。2021年～2025年の過去の収益データを分析し、2032年までの予測を提供することで、需要トレンドと成長要因を明らかにしています。
市場をタイプ別およびアプリケーション別にセグメント化することで、本調査は市場規模、成長率、ニッチな機会、および代替リスクを定量化し、下流顧客の分布パターンを分析しています。
詳細な地域別インサイトは、北米、ヨーロッパ、APAC、南米、およびMEAの5つの主要市場を網羅し、20カ国以上の詳細な分析を通じて、主要な製品、競争環境、および下流の需要トレンドを詳述しています。
重要な競合インテリジェンスは、主要なプレイヤー（収益、利益率、価格戦略、主要顧客）をプロファイリングし、製品ライン、アプリケーション、および地域にわたるトッププレイヤーのポジショニングを分析して、戦略的な強みを明らかにします。
簡潔な産業チェーンの概要は、上流、中流、および下流の流通ダイナミクスをマッピングし、戦略的なギャップと満たされていない需要を特定します。
**[市場セグメンテーション]**
企業別
* Airdoc Technology
* Digital Diagnostics
* Optomed
* Eyenuk
* RetinaLyze System
* VUNO
* Sibionics Technology
* Medimaging Integrated Solution
* Aeye Health
* Evolucare Technologies (OphtAI)
* EyRIS (SELENA+)
* Vistel
* RETINA-AI Health
タイプ別セグメント
* 糖尿病網膜症（DR）
* 加齢黄斑変性症（AMD）
* 近視
* その他
システム形態別セグメント
* 統合デバイス
* AIソフトウェアプラットフォーム
* クラウドベースSaaS
* その他
画像診断方法別セグメント
* 眼底写真撮影
* 光干渉断層計（OCT）
* 細隙灯顕微鏡画像診断
* 手持ち式眼底画像診断
* その他
導入シナリオ別セグメント
* 眼科
* プライマリケア
* 健康診断センター
* 糖尿病専門クリニック
* 薬局/小売クリニック
* 遠隔医療
* その他
アプリケーション別セグメント
* 医療機関
* 広範なヘルスケアシーン
地域別セグメント
* 北米
* 米国
* カナダ
* メキシコ
* アジア太平洋
* 中国
* 日本
* 韓国
* インド
* オーストラリア
* ベトナム
* インドネシア
* マレーシア
* フィリピン
* シンガポール
* その他のアジア
* ヨーロッパ
* ドイツ
* 英国
* フランス
* イタリア
* スペイン
* ベネルクス
* ロシア
* その他のヨーロッパ
* 中南米
* ブラジル
* アルゼンチン
* その他の中南米
* 中東・アフリカ
* GCC諸国
* エジプト
* イスラエル
* 南アフリカ
* その他の中東・アフリカ
**[章立て]**
第1章：人工知能（AI）眼スクリーニングシステムの調査範囲を定義し、市場をタイプ別、アプリケーション別などにセグメント化し、セグメントの規模と成長可能性を強調しています。
第2章：現在の市場状況を提供し、2032年までの世界の収益と売上を予測し、高消費地域と新興市場の促進要因を特定しています。
第3章：プレイヤーの状況を分析し、収益と収益性によるランキング、製品タイプ別のプレイヤーのパフォーマンスの詳細、およびM&Aの動きと並行して集中度を評価しています。
第4章：高利益率の製品セグメントを明らかにし、収益、平均販売価格（ASP）、および技術的差別化要因を比較し、成長のニッチと代替リスクを強調しています。
第5章：下流市場の機会を対象とし、アプリケーション別の市場規模を評価し、新たなユースケースを特定し、地域別およびアプリケーション別の主要顧客をプロファイリングしています。
第6章：北米：アプリケーション別および国別の市場規模を分析し、主要プレイヤーをプロファイリングし、成長要因と障壁を評価しています。
第7章：ヨーロッパ：アプリケーション別およびプレイヤー別の地域市場を分析し、促進要因と障壁を指摘しています。
第8章：アジア太平洋：アプリケーション別および地域/国別の市場規模を定量化し、主要プレイヤーをプロファイリングし、高成長の可能性を秘めた拡大分野を明らかにしています。
第9章：中南米：アプリケーション別および国別の市場規模を測定し、主要プレイヤーをプロファイリングし、投資機会と課題を特定しています。
第10章：中東およびアフリカ：アプリケーション別および国別の市場規模を評価し、主要プレイヤーをプロファイリングし、投資の見通しと市場の障害を概説しています。
第11章：プレイヤーを詳細にプロファイリングし、製品仕様、収益、利益率を詳述しています。トップティアプレイヤーの2025年売上を製品タイプ別、アプリケーション別、地域別に分解したSWOT分析、および最近の戦略的開発が含まれます。
第12章：バリューチェーンとエコシステム：上流、中流、および下流のチャネルを分析しています。
第13章：市場ダイナミクス：促進要因、制約、規制の影響、およびリスク軽減戦略を探求しています。
第14章：実行可能な結論と戦略的推奨事項。
**[本レポートの重要性]**
標準的な市場データに加え、本分析は明確な収益性ロードマップを提供し、以下のことを可能にします。
* 高成長地域（第6章～第10章）および高利益率セグメント（第5章）に戦略的に資本を配分すること。
* コストおよび需要に関するインテリジェンスを活用して、サプライヤー（第12章）および顧客（第5章）と有利に交渉すること。
* 競合他社の事業、利益率、および戦略（第3章および第11章）に関する詳細なインサイトを用いて、競合他社を出し抜くこと。
* データに基づいた地域別およびセグメント別の戦術（第12章～第14章）により、予測される数十億ドル規模の機会を活用すること。
* この360°インテリジェンスを活用して、市場の複雑さを実行可能な競争優位性へと変えること。
1 本調査の対象範囲
1.1 人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの概要：定義、特性、および主要な属性
1.2 タイプ別市場区分
1.2.1 タイプ別世界人工知能眼科スクリーニングシステム市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.2.2 糖尿病性網膜症（DR）
1.2.3 加齢黄斑変性（AMD）
1.2.4 近視
1.2.5 その他
1.3 システム形態別の市場セグメンテーション
1.3.1 システム形態別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模（2021年、2025年、2032年）
1.3.2 統合型デバイス
1.3.3 AIソフトウェアプラットフォーム
1.3.4 クラウド型SaaS
1.3.5 その他
1.4 撮像方法別の市場セグメンテーション
1.4.1 撮像方法別の世界のAI眼科スクリーニングシステム市場規模（2021年、2025年、2032年）
1.4.2 眼底写真
1.4.3 OCT
1.4.4 スリットランプ画像
1.4.5 ハンドヘルド型眼底画像
1.4.6 その他
1.5 導入シナリオ別の市場区分
1.5.1 導入シナリオ別の世界のAI眼科スクリーニングシステム市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.5.2 眼科
1.5.3 プライマリケア
1.5.4 健康診断センター
1.5.5 糖尿病クリニック
1.5.6 薬局／小売クリニック
1.5.7 遠隔医療
1.5.8 その他
1.6 用途別市場セグメンテーション
1.6.1 用途別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.6.2 医療機関
1.6.3 グレート・ヘルス・シーン
1.7 仮定および制限事項
1.8 調査目的
1.9 対象期間
2 エグゼクティブ・サマリー
2.1 世界のAI眼科スクリーニングシステムの売上高推計および予測（2021年～2032年）
2.2 地域別世界人工知能眼科スクリーニングシステム売上高
2.2.1 売上高比較：2021年対2025年対2032年
2.2.2 地域別過去および予測売上高（2021年～2032年）
2.2.3 地域別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
2.2.4 新興市場に焦点を当てた分析：成長要因と投資動向
3 競争環境
3.1 世界のAI眼科スクリーニングシステム主要企業の売上高ランキングと収益性
3.1.1 企業別世界売上高（金額）（2021年～2026年）
3.1.2 世界の主要企業の売上高ランキング（2024年対2025年）
3.1.3 売上高に基づくティア別セグメンテーション（ティア1、ティア2、ティア3）
3.1.4 主要企業別の粗利益率（2021年対2025年）
3.2 世界のAI眼科スクリーニングシステム企業の本社所在地およびサービス提供地域
3.3 製品タイプ別主要企業の市場シェア
3.3.1 糖尿病性網膜症（DR）：主要企業別市場シェア
3.3.2 加齢黄斑変性（AMD）：主要企業別市場シェア
3.3.3 近視：主要企業別市場シェア
3.3.4 その他：主要企業別市場シェア
3.4 世界のAI眼科スクリーニングシステム市場の集中度と動向
3.4.1 世界の市場集中度
3.4.2 市場参入・撤退分析
3.4.3 戦略的動き：M&A、事業拡大、研究開発投資
4 製品セグメンテーション
4.1 タイプ別世界のAI眼科スクリーニングシステム市場
4.1.1 タイプ別世界の売上高（2021年～2032年）
4.1.2 タイプ別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
4.2 システム形態別世界AI眼科スクリーニングシステム市場
4.2.1 システム形態別世界売上高（2021年～2032年）
4.2.2 システム形態別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
4.3 画像診断法別世界人工知能眼科スクリーニングシステム市場
4.3.1 画像診断法別世界売上高（2021-2032年）
4.3.2 画像診断法別世界売上高ベースの市場シェア（2021-2032年）
4.4 導入シナリオ別世界人工知能眼科スクリーニングシステム市場
4.4.1 導入シナリオ別世界売上高（2021年～2032年）
4.4.2 導入シナリオ別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
4.5 主要な製品属性と差別化要因
4.6 サブタイプの動向：成長リーダー、収益性、およびリスク
4.6.1 高成長ニッチ市場と導入推進要因
4.6.2 収益性の高い分野とコスト要因
4.6.3 代替品の脅威
5 下流アプリケーションおよび顧客
5.1 アプリケーション別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高
5.1.1 アプリケーション別世界売上高（過去実績および予測）（2021-2032年）
5.1.2 用途別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
5.1.3 高成長用途の特定
5.1.4 新興用途の事例研究
5.2 下流顧客分析
5.2.1 地域別主要顧客
5.2.2 用途別主要顧客
6 北米
6.1 北米市場規模（2021年～2032年）
6.2 2025年の北米主要企業の売上高
6.3 用途別北米人工知能眼科スクリーニングシステム市場規模（2021年～2032年）
6.4 北米の成長促進要因と市場参入障壁
6.5 北米の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステム市場規模（国別）
6.5.1 北米の売上高動向（国別）
6.5.2 米国
6.5.3 カナダ
6.5.4 メキシコ
7 欧州
7.1 欧州の市場規模（2021年～2032年）
7.2 2025年の欧州主要企業の売上高
7.3 欧州のAI眼科スクリーニングシステム市場規模（用途別）（2021-2032年）
7.4 欧州の成長促進要因と市場障壁
7.5 欧州のAI眼科スクリーニングシステム市場規模（国別）
7.5.1 欧州の売上高動向（国別）
7.5.2 ドイツ
7.5.3 フランス
7.5.4 英国
7.5.5 イタリア
7.5.6 ロシア
8 アジア太平洋地域
8.1 アジア太平洋地域の市場規模（2021-2032年）
8.2 2025年のアジア太平洋地域主要企業の売上高
8.3 アジア太平洋地域におけるAI眼科スクリーニングシステムの市場規模（用途別）（2021-2032年）
8.4 アジア太平洋地域の成長促進要因と市場障壁
8.5 アジア太平洋地域の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステム市場規模（地域別）
8.5.1 アジア太平洋地域の売上高動向（地域別）
8.6 中国
8.7 日本
8.8 韓国
8.9 オーストラリア
8.10 インド
8.11 東南アジア
8.11.1 インドネシア
8.11.2 ベトナム
8.11.3 マレーシア
8.11.4 フィリピン
8.11.5 シンガポール
9 中南米
9.1 中南米市場規模（2021-2032年）
9.2 2025年の中南米主要企業の売上高
9.3 中南米における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの市場規模（用途別）（2021年～2032年）
9.4 中南米の投資機会と主な課題
9.5 中南米における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの市場規模（国別）
9.5.1 中南米の売上高の推移（国別）（2021年対2025年対2032年）
9.5.2 ブラジル
9.5.3 アルゼンチン
10 中東・アフリカ
10.1 中東・アフリカの市場規模（2021年～2032年）
10.2 2025年の中東・アフリカの主要企業の売上高
10.3 中東・アフリカのAI眼科スクリーニングシステム市場規模（用途別）（2021年～2032年）
10.4 中東・アフリカの投資機会と主な課題
10.5 中東・アフリカのAI眼科スクリーニングシステム市場規模（国別）
10.5.1 中東・アフリカの売上高の推移（国別）（2021年対2025年対2032年）
10.5.2 GCC諸国
10.5.3 イスラエル
10.5.4 エジプト
10.5.5 南アフリカ
11 企業概要
11.1 Airdoc Technology
11.1.1 Airdoc Technology Corporation に関する情報
11.1.2 Airdoc Technology の事業概要
11.1.3 Airdoc Technologyの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの製品機能と特性
11.1.4 Airdoc Technologyの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高と粗利益率（2021年～2026年）
11.1.5 2025年のAirdoc Technologyの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの製品別売上高
11.1.6 エアドック・テクノロジーの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの2025年における用途別売上高
11.1.7 エアドック・テクノロジーの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの2025年における地域別売上高
11.1.8 エアドック・テクノロジーの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
11.1.9 エアドック・テクノロジーの最近の動向
11.2 デジタル・ダイアグノスティクス
11.2.1 デジタル・ダイアグノスティクス社の企業情報
11.2.2 デジタル・ダイアグノスティクスの事業概要
11.2.3 デジタル・ダイアグノスティクスのAI眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.2.4 デジタル・ダイアグノスティクスのAI眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.2.5 デジタル・ダイアグノスティクス社の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの2025年における製品別売上高
11.2.6 デジタル・ダイアグノスティクス社の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの2025年における用途別売上高
11.2.7 デジタル・ダイアグノスティクス社の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの2025年における地域別売上高
11.2.8 デジタル・ダイアグノスティクス社の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
11.2.9 デジタル・ダイアグノスティクスの最近の動向
11.3 オプトメッド
11.3.1 オプトメッド社の企業情報
11.3.2 オプトメッドの事業概要
11.3.3 オプトメッドのAI眼科スクリーニングシステムの製品機能と特性
11.3.4 オプトメッドのAI眼科スクリーニングシステムの売上高と粗利益率（2021-2026年）
11.3.5 2025年のオプトメッド人工知能眼科スクリーニングシステムの製品別売上高
11.3.6 2025年のオプトメッド人工知能眼科スクリーニングシステムの用途別売上高
11.3.7 2025年のオプトメッド人工知能眼科スクリーニングシステムの地域別売上高
11.3.8 オプトメッド人工知能眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
11.3.9 オプトメッドの最近の動向
11.4 アイヌク
11.4.1 アイヌク社の企業情報
11.4.2 アイヌクの事業概要
11.4.3 アイヌク人工知能眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.4.4 アイヌクの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.4.5 2025年のアイヌクの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの製品別売上高
11.4.6 2025年のアイヌクの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの用途別売上高
11.4.7 2025年のEyenuk人工知能眼科スクリーニングシステムの地域別売上高
11.4.8 Eyenuk人工知能眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
11.4.9 Eyenukの最近の動向
11.5 RetinaLyze System
11.5.1 RetinaLyze Systemの企業情報
11.5.2 RetinaLyze Systemの事業概要
11.5.3 RetinaLyze SystemのAI眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.5.4 RetinaLyze SystemのAI眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.5.5 RetinaLyze System 人工知能眼科スクリーニングシステムの2025年製品別売上高
11.5.6 RetinaLyze System 人工知能眼科スクリーニングシステムの2025年用途別売上高
11.5.7 RetinaLyze System 人工知能眼科スクリーニングシステムの2025年地域別売上高
11.5.8 RetinaLyzeシステム（人工知能眼科スクリーニングシステム）のSWOT分析
11.5.9 RetinaLyzeシステムの最近の動向
11.6 VUNO
11.6.1 VUNO社の企業情報
11.6.2 VUNOの事業概要
11.6.3 VUNOの人工知能眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.6.4 VUNOのAI眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.6.5 VUNOの最近の動向
11.7 Sibionics Technology
11.7.1 Sibionics Technologyの企業情報
11.7.2 Sibionics Technologyの事業概要
11.7.3 Sibionics TechnologyのAI眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.7.4 Sibionics TechnologyのAI眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.7.5 Sibionics Technologyの最近の動向
11.8 Medimaging Integrated Solution
11.8.1 Medimaging Integrated Solutionの企業情報
11.8.2 メディイメージング・インテグレーテッド・ソリューションの事業概要
11.8.3 メディイメージング・インテグレーテッド・ソリューションのAI眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.8.4 メディイメージング・インテグレーテッド・ソリューションのAI眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.8.5 メディイメージング・インテグレーテッド・ソリューションの最近の動向
11.9 アイアイ・ヘルス
11.9.1 Aeye Health 企業情報
11.9.2 Aeye Health 事業概要
11.9.3 Aeye Health 人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.9.4 Aeye Health 人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.9.5 Aeye Health の最近の動向
11.10 エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）
11.10.1 エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の企業情報
11.10.2 エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の事業概要
11.10.3 エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.10.4 エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の人工知能眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.10.5 同社の直近の動向
11.11 EyRIS（SELENA+）
11.11.1 EyRIS（SELENA+）の企業情報
11.11.2 EyRIS（SELENA+）の事業概要
11.11.3 EyRIS（SELENA+）人工知能眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.11.4 EyRIS（SELENA+）人工知能眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.11.5 EyRIS (SELENA+) の最近の動向
11.12 Vistel
11.12.1 Vistel 企業情報
11.12.2 Vistel 事業概要
11.12.3 Vistel 人工知能眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.12.4 VistelのAI眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.12.5 Vistelの最近の動向
11.13 RETINA-AI Health
11.13.1 RETINA-AI Healthの企業情報
11.13.2 RETINA-AI Healthの事業概要
11.13.3 RETINA-AI Health 人工知能眼科スクリーニングシステムの製品機能および特性
11.13.4 RETINA-AI Health 人工知能眼科スクリーニングシステムの売上高および粗利益率（2021年～2026年）
11.13.5 RETINA-AI Health の最近の動向
12 人工知能眼科スクリーニングシステムのバリューチェーンおよびエコシステム分析
12.1 人工知能眼科スクリーニングシステムのバリューチェーン（エコシステム構造）
12.2 上流分析
12.2.1 主要技術、プラットフォーム、インフラ
12.3 中流分析
12.4 下流の販売モデルおよび流通ネットワーク
12.4.1 販売チャネル
12.4.2 販売代理店
13 人工知能眼科スクリーニングシステムの市場動向
13.1 業界の動向と進化
13.2 市場の成長要因と新たな機会
13.3 市場の課題、リスク、および制約要因
14 世界のAI眼科スクリーニングシステム調査における主な調査結果
15 付録
15.1 調査方法論
15.1.1 方法論／調査アプローチ
15.1.1.1 調査プログラム／設計
15.1.1.2 市場規模の推計
15.1.1.3 市場の細分化とデータの三角検証
15.1.2 データソース
15.1.2.1 二次情報源
15.1.2.2 一次情報源
15.2 著者情報
表1. タイプ別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表2. システム形態別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表3. 画像診断法別 世界のAI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表4. 導入シナリオ別 世界のAI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表5. 用途別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表6. 地域別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高の成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表7. 地域別世界人工知能（AI）眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表8. 地域別世界人工知能（AI）眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表9. 新興市場における国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表10. 地域別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表11. 企業別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高に基づく市場シェア（2021年～2026年）
表12. 主要企業の順位変動（2024年対2025年）（売上高ベース）
表13. 人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高に基づく世界企業のティア別分類（Tier 1、Tier 2、Tier 3）、2025年
表14. 世界の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの企業別平均粗利益率（%）（2021年対2025年）
表15. 世界のAI眼科スクリーニングシステム企業の本社所在地
表16. 世界のAI眼科スクリーニングシステム市場の集中率（CR5）
表17. 主要な市場参入・撤退（2021年～2025年）－要因および影響分析
表18. 主要な合併・買収、事業拡大計画、研究開発投資
表19. 世界のAI眼科スクリーニングシステム売上高（タイプ別）（百万米ドル）、2021年～2026年
表20. 世界のAI眼科スクリーニングシステム売上高（タイプ別）（百万米ドル）、2027年～2032年
表21. 世界のAI眼科スクリーニングシステム売上高（システム形態別）（百万米ドル）、2021年～2026年
表22. システム形態別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表23. 画像診断法別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表24. 画像診断法別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表25. 導入シナリオ別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表26. 導入シナリオ別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表27. 主要な製品特性と差別化要因
表28. 用途別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年～2026年
表29. 用途別世界AI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2027年～2032年
表30. AI眼科スクリーニングシステムの成長著しいセクターにおける需要CAGR（2026年～2032年）
表31. 地域別主要顧客
表32. 用途別主要顧客
表33. 北米の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの成長促進要因および市場障壁
表34. 北米の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表35. 欧州における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの成長促進要因および市場障壁
表36. 欧州における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの国別売上高成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表37. アジア太平洋地域における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの成長促進要因および市場障壁
表38. アジア太平洋地域におけるAI眼科スクリーニングシステムの地域別売上高成長率（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
表39. 中南米における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの投資機会と主な課題
表40. 中南米における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表41. 中東・アフリカにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの投資機会と主な課題
表42. 中東・アフリカにおけるAI眼科スクリーニングシステムの国別売上高成長率（CAGR）（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
表43. Airdoc Technology Corporationに関する情報
表44. Airdoc Technologyの概要および主要事業
表45. Airdoc Technologyの製品の特徴および属性
表46. エアドック・テクノロジーの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表47. 2025年のエアドック・テクノロジーの製品別売上高構成比
表48. 2025年のエアドック・テクノロジーの用途別売上高構成比
表49. 2025年のエアドック・テクノロジーの地域別売上高構成比
表50. Airdoc Technologyの人工知能眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
表51. Airdoc Technologyの最近の動向
表52. Digital Diagnostics Corporationの情報
表53. Digital Diagnosticsの概要および主要事業
表54. Digital Diagnosticsの製品の特徴と属性
表55. デジタル・ダイアグノスティクス社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表56. 2025年のデジタル・ダイアグノスティクス社の製品別売上高構成比
表57. 2025年のデジタル・ダイアグノスティクス社の用途別売上高構成比
表58. 2025年のデジタル・ダイアグノスティクス社の地域別売上高構成比
表59. デジタル診断分野における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
表60. デジタル診断分野における最近の動向
表61. オプトメッド社（Optomed Corporation）に関する情報
表62. オプトメッド社の概要および主要事業
表63. オプトメッド社の製品の特徴と属性
表64. オプトメッド社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表65. 2025年のオプトメッドの製品別売上高構成比
表66. 2025年のオプトメッドの用途別売上高構成比
表67. 2025年のオプトメッドの地域別売上高構成比
表68. オプトメッドのAI眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
表69. オプトメッドの最近の動向
表70. アイヌック社の企業情報
表71. アイヌック社の概要および主要事業
表72. アイヌック社の製品の特徴および属性
表73. アイヌック社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表74. 2025年のアイヌック社の製品別売上高構成比
表75. 2025年のアイヌック社の用途別売上高構成比
表76. 2025年のアイヌク地域別売上高構成比
表77. アイヌク人工知能眼科スクリーニングシステムのSWOT分析
表78. アイヌクの最近の動向
表79. レティナライズ・システム社情報
表80. レティナライズ・システムの概要および主要事業
表81. レティナライズ・システムの製品の特徴および属性
表82. RetinaLyze Systemの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表83. 2025年のRetinaLyze Systemの製品別売上高構成比
表84. 2025年のRetinaLyze Systemの用途別売上高構成比
表85. 2025年のRetinaLyze Systemの地域別売上高構成比
表86. RetinaLyzeシステム（AI眼科スクリーニングシステム）のSWOT分析
表87. RetinaLyzeシステムの最近の動向
表88. VUNO Corporationの情報
表89. VUNOの概要および主要事業
表90. VUNOの製品の特徴と属性
表91. VUNOの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表92. VUNOの最近の動向
表93. Sibionics Technology社の企業情報
表94. Sibionics Technology社の概要および主要事業
表95. Sibionics Technology社の製品の特徴および属性
表96. Sibionics Technology社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表97. Sibionics Technologyの最近の動向
表98. Medimaging Integrated Solution Corporationの情報
表99. Medimaging Integrated Solutionの概要および主要事業
表100. Medimaging Integrated Solutionの製品の特徴および属性
表101. Medimaging Integrated Solutionの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021-2026年）
表102. メディイメージング・インテグレーテッド・ソリューションの最近の動向
表103. アイアイ・ヘルス社の企業情報
表104. アイアイ・ヘルスの概要および主要事業
表105. アイアイ・ヘルスの製品の特徴および属性
表106. アイアイ・ヘルスの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表107. Aeye Healthの最近の動向
表108. Evolucare Technologies（OphtAI）の企業情報
表109. Evolucare Technologies（OphtAI）の概要および主要事業
表110. エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の製品の特徴と属性
表111. エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表112. エヴォルケア・テクノロジーズ（OphtAI）の最近の動向
表113. EyRIS（SELENA+）の企業情報
表114. EyRIS（SELENA+）の概要および主要事業
表115. EyRIS（SELENA+）の製品の特徴と属性
表116. EyRIS（SELENA+）の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表117. EyRIS（SELENA+）の最近の動向
表118. Vistelの企業情報
表119. Vistelの概要および主要事業
表120. Vistelの製品の特徴および属性
表121. Vistelの売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021-2026年）
表122. Vistelの最近の動向
表123. RETINA-AI Health社の企業情報
表124. RETINA-AI Health社の概要および主要事業
表125. RETINA-AI Health社の製品の特徴と属性
表126. RETINA-AI Health社の売上高（百万米ドル）および粗利益率（2021年～2026年）
表127. RETINA-AI Healthの最近の動向
表128. 技術、プラットフォーム、インフラ
表129. 販売代理店一覧
表130. 市場動向と市場の変遷
表131. 市場の推進要因と機会
表132. 市場の課題、リスク、および制約要因
表133. 本レポートの調査プログラム／設計
表134. 二次情報源からの主要データ
表135. 一次情報源からの主要データ
図表一覧
図1. タイプ別世界人工知能眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
図2. 糖尿病性網膜症（DR）製品画像
図3. 加齢黄斑変性（AMD）の製品画像
図4. 近視の製品画像
図5. その他の製品画像
図6. システム形態別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図7. 統合型デバイスの製品画像
図8. AIソフトウェアプラットフォームの製品画像
図9. クラウドベースのSaaS 製品画像
図10. その他 製品画像
図11. 画像診断法別 世界のAI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図12. 眼底写真 製品画像
図13. OCT 製品画像
図14. スリットランプ画像 製品画像
図15. ハンドヘルド型眼底画像診断製品画像
図16. その他製品画像
図17. 導入シナリオ別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図18. 眼科診療科製品画像
図19. プライマリケア製品画像
図20. 健康診断センターの製品画像
図21. 糖尿病クリニックの製品画像
図22. 薬局／小売クリニックの製品画像
図23. 遠隔医療の製品画像
図24. その他の製品画像
図25. 用途別世界AI眼科スクリーニングシステム市場規模の成長率（2021年対2025年対2032年）（百万米ドル）
図26. 医療機関
図27. 健康的な風景
図28. 人工知能眼科スクリーニングシステム調査対象期間
図29. 世界のAI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年対2025年対2032年
図30. 世界のAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図31. 地域別世界のAI眼科スクリーニングシステムの売上高（CAGR）：2021年対2025年対2032年（百万米ドル）
図32. 地域別 世界のAI眼科スクリーニングシステム売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図33. 世界のAI眼科スクリーニングシステム売上高ベースの市場シェアランキング（2025年）
図34. 売上高寄与度別のティア分布（2021年対2025年）
図35. 2025年の糖尿病性網膜症（DR）における企業別売上高ベースの市場シェア
図36. 2025年の加齢黄斑変性（AMD）における企業別売上高ベースの市場シェア
図37. 2025年の近視における企業別売上高ベースの市場シェア
図38. 2025年のその他における企業別売上高ベースの市場シェア
図39. 世界のAI眼科スクリーニングシステム：タイプ別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図40. 世界のAI眼科スクリーニングシステム：システム形態別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図41. 世界のAI眼科スクリーニングシステム：画像診断法別売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
図42. 世界のAI眼科スクリーニングシステムの導入シナリオ別市場シェア（売上高ベース）（2021-2032年）
図43. 世界のAI眼科スクリーニングシステムの用途別市場シェア（売上高ベース）（2021-2032年）
図44. 北米のAI眼科スクリーニングシステムの売上高（前年比、百万米ドル）、2021-2032年
図45. 北米における主要5社のAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル、2025年）
図46. 北米におけるAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）の用途別内訳（2021-2032年）
図47. 米国におけるAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図48. カナダにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図49. メキシコにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図50. 欧州における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高の前年比（百万米ドル）、2021年～2032年
図51. 2025年の欧州における主要5社の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）
図52. 用途別欧州人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）（2021年～2032年）
図53. ドイツの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図54. フランスにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図55. 英国における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図56. イタリアにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図57. ロシアの人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図58. アジア太平洋地域の人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高の前年比（百万米ドル）、2021年～2032年
図59. アジア太平洋地域の主要8社の2025年における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）
図60. アジア太平洋地域におけるAI眼科検診システムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021年～2032年）
図61. インドネシアにおけるAI眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図62. 日本におけるAI眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図63. 韓国における人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図64. オーストラリアにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図65. インドにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図66. インドネシアの人工知能（AI）眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図67. ベトナムの人工知能（AI）眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図68. マレーシアの人工知能（AI）眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図69. フィリピンにおける人工知能（AI）眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図70. シンガポールにおける人工知能（AI）眼科検診システムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図71. 中南米における人工知能（AI）眼科検診システムの売上高の前年比（百万米ドル）、2021年～2032年
図72. 中南米における主要5社のAI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）（2025年）
図73. 中南米におけるAI眼科スクリーニングシステムの用途別売上高（百万米ドル）（2021年～2032年）
図74. ブラジルのAI眼科スクリーニングシステム売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図75. アルゼンチンのAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図76. 中東・アフリカのAI眼科スクリーニングシステムの売上高の前年比（百万米ドル）、2021-2032年
図77. 中東・アフリカにおける上位5社のAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）（2025年）
図78. 中東・アフリカ地域におけるAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）：用途別（2021年～2032年）
図79. GCC諸国におけるAI眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021年～2032年
図80. イスラエルにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図81. エジプトにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図82. 南アフリカにおける人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムの売上高（百万米ドル）、2021-2032年
図83. 人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムのバリューチェーン図
図84. 流通チャネル（直接販売対流通）
図85. 本レポートにおけるボトムアップおよびトップダウンアプローチ
図86. データの三角測量
図87. インタビュー対象となった主要幹部
| ※人工知能（AI）眼科スクリーニングシステムは、人工知能技術、特に深層学習を応用して、眼底画像、光干渉断層計（OCT）画像、眼表面画像などの眼科データを自動的に解析し、特定の眼疾患の兆候やリスクを検出・評価する革新的な医療システムです。これらのシステムは、従来の専門医による診断を補助したり、一部の初期スクリーニングプロセスを代替したりすることで、診断の効率化、医療アクセスの改善、そして何よりも早期発見・早期治療の促進を目指しています。主に糖尿病網膜症、緑内障、加齢黄斑変性症といった、世界の主要な失明原因疾患のスクリーニングに焦点が当てられて開発が進められています。 AI眼科スクリーニングシステムには、いくつかの種類があります。まず、対象とする疾患によって分類できます。最も開発が進んでいるのは糖尿病網膜症スクリーニングシステムで、眼底画像から微小血管瘤、出血、硬性白斑、軟性白斑（綿花様白斑）などの病変を検出し、その重症度（軽度、中等度、増殖前、増殖性）を分類するものもあります。次に、緑内障スクリーニングシステムは、視神経乳頭の陥凹拡大やリムの菲薄化、網膜神経線維層の欠損といった特徴を眼底画像やOCT画像から解析し、緑内障の疑いを検出します。加齢黄斑変性症スクリーニングシステムは、眼底画像やOCT画像からドルーゼン、網膜色素上皮剥離、脈絡膜新生血管などの病変を識別し、病型（萎縮型、滲出型）や活動性を評価します。この他にも、白内障の程度評価や、網膜静脈閉塞症、網膜剥離、未熟児網膜症など、多岐にわたる眼疾患への応用研究が進められています。 また、データ入力形式による分類もあります。最も一般的なのは眼底カメラで撮影されたデジタル画像を解析するシステムで、非散瞳型のものが多く、簡便にスクリーニングが可能です。OCTベースのシステムは、高解像度の断層画像データを用いて網膜や脈絡膜の微細な構造変化を詳細に解析します。さらに、複数の種類の画像データや患者さんの臨床情報（年齢、既往歴など）を統合して解析する多モーダルデータ統合型システムも開発されており、より高い診断精度を目指しています。設置場所や利用形態によっても分類され、病院やクリニックに導入される医療機関設置型、健診センターや地域検診で利用される健診・地域スクリーニング型、そして遠隔地で撮影された画像を中央でAIが解析する遠隔医療対応型などがあります。 これらのAI眼科スクリーニングシステムは、医療現場で様々な用途に活用されています。最も重要な用途の一つは、早期発見・早期治療の促進です。進行性の眼疾患は、早期に発見して適切な治療を開始することで、視力低下や失明を効果的に予防できます。AIシステムは、専門医が不足している地域や、これまで検診の機会が少なかった人々に対して、質の高い初期スクリーニングを提供し、早期発見の機会を飛躍的に増加させることが期待されています。これにより、医療アクセスの改善にも貢献し、眼科専門医が少ない地域や国でも、非専門医（内科医、かかりつけ医、看護師など）が眼疾患のリスクを評価できるよう支援し、医療格差の是正につながります。 また、医師の負担軽減と診療の効率化も重要な用途です。専門医による画像読影は、時間と専門的な知識を要する作業ですが、AIが初期スクリーニングや異常の兆候がある画像を事前に選別することで、医師の読影負担を大幅に軽減し、より複雑な症例や治療方針の決定に集中できるようになります。スクリーニングの標準化と質の向上にも寄与します。AIは常に一定の客観的な基準で画像を解析するため、読影者の経験や熟練度によるばらつきを排除し、見落としのリスクを減らして、スクリーニングの質を標準化し、信頼性の高い結果を提供します。さらに、疾患の進行モニタリングにも応用され、治療中の患者さんに対し定期的にAIで画像を解析することで、疾患の進行度合いや治療効果を客観的に評価し、治療方針の調整に役立てることが可能です。 AI眼科スクリーニングシステムを支える主要な関連技術は多岐にわたります。その核心をなすのは深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）です。CNNは画像認識タスクに優れており、大量の教師データ（専門医が病変をアノテーションした画像）を用いて学習することで、人間が見つけるのが困難な微細な病変も識別できます。画像処理技術も不可欠で、ノイズ除去、輝度・コントラスト調整、画像のアライメントといった前処理を行い、AIが解析しやすい状態に画像を最適化します。また、画像から血管、視神経乳頭、黄斑部、病変などの重要な構造を自動的にセグメンテーション（領域分割）したり、特徴点を抽出したりする技術も用いられています。 AIの学習には、質が高く、多様で大量の画像データが必要であり、これらの画像には専門医による正確な病変の位置特定や疾患分類（アノテーション）が施されている必要があります。このデータセットの構築とアノテーションの質が、AIシステムの性能を大きく左右します。また、大量のデータの保存、AIモデルの学習、実際の解析（推論）には高性能な計算資源が不可欠であるため、クラウドコンピューティングが広く利用されています。一方で、リアルタイム性やプライバシー保護の観点から、撮影装置自体にAI機能を組み込み、デバイス内で画像解析を行うエッジAI技術の導入も進められています。 さらに、AIがどのように判断を下したのか、その根拠を医師が理解できるようにする可視化技術や説明可能なAI（XAI）も重要です。病変部位をハイライト表示したり、重要度マップを生成したりすることで、医師はAIの判断をより信頼し、適切に活用できます。最後に、AI眼科スクリーニングシステムは医療機器として扱われるため、各国・地域の規制当局の承認が必須です。また、患者さんの機密性の高い医療情報を扱うことから、データの保護とシステムのセキュリティを確保するためのサイバーセキュリティ対策も極めて重要な関連技術の一つと言えます。 |