診断における人工知能市場規模およびシェア

Mordor Intelligenceによる診断における人工知能市場分析
診断における人工知能市場規模は2025年に17億7,000万米ドルと評価され、2026年の23億3,000万米ドルから2031年には93億2,000万米ドルへ、予測期間(2026年〜2031年)において年平均成長率(CAGR)31.88%で成長すると推定されています。この拡大は、規制の成熟、専用償還コードの導入、アルゴリズム性能向上の加速という三つの相互に絡み合う要因に支えられています。2025年1月、FDA(米国食品医薬品局)はAI対応医療機器に関する包括的なドラフトガイダンスを発行し、臨床試験設計および市販後モニタリングへの期待を明確化しました。ほぼ同時期に、CMS(メディケア・メディケイドサービスセンター)は放射線科で使用されるスタンドアロンAIアルゴリズムに対する初の恒久的支払いコードを最終決定し、かつてパイロット段階にあった導入事例を請求可能な臨床サービスへと転換しました。ベンチャー資金がこの分野に流入しており、2024年〜2025年の取引例として、Imagen Technologies、AZmedおよびThinkSonoが拡大と規制申請のために合計5,000万米ドルを調達したことが挙げられます。一方、GE HealthCareやSiemens Healthineersなどの技術リーダーは、NVIDIAのMONAI Deployツールキットをスキャナーに組み込み、モデル開発から臨床現場への展開までの道筋を短縮しています。病院は増大するイメージング件数と放射線科医不足に対応するためこれらのツールを導入する一方、診断検査室はハイスループット・スクリーニングと遠隔読影を拡大するためにAIを活用しています。
主要レポートのポイント
- 診断モダリティ別では、イメージングが2025年の診断における人工知能市場シェアの57.64%を占め、体外診断は2031年にかけてCAGR 32.9%で拡大する見込みです。
- アプリケーション別では、神経科が2025年に25.21%の収益シェアをリードし、腫瘍科は2031年に向けてCAGR 33.2%で推移しています。
- エンドユーザー別では、病院が2025年の診断における人工知能市場シェアの57.88%を占め、診断検査室が2031年にかけて最速のCAGR 32.85%を記録しています。
注記:本レポートの市場規模および予測値は、Mordor Intelligence の独自推定フレームワークを使用して算出され、2026年時点で入手可能な最新のデータと洞察に基づいて更新されています。
診断における人工知能グローバル市場のトレンドと洞察
ドライバー影響分析*
| ドライバー | (〜) CAGRへの影響(%予測) | 地理的 関連性 | 影響 タイムライン |
|---|---|---|---|
| 医療イメージングにおけるAIツールへの需要増加と業務負荷軽減 | +8.5% | グローバル、 北米および欧州で最高 | 中期 (2〜4年) |
| AI導入を加速させる政府のインセンティブ | +6.2% | 北米および欧州連合;アジア太平洋での影響が拡大中 | 長期 (4年以上) |
| AI診断スタートアップへのベンチャー・戦略的資金の急増 | +5.8% | グローバル、 北米および欧州に集中 | 短期 (2年以内) |
| FDA(米国食品医薬品局)によるAI診断機器の510(k)ファストトラック承認(2024年以降) | +4.9% | グローバル、 北米に主要な影響 | 中期 (2〜4年) |
| マルチモーダル診断を可能にするファウンデーションモデルの統合 | +4.1% | グローバル、 北米および欧州が主導 | 長期 (4年以上) |
| AIアルゴリズムに対するCMS償還コードの出現 | +3.9% | 北米、 その他の先進市場への波及あり | 中期 (2〜4年) |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
医療イメージングにおけるAIツールへの需要増加と業務負荷軽減
世界的な放射線科医不足が自動化への関心を高めています。Siemens Healthineersは、AI-Rad Companion胸部CTがレポート作成時間を最大74%削減し、専門医が複雑な症例に集中できるようにすると報告しています[1]Siemens Healthineers、「AI-Rad Companion胸部CTが74%の時間削減を実現」、Siemens Healthineers、siemens-healthineers.com。救急部門でも同様の効果が見られ、RapidAIの脳卒中トリアージモデルは98%の感度を実現し、来院から穿刺までの意思決定を加速させています。RadNetなどのイメージングネットワークは、ターンアラウンドスピードと紹介の継続性を維持するために、2024年だけでAI買収に5,400万米ドル以上を費やしました。
管理者は、AIガイドスキャニングプロトコル導入後に超音波技師の燃え尽き症候群や反復性ストレス障害が減少したことも指摘しています。イメージング件数がスタッフ数の増加を上回るペースで増え続けるにつれ、診断における人工知能市場はオプションの付加機能ではなくコアインフラとなっています。
AI導入を加速させる政府のインセンティブ
各国の政策は、補助金、基準、支払い改革を組み合わせています。米国の保健福祉省(HHS)AI戦略は病院パイロット向けの資金を割り当て、継続的なガバナンスのためにHHS AI評議会を成文化しています。欧州では、EU AI法が診断イメージングアルゴリズムを「高リスク」に分類していますが、規制のサンドボックスと調和された適合性評価を提供しており、複数国でのローンチコストを削減しています。米国34州の議会が2025年に250件を超えるAI関連医療法案を審議し、その多くはAIガイド診断に対する補償の義務化や責任免除を規定しています。アジアの新興市場では、公共調達プログラムがクラウドホスト型推論サービスへの補助金を提供し、地方の診療所が現地に放射線科医を置かずに都市レベルの画像読影を利用できるようにしています。
AI診断スタートアップへのベンチャー・戦略的資金の急増
資本の流入が商業化を加速させています。Imagen TechnologiesはシリーズCファイナンシングで3,200万米ドルを確保し、AZmedは1,620万米ドルを調達、ThinkSonoは超音波AIの開発促進のために210万英ポンドを集めました。企業投資家もこの動きを反映しており、GE HealthCareはポイントオブケアの提供を強化するために、Intelligent Ultrasoundの臨床AIビジネスを5,300万米ドルで買収しました[2]GE HealthCare、「NVIDIAとのパートナーシップによる自律イメージングの実現」、GE HealthCare、gehealthcare.com。Aidocは、単一のアーキテクチャ内で複数のイメージング臓器にまたがるファウンデーションモデルのトレーニングに特化して3,000万米ドルを確保しました。資金へのアクセスのしやすさは、より迅速な規制申請と広範な地理的展開につながり、診断における人工知能市場の複合成長を促進しています。
AI診断機器に対するFDA(米国食品医薬品局)510(k)ファストトラック承認
2024年以降、FDAはCleerly社の冠動脈疾患ステージングプラットフォームやicometrix社のアミロイド関連画像異常検出ツールなどのアルゴリズムにブレークスルー指定を付与しました。2025年1月のドラフトガイダンスは、継続的なパフォーマンスモニタリングとバイアス監査を強調していますが、明確な事前申請ワークフローも示しており、イノベーターの不確実性を軽減しています。この合理化されたルートは、開発者と審査担当者の間の早期連携を促し、申請から承認までの平均タイムラインを短縮し、投資家の信頼を強化しています。
制約影響分析*
| 制約 | (〜) CAGRへの影響(%予測) | 地理的 関連性 | 影響 タイムライン |
|---|---|---|---|
| 医療従事者のAI導入への消極性 | −4.2% | グローバル、 伝統的な医療システムでより顕著 | 中期 (2〜4年) |
| 高い調達・ライフサイクル維持コスト | −3.8% | グローバル、 小規模プロバイダーに最も厳しい | 短期 (2年以内) |
| 規制精査を引き起こすアルゴリズムバイアス | −2.9% | グローバル、 EUおよび北米でより厳格な監視 | 長期 (4年以上) |
| 断片化したデータ相互運用性基準 | −2.1% | グローバル、 マルチベンダー環境で深刻な課題 | 中期 (2〜4年) |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
医療従事者のAI導入への消極性
臨床医は、自律性の喪失、責任リスク、アルゴリズムの不透明性を懸念しています。2024年のポーランド人医師を対象とした調査では、スループットが向上すると68%が同意しているにもかかわらず、AIへの画像解釈の委任に完全に抵抗のない医師はわずか32%でした[3]Ewelina Kowalewska、「医療におけるAIと医師:ポーランドにおける採用と課題に関する混合法研究からの洞察」、Frontiers in Digital Health、frontiersin.org。経験豊富な放射線科医は、非定型症例がトレーニングデータの範囲外となり、人間の微妙な判断が必要になると懸念を表明しています。コストも摩擦を生んでいます。品質上のメリットが認識されている場合でも、調達費用が主要な障壁であると部門責任者は指摘しています。さらに、雇用保障への懸念も残っており、調査対象の看護師のほぼ半数がAIによる一部業務の代替に不安を示していますが、体系的なトレーニングプログラムにより受け入れ率が大幅に改善されました。
高い調達・ライフサイクル維持コスト
複数施設での導入では、初期ライセンス、GPUインフラおよびPACS統合が100万米ドルを超えることが多くあります。ベンダーがFDAの進化するパフォーマンス要件に対応するために反復的なモデルアップデートを展開するため、年間サポート契約は初期費用の30%に達することがあります。小規模な検査室は、限られた処置件数にわたってこれらの費用を償却することに苦労しています。クラウドベースのサブスクリプションモデルは解決策を提供しますが、接続環境が脆弱な市場ではデータ主権とレイテンシの問題が生じます。標準化が進むにつれてコスト曲線は低下すると予想されますが、近期の導入は資本力のある医療システムに偏ったままです。
*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。
セグメント分析
診断モダリティ別:体外診断の加速にもかかわらずイメージングが優位
診断イメージングは、2025年の診断における人工知能市場シェアの57.64%を獲得しており、大規模な教師あり深層学習を可能にする数十年分のアーカイブされたDICOMファイルを活用しています。数百万枚のX線、CTおよびMRIスライスで事前トレーニングされたファウンデーションモデルは、現在、一回の処理で複数の病理を読影する臓器非依存のワークフローを実現しています。GE HealthCareなどのベンダーは、これらのアルゴリズムを検出器に直接組み込まれたエッジプロセッサと組み合わせ、レイテンシを削減しデータセンター費用を軽減しています。診断における人工知能市場のイメージング規模は、自律取得プロトコルが撮り直しを削減し品質を標準化するにつれて着実に拡大すると予測されており、AIはリソースが限られた部門において不可欠なものとなっています。
体外診断(IVD)は最も成長の速いモダリティであり、2031年にかけてCAGR 32.9%でスケールする見込みです。パターン認識ネットワークは、ルールベースのアナライザーよりも高い特異性でゲノム変異、メタボロミクススペクトルおよび微生物シグネチャーを分類します。診断における人工知能の体外診断市場規模は、専任のデータサイエンティストなしにアッセイ解釈を小規模ラボに提供するターンキークラウドAPIから恩恵を受けるでしょう。デジタルパソロジーはイメージングと体外診断の交差点に位置しており、スライドスキャナーがホールスライド画像を畳み込みニューラルネットワークに送り込み、腫瘍マージンをマーキングし炎症をグレード分類することで、病理医が複雑な鑑別診断に集中できるようにしています。

注記: 個別セグメントのシェアはレポート購入後に入手可能
アプリケーション別:腫瘍科が神経科のリーダーシップを脅かす
神経科は、迅速な介入を必要とする脳卒中、てんかんおよび認知症の業務量に支えられ、2025年の診断における人工知能市場シェアの25.21%を占めています。リアルタイムCTパーフュージョンマッピングにより来院から血栓溶解療法までの時間が短縮され、3次元ボリュームメトリーはサブミリメートル精度で多発性硬化症の病変量を定量化します。一方、腫瘍科はClairity BREASTなどのツールに支えられ2031年に向けてCAGR 33.2%で進展しており、このツールは単一のマンモグラムから5年間の乳がんリスクを予測する最初の承認機器です。放射線科、病理学およびゲノムデータのマルチモーダル融合がさらに精度を高め、腫瘍科を画像中心の検出から総合的な予後予測へとシフトさせています。
循環器科では、HeartFlowのAI由来のプラーク分析がメディケアの適用範囲を獲得し、償還主導の普及を検証することで、着実な導入が続いています。感染症アルゴリズムは胸部X線または広域スペクトルシーケンシングから直接病原体の種を分類しており、これは抗微生物薬耐性のスチュワードシップにおける優先事項です。一方、産科AIは動作補正3次元超音波で胎児成長曲線を追跡し、低リソース地域での出生前ケアへのアクセスを拡大しています。
エンドユーザー別:検査室が病院の優位性に挑戦
病院は、大規模なスキャナーフリート、エンタープライズPACSおよびGPUクラスターをサポートできる社内ITチームを擁し、2025年の診断における人工知能市場シェアの57.88%を占めました。統合AIはスキャナーの稼働率を高め、資本拡張なしにヘッドルームを創出します。診断における人工知能市場の病院に帰属する規模は、償還が安定しバンドル支払いモデルが診断精度を報酬として認めるにつれて成長し続けるでしょう。
診断検査室は、全身CTスクリーニングから多重PCR解釈に至る大量研究を自動化するためにAIを活用することで、最速のCAGR 32.85%を記録しています。診断における人工知能市場の検査室規模は、安全なクラウドを通じて何千マイルも離れた亜専門医に画像をルーティングするリモート読影サービスによって押し上げられています。オーストラリアおよびニュージーランド全体でIntegral DiagnosticsがAidocワークフローを拡大するなどのパートナーシップは、独立系チェーンが三次病院に対して競争力を持てることを示しています。外来センターとテレイメージングプラットフォームがユーザーベースを補完し、現地でのGPU所有を不要にするサービスとしてのソフトウェア(Software-as-a-Service)モデルを活用しています。

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地理的分析
北米は引き続き中心地であり、2025年の世界収益の53.48%を占めています。2015年以降129件の放射線AIデバイスに対するFDA早期承認はパイロット予算のリスクを軽減する先例を確立し、新しいCMSコードは脳卒中検出、心臓CTA分析および乳がんトリアージの収益化を確保しています。戦略的なコラボレーションが特徴的であり、GE HealthCareとNVIDIAは人員不足を補うために自律イメージングスイートを共同開発し、Siemens Healthineersはスキャナー、AIソフトウェアおよびマネージドサービス契約を束ねた10年間の「バリューパートナーシップ」を締結しています。
欧州は密接に続いています。EU AI法はリスクベースの分類、モデルの透明性およびバイアステストを義務付けていますが、共通の技術文書テンプレートも提供しており、国境を越えた市場参入を加速させています。ThinkSonoなどのベンダーは、初心者オペレーターをDVTスキャンに誘導するポイントオブケア超音波AIのCEマーキングを取得し、超音波技師のプールを拡大しています。ドイツ、フランスおよび北欧諸国の国民健康システムは、AI性能を成果ベースのボーナスに結びつける償還パイロットを実施しています。
アジア太平洋は最も成長の速い地域です。インド、日本および韓国における政府支援の電子医療記録の普及は、機械学習に理想的な構造化された画像アーカイブを生成しています。インド国家医療局とIITカーンプルはIndiaAIのもとでオープンアクセスデータセットを公開し、国内アルゴリズムの開発を促進しています。Qure.aiなどの地域リーダーは90以上の地区で結核トリアージを展開し、累計1,500万件の患者スキャンを報告しています。中国では、病院グループが年次健康診断にAI肺結節検出を組み合わせており、保険の枠組み外での消費者直接型の収益化を示しています。

競争環境
中程度の断片化が診断における人工知能市場を特徴づけています。GE HealthCare、Siemens HealthineersおよびPhilipsなどの既存機器メーカーは、ファームウェア層で独自アルゴリズムを統合し、スキャナーをハードウェアアプライアンスではなく分析プラットフォームとして販売しています。GE HealthCareはRevolution CTラインに40件以上のFDA承認AIアプリケーションを組み込んでおり、Siemens Healthineersは450件以上のアクティブなイメージングAI特許を保有しています。Aidoc、Viz.aiおよびRapidAIなどの専業ベンダーは、トリアージ速度とFDA承認適応症の幅広さで競争しており、Aidocだけで神経および胸部領域全体にわたる13件の急性所見をカバーしています。
戦略的アライアンスが境界を曖昧にしています。GE HealthCareの2025年のNVIDIAとの提携は、加速推論ライブラリとMONAI DevKitへのアクセスを提供し、自律X線ポジショニングの開発サイクルを半減させています。CleeryとHeartFlowは心血管イメージングを専門とし、Nanoxは低線量デジタルX線ハードウェアとクラウドAIを組み合わせ、集団規模で骨脆弱性をスクリーニングしています。IHEなどの標準化団体は、AIの結果が放射線科レポートにどのように取り込まれるかを管理するワークフロープロファイルを公開しており、ベンダーの相互運用性と顧客ロックインを強化しています。
スタートアップが長引く販売サイクルと高まる検証コストに直面する中、M&Aへの圧力が高まっています。2025年4月にRadNetがiCADを1億300万米ドルで買収したことは、乳房イメージングAIスタックを強化し、プロバイダーが専属アルゴリズムチームを求めていることを示しています。医療システムのベンチャーファンドはますます少数株式と引き換えに独占的な展開権を取得しており、ベンダー中心からバイヤー中心の交渉力へのシフトを示しています。全体として、競争の激しさはパイプラインの幅、規制の機敏性、および実現された経済的価値の証明に集中しています。
診断における人工知能産業リーダー
Nanox Imaging LTD(Zebra Medical Vision, Inc.)
Riverain Technologies
Aidoc
Siemens Healthineers
Vuno, Inc.
- *免責事項:主要選手の並び順不同

最近の業界動向
- 2025年6月:FDAが標準的なマンモグラムだけから5年間の乳がんリスクを予測する最初のAIプラットフォームとしてClairity BREASTを承認しました。
- 2025年4月:RadNetがDeepHealthの乳房イメージングAI機能を拡大するためにiCADを1億300万米ドルで買収すると発表しました。
- 2025年3月:GE HealthCareとNVIDIAがIsaac for Healthcareプラットフォームを使用した自律X線および超音波システムの構築に向けたコラボレーションを発表しました。
研究方法のフレームワークとレポートの範囲
市場の定義と主な対象範囲
本調査では、診断における人工知能市場を、主に医療画像、検査値、電子記録などの臨床データを取り込み、臨床医が意思決定の時点で疾患を検出、分類、除外するのを支援するソフトウェアおよび組み込みアルゴリズムと定義している。ハードウェア販売、管理ボット、より広範なAI対応ケア調整ツールは依然として対象外である。
除外範囲:純粋な研究プラットフォームや、患者向けの診断出力を生成することのないAIエンジンは除外される。
セグメンテーションの概要
- 診断モダリティ別
- 体外診断
- 分子診断
- イムノアッセイおよび臨床化学
- ポイントオブケアテスト
- 診断イメージング
- MRI
- CT
- X線
- 超音波
- PET/SPECTおよびその他
- デジタルパソロジー
- その他のモダリティ
- 体外診断
- アプリケーション別
- 腫瘍科
- 循環器科
- 神経科
- 感染症
- 産科・婦人科
- 呼吸器・肺科
- その他のアプリケーション
- エンドユーザー別
- 病院
- 診断検査室
- 外来外科センター
- その他のエンドユーザー
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- その他の欧州
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- オーストラリア
- その他のアジア太平洋
- 中東
- GCC
- 南アフリカ
- その他の中東
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米
- 北米
詳細な調査方法とデータの検証
一次調査
モルドールのアナリストは、北米、欧州、アジア太平洋地域の放射線科医、ラボ責任者、病院CIO、AIベンダーにインタビューを行った。これらの対話により、実際の導入台数、ASPの範囲、予想される償還の軌道が検証され、二次データでは対応できないギャップを埋めることができた。
デスクリサーチ
我々はまず、米国FDA 510(k)データベース、CMS Physician Fee Schedule、WHO Global Health Observatory、OECD Health Statisticsのような当局のオープンデータから始めた。RSNA、Digital Pathology Association、HIMSSなどの業界団体は、手技数、アルゴリズム性能ベンチマーク、モダリティ分割を洗練させる採用調査を公表している。D&B Hoovers、学会抄録、Questelでスクリーニングされたパテントファミリー、検証されたプレスリリースを通じて収集された企業提出書類は、収益の手がかりとパイプラインの可視性を追加します。このリストは例示であり、その他にも多くの公的情報源から細かな検証や説明がなされている。
2回目のパスでは、PubMedに索引付けされた学術論文と臨床試験登録をレビューし、アルゴリズム精度の向上と典型的なソフトウェアの価格帯を定量化し、現実的な平均販売価格(ASP)を入力した。
マーケット・サイジングと予測
世界的な画像処理と検査手技の件数、普及率、および文書化されたAIの普及率から構築されたトップダウンの需要プールが、2025年のベースラインを確立する。ボトムアップのチェック、サンプリングされたベンダーの収益、チャネルからのフィードバック、病院の支出調査を選択し、最終決定する前に合計を引き締める。主要変数には、年間CT/MRI台数、FDA認可診断アルゴリズム数、平均ソフトウェアASP、病院AI導入率、償還コード普及率、腫瘍発生率トレンドなどが含まれる。シナリオ分析による多変量回帰では、各ドライバーを2030年まで予測する。ボトムアップデータが遅れている場合は、マッチした導入事例から抽出したギャップフィリング比率を適用する。
データ検証と更新サイクル
アウトプットは、独立した指標に対する差異チェックを通過し、ピアレビューとシニアアナリストのサインオフを経て完成する。私たちは12ヶ月ごとに更新を行い、規制や償還のショックで見通しが大きく変化した場合には中間更新を行うため、顧客は常に最新の見解を得ることができる。
診断のベースラインにおける人工知能が信頼性を約束する理由
公表されている見積もりは乖離しているが、これは各社のスコープ、ドライバーの選択、更新頻度が異なるためであり、そのため合計や成長曲線に歪みが生じている。
主なギャップ要因には、サービスやトリアージのみのツールをカウントするかどうか、将来の払い戻しをどの程度積極的にモデル化するか、為替レートの変動を1点に固定するか毎年調整するかなどがある。モルドールの規律あるスコープ、デュアルパス検証、毎年更新は、意思決定者にとってこれらの不確実性を狭める。
ベンチマーク比較
| 市場規模 | 匿名化されたソース | 主なギャップドライバー |
|---|---|---|
| 17.7億米ドル | モルドール・インテリジェンス | - |
| 1.97億米ドル | グローバル・コンサルタンシーA | 広範な画像分析を含み、手技のクロスチェックなしでベンダーの収益ロールアップを使用する。 |
| 19.4億米ドル | 業界団体B | 対象範囲をソフトウェアに限定し、新興市場を除外し、5年間の固定通貨平均を適用する。 |
要するに、透明性の高い変数、ライブの主要な洞察、定期的なリフレッシュを規律正しく組み合わせることで、モルドールのベースラインはバランスのとれた再現性の高いものとなり、関係者は戦略立案のための信頼できる出発点を得ることができる。
レポートで回答される主要な質問
診断におけるグローバル人工知能市場の規模は?
診断におけるグローバル人工知能市場の規模は2026年に23億3,000万米ドルに達し、CAGR 31.88%で成長して2031年には93億2,000万米ドルに達すると予測されています。
診断におけるグローバル人工知能市場の現在の規模は?
イメージングモダリティは57.64%のシェアを占めており、広大なDICOMベースのデータセットと組み込みGPUワークフローに支えられています。
診断におけるグローバル人工知能市場の主要プレーヤーは誰ですか?
Nanox Imaging LTD(Zebra Medical Vision, Inc.)、Riverain Technologies、Aidoc、Siemens HealthineersおよびVuno, Inc.が診断におけるグローバル人工知能市場で事業を展開する主要企業です。
診断におけるグローバル人工知能市場で最も成長の速い地域はどこですか?
アジア太平洋地域が予測期間(2026年〜2031年)において最高のCAGRで成長すると推定されています。
なぜ北米は導入において先行しているのですか?
合理化されたFDA承認、CMS償還コードおよび強力なベンチャー資金が北米に53.48%の収益シェアをもたらしています。
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