医療分野における人工知能市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 39.92 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 196.91 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 37.60% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによる医療分野における人工知能市場分析
2025年の399.2億米ドルから2030年の1,969.1億米ドルへの支出増加に伴い、医療分野におけるAI業界は年平均成長率（CAGR）37.6%を記録しています。この成長曲線は、病院財務に全く新しいデジタルコストセンターを効果的に挿入し、最高財務責任者に、10年前に電子医療記録のために設計された資本配分モデルの再構築を強いています。予算ヒアリングで既に表面化している注目すべき結果は、AI予算がイノベーションサンドボックスからベースラインインフラストラクチャーに移管されていることであり、これはアルゴリズムツールを画像診断スイートや検査分析装置と同じ優先レベルに押し上げる微妙な変化です。この変化が起こるにつれ、機関投資家はAIキャッシュフローを選択的な上振れ要因としてではなく、将来のマージン安定化の核心としてモデル化し始めており、これは公開取引される病院チェーンの評価フレームワークが間もなくデフォルトでアルゴリズム生産性の前提を反映する可能性があるという兆候です。
主要レポート要点
- 機械学習は2024年に38%の市場シェアを維持していますが、予測では生成AIが2025年から2030年の間に48%のCAGRで拡大することを示しています。
- 医療画像診断は2024年に31%の市場シェアを占めていますが、創薬プラットフォームは2030年まで44%のCAGRを記録すると予測されています。
- ソフトウェアソリューションは2024年市場規模の49.8%を占めていますが、サービスは41%のCAGRで成長軌道にあります。
- 医療プロバイダーは2024年に46%の市場シェアを握っていますが、製薬・バイオテクノロジー企業は40%のCAGRで成長すると予測されています。
- 北米は2024年の世界市場規模の58.9%を占めていますが、アジア太平洋地域は2025年から2030年の間に42.5%のCAGRで成長すると予想されています。
世界の医療分野における人工知能市場の動向と洞察
推進要因影響分析
| 推進要因 | (~) % CAGR予測への影響 | 地理的 関連性 | 影響 時期 |
|---|---|---|---|
| 医療費高騰削減の 必要性の高まり | +5.2% | 北米、 欧州 | 中期 （2～4年） |
| AI償還経路の 増加 | +3.9% | 北米、 欧州 | 短期（≤ 2年） |
| 医療分野での データ利用可能性の増加 | +4.7% | 北米、 アジア太平洋 | 長期（≥ 4年） |
| クラウドホスト型 モデルマーケットプレイスの急速な普及 | +3.5% | 世界 | 短期（≤ 2年） |
| 慢性疾患発症率の増加 と個別化治療への需要 | +4.2% | 世界 | 長期（≥ 4年） |
| 患者アウトカム改善に 対するAIの能力 | +5.0% | 世界 | 中期 （2～4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
データ利用可能性の増加：大規模な臨床洞察の解放
医療のデータ生成曲線はペタバイト時代に突入しています。例えば、Tempusは約800万件の匿名化記録と300ペタバイト以上のマルチオミクスおよび臨床データを報告しており、米国の学術医療センターの約3分の2との接続を有しています。最高分析責任者にとって、この規模の専有コンテンツはデータを副産物から価値増大資産に変換します。一つの戦略的推論は、同等のデータプールを持たない機関が、プライバシー規制に違反することなくアルゴリズムを分散データセットで訓練できるよう、連合学習パートナーシップに頼る可能性があることです。
慢性疾患発症率の増加：精密診断が医療を変革
慢性疾患の臨床負担により、医療システムは従来の症状別ケアモデルを再検討することを余儀なくされています。米国国立衛生研究所の研究では、AI駆動の網膜画像検査が明白な症状が現れる数年前に神経変性疾患を示すことができることを示しています。このような早期警告能力は暗黙的に予算優先順位を再配列します：従来後期段階介入のために割り当てられていた資金が、スクリーニングとリスク階層化プログラムに向けて上流に移行し始めています。この再配置トレンドが定着すれば、保険者が使用する保険数理表は長期負債の低下を反映するために再校正が必要になる可能性があります。
患者アウトカム改善に対するAIの能力：臨床意思決定支援の進化
NYU Grossman医学校は、そのNYUTronモデルが80%の精度で病院再入院を予測し、従来のロジスティック回帰ツールを大幅に上回ると報告しています。見出し指標を超えて、より深い要点は、かつて逸話的として却下された非構造化臨床記述を大規模に実装して定量化可能なアウトカム改善を生成できることです[1]Eric Oermann, "NYUTron: A Large Language Model for Predicting Readmissions," NYU Langone Health, nyulangone.org。したがって、戦略的ITロードマップは、自然言語処理パイプラインを実験的なアドオンではなく、コアプラットフォーム層として優先順位付けすることが増えています。
医療費削減の必要性の高まり：運営効率が導入を推進
プロバイダーCFOは、AIを臨床的贅沢品ではなく、コスト抑制手段としてますます位置づけています。複数のコンサルティング会社がドル建ての節約数値を引用していますが、より示唆に富む洞察は、AIプロジェクトが以前は建物拡張を支持していた内部投資委員会のハードルを日常的にクリアしていることです。この変化は、管理オーバーヘッドが低マージン病院で患者ケア支出を上回ることがしばしばあることを考慮すると、さらなる重要性を帯びており、AIデプロイメントの第一波がリファイナンシングサイクル中の債券格付け議論に実質的に影響を与える可能性があることを示唆しています。
阻害要因影響分析
| 阻害要因 | (~) % CAGR予測への影響 | 地理的 関連性 | 影響 時期 |
|---|---|---|---|
| データプライバシー とセキュリティ懸念 | -3.8% | 欧州、 北米 | 短期（≤ 2年） |
| 半導体輸出管制 とGPU不足 | -2.9% | アジア太平洋、 北米 | 短期（≤ 2年） |
| 規制と 倫理的ハードル | -3.5% | 欧州、 北米 | 中期 （2～4年） |
| 偏見と 汎用性の欠如 | -2.4% | 世界 | 長期（≥ 4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
データプライバシーとセキュリティ懸念：規制ハードルの激化
欧州の今後のAI法は、ほとんどの臨床アルゴリズムを高リスクとして分類し、細心なデータセット文書化を要求しています（Didier Reynders、「人工知能に関する調和された規則を定める規制提案」、欧州委員会[2]Didier Reynders, "Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence," European Commission, europa.eu）。したがって、コンプライアンス責任者は、監査準備の整った来歴レポートを作成できる自動化データ系譜ツールへの早期投資をロビー活動しています。逆説的に、前払いのコンプライアンス支出は、小規模な競合他社が同等のコントロールに資金を提供するのに苦労する可能性があるため、一部の取締役会によって参入障壁としての戦略的なものとして再構成されています。
規制と倫理的ハードル：コンプライアンスフレームワークの進化
FDA長官Robert Califfの、機関だけではAIライフサイクル全体を監督できないという公的な認識は、マルチパーティガバナンスの重要性を強調しています。AIライフサイクル全体での健康公平性（HEAAL）フレームワークは、公平性評価を5つのドメインに分割し、事実上のベンチマークとして注目を集めています。開発中にそのような安全装置を組み込む組織は、その後の機関審査委員会の承認がより円滑に進行し、間接的に製品発売タイムラインを短縮することを発見しています。
セグメント分析
生成AIが技術セグメントの従来アプローチを破壊
機械学習は2024年に38%の市場シェアを維持していますが、予測では生成AIが2025年から2030年の間に48%のCAGRで拡大することを示しています。しばしば見落とされる含意は、トランスフォーマーモデルが構造化データと非構造化データの境界を曖昧にし、以前の畳み込みアーキテクチャでは提供できなかった横断モダリティ洞察を作成していることです。例えば、臨床タスクでGPT-4を59%上回ると報告されている専門大規模言語モデルHealAIは、ドメイン固有モデルがライセンス交渉でプレミアム価格を要求する可能性がある将来を指し示しています。機械学習市場規模は今日でも最大ですが、生成ツールは2030年までにそのギャップを急速に縮めると予想されています。
注記: レポート購入時にすべての個別セグメントのセグメントシェアが利用可能
診断が先行、創薬が用途セグメントで加速
医療画像診断は2024年に31%の市場シェアを占めていますが、創薬プラットフォームは2030年まで44%のCAGRを記録すると予測されています。それでも、AI支援創薬はより速くスケールし、アルゴリズム生成候補は歴史的平均の約2倍である80～90%ものフェーズI成功率を報告しています[3]Nathan Brown, "AI-Enabled Drug Discovery Performance," ScienceDirect, sciencedirect.com。この格差は製薬ポートフォリオ管理を変化させています：パイプライン脱落の前提が下方修正され、総R&D支出を増加させることなく、より広範な治療探索のための資本を解放しています。
提供形態セグメントでサービス成長がソフトウェア優位を上回る
ソフトウェアソリューションは2024年市場規模の49.8%を占めていますが、サービスは41%のCAGRで成長軌道にあります。逆説的な要点は、AIツールキットがよりユーザーフレンドリーになるにつれて、ボトルネックがコードの利用可能性から変更管理にシフトしていることです。多くの経営者は、サイバーセキュリティ審査とワークフロー再設計により、パイロットの3分の1未満しか本格運用に到達しないと報告しています。その結果、臨床統合を専門とするコンサルティング会社は、請求可能時間ではなく実現された効率向上に料金を合わせ、リスク共有ベースでエンゲージメントを価格設定することが増えています。
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エンドユーザーセグメントでプロバイダーが先行、製薬が加速
医療プロバイダーは2024年に46%の市場シェアを握り、ベッドサイドアプリケーションが主要な経済エンジンであり続けるという認識を強化しています。しかし、製薬・バイオテクノロジー企業は40%のCAGRで成長すると予測されています。戦略的なニュアンスは、大規模な実世界エビデンスを蓄積したプロバイダーシステムが、標的生物学を検証しようとする生命科学企業にとって今や不可欠なデータパートナーになっていることです。この相互依存性は、収益共有が治療売上と意思決定支援サブスクリプションの両方にまたがるジョイントベンチャーを触媒しています。
地域分析
北米は2024年の世界市場規模の58.9%を占め、明確な規制経路と豊富なベンチャー資金に支えられています。この地域のリーダーシップは、FDAのAI医療機器882件の承認によってさらに実証されています[4]Jeff Shuren, "Artificial Intelligence and Machine Learning in Medical Devices," U.S. Food & Drug Administration, fda.gov。国内サプライヤーにとって、水面下での優位性は、初期の連邦ガイダンスがしばしばソフトウェア責任法理の調子を設定し、間接的にコンプライアント業者の保険料を削減することです。
アジア太平洋地域は2025年から2030年の間に42.5%の最高地域CAGRを提供すると予測されています。現地の経営者は、政府支援のデジタルヘルスキャンペーンが、それらを国家償還スキームにバンドルすることによって、AIプラットフォームの販売サイクルを効果的に圧縮していることを観察しています。公的・民間保険者がハイブリッドモデルで共存するインドなどの市場は、その結果、スケーラブルで低コストの臨床意思決定ツールのテストベッドとして浮上しています。例えば、2024年のアジア太平洋診断市場規模は北米の一部でしたが、この地域の画像AI セグメントはペースで拡大すると予測され、抑制された需要を反映しています。
欧州は、信頼フレームワークを商業ドクトリンに組み込むことで、独特の競争アイデンティティを切り拓いています。欧州健康データスペースはAI法と整合して、患者同意要件を保持しながら健康データの二次利用を合理化しています。多国籍企業にとって、一つの戦略的推論は、成功した欧州パイロットが他の法域でのプライバシー重視の展開のテンプレートとして機能できることです。デジタルインフラストラクチャー補助金を明示的に割り当てるドイツの病院資金改革は、資本設備のアップグレードを必要とするAI展開に対する地域の魅力をさらに高めています。
競合状況
ベンダーエコシステムは適度に断片化されたままですが、アライアンスモデルに向かって動いています。IBMやNVIDIAなどのハイパースケール能力を持つ技術大手は、参照アーキテクチャを共同開発するために臨床リーダーとパートナーシップを組んでいます。注目すべき例は、精密医療データセットがほとんどの一流腫瘍学医薬品メーカーとの協業を引きつけたTempusで、データ・アズ・モートの仮説を強調しています。逆に、従来の医療技術の既存企業は、既存の画像プラットフォームにAIモジュールを統合し、それによってソフトウェアのみの参入者に対して設置ベースを守っています。専有データ資産が交渉上のレバレッジを与えるため、買収評価は即座の収益フローではなく、キュレートされたデータセットへの長期アクセス権をますます反映しています。
医療分野における人工知能業界リーダー
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Google LLC (Alphabet)
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NVIDIA Corporation
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Siemens Healthineers AG
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年4月：Mount Sinaiが、社内データと予測モデルを使用して治療設計を加速するAI小分子創薬センターを開設しました。
- 2025年3月：IBMがNVIDIAとの関係を拡大し、Fusionにコンテンツ認識ストレージを導入し、大規模なヘルスケアワークロードをサポートするためにIBM CloudでNVIDIA H200インスタンスを利用可能にしました。
- 2024年12月：カリフォルニア州が議会法案3030を制定し、生成AIが患者とのコミュニケーションで使用される際のプロバイダー開示を要求し、2025年1月から有効となりました。
- 2024年10月：Cleveland ClinicとIBMが非オピオイド疼痛治療のAI支援発見に焦点を当てた共同プログラムを開始し、価値志向の製薬パイプラインへの転換を示しました。
- 2024年6月：TempusがTempus ECG-AFについてFDA 510(k)承認を取得しました。これは心房細動のリスクがある患者を示すアルゴリズムです。
世界の医療分野における人工知能市場レポート範囲
医療分野における人工知能は、複雑な医療・ヘルスケアデータの分析、表示、理解において、機械学習アルゴリズムとソフトウェアまたは人工知能（AI）を使用して人間の認知をシミュレートする包括的な用語です。AIは、入力データのみに基づいてコンピュータアルゴリズムが結論を推定する能力です。
医療分野における人工知能市場は、技術、用途、提供形態、エンドユーザー、地域によって分類されています。技術別では、市場は機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、生成AI/基盤モデル、強化学習、その他の技術に分類されています。用途別では、市場は医療画像診断、ロボット支援手術、バーチャル看護アシスタント、創薬・臨床試験最適化、精密・個別化医療、遠隔患者監視・ウェアラブル、病院ワークフロー・運営管理、不正・浪費・悪用検出、メンタルヘルス・チャットボット、投薬エラー削減・CDSに分類されています。提供形態別では、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービス（展開、統合、管理）に分類されています。エンドユーザー別では、市場は医療プロバイダー、医療保険者、製薬・バイオテクノロジー企業、患者/消費者、CRO・研究機関に分類されています。地域別では、市場は北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米に分類されています。市場レポートは、世界の主要地域の17の異なる国の推定市場規模と動向もカバーしています。レポートは、上記のすべてのセグメントについて10億米ドル単位の価値を提供しています。
| 機械学習 |
| 深層学習 |
| 自然言語処理 |
| コンピュータビジョン |
| 生成AI / 基盤モデル |
| 強化学習 |
| その他の技術 |
| 医療画像診断 |
| ロボット支援手術 |
| バーチャル看護アシスタント |
| 創薬・臨床試験最適化 |
| 精密・個別化医療 |
| 遠隔患者監視・ウェアラブル |
| 病院ワークフロー・運営管理 |
| 不正・浪費・悪用検出 |
| メンタルヘルス・チャットボット |
| 投薬エラー削減・CDS |
| ハードウェア |
| ソフトウェア |
| サービス（展開、統合、管理） |
| 医療プロバイダー |
| 医療保険者 |
| 製薬・バイオテクノロジー企業 |
| 患者/消費者 |
| CRO・研究機関 |
| 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 | |
| 南米 | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| その他の南米 | |
| 中東 | 湾岸協力会議 |
| 南アフリカ | |
| その他の中東 |
| 技術別 | 機械学習 | |
| 深層学習 | ||
| 自然言語処理 | ||
| コンピュータビジョン | ||
| 生成AI / 基盤モデル | ||
| 強化学習 | ||
| その他の技術 | ||
| 用途別 | 医療画像診断 | |
| ロボット支援手術 | ||
| バーチャル看護アシスタント | ||
| 創薬・臨床試験最適化 | ||
| 精密・個別化医療 | ||
| 遠隔患者監視・ウェアラブル | ||
| 病院ワークフロー・運営管理 | ||
| 不正・浪費・悪用検出 | ||
| メンタルヘルス・チャットボット | ||
| 投薬エラー削減・CDS | ||
| 提供形態別 | ハードウェア | |
| ソフトウェア | ||
| サービス（展開、統合、管理） | ||
| エンドユーザー別 | 医療プロバイダー | |
| 医療保険者 | ||
| 製薬・バイオテクノロジー企業 | ||
| 患者/消費者 | ||
| CRO・研究機関 | ||
| 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 | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他の南米 | ||
| 中東 | 湾岸協力会議 | |
| 南アフリカ | ||
| その他の中東 | ||
レポートで回答される主な質問
2030年の医療分野におけるAI市場規模の予測は？
業界は2025年の約329.2億米ドルから2030年までに約1,970億米ドルに達すると予想されています。
最も急速に成長している技術セグメントは？
生成AIと基盤モデルプラットフォームは、2025年から2030年の間に約48%のCAGRで拡大すると予測されています。
アジア太平洋地域が最も急峻な地域CAGRを記録している理由は？
大規模なデジタルヘルスキャンペーン、増大する臨床データ貯蔵量、支援的なデータ主権規則が総合的に年率40%を超える成長を牽引しています
医療分野におけるAI導入拡大の主な障壁は？
特に厳格な規制に統制される法域における、データプライバシーとセキュリティコンプライアンスが、展開スケジュールに対する最も直接的な阻害要因であり続けています。
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