目次
第1章 研究方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.2 市場定義
1.3 研究方法論
1.3.1 情報調達
1.3.1.1 購入データベース:
1.3.1.2 GVR社内データベース
1.3.2 プライマリ調査:
1.4 調査範囲と前提条件
1.5 データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
2.2 セグメント別展望
2.3 競争環境分析
2.4 グローバル医療分野における人工知能(AI)市場概況
第3章 グローバル医療分野における人工知能市場の変数、動向、範囲
3.1 医療分野における人工知能市場の系統展望
3.1.1 親市場の展望
3.1.2 関連/補助市場の展望
3.2 普及率と成長見通しのマッピング
3.3 ユーザー視点分析
3.3.1 消費者行動分析
3.3.2 市場影響者分析
3.4 主要エンドユーザー一覧
3.5 技術概要
3.6 規制枠組み
3.7 市場ダイナミクス
3.7.1 市場推進要因分析
3.7.2 市場抑制要因分析
3.7.3 業界課題
3.8 グローバル医療分野における人工知能市場分析ツール
3.8.1 業界分析 – ポーターの5つの力
3.8.1.1 供給者の交渉力
3.8.1.2 購入者の交渉力
3.8.1.3 代替品の脅威
3.8.1.4 新規参入の脅威
3.8.1.5 競争的対立
3.8.2 PESTEL分析
3.8.2.1 政治的環境
3.8.2.2 経済的・社会的環境
3.8.2.3 技術的環境
3.8.2.4 法的環境
3.8.2.5 技術的環境
3.9 主要取引・戦略的提携分析
3.9.1 合弁事業
3.9.2 合併・買収
3.9.3 ライセンス・パートナーシップ
3.9.4 技術協力
3.10 COVID-19パンデミックが医療分野における人工知能市場に与える影響
第4章 医療分野における人工知能市場:構成要素別推定値とトレンド分析
4.1 定義と範囲
4.2 市場:構成要素別市場シェア分析(2023年および2030年)
4.3 ソフトウェアソリューション
4.3.1 市場推定値と予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.4 ハードウェア
4.4.1 市場規模推定値と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
4.5 サービス
4.5.1 市場規模推定値と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
第5章 医療分野における人工知能市場:アプリケーション別推定値とトレンド分析
5.1 定義と範囲
5.2 市場:アプリケーション別市場シェア分析(2023年および2030年)
5.3 ロボット支援手術
5.3.1 市場規模推定値と予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.4 バーチャルアシスタント
5.4.1 市場規模推定と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
5.5 事務ワークフロー支援システム
5.5.1 市場規模推定と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
5.6 コネクテッドマシン
5.6.1 市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.7 診断
5.7.1 市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.8 臨床試験
5.8.1 市場規模推定値と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
5.9 不正検知
5.9.1 市場規模推定値と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
5.10 サイバーセキュリティ
5.10.1 市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.11 投与量誤差削減
5.11.1 市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
第6章 医療分野における人工知能市場:地域別推定値と動向分析、構成要素別、用途別
6.1 市場:地域別動向分析
6.2 北米
6.2.1 構成要素別、用途別市場推定値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.2.2 米国
6.2.2.1 構成要素別・用途別市場規模予測(2018-2030年、百万米ドル)
6.2.3 カナダ
6.2.3.1 構成要素別・用途別市場規模予測(2018-2030年、百万米ドル)
6.3 欧州
6.3.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.3.2 英国
6.3.2.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.3.3 ドイツ
6.3.3.1 構成部品別・用途別市場規模推計値と予測(2018年~2030年、百万米ドル)
6.3.4 フランス
6.3.4.1 構成部品別・用途別市場規模推計値と予測(2018年~2030年、百万米ドル)
6.3.5 イタリア
6.3.5.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.3.6 スペイン
6.3.6.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.3.7 ロシア
6.3.7.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.4.2 日本
6.4.2.1 構成部品別・用途別市場規模推計値と予測(2018年~2030年、百万米ドル)
6.4.3 中国
6.4.3.1 構成部品別・用途別市場規模推計値と予測(2018年~2030年、百万米ドル)
6.4.4 インド
6.4.4.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.4.5 オーストラリア
6.4.5.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.4.6 韓国
6.4.6.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.4.7 シンガポール
6.4.7.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.5 ラテンアメリカ
6.5.1 構成要素別・用途別市場規模推計と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.5.2 ブラジル
6.5.2.1 構成要素別・用途別市場規模推計と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.5.3 メキシコ
6.5.3.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018-2030年(百万米ドル)
6.5.4 アルゼンチン
6.5.4.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018-2030年(百万米ドル)
6.6 中東・アフリカ地域(MEA)
6.6.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.6.2 サウジアラビア
6.6.2.1 構成要素別・用途別市場規模推計値と予測 2018年~2030年(百万米ドル)
6.6.3 南アフリカ
6.6.3.1 構成要素別・用途別市場規模推計と予測 2018-2030年(百万米ドル)
6.6.4 アラブ首長国連邦(UAE)
6.6.4.1 構成要素別・用途別市場規模推計と予測 2018-2030年(百万米ドル)
第7章 競争分析
7.1 主要市場参加者別 最近の動向と影響分析
7.2 企業/競争の分類(主要イノベーター、市場リーダー、新興プレイヤー)
7.3 ベンダー状況
7.3.1 主要ディストリビューターおよびチャネルパートナー一覧
7.4 上場企業
7.4.1 企業市場ポジション分析(地理的プレゼンス、製品ポートフォリオ、主要提携、業界経験)
7.5 非上場企業
7.5.1 主要新興企業/技術革新者/イノベーター一覧
7.5.2 企業市場ポジション分析(地理的プレゼンス、製品ポートフォリオ、主要提携、業界経験)
第8章 医療分野における人工知能市場:技術的定性トレンドと動的分析
8.1 定性トレンドと動的分析
8.1.1 機械学習
8.1.2 自然言語処理
8.1.3 コンピュータビジョン
8.1.4 コンテキスト認識処理
第9章 企業プロファイル
9.1 IBMコーポレーション
9.1.1 企業概要
9.1.2 財務実績
9.1.3 製品ベンチマーク
9.1.4 戦略的取り組み
9.2 マイクロソフト
9.2.1 会社概要
9.2.2 財務実績
9.2.3 製品ベンチマーク
9.2.4 戦略的取り組み
9.3 インテル・コーポレーション
9.3.1 会社概要
9.3.2 財務実績
9.3.3 製品ベンチマーク
9.3.4 戦略的取り組み
9.4 NVIDIA Corporation
9.4.1 会社概要
9.4.2 財務実績
9.4.3 製品ベンチマーク
9.4.4 戦略的取り組み
9.5 Nuance Communications, Inc.
9.5.1 会社概要
9.5.2 財務実績
9.5.3 製品ベンチマーク
9.5.4 戦略的取り組み
9.6 DeepMind Technologies Limited
9.6.1 会社概要
9.6.2 財務実績
9.6.3 製品ベンチマーク
9.6.4 戦略的取り組み
9.7 その他の主要企業一覧
Chapter 1 Research Methodology & Scope
1.1 Market Segmentation and Scope
1.2 Market Definition
1.3 Research Methodology
1.3.1 Information Procurement
1.3.1.1 Purchased database:
1.3.1.2 GVR’s internal database
1.3.2 Primary Research:
1.4 Research Scope and Assumptions
1.5 List of Data Sources
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Market Outlook
2.2 Segment Outlook
2.3 Competitive Insights
2.4 Global Artificial Intelligence in Healthcare Snapshot
Chapter 3 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Variables, Trends, & Scope
3.1 Artificial Intelligence In Healthcare Market Lineage Outlook
3.1.1 Parent market outlook
3.1.2 Related/ancillary market outlook
3.2 Penetration and Growth Prospect Mapping
3.3 User Perspective Analysis
3.3.1 Consumer behavior analysis
3.3.2 Market influencer analysis
3.4 List of Key End-users
3.5 Technology Overview
3.6 Regulatory Framework
3.7 Market Dynamics
3.7.1 Market Driver Analysis
3.7.2 Market Restraint Analysis
3.7.3 Industry Challenges
3.8 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Analysis Tools
3.8.1 Industry Analysis - Porter’s
3.8.1.1 Bargaining power of the suppliers
3.8.1.2 Bargaining power of the buyers
3.8.1.3 Threats of substitution
3.8.1.4 Threats from new entrants
3.8.1.5 Competitive rivalry
3.8.2 PESTEL Analysis
3.8.2.1 Political landscape
3.8.2.2 Economic and Social landscape
3.8.2.3 Technology landscape
3.8.2.4 Legal landscape
3.8.2.5 Technology landscape
3.9 Major Deals & Strategic Alliances Analysis
3.9.1 Joint Ventures
3.9.2 Mergers & Acquisitions
3.9.3 Licensing & Partnership
3.9.4 Technology Collaborations
3.10 Impact of COVID-19 Pandemic on Artificial Intelligence In Healthcare Market
Chapter 4 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1 Definitions & Scope
4.2 Market: Component Market Share Analysis, 2023 and 2030
4.3 Software solutions
4.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4 Hardware
4.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5 Services
4.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1 Definitions & Scope
5.2 Market: Application Market Share Analysis, 2023 and 2030
5.3 Robot assisted surgery
5.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4 Virtual assistants
5.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.5 Administrative workflow assistants
5.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.6 Connected machines
5.6.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.7 Diagnosis
5.7.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.8 Clinical trials
5.8.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.9 Fraud detection
5.9.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.10 Cybersecurity
5.10.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.11 Dosage error reduction
5.11.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Component, and Application
6.1 Market: Regional Movement Analysis
6.2 North America
6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.2 U.S.
6.2.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.3 Canada
6.2.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3 Europe
6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.2 UK
6.3.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.3 Germany
6.3.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.4 France
6.3.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.5 Italy
6.3.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.6 Spain
6.3.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.7 Russia
6.3.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4 Asia Pacific
6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.2 Japan
6.4.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.3 China
6.4.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.4 India
6.4.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.5 Australia
6.4.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.6 South Korea
6.4.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.7 Singapore
6.4.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5 Latin America
6.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.2 Brazil
6.5.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.3 Mexico
6.5.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.4 Argentina
6.5.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6 MEA
6.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.2 Saudi Arabia
6.6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.3 South Africa
6.6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.4 UAE
6.6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7 Competitive Analysis
7.1 Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2 Company/Competition Categorization (Key innovators, Market leaders, Emerging Players)
7.3 Vendor Landscape
7.3.1 List of key distributors and channel partners
7.4 Public Companies
7.4.1 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience)
7.5 Private Companies
7.5.1 List of Key Emerging Companies /Technology Disruptors/Innovators
7.5.2 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience)
Chapter 8 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Technology Qualitative Trend & Dynamic Analysis
8.1 Qualitative Trend & Dynamic Analysis
8.1.1 Machine Learning
8.1.2 Natural Language Processing
8.1.3 Computer Vision
8.1.4 Context Aware Processing
Chapter 9 Company Profiles
9.1 IBM Corporation
9.1.1 Company overview
9.1.2 Financial performance
9.1.3 Product benchmarking
9.1.4 Strategic initiatives
9.2 Microsoft
9.2.1 Company overview
9.2.2 Financial performance
9.2.3 Product benchmarking
9.2.4 Strategic initiatives
9.3 Intel Corporation
9.3.1 Company overview
9.3.2 Financial performance
9.3.3 Product benchmarking
9.3.4 Strategic initiatives
9.4 NVIDIA Corporation
9.4.1 Company overview
9.4.2 Financial performance
9.4.3 Product benchmarking
9.4.4 Strategic initiatives
9.5 Nuance Communications, Inc.
9.5.1 Company overview
9.5.2 Financial performance
9.5.3 Product benchmarking
9.5.4 Strategic initiatives
9.6 DeepMind Technologies Limited
9.6.1 Company overview
9.6.2 Financial performance
9.6.3 Product benchmarking
9.6.4 Strategic initiatives
9.7 List of Other Players
| ※参考情報 医療におけるAI(人工知能)は、医療分野でのデータ分析や意思決定支援を行う技術であり、近年急速に成長しています。AIは膨大なデータを解析し、人間が行うよりも迅速かつ正確な判断を下すことが可能です。これにより、患者の診断や治療、運営の効率化に寄与することが期待されています。 AIの医療における主な概念は、機械学習や自然言語処理、画像解析など多岐にわたります。機械学習は、AIがデータからパターンを学習し、経験をもとに予測や分類を行う技術です。自然言語処理は、医療文書や音声データを理解し、人間の言語を解析することで医療情報を整理・抽出する技術です。一方、画像解析は、医療画像をもとに病変の検出や診断を支援します。これらの技術は、患者へのサービス向上や医療現場の効率化に大いに貢献しています。 AIの種類としては、大きく分けて3つのタイプがあります。第一に、ルールベースのAIです。これは、人間の専門家の知識をプログラムに組み込むことで、特定の状況に対する判断を行うものです。第二に、機械学習を基盤としたAIです。これは、大量のデータを基にして自己学習し、時間とともに精度を向上させるものです。第三には、深層学習(ディープラーニング)があります。これは、特に画像認識や音声認識に強力な技術であり、多層のニューラルネットワークを用いて学習します。 AIの医療分野における用途は多岐にわたります。診断支援では、AIは病歴や医療画像データをもとに、疾患の可能性を判断する役割を担います。例えば、放射線科においては、AIがMRIやCTスキャンの画像を解析し、腫瘍やその他の異常を特定することができます。また、電子カルテの解析により、過去のデータから患者の病気の進行を予測することも可能です。 治療計画の立案にもAIが活用されています。個々の患者の特性や遺伝情報に基づき、最適な治療法を提案します。これにより、個別化医療が進むと同時に、治療の成功率を向上させることが期待されています。また、薬の開発においても、AIは新薬の候補化合物の特定や臨床試験のデザイン最適化に役立っています。 さらに、AIは患者のモニタリングや健康管理の分野でも活用されています。ウェアラブルデバイスやスマートフォンアプリを通じて収集したデータをAIが分析することで、患者の状態をリアルタイムで把握し、異常を早期に発見することが可能です。また、AIチャットボットによる初期相談や健康情報の提供も普及しています。 関連技術としては、ビッグデータ解析やクラウドコンピューティング、インターネット・オブ・シングス(IoT)があります。ビッグデータ分析は、AIが有効に機能するための大量の医療データを解析する手法であり、患者の記録や研究データを統合します。クラウドコンピューティングは、AIシステムを運用するためのインフラを提供し、医療機関間でのデータ共有を円滑にします。さらに、IoTは、医療機器やセンサーからのデータをAIが利用するためのデータ源を提供し、リアルタイムな監視や追跡を可能にします。 医療におけるAIの将来的な展望は非常に明るいと考えられていますが、倫理やプライバシーの問題も重要な課題として浮上しています。AIの導入に伴い、医療従事者の役割が変わる可能性があり、AIはあくまで補助的な役割を果たすことが期待されています。今後も技術の進展とともに、医療現場でのAIの活用が進むことで、より良い医療サービスの提供が可能になるでしょう。 |

