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世界の医用画像におけるAI市場2024-2030：技術別（ディープラーニング、NLP）、用途別（神経内科、整形外科）、最終用途別（病院、診断センター）、モダリティ別、地域別

【英語タイトル】AI In Medical Imaging Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology (Deep Learning, NLP), By Application (Neurology, Orthopedics), By End Use (Hospitals, Diagnostic Centers), By Modalities, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

Grand View Researchが出版した調査資料（GRV24SEP0025）・商品コード：GRV24SEP0025
・発行会社（調査会社）：Grand View Research
・発行日：2024年7月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数：90
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール（受注後3営業日）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：IT
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❖ レポートの概要 ❖

医用画像におけるAI市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の医用画像におけるAI市場規模は2030年までに81億8000万米ドルに達する見込みです。同市場は、高齢化の進展や、政府や民間企業による医療エコシステムへの投資の増加により、2024年から2030年にかけて年平均成長率34.8%で成長する見込みです。さらに、先進国はこの人口動態の課題に対応するため、安価で高度な医療システムへのアクセスを人々に提供することに投資しており、最終的に市場の成長を後押ししています。さらに、X線画像技術は、骨折、感染症、さまざまな悪性腫瘍、関節炎など、さまざまな疾患の特定に利用されています。その結果、これらの疾患の罹患率の上昇が市場成長にプラスの影響を与えると予想されます。

COVID-19は、短時間で重要な診断を提供するため、医療専門家の大半が最も人気のあるCOVID-19スクリーニングモダリティの1つとして画像診断を選択したため、市場にプラスの影響を与えました。画像データ一式は、ウイルスとその様々な属性の人々への影響の研究に使用されました。ほぼすべての医療機関がCOVID-19の管理を改善し、その蔓延を抑えるために取り組んでいるため、多くの病院がウイルスの識別と制御を改善するために医療用画像と画像解析技術に頼っています。例えば、2020年6月、フロリダの病院、タンパ総合病院はAI駆動技術を採用し、職員や他の患者と接する前にCOVID-19の有無を確認しました。

人工知能（AI）技術が提供する利点と医療分野での応用に関する意識の高まりにより、ヘルスケア市場におけるAIベースのソリューション、製品、サービスの採用が増加しています。さらに、ヘルスケア業界向けの先進的なAIベースのアプリケーションを開発するために、いくつかの大手ヘルスケア企業は、顧客に最先端のソリューションを提供し、この競争の激しい市場環境での地位を強化するために、提携、M&A、トップAI技術ベンダーとのパートナーシップなどのさまざまな戦略を採用しています。例えば、2020年6月、インテルはマリコパ郡コミュニティカレッジ地区と提携し、北米地域で初の人工知能準学士号を導入すると発表しました。この取り組みは、アリゾナ州商業局からの10万米ドルの労働力助成金によっても支援される予定です。この提携により、自動車、テクノロジー、ヘルスケア、航空宇宙産業への就職を目指すことができるようになり、多くの学生が恩恵を受けることが期待されます。

医用画像診断におけるAI市場レポートハイライト

– 技術別では、ディープラーニングセグメントが、複雑な医用画像を分析し、正確な診断を提供する優れた能力により、2023年に57.94%の最大シェアを獲得。

– アプリケーション別では、より良い患者ケアを提供し、より高い精度と高い効率を可能にするため、神経学分野でのAIの利用が増加していることから、神経学分野が2023年に最大の市場シェアを占めました。

– CTスキャンセグメントは、身体の詳細な断面画像を提供する能力により、医療診断に不可欠であるため、2023年に最大の市場シェアを占めました。

– 病院セグメントが2023年に最大のシェアを占め、予測期間中に最も速いCAGRで成長する見込み。

– 北米の医用画像におけるAI市場は、2023年に世界の業界を支配し、2023年に43.00%以上の最大の収益シェアを占めました。

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.1.1. テクノロジー
1.1.2. アプリケーション
1.1.3. モダリティ
1.1.4. 最終用途
1.1.5. 医用画像診断におけるAI
1.1.6. 地域範囲
1.1.7. 推定と予測のタイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVRの内部データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場形成と検証
1.6. モデルの詳細
1.6.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.6.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.6.3. 出来高価格分析（モデル2）
1.6.4. アプローチ2：出来高価格分析
1.7. 二次資料リスト
1.8. 一次資料リスト
1.9. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. 技術展望
2.2.2. アプリケーション展望
2.2.3. モダリティの展望
2.2.4. 最終用途の展望
2.2.5. 地域別展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 医用画像診断におけるAI市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.3. 医用画像診断におけるAI市場分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーパワー
3.3.1.2. 買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 技術的ランドスケープ
3.3.2.3. 経済情勢
3.3.3. COVID-19の影響
第4章. 医用画像診断におけるAI市場 技術推計とトレンド分析
4.1. 技術市場シェア、2023年および2030年
4.2. セグメントダッシュボード
4.3. 医用画像診断におけるAI世界市場：技術別展望
4.4. ディープラーニング
4.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
4.5. 自然言語処理（NLP）
4.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
4.6. その他
4.6.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第5章. 医用画像診断におけるAI市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1. アプリケーション市場シェア、2023年＆2030年
5.2. セグメントダッシュボード
5.3. 医用画像におけるAIの世界市場：アプリケーション別展望
5.4. 神経学
5.4.1. 2018年から2030年までの市場予測・推計（USD Million）
5.5. 呼吸器・肺
5.5.1. 2018〜2030年の市場予測（USD Million）
5.6. 循環器
5.6.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
5.7. 乳房スクリーニング
5.7.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
5.8. 整形外科
5.8.1. 2018〜2030年の市場予測（USD Million）
5.9. その他
5.9.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第6章. 医用画像診断におけるAI市場 モダリティの推定と動向分析
6.1. モダリティ市場シェア、2023年＆2030年
6.2. セグメントダッシュボード
6.3. 医用画像診断におけるAI世界市場のモダリティ別展望
6.4. CTスキャン
6.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
6.5. MRI
6.5.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
6.6. X線
6.6.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.7. 超音波
6.7.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
6.8. 核医学イメージング
6.8.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
第7章. 医用画像診断におけるAI市場 エンドユースの推定と動向分析
7.1. エンドユース市場シェア、2023年＆2030年
7.2. セグメントダッシュボード
7.3. 世界の医用画像診断におけるAI市場のモダリティ展望
7.4. 病院
7.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
7.5. 画像診断センター
7.5.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
7.6. その他
7.6.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第8章. 医用画像診断におけるAI市場 地域別推計と動向分析, 技術別, 用途別, モダリティ別, エンドユース別, 医用画像診断におけるAI活用
8.1. 地域別市場シェア分析、2023年・2030年
8.2. 地域市場ダッシュボード
8.3. 世界の地域別市場スナップショット
8.4. 市場規模、および予測トレンド分析、2018〜2030年
8.5. 北米
8.5.1. 米国
8.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
8.5.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.5.1.3. 競争シナリオ
8.5.1.4. 米国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.5.2. カナダ
8.5.2.1. 主要国のダイナミクス
8.5.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.5.2.3. 競争シナリオ
8.5.2.4. カナダ市場の2018〜2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.5.3. メキシコ
8.5.3.1. 主要国のダイナミクス
8.5.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.5.3.3. 競争シナリオ
8.5.3.4. メキシコ市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
8.6. 欧州
8.6.1. 英国
8.6.1.1. 主なカントリーダイナミクス
8.6.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.1.3. 競争シナリオ
8.6.1.4. 英国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.2. ドイツ
8.6.2.1. 主要国のダイナミクス
8.6.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.2.3. 競争シナリオ
8.6.2.4. ドイツ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.3. フランス
8.6.3.1. 主要国のダイナミクス
8.6.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.3.3. 競争シナリオ
8.6.3.4. フランス市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.6.4. イタリア
8.6.4.1. 主要国の動向
8.6.4.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.4.3. 競争シナリオ
8.6.4.4. イタリア市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.5. スペイン
8.6.5.1. 主要国の動向
8.6.5.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.5.3. 競争シナリオ
8.6.5.4. スペイン市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.6. ノルウェー
8.6.6.1. 主要国の動向
8.6.6.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.6.3. 競争シナリオ
8.6.6.4. ノルウェー市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
8.6.7. スウェーデン
8.6.7.1. 主要国の動向
8.6.7.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.7.3. 競争シナリオ
8.6.7.4. スウェーデン市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.6.8. デンマーク
8.6.8.1. 主要国の市場動向
8.6.8.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.8.3. 競争シナリオ
8.6.8.4. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
8.7. アジア太平洋地域
8.7.1. 日本
8.7.1.1. 主要国の動向
8.7.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.1.3. 競争シナリオ
8.7.1.4. 2018年から2030年までの日本市場の推定と予測（USD Million）
8.7.2. 中国
8.7.2.1. 主要国のダイナミクス
8.7.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.2.3. 競争シナリオ
8.7.2.4. 中国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.3. インド
8.7.3.1. 主要国のダイナミクス
8.7.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.3.3. 競争シナリオ
8.7.3.4. インド市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.4. オーストラリア
8.7.4.1. 主要国のダイナミクス
8.7.4.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.4.3. 競争シナリオ
8.7.4.4. オーストラリア市場の2018〜2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.5. 韓国
8.7.5.1. 主要国のダイナミクス
8.7.5.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.5.3. 競争シナリオ
8.7.5.4. 韓国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.6. タイ
8.7.6.1. 主要国の動向
8.7.6.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.6.3. 競争シナリオ
8.7.6.4. タイ市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.8. ラテンアメリカ
8.8.1. ブラジル
8.8.1.1. 主なカントリーダイナミクス
8.8.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.8.1.3. 競争シナリオ
8.8.1.4. ブラジル市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.8.2. アルゼンチン
8.8.2.1. 主要国の市場動向
8.8.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.8.2.3. 競争シナリオ
8.8.2.4. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
8.9. 中東・アフリカ
8.9.1. 南アフリカ
8.9.1.1. 主要国の動向
8.9.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.1.3. 競争シナリオ
8.9.1.4. 南アフリカ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.9.2. サウジアラビア
8.9.2.1. 主要国の市場動向
8.9.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.2.3. 競争シナリオ
8.9.2.4. サウジアラビアの市場予測2018～2030年 (百万米ドル)
8.9.3. アラブ首長国連邦
8.9.3.1. 主要国の市場動向
8.9.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.3.3. 競争シナリオ
8.9.3.4. UAE市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.9.4. クウェート
8.9.4.1. 主要国の市場動向
8.9.4.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.4.3. 競争シナリオ
8.9.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第9章. 競合情勢
9.1. 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
9.2. 企業／競合の分類
9.2.1. イノベーター
9.2.2. 主要代理店・チャネルパートナーのリスト
9.2.3. 主要顧客
9.2.4. 主要企業の市場シェア分析（2023年
GE Healthcare
Microsoft
Digital Diagnostics Inc.
Tempus
Butterfly Network Inc.
Advanced Micro Devices, Inc.
Heartflow Inc.
Enlitic, Inc.
Canon Medical Systems, Inc.
Viz.ai, Inc.
EchoNous, Inc.
HeartVista, Inc.
Exo Imaging, Inc.
NANO-X IMAGING LTD


※参考情報

医用画像におけるAIは、医療現場での診断や治療を支援するために、画像処理や解析に人工知能技術を活用する分野です。AIは、大量の医用画像データを用いて学習し、パターン認識や異常検出を行うことができます。これにより、医師が画像を評価するプロセスを効率化し、より正確な診断をサポートします。

医用画像におけるAIの種類には、主に機械学習と深層学習があります。機械学習は、データから特徴を抽出してモデルを構築し、新たなデータに基づいて予測を行います。深層学習は、特に神経ネットワークを用いることで、画像データから非常に複雑な特徴を学習する能力があります。これにより、医用画像解析においては、CTやMRI、X線画像などのデータから異常を高精度で検出できるようになっています。

具体的な用途としては、画像の分類、異常検出、セグメンテーション、画像の再構築などがあります。例えば、CTスキャンを解析する際、AIは腫瘍の有無や形状を判断したり、心筋梗塞のリスクを評価したりすることができます。また、MRI画像においては、脳の疾患に関連する構造的変化を検出する際に使用されます。AIは、これらのプロセスを迅速かつ正確に実行し、医療従事者がより効率的に診断を行えるようにするのです。

さらに、AIは医用画像の後処理にも利用されており、画像のノイズを除去したり、コントラストを強調したりする技術も進化しています。これにより、視覚的により明瞭な画像を得ることができ、診断の精度を向上させることができます。また、AIを用いた画像解析は、画像診断のみならず、疾患予測、トレンド分析、患者モニタリングなど多岐にわたります。これにより、適切な治療計画を立てるためのデータを提供したり、治療効果を客観的に評価したりする際にも役立っています。

医用画像におけるAIの関連技術としては、画像処理技術、データマイニング、自然言語処理、ロボティクスなどが挙げられます。画像処理技術は、AIが医用画像を効果的に解析するための基盤を提供します。データマイニングは、膨大な医療データから有用な情報を抽出する手法であり、これはAIモデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たします。自然言語処理は、医療記録や診断結果を解析する際に役立ち、AIの意思決定をサポートします。ロボティクスは、AIを介して手術や画像取得プロセスを自動化する技術であり、医療の効率性と精度を向上させる可能性を秘めています。

また、医用画像におけるAIの導入が進む中で、倫理的な課題も浮上しています。AIの判断がどのように行われるか、どのデータを用いて学習されているかは透明性が求められます。さらに、AIの結果を医師がどのように信頼し、取り扱うかが重要な問題として位置付けられています。患者のプライバシー保護やデータの取り扱いに関する規制も遵守する必要があります。

最後に、医用画像におけるAIの発展は、今後さらに進むと考えられ、その影響は医療の質だけでなく、診断速度やコストの面でも大きくなるでしょう。AI技術は、医療従事者とともに進化し、患者へのサービス向上に寄与することが期待されます。これからの医療現場において、AIの役割はますます重要になっていくことでしょう。


❖ 世界の医用画像におけるAI市場に関するよくある質問(FAQ) ❖

・医用画像におけるAIの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の医用画像におけるAIの世界市場規模をXXドルと推定しています。

・医用画像におけるAIの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の医用画像におけるAIの世界市場規模を81億8000万米ドルと予測しています。

・医用画像におけるAI市場の成長率は？
→Grand View Research社は医用画像におけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均34.8%成長すると予測しています。

・世界の医用画像におけるAI市場における主要企業は？
→Grand View Research社は「GE Healthcare、Microsoft、Digital Diagnostics Inc.、Tempus、Butterfly Network Inc.、Advanced Micro Devices, Inc.、Heartflow Inc.、Enlitic, Inc.、Canon Medical Systems, Inc.、Viz.ai, Inc.、EchoNous, Inc.、HeartVista, Inc.、Exo Imaging, Inc.、NANO-X IMAGING LTDなど ...」をグローバル医用画像におけるAI市場の主要企業として認識しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。

★調査レポート[世界の医用画像におけるAI市場2024-2030：技術別（ディープラーニング、NLP）、用途別（神経内科、整形外科）、最終用途別（病院、診断センター）、モダリティ別、地域別] (コード：GRV24SEP0025)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
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