目次
第1章 エグゼクティブサマリー
市場見通し
レポートの範囲
市場概要
概観
現在の市場状況
セグメント別分析
技術的進歩
結論
第2章 市場概観
概観
導入
ポーターの5つの力分析
新規参入の可能性（中程度）
供給者の交渉力（低～中程度）
購買者の交渉力（高い）
代替品の脅威（低い～中程度）
業界内の競争（激しい）
マクロ経済的要因分析
医療支出
技術進歩
高齢化
米国の関税シナリオ
第3章 市場ダイナミクス
市場ダイナミクス
市場推進要因
電子健康記録（EHR）の導入拡大
医療費削減への注目の高まり
IoT導入の増加
市場の制約要因
データ保護に関する複雑な規制ガイドライン
熟練専門家の不足
市場の機会
AI導入の拡大
遠隔医療の利用増加
市場の課題
データ品質と標準化
倫理的懸念
第4章 規制環境
米国
欧州
その他の地域
第5章 新興技術と動向
新興技術
AI搭載デジタルツイン
エッジAI
説明可能なAI（XAI）
フェデレーテッドラーニング
特許分析
主なポイント
特許（年別）
特許（管轄区域別）
特許（権利者別）
第6章 市場セグメント分析
セグメンテーション内訳
用途別市場分析
主なポイント
財務
臨床
人口健康管理
運営
その他の用途
導入形態別市場分析
主なポイント
オンプレミス
クラウドベース
エンドユーザー別市場分析
主なポイント
支払者
提供者
その他のエンドユーザー
地域別内訳
地域別市場分析
主なポイント
北米
欧州
アジア太平洋
中東・アフリカ
南米
第7章 競合分析
主なポイント
競合状況
主要企業
主な動向と戦略
第8章 医療予測分析市場における持続可能性：ESGの視点
ESGの概要
医療予測分析市場におけるESG
主要なESG課題
医療予測分析のESGパフォーマンス分析
BCCによる総括
第9章 付録
調査方法
情報源
略語一覧
企業プロファイル
CLOSEDLOOP
CLOUDERA INC.
DATABRICKS
EPIC SYSTEMS CORP.
HEALTH CATALYST
IBM CORP.
INOVALON
MCKESSON CORP.
MICROSOFT
ORACLE
SAS INSTITUTE INC.
TEMPUS
UNITEDHEALTH GROUP
VERADIGM LLC
VERISK ANALYTICS INC.
新興スタートアップ／市場変革企業（一部）
要約表：地域別グローバル医療予測分析市場（2030年まで）
表1：ポーターの5つの力分析：概要
表2：データ品質課題：事例
表3：予測分析：倫理的懸念事項
表4：HIPAA規則の種類
表5：AI/MLベース医療機器のFDA規制タイムライン（2019年～2025年）
表6：その他の地域：規制環境（2024年）
表7：特許（管轄区域別、2021-2024年）
表8：特許（権利者別、2021-2024年）
表9：医療予測分析の世界市場（用途別、2030年まで）
表10：医療予測分析：財務アプリケーション
表11：医療予測分析：臨床アプリケーション
表12：医療機器企業：予測分析ソフトウェア
表13：選定された集団健康予測分析ツール
表14：集団健康管理における予測分析のコスト削減効果
表15：選定された運用分析ツール
表16：導入形態別グローバル医療予測分析市場（2030年まで）
表17：オンプレミス導入の特徴
表18：クラウドベース導入の特徴
表19：エンドユーザー別グローバル医療予測分析市場（2030年まで）
表20：保険業界における予測分析の応用
表21：地域別医療予測分析の世界市場（2030年まで）
表22：国別北米医療予測分析市場（2030年まで）
表23：用途別北米医療予測分析市場（2030年まで）
表24：北米医療予測分析市場（導入形態別、2030年まで）
表25：北米医療予測分析市場（エンドユーザー別、2030年まで）
表26：欧州医療予測分析市場（国別、2030年まで）
表27：欧州医療予測分析市場（アプリケーション別、2030年まで）
表28：欧州医療予測分析市場（導入形態別、2030年まで）
表29：欧州医療予測分析市場（エンドユーザー別、2030年まで）
表30：アジア太平洋医療予測分析市場（国・地域別、2030年まで）
表31：アジア太平洋地域における医療予測分析市場、用途別、2030年まで
表32：アジア太平洋地域における医療予測分析市場、導入形態別、2030年まで
表33：アジア太平洋地域における医療予測分析市場、エンドユーザー別、2030年まで
表34：中東・アフリカ地域における医療予測分析市場、用途別、2030年まで
表35：中東・アフリカ地域における医療予測分析市場、導入形態別、2030年まで
表36：中東・アフリカ地域における医療予測分析市場、エンドユーザー別、2030年まで
表37：南米における医療予測分析市場、アプリケーション別、2030年まで
表38：南米における医療予測分析市場、導入モード別、2030年まで
表39：南米における医療予測分析市場、エンドユーザー別、2030年まで
表40：医療予測分析市場の主要企業、2024年
表41：医療予測分析：最近の戦略的動向、2022-2025年
表42：機械学習ベースの医療アプリケーションにおける法的・倫理的課題
表43：医療予測分析企業のESGランキング、2025年*
表44：ESG：環境概要
表45：ESG：社会概要
表46：ESG：ガバナンス概要
表47：レポート情報源
表48：グローバル医療予測分析市場レポートで使用される略語
表49：ClosedLoop：企業概要
表50：ClosedLoop：製品ポートフォリオ
表51：ClosedLoop：ニュース／主要動向、2023年
表52：Cloudera Inc.：企業概要
表53：Cloudera Inc.：製品ポートフォリオ
表54：Databricks：企業概要
表55：Databricks：製品ポートフォリオ
表56：Databricks：ニュース／主要動向、2022-2025年
表57：Epic Systems Corp.：企業概要
表58：Epic Systems Corp.：製品ポートフォリオ
表59：Health Catalyst：会社概要
表60：Health Catalyst：財務実績、2023年度および2024年度
表61：Health Catalyst：製品ポートフォリオ
表62：Health Catalyst：ニュース／主要動向、2024-2025年
表63：IBM社：企業概要
表64：IBM社：財務実績（2023年度および2024年度）
表65：IBM社：製品ポートフォリオ
表66：IBM社：ニュース／主要動向（2025年）
表67：イノバロン：企業概要
表68：イノバロン：製品ポートフォリオ
表69：イノバロン：ニュース／主要動向、2024年
表70：マッケソン社：会社概要
表71：マッケソン社：財務実績、2023年度および2024年度
表72：マッケソン社：製品ポートフォリオ
表73：マッケソン社：ニュース／主要動向、2024年
表74：マイクロソフト：会社概要
表75：マイクロソフト：財務実績、2023年度および2024年度
表76：マイクロソフト：製品ポートフォリオ
表77：マイクロソフト：ニュース／主要動向、2025年
表78：オラクル：会社概要
表79：オラクル：財務実績、2023年度および2024年度
表80：オラクル：製品ポートフォリオ
表81：オラクル：ニュース／主要動向、2024-2025年
表82：SASインスティテュート：企業概要
表83：SASインスティテュート：製品ポートフォリオ
表84：テンパス：企業概要
表85：テンパス：財務実績、2023年度および2024年度
表86：テンパス：製品ポートフォリオ
表87：テンパス：ニュース／主要動向、2024年
表88：ユナイテッドヘルスグループ：会社概要
表89：ユナイテッドヘルスグループ：財務実績、2023年度および2024年度
表90：ユナイテッドヘルスグループ：製品ポートフォリオ
表91：ベラダイグムLLC：会社概要
表92：ベラダイグムLLC：製品ポートフォリオ
表93：ベリスク・アナリティクス社：会社概要
表94：ベリスク・アナリティクス社：財務実績、2023年度および2024年度
表95：ベリスク・アナリティクス社：製品ポートフォリオ
表96：新興スタートアップ／市場変革企業一覧
図一覧
要約図：地域別医療予測分析の世界市場シェア（2024年）
図1：医療データ分析：種類
図2：予測分析：ワークフロー
図3：医療予測分析：応用分野
図4：医療予測分析：メリット
図5：医療予測分析市場におけるポーターの5つの力分析
図6：米国：主要支出項目（2022-2033年）
図7：医療予測分析市場動向の概要
図8：HIPAA規則の種類
図9：医療予測分析市場における新興トレンド／技術
図10：特許取得件数（年別、2021-2024年）
図11：アプリケーション別医療予測分析の世界市場シェア（2024年）
図12：金融アプリケーションにおける予測分析の利点
図13：臨床アプリケーションにおける予測分析の利点
図14：導入形態別医療予測分析の世界市場シェア（2024年）
図15：エンドユーザー別医療予測分析の世界市場シェア（2024年）
図16：プロバイダー：予測分析の主要アプリケーション
図17：地域別医療予測分析の世界市場シェア（2024年）
図18：国別北米医療予測分析市場シェア（2024年）
図19：欧州における医療予測分析の市場シェア（国・地域別、2024年）
図20：アジア太平洋地域における医療予測分析の市場シェア（国別、2024年）
図21：ESGの柱
図22：企業にとってのESGの利点
図23：Health Catalyst：事業部門別収益シェア、2024年度
図24：IBM Corp.：事業セグメント別収益シェア、2024年度
図25：IBM Corp.：地域別収益シェア、2024年度
図26：McKesson Corp.：事業セグメント別収益シェア、2024年度
図27：Microsoft：事業セグメント別収益シェア、2024年度
図28：Microsoft：地域別収益シェア、2024年度
図29：Oracle：事業セグメント別収益シェア、2024年度
図30：オラクル：地域別収益シェア、2024年度
図31：テンパス：事業セグメント別収益シェア、2024年度
図32：ユナイテッドヘルスグループ：事業部門別収益シェア、2024年度
図33：ベリスク・アナリティクス社：地域別収益シェア、2024年度
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Market Outlook
Scope of Report
Market Summary
Overview
Current Market Scenario
Segmental Analysis
Technological Advances
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
Overview
Introduction
Porter’s Five Forces Analysis
Potential for New Entrants (Moderate)
Bargaining Power of Suppliers (Low to Moderate)
Bargaining Power of Buyers (High)
Threat of Substitutes (Low to Moderate)
Competition in the Industry (High)
Macroeconomic Factor Analysis
Healthcare Spending
Technological Advances
Aging Population
U.S. Tariff Scenario
Chapter 3 Market Dynamics
Market Dynamics
Market Drivers
Rising Adoption of EHRs
Growing Focus on Reducing Healthcare Costs
Increasing Adoption of IoT
Market Restraints
Complex Regulatory Guideline Related to Data Protection
Lack of Skilled Professionals
Market Opportunities
Growing Adoption of AI
Increasing Use of Telemedicine
Market Challenges
Data Quality and Standardization
Ethical Concerns
Chapter 4 Regulatory Landscape
U.S.
Europe
Other Regions
Chapter 5 Emerging Technologies and Developments
Emerging Technologies
AI-Enabled Digital Twins
Edge AI
Explainable AI (XAI)
Federated Learning
Patent Analysis
Key Takeaways
Patents, by Year
Patents by Jurisdiction
Patents, by Assignee
Chapter 6 Market Segment Analysis
Segmentation Breakdown
Market Analysis by Application
Key Takeaways
Financial
Clinical
Population Health
Operations
Other Applications
Market Analysis by Deployment Mode
Key Takeaways
On-Premises
Cloud-based
Market Analysis by End User
Key Takeaways
Payers
Providers
Other End Users
Geographic Breakdown
Market Analysis by Region
Key Takeaways
North America
Europe
Asia-Pacific
Middle East and Africa
South America
Chapter 7 Competitive Intelligence
Key Takeaways
Competitive Landscape
Leading Companies
Key Developments and Strategies
Chapter 8 Sustainability in Healthcare Predictive Analytics Market: An ESG Perspective
Introduction to ESG
ESG in Healthcare Predictive Analytics Market
Key ESG Issues
Healthcare Predictive Analytics ESG Performance Analysis
Concluding Remarks from BCC
Chapter 9 Appendix
Methodology
Sources
Abbreviations
Company Profiles
CLOSEDLOOP
CLOUDERA INC.
DATABRICKS
EPIC SYSTEMS CORP.
HEALTH CATALYST
IBM CORP.
INOVALON
MCKESSON CORP.
MICROSOFT
ORACLE
SAS INSTITUTE INC.
TEMPUS
UNITEDHEALTH GROUP
VERADIGM LLC
VERISK ANALYTICS INC.
Few Emerging Start-ups/Market Disruptors
| ※参考情報 ヘルスケア予測分析（Healthcare Predictive Analytics）は、医療分野における膨大なデータを統計モデル、機械学習アルゴリズム、データマイニング技術を用いて分析し、将来の健康状態、疾病リスク、医療資源の必要性、治療効果などを予測する手法です。この技術は、過去およびリアルタイムの患者データ、臨床記録、ゲノム情報、生活習慣データ、さらには公衆衛生データなどを統合的に活用することで、医療提供者や政策決定者がより情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。その目的は、患者ケアの質の向上、医療費の削減、および公衆衛生の改善に貢献することにあります。 ヘルスケア予測分析にはいくつかの主要な種類があります。一つ目は、臨床予測分析です。これは、特定の患者が将来的にどのような健康問題を発症するか（例：再入院リスク、敗血症発症リスク、慢性疾患の進行）を予測することに焦点を当てています。二つ目は、運用・管理予測分析で、病院のベッドの利用率、手術室のスケジュール最適化、サプライチェーン管理など、医療機関の業務効率化に関連する予測を行います。三つ目は、財務予測分析で、不正請求の検出、収益予測、医療費の変動予測など、医療経済的な側面に焦点を当てます。これらの分析を通じて、医療システム全体の持続可能性を高めることが目指されています。 この技術の用途は多岐にわたります。最も重要な用途の一つは、高リスク患者の早期特定と介入です。電子カルテデータから得られた情報を分析することで、特定の合併症を発症する可能性が高い患者を事前に特定し、予防的な治療や集中ケアを提供することができます。これにより、緊急治療の必要性を減らし、治療結果を改善することが可能です。また、疾患管理においても重要です。例えば、糖尿病や心不全といった慢性疾患を持つ患者に対して、個別のリスク因子に基づいたパーソナライズされた治療計画を推奨するために使用されます。公衆衛生分野では、感染症のアウトブレイク（流行）を予測し、必要なリソース（ワクチン、医療スタッフなど）を迅速に配備するための意思決定支援に役立っています。さらに、新薬開発においても、臨床試験の成功率予測や、特定の治療法が最も効果を示す集団の特定に活用されています。 ヘルスケア予測分析を支える関連技術には、人工知能（AI）と機械学習（ML）が中心にあります。特に、ディープラーニングモデルは、画像データ（MRI、X線など）や複雑なゲノムデータの解析において高い精度を発揮します。また、自然言語処理（NLP）技術は、非構造化データである医師の診察メモや病理レポートから、有用な臨床情報を抽出するために不可欠です。ビッグデータ技術、具体的にはHadoopやSparkのようなフレームワークは、医療機関が生成・収集する膨大な量のデータを効率的に処理・保存するために使用されます。さらに、分析結果を医療従事者が容易に理解し、活用できるようにするためのデータ可視化ツールや、分析モデルを臨床ワークフローに統合するための相互運用可能なシステム（APIなど）も重要な関連技術です。倫理的かつ法的な側面から、患者データのプライバシーを保護するための高度なセキュリティ技術や匿名化技術も、予測分析の実装には欠かせません。これらの技術が連携することで、ヘルスケア予測分析は、従来の受動的な医療から、より予防的かつ個別化されたプロアクティブな医療への転換を加速させているのです。 |
