主なポイント

地域別では、2025年の世界の医療分野におけるデジタルツイン市場において、北米が48.2%と最大のシェアを占めました。

2025年、構成要素別では、ソフトウェアセグメントが医療分野におけるデジタルツイン市場の58.1%を占め、最大のシェアとなりました。

2025年、医療分野におけるデジタルツイン市場では、個別化医療セグメントが最大のシェアを占めました。

種類別では、身体部位ツインセグメントが、世界の医療分野におけるデジタルツイン市場において、69.0%という最も高い成長率を記録すると予測されています。

エンドユーザー別では、2025年の医療分野におけるデジタルツイン市場において、プロバイダーセグメントが最大のシェアを占めました。

シーメンス・ヘルスインアーズAG（ドイツ）、ダッソー・システムズ（フランス）、およびマイクロソフト・コーポレーション（アメリカ）は、その強力な市場シェアと製品展開を背景に、医療分野におけるデジタルツイン市場（世界）の主要プレイヤーとして特定されました。

PrediSurge（フランス）、Qbio（アメリカ）、Virtonomy GmbH（ドイツ）、およびSim and Cure（フランス）は、専門的なニッチ分野で確固たる地位を築くことで、スタートアップや中小企業の中でも際立った存在となっており、新興市場リーダーとしての潜在力を示しています。

医療分野におけるデジタルツイン市場に影響を与える要因としては、リアルタイムおよび実世界データの統合の普及拡大、AI駆動型シミュレーションモデルの利用増加、そして予測型かつ患者中心のケアへの注目の高まりが挙げられます。さらに、仮想臨床試験やデータ駆動型の意思決定への移行により、医療および製薬セクター全体でデジタルツイン技術の採用が加速しています。しかし、デジタルツインモデルの標準化された検証フレームワークの欠如、規制ガイドラインの変遷、データプライバシーや相互運用性、モデルの精度に関する懸念といった課題が、引き続き市場の成長に影響を及ぼしています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション

電子健康記録、医療画像、および接続デバイスからの継続的なデータ入力によって可能となる、リアルタイムかつシミュレーションベースの医療は、医療分野におけるデジタルツイン市場の主要なトレンドとして台頭しています。医療分野におけるデジタルツインの適用範囲を、業務の最適化から臨床的意思決定や個別化医療へと拡大させるため、疾患の進行、治療効果、および転帰を予測する患者固有および臓器レベルのデジタルツインへの注目が高まっています。同時に、インシリコ試験やその他の仮想患者コホートの台頭は、デジタルヘルスアプローチを研究に統合し、医療サービスと研究の境界を曖昧にすることで、治療法や医薬品開発の様相を変えつつあります。最後に、医療分野におけるデジタルツインに関連するもう一つのトレンドとして、医療システム向けの拡張可能なソリューションを構築するために、臨床実践、研究、および様々なデジタルヘルスプラットフォーム間の境界が曖昧になりつつあることが挙げられます。これらのトレンドは、モデルの検証と受容、および効果的なモデル管理の必要性に関連する新たな課題を生み出しています。医療分野におけるデジタルツインに関連するもう一つの重要な考慮事項は、アルゴリズムの透明性、相互運用性、およびシミュレーションの所有権に関するものです。

要因：デジタルツインの応用拡大

デジタルツインは、治療成果の向上、医学研究の進展、リソースの最適化など、さまざまな理由から、医療産業においてますます多くの用途が見出されています。デジタルツインは、診断の精度向上、効果的な治療、そして患者への個別化されたケアを実現する技術として、プレシジョン・メディシンを変革する可能性を秘めています。この技術は、患者の生理機能、遺伝情報、病歴、行動、および周囲環境に関する広範なデータを収集します。患者のデジタルツインは、医療機器やウェアラブルセンサーからリアルタイムでデータを受け取り続けます。そのため、医療従事者は遠隔地からであっても、患者の経過をリアルタイムで追跡することが可能になります。デジタルツインはセンサーやデバイスからデータを収集し、収集したデータの分析に機械学習モデルを適用することで、患者の健康状態に関する予測を行います。

制約：データ品質とプライバシーの問題、および高い導入コストの管理

デジタルツインモデルは処理のために機密情報を収集するため、データ品質と機密性に関する課題が生じます。データは電子カルテ、ウェアラブルデバイス、その他の医療機器など、さまざまなプラットフォームから収集され、正確かつ信頼性の高い方法でデジタルツインシステムに組み込まれます。データの質は極めて重要です。質の低いデータは、デジタルツインモデルの開発においてエラーや信頼性の欠如を招くからです。デジタルツインの導入中に生じうるもう一つの大きな課題は、データの機密性です。データの機密性に関する課題に対処するためには、デジタルツインシステム内のデータの機密性、正確性、信頼性を保証するための強力なデータガバナンス方針を策定することが重要です。デジタルツインモデルには、高価なハードウェア、ソフトウェア、およびデータストレージシステムが必要です。そのため、導入プロセスにはかなりのコストがかかります。

機会：新興国におけるデジタルツインの重要性の高まり

デジタルヘルスは、日本、中国、シンガポールなどの新興国で普及が進んでいます。例えば、2022年には、東北大学と富士通株式会社が、医療提供の改善を目的としたデジタルツインの構築に着手しました。武田薬品工業とPwCコンサルティングは2021年にクローン病向けのデジタルツインシミュレーターをリリースし、シスコはデジタルツインを活用した精密医薬品の向上に向けた取り組みを開始しました。日本の国立精神・神経医療研究センターは、NTT株式会社と提携し、精神疾患の検出と予防に役立つ脳バイオ・デジタルツイン技術を開発しています。2020年に開始されたNTTのプロジェクトは、個人の脳、身体、精神状態のマップを作成し、健康状態に関するより多くの情報を提供することを目的としています。シンガポールのSingHealthも、デジタルツイン技術を活用して感染症の発生を予測し、医療資源を最適化しています。こうした進展は、日本における市場成長を促進する上で極めて重要です。

課題：熟練人材の不足

医療分野におけるデジタルツイン技術の適用と管理には、データサイエンス、ソフトウェア開発、機械学習などの分野に精通した専門家の知識とスキルが求められます。新技術の導入は決して容易な作業ではなく、特に医療業界においてはなおさらです。医療機関が保有する膨大な非構造化データが存在するため、この問題はさらに複雑化しています。デジタルツイン技術を開発・導入できる専門家が不足していると、様々な問題が生じる可能性があります。したがって、この問題に対する一つの解決策として、従業員の研修・教育への投資や、大学と提携してこの技術に関する専門プログラムを提供することが挙げられます。

市場エコシステム

医療産業におけるデジタルツインの市場エコシステムに関して言えば、技術およびプラットフォームプロバイダーには、マイクロソフト、アマゾン・ウェブ・サービス、ダッソー・システムズなどの企業が含まれます。これらの企業の製品は、デジタルツインのインフラストラクチャの構築・維持、シミュレーションプラットフォーム、AIを活用したモデリングのためのクラウドベースのソリューションで構成されています。医療市場におけるデジタルツイン技術の開発に貢献しているその他の技術企業としては、シーメンス・ヘルスインアーズAGやロイヤル・フィリップスN.V.などの医療関連企業があり、これらは画像診断、診断、病院管理に関連する製品にデジタルツインを導入しています。電子健康記録管理サービス、医療画像保存ソリューション、IoTデバイスなどのデータ統合基盤は、医療分野におけるデジタルツインの構築に必要な情報を提供しています。さらに、Google Cloudなどのクラウドおよび分析サービスプロバイダーは、医療分野におけるデジタルツインのモデリングに必要な、拡張性のあるコンピューティングリソースの可用性を確保しています。製薬・バイオテクノロジー企業、CRO（医薬品開発受託機関）、研究機関など、医薬品研究に携わる企業は、疾患のモデリングや臨床試験の実施のために、医療分野でデジタルツインを活用しています。このエコシステムのその他の参加者は、モデリングやシミュレーションの取り組みを支援する、FDAやEMAなどの規制当局です。

地域

予測期間（2026年～2031年）において、アジア太平洋地域が医療分野におけるデジタルツイン市場で最高の年平均成長率（CAGR）を記録すると見込まれます

アジア太平洋市場は、医療費の増加、慢性疾患の負担増、およびAI、クラウドコンピューティング、IoTなどの先進的なデジタル技術の急速な普及に牽引され、予測期間中に医療分野におけるデジタルツイン市場で最も急速な成長を記録すると予想されます。デジタル化と医療情報技術インフラの整備を目指す政府の取り組みも、市場の発展に寄与しています。中国やインドなどの新興国における膨大な人口は、デジタルツインのような拡張性の高い医療ソリューションを活用する絶好の機会を提供しています。臨床および運営上の意思決定を目的としたシミュレーションベースのモデリングも、市場成長の主要な要因の一つです。リアルタイムデータ分析分野における技術的進歩と組み合わせたプレシジョン・メディシン（精密医療）の取り組みは、アジア太平洋地域におけるデジタルツイン技術の採用を後押しするもう一つの重要な理由となっています。

医療分野におけるデジタルツイン市場：企業評価マトリックス

マイクロソフト社（スタープレイヤー）は、クラウドコンピューティング、AI、データ統合における強力な能力を原動力として、医療分野におけるデジタルツイン市場に大きく貢献しています。Azure Digital Twinsなどのプラットフォームを通じて、マイクロソフトは患者固有およびシステムレベルのデジタルツインの開発を可能にし、臨床的意思決定、病院運営、予測分析におけるアプリケーションを支援しています。アトスSE（新興リーダー）は、ハイパフォーマンスコンピューティング、AI、デジタルシミュレーション技術を活用して医療に特化したデジタルツインソリューションを開発することで、市場での存在感を高めています。アトスは、精密医薬品、臨床研究、業務最適化を支援する高度なシミュレーションおよびデータ駆動型プラットフォームを提供することで、事業領域を拡大しています。

主要市場プレイヤー

Siemens Healthineers AG (Germany)
Dassault Systèmes (France)
Microsoft Corporation (US)
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
Faststream Technologies (India)
Twin Ltd (UK)
IBM (US)
NVIDIA Corporation (US)
GE Healthcare (US)
Nurea (France)
Ansys. Inc (US)
Rescale (US)
Predictive (US)
Verto Health (Canada)

最近の動向

2025年3月：NVIDIAは、医療用ロボット向けのAI搭載開発プラットフォーム「NVIDIA Isaac for Healthcare」を発表しました。このプラットフォームにはMONAIが組み込まれており、シミュレーションワークフローに必要な合成解剖学的データを生成するMAISIやVista-3Dなどの高度なAIフレームワークに加え、事前学習済みモデルを提供します。

2025年3月：NVIDIAとGE医療は、物理AIを活用した自律型画像診断技術の開発を推進するため、提携しました。GE医療は、医療機器シミュレーションプラットフォームとして、新しい「NVIDIA Isaac for Healthcare」を採用しています。このプラットフォームには、事前学習済みモデルに加え、センサー、解剖学的構造、および環境に関する物理ベースのシミュレーションが含まれています。

2024年12月：フィリップスとメイヨー・クリニックは、心臓用途向けのMRI技術の進歩を目的とした研究提携を締結しました。この提携は、AIの機能とメイヨー・クリニックの医師の専門知識を活用し、複雑なMRI検査の所要時間を短縮し、放射線科医のワークフローを効率化することで、業務効率の向上を目指しています。

1 はじめに 27
1.1 調査の目的 27
1.2 市場の定義 27
1.3 調査範囲 28
1.3.1 市場セグメンテーションおよび地域範囲 28
1.3.2 対象範囲および除外項目 28
1.3.3 対象期間 29
1.3.4 対象通貨 29
1.4 ステークホルダー 30
1.5 変更点の概要 30
2 エグゼクティブ・サマリー 31
2.1 主な洞察と市場のハイライト 31
2.2 主要な市場参加者：シェアに関する洞察と戦略的動向 32
2.3 市場を形作る破壊的トレンド 33
2.4 高成長セグメントおよび新興分野 34
2.5 概要：世界の市場規模、成長率、および予測 35
3 プレミアムインサイト 36
3.1 医療分野におけるデジタルツイン市場の概要 36
3.2 医療分野におけるデジタルツイン市場：構成要素および地域別 37
3.3 医療分野におけるデジタルツイン市場：地域別概況 37
4 市場概要 38
4.1 はじめに 38
4.2 市場動向 39
4.2.1 推進要因 39
4.2.1.1 公的機関および民間企業による投資の増加 39
4.2.1.2 デジタルツインの応用拡大 40
4.2.1.3 技術の進歩 40
4.2.1.4 デジタルツインスタートアップへの資金調達および投資の拡大 41
4.2.2 抑制要因 41
4.2.2.1 データ品質の管理、プライバシー問題、および高い導入コスト 41
4.2.3 機会 42
4.2.3.1 最先端のリアルタイムデータ分析への注目の高まり 42
4.2.3.2 新興経済国におけるデジタルツインの重要性の高まり 42

4.2.4 課題 43
4.2.4.1 熟練した専門人材の不足 43
4.2.4.2 既存システムや旧式のデジタルインフラとの統合 43
4.3 未充足のニーズと未開拓領域 44
4.4 相互接続された市場とセクター横断的な機会 44
4.5 ティア1/2/3のプレーヤーによる戦略的動き 45
5 産業動向 46
5.1 ポーターの5つの力分析 46
5.1.1 競争の激しさ（高い） 47
5.1.2 供給者の交渉力（低） 47
5.1.3 購入者の交渉力（高） 47
5.1.4 新規参入の脅威（低） 48
5.1.5 代替品の脅威（低） 48
5.2 マクロ経済指標 48
5.2.1 はじめに 48
5.2.2 GDPの推移と予測 48
5.2.3 世界の医療IT産業の動向 49
5.3 バリューチェーン分析 49
5.3.1 研究開発 50
5.3.2 技術的投入とインフラ 51
5.3.3 プラットフォームの開発と統合 51
5.3.4 流通 51
5.3.5 マーケティングおよび販売 51
5.3.6 アフターサービス 51
5.4 エコシステム分析 51
5.5 価格分析 53
5.5.1 医療市場におけるデジタルツインの参考価格（種類別 （2025年） 53
5.5.2 地域別、医療市場におけるデジタルツインの参考価格（2025年） 54
5.6 主要な会議およびイベント（2026年～2027年） 55
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 55
5.8 投資および資金調達のシナリオ 56
5.9 ケーススタディ分析 57
5.10 2025年のアメリカ関税が医療市場におけるデジタルツインに与える影響 58
5.10.1 はじめに 58
5.10.2 主要な関税率 59
5.10.3 価格への影響分析 59
5.10.4 国・地域への影響 60
5.10.4.1 アメリカ 60
5.10.4.2 ヨーロッパ 60
5.10.4.3 アジア太平洋 61
5.10.5 エンドユーザーへの影響 61
5.10.5.1 製薬およびバイオ医薬品企業 61
5.10.5.2 研究機関および学術界 61
5.10.5.3 医療提供者 62
5.10.5.4 医療機器企業 62
5.10.5.5 その他のエンドユーザー 62
6 技術、特許、デジタル、および AI の導入による戦略的変革 63
6.1 主要な新興技術 63
6.1.1 AI/ML およびシミュレーションモデル 63
6.1.2 クラウドコンピューティングおよびハイパフォーマンスコンピューティング 64
6.1.3 データ統合プラットフォーム 64
6.2 補完的技術 64
6.2.1 医療用モノのインターネット（IOMT）およびコネクテッドデバイス 65
6.2.2 医療用画像診断および画像AI 65
6.3 関連技術 65
6.3.1 臨床意思決定支援システム 66
6.3.2 手術シミュレーションおよびトレーニングのためのAR/VR 66
6.4 技術・製品ロードマップ 66
6.5 特許分析 67
6.5.1 医療市場におけるデジタルツインの特許公開動向 67
6.5.2 インサイト：管轄区域および主要出願人の分析 68
6.6 将来の応用 70
6.6.1 AIを活用した予測モデリングと臨床意思決定支援 70
6.6.2 仮想治療シミュレーションと個別化介入 70
6.6.3 バーチャル臨床試験と医療システムの最適化 71
6.6.4 集団健康管理とパンデミック対応モデリング 71
6.7 医療市場におけるデジタルツインへのAI/汎用AIの影響 71
6.7.1 はじめに 71
6.7.2 医療市場におけるデジタルツイン分野でのAI/汎用AIの市場ポテンシャル 72
6.7.3 AI/汎用AIの導入に関するケーススタディ 73
6.7.3.1 個別化治療計画のためのAI駆動型心臓デジタルツイン 73
6.7.4 相互接続されたエコシステムおよび隣接するエコシステムに対するAI/汎用AIの影響 74
6.7.4.1 デジタルツイン分析およびAI駆動型シミュレーションプラットフォーム 74
6.7.4.2 デジタルツインプラットフォームの統合および規制インフラ 74
6.7.4.3 臨床ケア、仮想モニタリング、および個別化治療 75
6.7.5 ユーザーの準備状況と影響評価 75
6.7.5.1 ユーザーの準備状況 75
6.7.5.1.1 ユーザーA：製薬・バイオ医薬品企業 75
6.7.5.1.2 ユーザーB：研究機関・学術界 75
6.7.5.2 影響評価 76
6.7.5.2.1 ユーザーA：製薬・バイオ医薬品企業 76
6.7.5.2.2 ユーザーB：研究機関・学術界 76
7 規制環境 77
7.1 地域ごとの規制およびコンプライアンス 77
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 78
7.1.2 規制の枠組み 80
7.1.2.1 北米 80
7.1.2.2 ヨーロッパ 81
7.1.2.3 アジア太平洋 81
7.1.2.4 ラテンアメリカ 82
7.1.2.5 中東・アフリカ 82
7.1.3 産業標準 82
8 顧客環境と購買者の行動 84
8.1 はじめに 84
8.2 意思決定プロセス 84
8.3 購入者のステークホルダーと購入評価基準 84
8.3.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー 85
8.3.2 購入基準 86
8.4 導入の障壁と内部的な課題 87
8.5 様々なエンドユーザー産業における未充足ニーズ 87
8.5.1 未充足ニーズ 87
8.5.2 エンドユーザーの期待 89
8.6 市場の収益性 89
9 医療市場におけるデジタルツイン（コンポーネント別） 91
9.1 はじめに 92
9.2 サービス 92
9.2.1 サービスの需要を牽引する複雑なソフトウェアの導入 92
9.3 ソフトウェア 93
9.3.1 成長を支えるWeb/クラウドベースのモデルへの移行 93
10 医療市場におけるデジタルツイン、種類別 95
10.1 はじめに 96
10.2 プロセストゥイン 96
10.2.1 導入を促進する医療ワークフローおよび運用プロセスへの需要の高まり 96
10.3 システムツイン 97
10.3.1 病院における業務効率化への需要の高まりがセグメントを牽引 97
10.4 全身ツイン 98
10.4.1 市場拡大を後押しするAIおよびML技術の進歩 98
10.5 身体部位ツイン 99
10.5.1 市場成長を牽引する個別化医薬品および精密医薬品への需要の高まり 99
11 用途別医療市場におけるデジタルツイン 101
11.1 はじめに 102
11.2 創薬および医薬品開発 102
11.2.1 創薬および医薬品開発を強化し、市場を拡大するデジタルツインの能力 102
11.3 個別化医薬品 103
11.3.1 市場を支える個別化診断の迅速かつ費用対効果の高い開発と試験 103
11.4 手術計画および医学教育 104
11.4.1 手術トレーニングの強化および手術手順のシミュレーションによる普及促進 104
11.5 医療機器の設計と試験 105
11.5.1 運用を効率化し、リスクを最小限に抑え、ダウンタイムを削減して利用を促進するデジタルツインの可能性 105
11.6 医療ワークフローの最適化と資産管理 106
11.6.1 需要を支える効率性の向上と貴重な知見 106
11.7 その他の用途 107
12 エンドユーザー別 医療市場におけるデジタルツイン 109
12.1 はじめに 110
12.2 製薬・バイオ医薬品企業 110
12.2.1 導入を促進するための医薬品開発の時間とコスト削減に対する需要の高まり 110
12.3 研究機関・学術界 111
12.3.1 導入を促進するデジタルツインによるインタラクティブで没入感のある学習体験 111
12.4 医療提供者 112
12.4.1 市場成長を後押しするコスト削減と患者治療の向上 112
12.5 医療機器メーカー 113
12.5.1 医療機器のソフトウェア最適化に向けたデジタルツインの利用拡大が成長を牽引 113
12.6 その他のエンドユーザー 114

13 地域別医療市場におけるデジタルツイン 116
13.1 はじめに 117
13.2 北米 117
13.2.1 北米のマクロ経済見通し 118
13.2.2 アメリカ 120
13.2.2.1 市場成長を後押しする、医療分野におけるデジタルツインの応用拡大 120
13.2.3 カナダ 123
13.2.3.1 導入を加速させる国家デジタルヘルス戦略とAI主導の臨床研究 123
13.3 ヨーロッパ 125
13.3.1 ヨーロッパのマクロ経済見通し 126
13.3.2 ドイツ 128
13.3.2.1 病院のデジタル化義務化とエンジニアリング・医療の融合が市場を牽引 128
13.3.3 英国 130
13.3.3.1 NHSのデジタルトランスフォーメーションとインシリコ試験におけるリーダーシップがデジタルツイン市場を推進 130
13.3.4 フランス 133
13.3.4.1 国家AIヘルス戦略と臨床研究インフラがデジタルツインの統合を支援 133
13.3.5 イタリア 135
13.3.5.1 国家復興計画への投資と臨床研究の近代化が導入を促進 135
13.3.6 スペイン 137
13.3.6.1 医療システムのデジタルトランスフォーメーションと生物医学研究ネットワークがデジタルツインの成長を可能にする 137
13.3.7 その他のヨーロッパ諸国 139
13.4 アジア太平洋地域 141
13.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 142
13.4.2 日本 144
13.4.2.1 国家デジタルヘルス・ミッションと製薬イノベーション・エコシステムが、デジタルツイン成長のフロンティアとして台頭 144
13.4.3 中国 147
13.4.3.1 大規模なデジタルツイン導入を推進する国家AI戦略とスマート病院インフラ 147
13.4.4 インド 149
13.4.4.1 市場成長を支える医療インフラの改善 149
13.4.5 オーストラリア 151
13.4.5.1 「国家デジタルヘルス戦略 2023–2028」および「医療研究未来基金」がデジタルツインの導入を促進 151
13.4.6 韓国 153
13.4.6.1 スマートホスピタル政策とディープテック産業エコシステムにより、同国は地域リーダーとしての地位を確立 153
13.4.7 その他のアジア太平洋地域 155
13.5 南米アメリカ 157
13.5.1 南米アメリカのマクロ経済見通し 158
13.5.2 ブラジル 160
13.5.2.1 同国が地域市場を支配する見込み 160
13.5.3 メキシコ 162
13.5.3.1 市場成長を牽引する政府の好ましい戦略 162
13.5.4 その他の南米アメリカ諸国 164
13.6 中東・アフリカ 166
13.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 167
13.6.2 GCC諸国 169
13.6.2.1 市場成長を支える医療インフラの開発と投資の拡大 169
13.6.2.2 サウジアラビア 171
13.6.2.2.1 政府主導のデジタルトランスフォーメーションと、AIを活用した医療への積極的な投資 171
13.6.2.3 UAE 173
13.6.2.3.1 デジタルバイオマーカーの採用を推進するための、デジタルヘルス分野のイノベーションと戦略的提携の推進 173
13.6.2.4 その他のGCC諸国 175
13.6.2.4.1 デジタルバイオマーカーの採用を推進する規制上の取り組み、国家保健ビジョン、およびデジタルヘルスインフラ 175
13.6.3 南アフリカ 177
13.6.3.1 高まる医療需要と、費用対効果が高くデータ駆動型の医療提供へのニーズが導入を後押ししています 177
13.6.4 その他の中東・アフリカ地域 179
14 競争環境 182
14.1 概要 182
14.2 主要プレーヤーの戦略／勝つための条件 182
14.2.1 医療市場におけるデジタルツインの主要プレーヤーが採用している戦略の概要 182
14.3 主要市場プレーヤーの収益シェア分析 184
14.4 市場シェア分析、2025年 185
14.5 ブランド／製品比較 188
14.6 企業価値評価および財務指標 189
14.6.1 財務指標 189
14.6.2 企業価値評価 189
14.7 企業評価クアドラント：主要企業、2025年 190
14.7.1 スター企業 190
14.7.2 新興リーダー企業 190
14.7.3 普及型企業 190
14.7.4 参入企業 190

14.7.5 企業の事業展開：主要企業、2025年 192
14.7.5.1 企業の事業展開 192
14.7.5.2 地域別事業展開 192
14.7.5.3 コンポーネント別事業展開 193
14.7.5.4 種類別事業展開 194
14.7.5.5 アプリケーションのフットプリント 194
14.7.5.6 エンドユーザーのフットプリント 195
14.8 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 196
14.8.1 進歩的な企業 196
14.8.2 対応力のある企業 196
14.8.3 ダイナミックな企業 196
14.8.4 スタートブロック 196
14.8.5 競合ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2025年 197
14.8.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト 197
14.8.5.2 主要スタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク 198
14.9 競合シナリオ 199
14.9.1 製品／サービスの発売、機能強化、および承認 199
14.9.2 取引 200
14.9.3 その他の動向 201
15 企業概要 202
15.1 主要企業 202
15.1.1 マイクロソフト 202
15.1.1.1 事業概要 202
15.1.1.2 提供製品・サービス 203
15.1.1.3 最近の動向 204
15.1.1.3.1 取引 204
15.1.1.4 MnMの見解 204
15.1.1.4.1 主な強み 204
15.1.1.4.2 戦略的選択 204
15.1.1.4.3 弱みと競合上の脅威 204
15.1.2 SIEMENS HEALTHINEERS AG 205
15.1.2.1 事業概要 205
15.1.2.2 提供製品・サービス 206
15.1.2.3 最近の動向 207
15.1.2.3.1 取引 207
15.1.2.4 MnM の見解 207
15.1.2.4.1 主な強み 207
15.1.2.4.2 戦略的選択 208
15.1.2.4.3 弱みおよび競合上の脅威 208

15.1.3 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 209
15.1.3.1 事業概要 209
15.1.3.2 提供製品・サービス 210
15.1.3.3 最近の動向 211
15.1.3.3.1 取引 211
15.1.3.4 MnMの見解 211
15.1.3.4.1 主な強み 211
15.1.3.4.2 戦略的選択 211
15.1.3.4.3 弱みと競合上の脅威 211
15.1.4 ダッソー・システムズ 212
15.1.4.1 事業概要 212
15.1.4.2 提供製品・サービス 213
15.1.4.3 最近の動向 214
15.1.4.3.1 製品・サービスの発売および機能強化 214
15.1.4.3.2 取引 215
15.1.4.4 MnMの見解 216
15.1.4.4.1 主な強み 216
15.1.4.4.2 戦略的選択 216
15.1.4.4.3 弱点および競合上の脅威 216
15.1.5 AMAZON WEB SERVICES, INC. 217
15.1.5.1 事業概要 217
15.1.5.2 提供製品・サービス 218
15.1.5.3 最近の動向 219
15.1.5.3.1 製品・サービスの立ち上げおよび機能強化 219
15.1.5.3.2 提携・買収 219
15.1.5.4 MnMの見解 219
15.1.5.4.1 主な強み 219
15.1.5.4.2 戦略的選択 220
15.1.5.4.3 弱点および競合上の脅威 220
15.1.6 GE 医療 221
15.1.6.1 事業概要 221
15.1.6.2 提供製品・サービス 222
15.1.6.3 最近の動向 223
15.1.6.3.1 取引 223
15.1.7 ORACLE 224
15.1.7.1 事業概要 224
15.1.7.2 提供製品・サービス 225
15.1.7.3 最近の動向 226
15.1.7.3.1 取引 226

15.1.8 IBM 227
15.1.8.1 事業概要 227
15.1.8.2 提供製品・サービス 228
15.1.8.3 最近の動向 229
15.1.8.3.1 取引 229
15.1.9 PTC 230
15.1.9.1 事業概要 230
15.1.9.2 提供製品・サービス 231
15.1.9.3 最近の動向 232
15.1.9.3.1 取引 232
15.1.10 SAP 233
15.1.10.1 事業概要 233
15.1.10.2 提供製品・サービス 234
15.1.10.3 最近の動向 235
15.1.10.3.1 取引 235
15.1.10.3.2 その他の動向 235
15.1.11 ATOS SE 236
15.1.11.1 事業概要 236
15.1.11.2 提供製品・サービス 237
15.1.11.3 最近の動向 237
15.1.11.3.1 取引 237
15.1.12 NVIDIA CORPORATION 238
15.1.12.1 事業概要 238
15.1.12.2 提供製品・サービス 239
15.1.12.3 最近の動向 240
15.1.12.3.1 製品・サービスの発売および機能強化 240
15.1.12.3.2 取引 240
15.1.13 ANSYS INC. 241
15.1.13.1 事業概要 241
15.1.13.2 提供製品・サービス 242
15.1.13.3 最近の動向 243
15.1.13.3.1 製品・サービスの発売および機能強化 243
15.1.13.3.2 取引 243
15.1.14 FASTSTREAM 技術 244
15.1.14.1 事業概要 244
15.1.14.2 提供製品・サービス 244
15.1.15 RESCALE, INC. 245
15.1.15.1 事業概要 245
15.1.15.2 提供製品・サービス 245
15.1.15.2.1 その他の動向 246

15.2 その他の企業 247
15.2.1 TWIN HEALTH 247
15.2.2 VERTO HEALTH 248
15.2.3 QBIO 249
15.2.4 THOUGHTWIRE 250
15.2.5 SIM&CURE 251
15.2.6 OWKIN, INC 252
15.2.7 NUREA 253
15.2.8 UNLEARN.AI, INC. 254
15.2.9 VIRTONOMY GMBH 255
15.2.10 PREDISURGE 256
16 調査方法論 257
16.1 調査アプローチ 257
16.1.1 二次調査 257
16.1.1.1 二次情報源からの主要データ 258
16.1.2 一次調査 258
16.1.2.1 一次情報源からの主要データ 260
16.1.2.2 一次調査の内訳 260
16.1.2.3 主要専門家からの知見 261
16.2 調査方法論の設計 261
16.3 市場規模の推定 262
16.4 市場内訳データの三角測量 266
16.5 市場シェアの推定 267
16.6 調査の前提条件 267
16.7 調査の限界 268
16.7.1 調査方法に関する限界 268
16.7.2 調査範囲に関する制約 268
16.8 リスク評価 268
17 付録 269
17.1 ディスカッション・ガイド 269
17.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル 271
17.3 カスタマイズオプション 273
17.4 関連レポート 273
17.5 著者の詳細 274