カテゴリー： 世界, YH Research

世界の医療人工知能（AI）市場：主要プレイヤーの市場シェアとランキング2024年

【英語タイトル】Artificial Intelligence (AI) in Medical - Global Top Players Market Share and Ranking 2024

YH Researchが出版した調査資料（YHR24AP54706）・商品コード：YHR24AP54706
・発行会社（調査会社）：YH Research
・発行日：2024年3月
・ページ数：133
・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：ソフト及び商業サービス
◆販売価格オプション（消費税別）
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❖ レポートの概要 ❖

YH Researchによると世界の医療人工知能（AI）の市場は2023年の6384.2百万米ドルから2030年には36010百万米ドルに成長し、2024年から2030年の間にCAGRは27.7%になると予測されている。国別では、昨年、中国が世界市場の %を占め、中国の市場シェアは %から %に増加した。中国医療人工知能（AI）の市場は2023年の 百万米ドルから2030年には 百万米ドルに成長し、2024年から2030年までのCAGRは %になると予測されている。米国の医療人工知能（AI）市場は、2023年の 百万米ドルから2030年には 百万米ドルに成長し、2024年から2030年までのCAGRは %になると予測する。
セグメント別では、Auxiliary Diagnosisは %で成長し、市場全体の %を占め、Drug Discoveryは %で成長する。
このレポートはのグローバル医療人工知能（AI）の現状と今後の動向を調査および分析し、製品別、アプリケーション別、会社別、地域別と国別の医療人工知能（AI）の市場規模を把握するのに役立つ。このレポートは、医療人工知能（AI）の世界市場を詳細かつ総合的に分析し、2023年を基準年とした場合の市場規模および前年比成長率を掲載している（単位：百万米ドル）。
市場をより深く理解するために、競合環境、主要な競合他社のプロファイル、それぞれの市場ランキングを掲載している。また、技術動向や新製品開発についても説明している。
サプライヤーの売上、市場シェア、企業プロファイルなど、市場内の競争環境を分析する。
ハイライト
（1）グローバル医療人工知能（AI）の市場規模、2019年から2024年の歴史データ、2025年から2030年の予測データ、（百万米ドル）
（2）会社別のグローバル医療人工知能（AI）の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2019-2024、（百万米ドル）
（3）会社別の中国医療人工知能（AI）の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2019-2024、（百万米ドル）
（4）グローバル医療人工知能（AI）の主要消費地域、売上および需要構造
（5）医療人工知能（AI）産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
会社別の市場セグメント：本レポートでは、以下を対象としている。
NVIDIA
Intel
IBM
Google
Microsoft
AWS
GE Healthcare
Siemens Healthineers
Medtronic
製品別の市場セグメント：
Hardware
Software
Services
アプリケーション別の市場セグメント：以下のように分けられる。
Auxiliary Diagnosis
Drug Discovery
Health Management
Hospital Management
Others
地域別市場セグメント：地域分析の対象
北米（米国、カナダ、メキシコ）
ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他のヨーロッパ地域）
アジア太平洋地域（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア、その他のアジア太平洋地域）
南米（ブラジル、その他の南米地域）
中東・アフリカ
レポートには以下の内容が含まれている。
第1章：医療人工知能（AI）製品範囲、グローバルの売上、中国の売上、発展機会、課題、動向、政策について説明する
第2章：グローバル医療人工知能（AI）市場シェアと主要メーカーのランキング、売上（2019～2024）
第3章：中国医療人工知能（AI）市場シェアと主要メーカーランキング、売上（2019～2024）
第4章：医療人工知能（AI）産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
第5章：製品別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第6章：アプリケーション別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第7章：地域別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第8章：国別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第9章：企業概要：製品仕様、アプリケーション、最近の開発状況、売上、粗利益率など、市場における主要企業の基本状況を詳しく紹介する
第10章：結論

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 ❖

1 市場概要
1.1 医療人工知能（AI）の定義
1.2 グローバル医療人工知能（AI）の市場規模・予測
1.3 中国医療人工知能（AI）の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国医療人工知能（AI）の市場シェア
1.5 医療人工知能（AI）市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 医療人工知能（AI）市場ダイナミックス
1.6.1 医療人工知能（AI）の市場ドライバ
1.6.2 医療人工知能（AI）市場の制約
1.6.3 医療人工知能（AI）業界動向
1.6.4 医療人工知能（AI）産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界医療人工知能（AI）売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル医療人工知能（AI）のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル医療人工知能（AI）の市場集中度
2.4 グローバル医療人工知能（AI）の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の医療人工知能（AI）製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国医療人工知能（AI）のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 医療人工知能（AI）産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 医療人工知能（AI）の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 医療人工知能（AI）調達モデル
4.7 医療人工知能（AI）業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 医療人工知能（AI）販売モデル
4.7.2 医療人工知能（AI）代表的なディストリビューター
5 製品別の医療人工知能（AI）一覧
5.1 医療人工知能（AI）分類
5.1.1 Hardware
5.1.2 Software
5.1.3 Services
5.2 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の医療人工知能（AI）一覧
6.1 医療人工知能（AI）アプリケーション
6.1.1 Auxiliary Diagnosis
6.1.2 Drug Discovery
6.1.3 Health Management
6.1.4 Hospital Management
6.1.5 Others
6.2 アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
7 地域別の医療人工知能（AI）市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米医療人工知能（AI）の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ医療人工知能（AI）市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域医療人工知能（AI）市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米医療人工知能（AI）の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の医療人工知能（AI）市場規模一覧
8.1 国別のグローバル医療人工知能（AI）の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 NVIDIA
9.1.1 NVIDIA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 NVIDIA 会社紹介と事業概要
9.1.3 NVIDIA 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 NVIDIA 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 NVIDIA 最近の動向
9.2 Intel
9.2.1 Intel 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Intel 会社紹介と事業概要
9.2.3 Intel 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Intel 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Intel 最近の動向
9.3 IBM
9.3.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.3.3 IBM 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 IBM 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 IBM 最近の動向
9.4 Google
9.4.1 Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Google 会社紹介と事業概要
9.4.3 Google 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Google 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Google 最近の動向
9.5 Microsoft
9.5.1 Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Microsoft 会社紹介と事業概要
9.5.3 Microsoft 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Microsoft 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Microsoft 最近の動向
9.6 AWS
9.6.1 AWS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 AWS 会社紹介と事業概要
9.6.3 AWS 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 AWS 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 AWS 最近の動向
9.7 GE Healthcare
9.7.1 GE Healthcare 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 GE Healthcare 会社紹介と事業概要
9.7.3 GE Healthcare 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 GE Healthcare 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 GE Healthcare 最近の動向
9.8 Siemens Healthineers
9.8.1 Siemens Healthineers 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Siemens Healthineers 会社紹介と事業概要
9.8.3 Siemens Healthineers 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Siemens Healthineers 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Siemens Healthineers 最近の動向
9.9 Medtronic
9.9.1 Medtronic 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Medtronic 会社紹介と事業概要
9.9.3 Medtronic 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Medtronic 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Medtronic 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項


※参考情報

医療人工知能（AI）は、医療分野において人間の知的活動を模倣する技術を指します。人工知能は、機械が人間のように思考し、学び、問題を解決する能力を持つシステムであり、医療の現場においてもその適用が急速に進んでいます。この分野は、診断、治療、患者ケア、研究など、多岐にわたる活動において革新をもたらしています。

医療人工知能の定義は、機械学習、自然言語処理、画像認識などの技術を駆使して医療データを分析し、医療従事者をサポートするシステムやアプリケーションを総称するものです。これにより、医療の質の向上や効率化、コスト削減が期待されています。AIが医療の現場で広がる背景には、膨大な医療データの存在と、それを活用できる技術の進化があります。

医療AIの特徴として、まず第一に「データ分析能力」が挙げられます。AIは大量のデータを短時間で処理し、パターンを見出すことが得意です。患者の電子カルテ、検査結果、画像診断データなど、多様なデータソースを組み合わせて分析することで、より早く正確な診療判断を導き出します。また、医療AIは「リアルタイム性」を持ち、データが生成されるたびに即座に反応し、適切な情報を提供することが可能です。

第二に、「パーソナライズド医療」の実現にも寄与しています。AIは、患者ごとの病歴、遺伝情報、ライフスタイルなどを考慮しながら、最適な治療法や薬剤を提案することができます。これにより、個別の患者に合った医療を提供する新たなアプローチが生まれています。さらに、AIは「学習能力」を持ち、使用するほどにその精度が向上します。これにより、医療従事者の知識やスキルを補完するだけでなく、時にはその限界を超える知見を提供することも可能になります。

医療人工知能には様々な種類があります。代表的なものとして、診断支援システムや画像診断AI、ロボット手術システム、遠隔医療AI、患者モニタリングシステム、予後予測モデルなどがあります。診断支援システムは、症例に基づいて医学的判断をサポートするもので、特に患者の症状を迅速に解析し、考えられる病気を列挙することに役立ちます。画像診断AIは、レントゲン、MRI、CTスキャンなどの医療画像を分析し、異常を検出する技術であり、これにより検査の精度を向上させることが期待されています。

ロボット手術システムは、外科手術の精度を高めるために開発されており、ダヴィンチ手術支援ロボットなどがその例です。これにより、より少ない侵襲で手術を行うことが可能になります。遠隔医療AIは、地域医療の強化やアクセスの向上につながるものであり、特に医療資源が限られた地域で重要な役割を果たしています。患者モニタリングシステムは、リアルタイムで患者の状態を監視し、異常があれば迅速に医療従事者に通知する機能を持っています。

医療AIの用途は多岐にわたります。病歴の分析、診断の補助、治療法の提案、薬剤の選定、副作用の予測、患者のモニタリング、医療画像の解析、臨床試験の設計など、非常に幅広い領域で活用されています。特に、病気の早期発見や適切な治療の選定が可能になることで、患者の生命予後や生活の質を向上させることが期待されています。

関連技術としては、機械学習や深層学習（ディープラーニング）が重要な役割を果たします。これらの技術は、大量のデータからパターンを学習し、その結果を基に予測や判断を行うための基盤となります。特に深層学習は、画像認識や自然言語処理といった分野で優れた成果を上げており、医療においてもその適用が進んでいます。さらに、ビッグデータ解析、バイオインフォマティクス、ロボティクスなども医療AIの発展に寄与しています。

医療人工知能の導入にあたっては、倫理的な配慮やデータプライバシーの問題も重要な課題です。患者の個人情報や医療データを扱うため、適切なデータ管理とセキュリティ対策が求められます。また、AIの判断や提案を信頼できるものとするためには、医療従事者との連携が不可欠です。AIはあくまでサポートツールであり、最終的な判断は人間が行うべきであることを常に意識する必要があります。

このように、医療人工知能はその革新性と実用性から、医療界において急速に進化を遂げています。今後も、技術の進化とともに医療の質を向上させるための重要なツールとしての役割はますます大きくなると考えられます。研究者や医療従事者、技術者の連携をさらに深めながら、AIを活用した医療の未来を切り拓いていくことが求められるでしょう。


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