1 市場概要
1.1 医療における人工知能の定義
1.2 グローバル医療における人工知能の市場規模・予測
1.3 中国医療における人工知能の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国医療における人工知能の市場シェア
1.5 医療における人工知能市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 医療における人工知能市場ダイナミックス
1.6.1 医療における人工知能の市場ドライバ
1.6.2 医療における人工知能市場の制約
1.6.3 医療における人工知能業界動向
1.6.4 医療における人工知能産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界医療における人工知能売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル医療における人工知能のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル医療における人工知能の市場集中度
2.4 グローバル医療における人工知能の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の医療における人工知能製品タイプ
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 会社別の中国医療における人工知能売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国医療における人工知能のトップ会社、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 医療における人工知能産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 医療における人工知能の主な原材料
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 医療における人工知能調達モデル
4.7 医療における人工知能業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 医療における人工知能販売モデル
4.7.2 医療における人工知能代表的なディストリビューター
5 製品別の医療における人工知能一覧
5.1 医療における人工知能分類
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における人工知能の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル医療における人工知能の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の医療における人工知能一覧
6.1 医療における人工知能アプリケーション
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における人工知能の売上と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における人工知能の売上（2019～2030）
7 地域別の医療における人工知能市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル医療における人工知能の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル医療における人工知能の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米医療における人工知能の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米医療における人工知能市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ医療における人工知能市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ医療における人工知能市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域医療における人工知能市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域医療における人工知能市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米医療における人工知能の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米医療における人工知能市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の医療における人工知能市場規模一覧
8.1 国別のグローバル医療における人工知能の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル医療における人工知能の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国医療における人工知能市場規模（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 ヨーロッパ医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ医療における人工知能売上の市場シェア、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における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア医療における人工知能売上の市場シェア、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における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド医療における人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド医療における人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ医療における人工知能市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ医療における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ医療における人工知能売上の市場シェア、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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 NVIDIA 医療における人工知能売上と粗利益率（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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Intel 医療における人工知能売上と粗利益率（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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 IBM 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 IBM 最近の動向
9.4 Google Health
9.4.1 Google Health 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Google Health 会社紹介と事業概要
9.4.3 Google Health 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Google Health 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Google Health 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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Microsoft 医療における人工知能売上と粗利益率（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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 AWS 医療における人工知能売上と粗利益率（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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 GE Healthcare 医療における人工知能売上と粗利益率（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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Siemens Healthineers 医療における人工知能売上と粗利益率（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 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Medtronic 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Medtronic 最近の動向
9.10 Atomwise
9.10.1 Atomwise 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Atomwise 会社紹介と事業概要
9.10.3 Atomwise 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Atomwise 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Atomwise 最近の動向
9.11 Zebra Medical Vision
9.11.1 Zebra Medical Vision 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 Zebra Medical Vision 会社紹介と事業概要
9.11.3 Zebra Medical Vision 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 Zebra Medical Vision 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 Zebra Medical Vision 最近の動向
9.12 Cyrcadia Health
9.12.1 Cyrcadia Health 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Cyrcadia Health 会社紹介と事業概要
9.12.3 Cyrcadia Health 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Cyrcadia Health 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Cyrcadia Health 最近の動向
9.13 AiCure
9.13.1 AiCure 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 AiCure 会社紹介と事業概要
9.13.3 AiCure 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 AiCure 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 AiCure 最近の動向
9.14 Alibaba
9.14.1 Alibaba 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 Alibaba 会社紹介と事業概要
9.14.3 Alibaba 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 Alibaba 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 Alibaba 最近の動向
9.15 BPGbio
9.15.1 BPGbio 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.15.2 BPGbio 会社紹介と事業概要
9.15.3 BPGbio 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.15.4 BPGbio 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.15.5 BPGbio 最近の動向
9.16 Medasense Biometrics
9.16.1 Medasense Biometrics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.16.2 Medasense Biometrics 会社紹介と事業概要
9.16.3 Medasense Biometrics 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.16.4 Medasense Biometrics 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.16.5 Medasense Biometrics 最近の動向
9.17 Hindsait
9.17.1 Hindsait 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.17.2 Hindsait 会社紹介と事業概要
9.17.3 Hindsait 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.17.4 Hindsait 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.17.5 Hindsait 最近の動向
9.18 Dell
9.18.1 Dell 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.18.2 Dell 会社紹介と事業概要
9.18.3 Dell 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.18.4 Dell 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.18.5 Dell 最近の動向
9.19 SAP
9.19.1 SAP 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.19.2 SAP 会社紹介と事業概要
9.19.3 SAP 医療における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.19.4 SAP 医療における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.19.5 SAP 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 人工知能（AI）は、医療分野において急速に進化している技術の一つです。AIの概念は、コンピュータが人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決を行う能力を指します。医療におけるAIは、診断支援、治療計画、患者管理、研究支援など、様々な側面で利用されています。 まず、AIの定義について考えます。一般に、AIは「人間に似た知的行動をシミュレーションする能力を持つコンピュータシステム」と定義されます。医療においては、これに加え、膨大な医療データを扱い、効率的かつ正確に処理する能力が求められます。AIは膨大なデータセットからパターンを学習し、その情報を基に予測や判断を行います。 AIの特徴としては、以下の点が挙げられます。第一に、大量のデータを迅速かつ効率的に処理する能力があります。第二に、自己学習機能により、時間が経つにつれて精度を向上させることができます。第三に、タスクの自動化が可能であり、医療従事者の負担を軽減することができる点も重要です。これにより、医療の質と効率性が向上します。 医療におけるAIの種類については、いくつかの異なるアプローチがあります。主なものを次に示します。まず、機械学習（ML）があります。これは、データから経験を通じて学習し、予測を行うアルゴリズムの集合体です。次に、深層学習（DL）があり、これは特に大規模なデータセットに適用される機械学習の一種であり、ニューラルネットワークを用いて複雑なパターンを学習します。さらに、自然言語処理（NLP）も重要です。これは、テキストや言語データを理解し、処理する能力に焦点を当てており、電子カルテの情報分析や患者からの質問応答などに利用されています。 AIの用途については、非常に多様です。まず、画像診断があります。放射線科医は、CTスキャンやMRIの画像を解析する際にAI支援ツールを使用することで、疾患の早期発見や診断精度の向上を図っています。また、病歴や検査結果を基にした診断支援システムも普及しています。これによって、医師はより迅速かつ正確に診断を行うことが可能です。 さらに、治療計画の策定においてもAIは重要です。がん治療においては、患者の遺伝子情報や疾患の特性に基づいて個別化医療を実現するために、AIを活用した解析が行われています。この結果、患者ごとに最適な治療法を選択することができ、副作用を最小限に抑えることが可能となります。 患者管理の領域でもAIは大いに貢献しています。例えば、遠隔医療サービスでは、AIが患者のデータをリアルタイムで解析し、異常を検出した際に医師に通知するといった機能があります。これは特に高齢者や慢性疾患を抱える患者の管理において重要です。AIは、健康状態のモニタリングや、服薬のリマインダー機能を通じて患者の生活の質を向上させることができます。 研究支援の分野でもAIの役割は拡大しています。新薬の発見や臨床試験の最適化において、大量の文献やデータを解析し、効率的に情報を収集することで、研究の迅速化に寄与しています。AIは新しい知見を得るためのブレークスルーをもたらし、医学研究の進展を加速させる可能性があります。 AIを支える関連技術としては、ビッグデータとクラウドコンピューティングが挙げられます。医療分野では、電子カルテ、検査結果、画像データなど、膨大な量のデータが生成されます。これらのデータを効果的に収集・保存し、AIがアクセスできるようにするためには、ビッグデータ技術が不可欠です。また、AIモデルをクラウドで運用することにより、医療機関は高価なハードウェアを持たずとも、高性能なAIを利用することが可能になります。 さらに、倫理的な配慮も重要です。AIが診断や治療に関与する際には、患者のプライバシーやデータの取り扱いに関する倫理的観点がしっかりと考慮されなければなりません。AIの意思決定過程が不透明な場合、誤った判断につながる可能性があるため、透明性を持たせることが求められます。また、医療従事者とAIの役割分担についても、患者にとって最適なケアを提供するための重要な課題です。 今後、AIは医療における革新をさらに加速させる期待があります。例えば、AIによる病気の早期発見が進むことによって、予防医療の重要性が高まり、結果として医療コストの削減につながる可能性があります。また、AIは医療従事者の負担を軽減し、より人間らしいケアに集中できる環境を提供することができます。 このように、医療における人工知能は、診断や治療、患者管理において多くの可能性を秘めています。AIが普及することで、医療の質が向上し、より多くの患者が適切な治療を受けることができると期待されます。しかし、その一方で、倫理的問題や技術的な課題も存在し、それらに対処することが重要です。今後、AIが医療にどのように益をもたらし、具体的な変化をもたらすのか注視していく必要があります。 |
