1. はじめに
1.1. レポートの範囲と市場セグメンテーション

1.2. 調査のハイライト

2. 前提条件と調査方法

2.1. 前提条件と使用略語

2.2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

3.1. 地域別世界市場規模（百万米ドル）と予測（2023年および2027年）

3.2. 世界市場：市場概況

4. 市場概要

4.1. 世界市場概要

4.2. 世界市場における主要な業界動向

5. 市場動向

5.1. 促進要因と阻害要因の概要分析

5.2. 促進要因

5.3. 阻害要因

5.4. 機会

5.5. 主要トレンド

5.6.世界市場収益予測（百万米ドル）、2023年～2033年

5.7. 規制枠組み

5.8. ヒートマップ分析 – 企業別

6. アプリケーション別世界市場分析

6.1. 概要

6.2. 主要な洞察

6.3. アプリケーション別世界市場規模と予測

6.3.1. 腫瘍学

6.3.1.1. 乳がん

6.3.1.2. 肺がん

6.3.1.3. 大腸がん

6.3.1.4. 前立腺がん

6.3.1.5. 肝臓がん

6.3.1.6. 骨がん

6.3.1.7. その他

6.3.2. 心血管系および神経系の適応症

6.4. アプリケーション別世界市場分析

6.5.用途別グローバル市場魅力度分析

7. 画像診断法別グローバル市場分析

7.1. 概要

7.2. 主要な洞察

7.3. 画像診断法別グローバル市場規模と予測

7.3.1. マンモグラフィ

7.3.2. MRI

7.3.3. 超音波画像診断

7.3.4. トモシンセシス

7.3.5. CT

7.3.6. その他

7.4. 画像診断法別グローバル市場分析

7.5. 画像診断法別グローバル市場魅力度分析

8. 地域別グローバル市場分析

8.1. 概要

8.2. 主要な洞察

8.3. 地域別グローバル市場規模と予測（2018年～2027年）

8.3.1. 北米

8.3.2.ヨーロッパ

8.3.3. アジア太平洋

8.3.4. ラテンアメリカ

8.3.5. 中東・アフリカ

8.4. 地域別グローバル市場分析

8.5. 地域別グローバル市場魅力度分析

9. 北米市場分析

9.1. 北米市場の主な調査結果

9.2. 北米市場の概要

9.3. 用途別北米市場規模と予測

9.3.1. 腫瘍学

9.3.1.1. 乳がん

9.3.1.2. 肺がん

9.3.1.3. 大腸がん

9.3.1.4. 前立腺がん

9.3.1.5. 肝臓がん

9.3.1.6. 骨がん

9.3.1.7. その他

9.3.2.心血管系および神経系の適応症

9.4. 北米市場規模と予測（画像診断法別）

9.4.1. マンモグラフィ

9.4.2. MRI

9.4.3. 超音波画像診断

9.4.4. トモシンセシス

9.4.5. CT

9.4.6. その他

9.5. 北米市場予測（国別）

9.5.1. 米国

9.5.2. カナダ

9.6. 北米市場の魅力度分析

9.6.1. アプリケーション別

9.6.2. 画像診断法別

9.6.3. 国別

10. 欧州市場分析

10.1. 欧州市場の主な調査結果

10.2. 欧州市場の概要

10.3.欧州市場規模と予測（用途別）

10.3.1. 腫瘍学

10.3.1.1. 乳がん

10.3.1.2. 肺がん

10.3.1.3. 大腸がん

10.3.1.4. 前立腺がん

10.3.1.5. 肝臓がん

10.3.1.6. 骨がん

10.3.1.7. その他

10.3.2. 心血管系および神経系の適応症

10.4. 欧州市場規模と予測（画像診断法別）

10.4.1. マンモグラフィ

10.4.2. MRI

10.4.3. 超音波画像診断

10.4.4. トモシンセシス

10.4.5. CT

10.4.6.その他

10.5. 欧州市場予測（国別）

10.5.1. ドイツ

10.5.2. 英国

10.5.3. フランス

10.5.4. スペイン

10.5.5. イタリア

10.5.6. その他の欧州諸国

10.6. 欧州市場の魅力度分析

10.6.1. アプリケーション別

10.6.2. 画像診断法別

10.6.3. 国別

11. アジア太平洋市場分析

11.1. アジア太平洋市場の主な調査結果

11.2. アジア太平洋市場の概要

11.3. アジア太平洋サイトメトリー市場規模と予測（アプリケーション別）

11.3.1. 腫瘍学

11.3.1.1. 乳がん

11.3.1.2.肺がん

11.3.1.3. 大腸がん

11.3.1.4. 前立腺がん

11.3.1.5. 肝臓がん

11.3.1.6. 骨がん

11.3.1.7. その他

11.3.2. 心血管系および神経系の適応症

11.4. アジア太平洋地域市場規模と予測（画像診断法別）

11.4.1. マンモグラフィ

11.4.2. MRI

11.4.3. 超音波画像診断

11.4.4. トモシンセシス

11.4.5. CT

11.4.6. その他

11.5. アジア太平洋地域市場予測（国別）

11.5.1. 中国

11.5.2. インド

11.5.3.日本

11.5.4. オーストラリア・ニュージーランド

11.5.5. その他のアジア太平洋地域

11.6. アジア太平洋市場の魅力度分析

11.6.1. アプリケーション別

11.6.2. 画像診断法別

11.6.3. 国別

12. ラテンアメリカ市場分析

12.1. ラテンアメリカ市場の主な調査結果

12.2. ラテンアメリカ市場の概要

12.3. ラテンアメリカサイトメトリー市場規模と予測（アプリケーション別）

12.3.1. 腫瘍学

12.3.1.1. 乳がん

12.3.1.2. 肺がん

12.3.1.3. 大腸がん

12.3.1.4. 前立腺がん

12.3.1.5. 肝臓がん

12.3.1.6.骨肉腫

12.3.1.7. その他

12.3.2. 心血管系および神経系の適応症

12.4. ラテンアメリカ市場規模と予測（画像診断法別）

12.4.1. マンモグラフィ

12.4.2. MRI

12.4.3. 超音波画像診断

12.4.4. トモシンセシス

12.4.5. CT

12.4.6. その他

12.5. ラテンアメリカ市場予測（国別）

12.5.1. ブラジル

12.5.2. メキシコ

12.5.3. その他のラテンアメリカ諸国

12.6. ラテンアメリカ市場の魅力度分析

12.6.1. アプリケーション別

12.6.2. 画像診断法別

12.6.3.国別

13. 中東・アフリカ市場分析

13.1. 中東・アフリカ市場の主な調査結果

13.2. 中東・アフリカ市場の概要

13.3. 中東・アフリカのサイトメトリー市場規模と予測（用途別）

13.3.1. 腫瘍学

13.3.1.1. 乳がん

13.3.1.2. 肺がん

13.3.1.3. 大腸がん

13.3.1.4. 前立腺がん

13.3.1.5. 肝臓がん

13.3.1.6. 骨がん

13.3.1.7. その他

13.3.2. 心血管系および神経系の適応症

13.4. 中東・アフリカ市場規模と予測（画像診断法別）

13.4.1.マンモグラフィ

13.4.2. MRI

13.4.3. 超音波画像診断

13.4.4. トモシンセシス

13.4.5. CT

13.4.6. その他

13.5. 中東市場予測（国別）

13.5.1. 南アフリカ

13.5.2. サウジアラビア

13.5.3. アラブ首長国連邦

13.5.4. その他の中東・アフリカ諸国

13.6. 中東市場の魅力度分析

13.6.1. アプリケーション別

13.6.2. 画像診断法別

13.6.3. 国別

14. 競争環境

14.1. 世界市場シェア分析（企業別、2018年）

14.2.企業概要

14.2.1. アグファ・ゲバルト社

14.2.1.1. 概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.1.2. 財務状況

14.2.1.3. 最近の動向

14.2.1.4. 戦略

14.2.2. 富士フイルムホールディングス株式会社

14.2.2.1. 概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.2.2. 財務状況

14.2.2.3. 最近の動向

14.2.2.4. 戦略

14.2.3. ホロジック社

14.2.3.1. 概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.3.2. 財務状況

14.2.3.3.最近の動向

14.2.3.4. 戦略

14.2.4. iCAD, Inc.

14.2.4.1. 概要（本社、従業員数、事業セグメント）

14.2.4.2. 財務状況

14.2.4.3. 最近の動向

14.2.4.4. 戦略

14.2.5. Koninklijke Philips N.V.

14.2.5.1. 概要（本社、従業員数、事業セグメント）

14.2.5.2. 財務状況

14.2.5.3. 最近の動向

14.2.5.4. 戦略

14.2.6. Siemens Healthineers

14.2.6.1.概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.6.2. 財務状況

14.2.6.3. 最近の動向

14.2.6.4. 戦略

14.2.7. 東芝メディカルシステムズ株式会社

14.2.7.1. 概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.7.2. 財務状況

14.2.7.3. 最近の動向

14.2.7.4. 戦略

14.2.8. GEヘルスケア

14.2.8.1. 概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.8.2. 財務状況

14.2.8.3. 最近の動向

14.2.8.4. 戦略

14.2.9.サムスンメディソン株式会社

14.2.9.1. 概要（本社、従業員数、事業セグメント）

14.2.9.2. 財務状況

14.2.9.3. 最近の動向

14.2.9.4. 戦略

14.2.10. 日立メディカル株式会社（日立製作所）

14.2.10.1. 概要（本社、従業員数、事業セグメント）

14.2.10.2. 財務状況

14.2.10.3. 最近の動向

14.2.10.4. 戦略

14.2.11. インビボ株式会社

14.2.11.1. 概要（本社、従業員数、事業セグメント）

14.2.11.2. 財務状況

14.2.11.3.最近の動向

14.2.11.4. 戦略

14.2.12. マッケソン・コーポレーション

14.2.12.1. 概要（本社所在地、従業員数、事業セグメント）

14.2.12.2. 財務状況

14.2.12.3. 最近の動向

14.2.12.4. 戦略

表1：用途別世界市場規模（百万米ドル）分析、2018～2022年

表2：用途別世界市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年

表3：腫瘍領域別世界市場規模（百万米ドル）分析、2018～2022年

表4：腫瘍領域別世界市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年

表5：心血管系および神経系適応症別世界市場規模（百万米ドル）分析、2018～2022年

表6：心血管系および神経系適応症別世界市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年

表7：画像診断法別世界市場規模（百万米ドル）分析、2018～2022年

表8：世界市場規模（百万米ドル）予測、画像診断法別、2023年～2033年

表9：世界市場規模（百万米ドル）分析、マンモグラフィ別、2018年～2022年

表10：世界市場規模（百万米ドル）予測、マンモグラフィ別、2023年～2033年

表11：世界市場規模（百万米ドル）分析、MRI別、2018年～2022年

表12：世界市場規模（百万米ドル）予測、MRI別、2023年～2033年

表13：世界市場規模（百万米ドル）分析、超音波画像診断別、2018年～2022年

表14：世界市場規模（百万米ドル）予測、超音波画像診断別、2023年～2033年

表15：世界市場規模（百万米ドル）表16：トモシンセシスによる世界市場規模（百万米ドル）予測（2018～2022年）

表17：CTによる世界市場規模（百万米ドル）予測（2018～2022年）

表18：CTによる世界市場規模（百万米ドル）予測（2023～2033年）

表19：その他による世界市場規模（百万米ドル）分析（2018～2022年）

表20：その他による世界市場規模（百万米ドル）予測（2023～2033年）

表21：地域別世界市場規模（百万米ドル）分析（2018～2022年）

表22：地域別世界市場規模（百万米ドル）予測（2023～2033年） 2023年～2033年

表23：北米市場規模（百万米ドル）分析（用途別、2018年～2022年）

表24：北米市場規模（百万米ドル）予測（用途別、2023年～2033年）

表25：北米市場規模（百万米ドル）分析（画像診断モダリティ別、2018年～2022年）

表26：北米市場規模（百万米ドル）予測（画像診断モダリティ別、2023年～2033年）

表27：北米市場規模（百万米ドル）分析（国別、2018年～2022年）

表28：北米市場規模（百万米ドル）予測（国別、2023年～2033年）

表29：欧州市場規模（百万米ドル）分析（用途別、2023年～2033年） 2018年～2022年

表30：欧州市場規模（百万米ドル）予測（用途別、2023年～2033年）

表31：欧州市場規模（百万米ドル）分析（画像診断モダリティ別、2018年～2022年）

表32：欧州市場規模（百万米ドル）予測（画像診断モダリティ別、2023年～2033年）

表33：欧州市場規模（百万米ドル）分析（国別、2018年～2022年）

表34：欧州市場規模（百万米ドル）予測（国別、2023年～2033年）

表35：アジア太平洋市場規模（百万米ドル）分析（用途別、2018年～2022年）

表36：アジア太平洋市場規模（百万米ドル）予測（用途別、2023年～2033年）

表表37：アジア太平洋市場規模（百万米ドル）分析（画像診断モダリティ別、2018～2022年）

表38：アジア太平洋市場規模（百万米ドル）予測（画像診断モダリティ別、2023～2033年）

表39：アジア太平洋市場規模（百万米ドル）分析（国別、2018～2022年）

表40：アジア太平洋市場規模（百万米ドル）予測（国別、2023～2033年）

表41：ラテンアメリカ市場規模（百万米ドル）分析（用途別、2018～2022年）

表42：ラテンアメリカ市場規模（百万米ドル）予測（用途別、2023～2033年）

表43：ラテンアメリカ市場規模（百万米ドル）分析（画像診断モダリティ別、2018～2022年）

表44：ラテンアメリカ市場画像診断モダリティ別市場規模（百万米ドル）予測、2023年～2033年

表45：ラテンアメリカ市場規模（百万米ドル）分析、国別、2018年～2022年

表46：ラテンアメリカ市場規模（百万米ドル）予測、国別、2023年～2033年

表47：中東・アフリカ市場規模（百万米ドル）分析、用途別、2018年～2022年

表48：中東・アフリカ市場規模（百万米ドル）予測、用途別、2023年～2033年

表49：中東・アフリカ市場規模（百万米ドル）分析、画像診断モダリティ別、2018年～2022年

表50：中東・アフリカ市場規模（百万米ドル）予測、画像診断モダリティ別、2023年～2033年

表51：中東・アフリカ市場規模（百万米ドル）表52：MEA市場規模（百万米ドル）、国別、2018～2022年

表53：米国市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表54：カナダ市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表55：ブラジル市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表56：メキシコ市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表57：アルゼンチン市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表58：ドイツ市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表59：フランス市場規模（百万米ドル）、2023～2033年

表60：イタリア市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表61：スペイン市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表62：英国市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表63：ベネルクス市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表64：ロシア市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表65：中国市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表66：日本市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表67：韓国市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表68：インド市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表69：タイ市場規模（百万米ドル）表70：インドネシア市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表71：マレーシア市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表72：オーストラリア・ニュージーランド市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表73：GCC諸国市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表74：エジプト市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表75：南アフリカ市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

表76：トルコ市場規模（百万米ドル）、2023年～2033年

※参考情報 コンピュータ支援検出（CAD）は、医療画像の解析や診断を支援するための技術であり、特に放射線医学や病理学などの分野で活用されています。CADは、医療従事者が見逃す可能性のある異常を特定するためのツールとして機能し、診断の精度向上や作業効率の改善に寄与しています。具体的には、X線、CT、MRI、超音波などさまざまな医療画像を使用して、病変や異常を検出することができます。 CADの主な種類には、画像ベースのCADと、データベース（DB）を用いたCADがあります。画像ベースのCADは、実際の医療画像データを解析して異常を検出します。この場合、画像処理技術や機械学習アルゴリズムが用いられることが一般的です。データベースを用いたCADは、既知の病変パターンと比較しながら異常を検出する方法です。これにより、過去の症例データと照らし合わせて正確な判断が可能になります。 CADの用途は多岐にわたります。例えば、乳がんの検診では、マンモグラフィー画像を用いて腫瘍や微小石灰化の検出が行われます。これにより、早期発見が促進され、治療の可能性が高まります。また、肺がんのスクリーニングではCT画像を用いて、結節の存在確認やその悪性度を評価します。他にも、MRIや超音波を用いた心疾患や肝疾患の検出など、様々な病気に対する応用が進んでいます。 CADを支える関連技術には、画像処理技術や機械学習、深層学習（ディープラーニング）があります。画像処理技術では、画像の前処理やフィルタリングを行い、異常部分を強調することが重要です。機械学習や深層学習は、大量の医療画像データを基にモデルを学習させ、未知のデータに対しても高精度で異常を検出する能力を向上させます。特に深層学習では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が広く使われており、高次元の画像データの特徴を自動的に抽出することができるため、CADの発展に寄与しています。 これまでのCADの技術は、医療従事者の判断を補完するためのものでしたが、近年ではAIとCADの融合により、より自律的な判断が可能になる方向に進んでいます。AIが医療画像を直接解析し、異常を自動的に検出することができるため、診断の迅速化や効率化が期待されています。さらに、AIは膨大なデータから学習することで、個々の患者に対してもより適切なアプローチを提供する可能性があります。 CADの導入には、医療現場での利点と課題があります。一つの利点は、診断の精度が向上することで、早期発見や早期治療が可能になる点です。また、医療従事者の負担軽減にもつながります。一方で、信用性や正確性に関する懸念も存在し、CADが誤った結果を示した場合、医療従事者が判断を誤ってしまうリスクがあります。そのため、CADを使用する際には、常に医療従事者の確認が求められます。 また、CADシステムの導入には多くのデータが必要であり、そのデータの収集や整理にも手間がかかります。プライバシーやデータセキュリティの観点からも慎重な対応が求められます。今後、CAD技術がさらに進化することで、医療現場での活用が進み、より多くの患者に恩恵をもたらすことが期待されています。 以上のように、コンピュータ支援検出（CAD）は医療画像の分析において重要な役割を果たしており、その機能や応用範囲は今後も広がっていくことでしょう。新しい技術やアプローチが日々登場する中で、CADは医療従事者との連携を深めながら、患者に対してより良い診療を提供するための道具としての地位を強化していくことが期待されています。