カテゴリー： 世界, 医療/バイオ, Inkwood Research

世界の疫学における人工知能（AI）市場（2024年～2032年）

【英語タイトル】GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN EPIDEMIOLOGY MARKET FORECAST 2024-2032

Inkwood Researchが出版した調査資料（INK24JUN003）・商品コード：INK24JUN003
・発行会社（調査会社）：Inkwood Research
・発行日：2024年4月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数：299
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：医療
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❖ レポートの概要 ❖

主な調査結果疫学における世界の人工知能（AI）市場は、2024年から2032年の予測期間でCAGR 27.33%を生み出すと予測されています。市場の成長を促進する主な要因としては、疾病発生の早期発見と監視、疾病傾向を予測するための予測モデリングのニーズの高まり、疫学研究のためのデータ利用可能性などが挙げられます。

市場の洞察
疫学における人工知能（AI）の世界市場の成長を促進する上で、疾病発生の早期発見と監視が極めて重要な役割を果たします。膨大なデータセットにAIを搭載したアルゴリズムを活用することで、公衆衛生当局は新たな脅威を迅速に特定し、感染症の蔓延を緩和するためのタイムリーな介入を可能にします。このプロアクティブなアプローチは、人命を救うだけでなく、広範なアウトブレイクの治療に関連する医療費も削減します。
さらに、疫学におけるAIの採用は、疾病監視システムの効率と精度を高め、集団の健康動向をリアルタイムで監視することを可能にします。この機能により、医療関係者は潜在的なアウトブレイクを予測し、リソースを効果的に配分し、的を絞った介入を実施することが可能になり、公衆衛生と経済に対する伝染病の影響を最小限に抑えることができます。
疫学研究や公衆衛生インフラへのAI技術の統合が進むことで、政府、研究機関、業界関係者の連携が促進されます。このようなパートナーシップは、AIアルゴリズムとデータ分析におけるイノベーションを促進し、疾病の検出、予測、対応のためのより洗練されたツールの開発につながります。その結果、疫学におけるAIソリューションの需要は急増を続け、ステークホルダーが公衆衛生を守る上で早期発見とサーベイランスが重要な役割を果たすことを認識するにつれて、世界市場の成長を促進しています。

地域別洞察
疫学における人工知能（AI）の世界市場成長調査は、欧州、アジア太平洋、北米、その他の地域の地理的調査をまとめています。北米は予測期間中、世界市場の主要地域となり、2024年にはxx%の収益シェアを記録します。
北米は、電子カルテ（EHR）や強力なデータシステムなどの高度なツールを備えた洗練された医療インフラを誇り、AIソリューションのシームレスな統合と利用が可能です。政府説明責任局（GAO）と米国医学アカデミー（NAM）は、ヘルスケアにおけるAI/MLアプリケーションを調査し、その影響を評価し、その利用を最適化するための重要な戦略を特定するイニシアチブで協力しています。この取り組みは、北米の疫学におけるAI市場の進展を大幅に加速させます。

競合の洞察
疫学におけるAIの競争環境では、各社が高度なアルゴリズムとデータ分析を活用して革新的なソリューションを提供し、疾病の監視と予測を強化しようと競い合っています。主要企業は、膨大なヘルスケアデータを効率的に分析し、公衆衛生機関や医療提供者に実用的な洞察を提供できる堅牢なAIモデルの開発に注力しています。
さらに、研究機関や政府機関とのパートナーシップは、急速に進化するこの市場で優位に立つために不可欠です。さらに、世界市場のトップ企業としては、Epic Systems Corporation、Microsoft Corporation、Meditechなどが挙げられます。

本レポートの内容
– 市場全体に関する主な調査結果
– 市場ダイナミクスの戦略的内訳（促進要因、阻害要因、機会、課題）
– 全セグメント、サブセグメント、地域の3年間の過去データとともに、最低9年間の市場予測
– 市場セグメンテーション：主要セグメントの徹底的な評価と市場予測
– 地域別分析： 言及された地域および国レベルのセグメントを市場シェアとともに評価
– 主要分析 ポーターのファイブフォース分析、ベンダーランドスケープ、オポチュニティマトリックス、主要購買基準など。
– 競争環境：要因、市場シェアなどに基づく主要企業の理論的説明。
– 企業プロファイリング： 詳細な会社概要、提供する製品/サービス、SCOT分析、最近の戦略的動向など

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❖ レポートの目次 ❖

目次
1. 調査範囲と方法
1.1. 調査目的
1.2. 調査方法
1.3. 前提条件・制限事項
2. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場規模・推定
2.2. 市場概要
2.3. 調査範囲
2.4. 危機シナリオ分析
疫学における人工知能（AI）市場へのCovid-19の影響
2.5. 主な市場調査結果
2.5.1. 健康感染予測と予測のためのAIにおける官民パートナーシップ
2.5.2. 個別化医療におけるAIの応用の高まり
2.5.3. クラウドベースのプラットフォーム上での感染予測・予測における人気の高まり
3. 市場動向
3.1. 主な促進要因
3.1.1. 疾病発生の早期発見と監視
3.1.2. 疾患傾向を予測するための予測モデリング
3.1.3. 疫学研究のためのデータ利用可能性
3.2. 主な阻害要因
3.2.1. センシティブな患者データに関するプライバシーと倫理的懸念
3.2.2. データの質と利用可能性に関する課題
4. 主な分析
4.1. 主な市場動向
4.1.1. 機械学習とデータ分析の進歩
4.1.2. 遠隔医療と遠隔モニタリングの拡大
4.1.3. 公衆衛生システムにおけるAIの統合
4.2. ポーターのファイブフォース分析
4.2.1. 買い手の力
4.2.2. 供給者の力
4.2.3. 代替品
4.2.4. 新規参入者
4.2.5. 業界のライバル関係
4.3. 成長見通しマッピング
4.4. 市場成熟度分析
4.5. 市場集中度分析
5. 展開別市場
5.1. オンプレミス
5.1.1. 市場予測図
5.1.2. セグメント分析
ウェブベース
5.2.1. 市場予測図
5.2.2. セグメント分析
5.3. クラウド型
5.3.1. 市場予測図
5.3.2. セグメント分析
6. アプリケーション別市場
6.1. 感染予測・予測
6.1.1. 市場予測図
6.1.2. セグメント分析
6.2. 疾患・症候群サーベイランス
6.2.1. 市場予測図
6.2.2. セグメント分析
6.3.集団の健康と発生率／有病率のモニタリング
6.3.1. 市場予測図
6.3.2. セグメント分析
7. エンドユース別市場
7.1. 政府・州機関
7.1.1. 市場予測図
7.1.2. セグメント分析
7.2. 研究所
7.2.1. 市場予測図
7.2.2. セグメント分析
7.3. 製薬・バイオテクノロジー企業
7.3.1. 市場予測図
7.3.2. セグメント分析
7.4. ヘルスケアプロバイダー
7.4.1. 市場予測図
7.4.2. セグメント分析
8. 地理的分析
8.1. 北米
8.1.1. 市場規模と予測
8.1.2. 疫学における北米の人工知能（AI）市場促進要因
8.1.3. 疫学における北米の人工知能（AI）市場の課題
8.1.4. 疫学分野における北米の人工知能（AI）市場の主要企業
8.1.5. 国別分析
8.1.5.1. 米国
8.1.5.1.1.米国の疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.1.5.2. カナダ
8.1.5.2.1. カナダ 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.2.ヨーロッパ
8.2.1. 市場規模と予測
8.2.2. 欧州の疫学における人工知能（AI）市場促進要因
8.2.3. 欧州の疫学における人工知能（AI）市場の課題
8.2.4. 欧州の疫学分野における人工知能（AI）市場の主要企業
8.2.5. 国別分析
8.2.5.1. イギリス
8.2.5.1.1. イギリス 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.2.5.2. ドイツ
8.2.5.2.1. ドイツ 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.2.5.3. フランス
8.2.5.3.1. フランス 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
イタリア
8.2.5.4.1. イタリア 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
スペイン
8.2.5.5.1. スペイン 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.2.5.6. その他のヨーロッパ
8.2.5.6.1. その他のヨーロッパの疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.3. アジア太平洋地域
8.3.1. 市場規模と予測
8.3.2. アジア太平洋地域の疫学における人工知能（AI）市場の促進要因
8.3.3. アジア太平洋地域の疫学における人工知能（AI）市場の課題
8.3.4. アジア太平洋地域の疫学分野における人工知能（AI）市場の主要企業
8.3.5. 国別分析
8.3.5.1. 中国
8.3.5.1.1.中国の疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
日本
8.3.5.2.1.日本の疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.3.5.3 インド
8.3.5.3.1. インド 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.3.5.4. 韓国
8.3.5.4.1. 韓国 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.3.5.5. オーストラリア＆ニュージーランド
8.3.5.5.1. オーストラリア＆ニュージーランド 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.3.5.6. その他のアジア太平洋地域
8.3.5.6.1. その他のアジア太平洋地域の疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
8.4. その他の地域
8.4.1. 市場規模と予測
8.4.2. その他の地域の疫学における人工知能（AI）市場促進要因
8.4.3. その他の地域の疫学における人工知能（AI）市場の課題
8.4.4.その他の地域の疫学における人工知能（AI）市場における主要企業
8.4.5. 地域別分析
8.4.5.1. ラテンアメリカ
8.4.5.1.1. 疫学におけるラテンアメリカの人工知能（AI）市場規模＆機会
8.4.5.2. 中東・アフリカ
8.4.5.2.1. 中東・アフリカ 疫学における人工知能（AI）市場規模＆機会
9. 競争環境
9.1. 主要な戦略的展開
9.1.1. M&A
9.1.2. 製品の上市と開発
9.1.3. パートナーシップと契約
9.1.4. 事業拡大・売却
9.2. 会社プロファイル
1. ALPHABET INC
2. BAYER HEALTHCARE
3. CARDIOLYSE
4. CERNER CORPORATION
5. COGNIZANT
6. ECLINICAL WORKS INC
7. EPIC SYSTEMS CORPORATION
8. INTEL CORPORATION
9. KOMODO HEALTH
10. MEDITECH
11. MICROSOFT CORPORATION
12. PREDIXION HEALTHCARE (JVION LLC)
13. SAS INSTITUTE
14. SIEMENS HEALTHINEERS

表一覧
表1： 疫学における人工知能（AI）市場スナップショット
表2：疫学における人工知能（AI）の世界市場、展開別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表3：疫学における人工知能（AI）の世界市場、展開別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表4： オンプレミスの世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表5： オンプレミスの世界市場、地域別、予測年数、2024-2032年（単位：百万ドル）
表6： ウェブベースの世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表7： ウェブベースの世界市場、地域別、予測年数、2024-2032年（単位：百万ドル）
表8： クラウドベースの世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表9： クラウドベースの世界市場、地域別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表10： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、用途別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表11： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、用途別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表12： 世界の感染予測・予測市場、地域別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表13：世界の感染症予測・予測市場、地域別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表14：疾病＆症候群サーベイランスの世界市場、地域別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表15：疾病・症候群サーベイランスの世界市場、地域別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表16：人口健康・発生率/有病率モニタリングの世界市場、地域別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表17：人口の健康状態および発生率/有病率のモニタリングの世界市場、地域別、予測年度、2024年～2032年（単位：百万ドル）
表18：疫学における人工知能（AI）の世界市場、エンドユース別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表19：疫学における人工知能（AI）の世界市場、エンドユース別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表20：政府・国家機関の世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表21：政府・州政府機関の世界市場、地域別、予測年度、2024-2032年 (単位:百万ドル)
表22：研究所市場の世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表23：研究所の世界市場、地域別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表24：製薬＆バイオテクノロジー企業の世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表25：製薬＆バイオテクノロジー企業の世界市場、地域別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表26：医療提供者の世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表27：医療プロバイダーの世界市場、地域別、予測年度、2024年～2032年（単位：百万ドル）
表28：疫学における人工知能（AI）の世界市場、地域別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表29：疫学における人工知能（AI）の世界市場、地域別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表30：疫学における北米の人工知能（AI）市場、国別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表31：疫学における北米の人工知能（AI）市場、国別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表32：疫学における北米の人工知能（AI）市場で事業を展開する主要企業
表33：欧州の疫学における人工知能（AI）市場：国別、過去数年間、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表34：疫学における欧州の人工知能（AI）市場、国別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表35：疫学における欧州の人工知能（AI）市場で事業を展開する主要企業
表36：疫学におけるアジア太平洋地域の人工知能（AI）市場、国別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表37：疫学におけるアジア太平洋地域の人工知能（AI）市場、国別、予測年度、2024-2032年（単位：百万ドル）
表38：疫学におけるアジア太平洋地域の人工知能（AI）市場で事業を展開する主要企業
表39：疫学におけるその他の世界の人工知能（AI）市場、地域別、過去年度、2018年～2022年（単位：百万ドル）
表40：疫学におけるその他の世界の人工知能（AI）市場、地域別、予測年数、2024年～2032年（単位：百万ドル）
表41：疫学におけるその他の世界の人工知能（AI）市場で事業を展開する主要企業
表42：M&A一覧
表43：製品発表＆開発リスト
表44：パートナーシップ＆契約一覧
表45：事業拡大・売却リスト

図一覧
図1：主な市場動向
図2：ポーターのファイブフォース分析
図3: 成長見通しマッピング
図4：市場成熟度分析 市場成熟度分析
図5： 市場集中度分析
図6： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、成長の可能性、展開別、2023年
図7： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、オンプレミス別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図8： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、ウェブベース別、2024-2032年（単位：百万ドル）
図9： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、クラウドベース別、2024-2032年（単位：百万ドル）
図10： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、成長性、用途別、2023年
図11： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、感染予測・予測別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図12： 疫学における人工知能（AI）の世界市場、疾患・症候群サーベイランス別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図13：疫学における人工知能(AI)の世界市場：集団の健康状態と発生率/有病率の監視別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図14：疫学における人工知能（AI）の世界市場、成長可能性（エンドユース別）、2023年
図15：疫学における人工知能（AI）の世界市場、政府・州機関別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図16：疫学における人工知能（AI）の世界市場：研究所別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図17：疫学における人工知能（AI）の世界市場：製薬・バイオテクノロジー企業別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図18：疫学における人工知能（AI）の世界市場：医療提供者別、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図19：疫学における北米の人工知能（AI）市場、国別展望、2023年・2032年（単位：百万ドル）
図20：米国の疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図21：カナダの疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図22：欧州の疫学における人工知能（AI）市場、国別展望、2023年・2032年（単位：百万ドル）
図23：イギリスの疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図24：ドイツの疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図25：フランスの疫学における人工知能（AI）市場、2024～2032年（単位：百万ドル）
図26：イタリアの疫学における人工知能（AI）市場、2024～2032年（単位：百万ドル）
図27：スペインの疫学における人工知能（AI）市場、2024～2032年（単位：百万ドル）
図28：その他のヨーロッパの疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図29：疫学におけるアジア太平洋地域の人工知能（AI）市場、国別展望、2023年および2032年（単位：百万ドル）
図30：中国の疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図31：日本の疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図32：インドの疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図33：韓国の疫学における人工知能（AI）市場、2024～2032年（単位：百万ドル）
図34：オーストラリア＆ニュージーランド疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図35：その他のアジア太平洋地域の疫学における人工知能（AI）市場、2024-2032年（単位：百万ドル）
図36：疫学におけるその他の地域の人工知能（AI）市場、地域別展望、2023年および2032年（単位：百万ドル）
図37：ラテンアメリカの疫学における人工知能（AI）市場、2024年～2032年（単位：百万ドル）
図 38：中東・アフリカ 疫学における人工知能（AI）市場、2024 年～2032 年（単位：百万ドル）
※参考情報

人工知能（AI）は、データの解析や予測を行うための技術であり、近年の疫学研究においてその重要性が増しています。AIは、特に大量のデータを扱う際に、その計算能力と学習能力を活かして、複雑なパターンを見出すことができます。疫学では、感染症の拡大、リスク因子の特定、健康状態のモニタリングなど、多岐にわたる問題に対して使われています。

AIにはいくつかの種類があり、特に機械学習、深層学習、自然言語処理が重要です。機械学習は、データからパターンや法則を学び、新たなデータに基づいて予測する手法です。深層学習は、神経ネットワークを使用してより複雑なデータ構造を学習するもので、画像や音声データの処理に強みを持っています。自然言語処理は、テキストデータを解析し、意味を理解する技術であり、疫学においては文献の自動レビューや患者記録の解析に役立ちます。

疫学におけるAIの用途は多岐にわたり、特に感染症の予測やトレンド分析に役立っています。例えば、COVID-19のパンデミックに際しては、AIを用いたデータ分析が感染拡大のモデル化やリスク評価に利用されました。また、AIはシミュレーションや予測モデルを用いて、特定の地域や人口における感染の広がりを評価するのにも役立っています。

さらに、AIは医療データの解析にも用いられています。電子カルテや診療記録に蓄積されたデータを解析することで、疾患のリスク因子や予防策を特定することが可能です。このような情報は、公衆衛生の政策形成や介入策の決定において極めて重要です。

AIの関連技術としては、ビッグデータ解析やクラウドコンピューティング、ロボティクスがあります。ビッグデータ解析は、膨大な量のデータを迅速に処理するための技術であり、疫学におけるデータ収集や解析に欠かせません。クラウドコンピューティングは、データを遠隔地で保存し、必要なときにアクセスできる技術で、研究者や医療機関が効率的にデータを共有することを可能にします。ロボティクスは、データ収集の自動化や手作業の負担を軽減するために使われ、流行病の監視や制御に貢献しています。

AIを疫学に導入する際の課題としては、データの質やプライバシーの問題が挙げられます。AIは大量のデータを必要としますが、そのデータが不完全であったり、バイアスがかかっていると、予測や分析の信頼性が損なわれる可能性があります。また、個人情報保護の観点から、患者データの取り扱いには慎重を要します。

今後、AIと疫学の融合はますます進展することが予想されます。新たな技術や手法の開発により、より高精度の予測や迅速な意思決定が可能になるでしょう。これにより、公衆衛生の向上や感染症対策の効果を高めることが期待されます。私たちの健康を守るために、AIの進化とそれを活用した研究が重要な役割を果たすことは間違いありません。


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