世界のAI駆動型バーチャルナーシングアシスタント市場規模、シェア、トレンド分析レポート
Market Size in USD Billion
CAGR :
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931.10 Million
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2,731.52 Million
2024
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AI駆動型仮想看護アシスタントの世界市場:テクノロジー別(自動音声認識(ASR)、音声合成(TTS)、テキストベースインターフェース、自然言語処理(NLP)、その他)、導入形態別(クラウドベース、オンプレミス、ハイブリッド)、アプリケーション別(症状確認と仮想トリアージ、予約スケジュールとリマインダー、投薬管理、医療情報検索、患者エンゲージメントと教育、臨床意思決定支援、管理支援とリモートモニタリング)、エンドユーザー別(病院と診療所、患者、医療保険者、製薬会社とライフサイエンス企業、その他) - 2032年までの業界動向と予測
AI駆動型バーチャル看護アシスタント市場規模
- 世界のAI駆動型仮想看護アシスタント市場規模は2024年に9億3,110万米ドルと評価され、予測期間中に14.40%のCAGRで成長し、2032年までに27億3,152万米ドル に達すると予想されています 。
- 市場の成長は、人工知能と自然言語処理技術の急速な進歩に支えられた、効率的で24時間体制の患者エンゲージメントおよびモニタリングソリューションに対する需要の増加によって主に推進されています。
- さらに、医療システムへの負担の増大、熟練した専門家の不足、慢性疾患患者の増加により、医療提供者はトリアージ、服薬リマインダー、事務サポートのためにバーチャルアシスタントを導入せざるを得なくなっています。これらの要因が重なり、AIを活用した看護ツールの導入が加速し、業界の成長を大きく後押ししています。
AI駆動型バーチャル看護アシスタント市場分析
- 音声またはテキストベースのインターフェースを通じて患者をサポートするために人工知能を活用するAI駆動型仮想看護アシスタントは、24時間365日利用可能、拡張性、そして多様な医療環境における臨床および管理業務の両方を合理化する能力により、現代の医療提供に不可欠なツールになりつつあります。
- バーチャル看護助手に対する需要の急増は、主に世界的な医療専門家の不足、慢性疾患の増加、そして病院の環境を超えた継続的な患者の関与とモニタリングの必要性の高まりによって促進されている。
- 北米は、高度な医療インフラ、強力なAI導入、そしてテクノロジー主導の医療スタートアップ企業の集中に支えられ、2024年にはAI主導のバーチャル看護アシスタント市場で39.5%という最大の収益シェアを獲得し、市場を席巻しました。特に米国では、電子健康記録(EHR)、遠隔医療プラットフォーム、スマートスピーカーとの統合により、導入が広範に進んでいます。
- アジア太平洋地域は、急速なデジタル変革、モバイルプラットフォームを通じたヘルスケアへのアクセスの増加、AI主導の健康イノベーションへの投資拡大により、予測期間中にAI主導のバーチャル看護アシスタント市場で最も急速に成長する地域になると予想されています。
- 音声合成(TTS)セグメントは、特に視覚障害者や高齢者のユーザーにとって、患者とのやり取りやアクセシビリティを向上させる自然なリアルタイムの音声応答を提供する能力により、2024年に54.5%の市場シェアでAI駆動型仮想看護アシスタント市場を支配しました。
レポートの範囲とAI駆動型仮想看護アシスタント市場のセグメンテーション
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属性 |
AI駆動型バーチャル看護アシスタントの主要市場インサイト |
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対象セグメント |
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対象国 |
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東およびアフリカ
南アメリカ
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主要な市場プレーヤー |
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市場機会 |
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付加価値データ情報セット |
データブリッジマーケットリサーチがまとめた市場レポートには、市場価値、成長率、セグメンテーション、地理的範囲、主要プレーヤーなどの市場シナリオに関する洞察に加えて、専門家による詳細な分析、価格設定分析、ブランドシェア分析、消費者調査、人口統計分析、サプライチェーン分析、バリューチェーン分析、原材料/消耗品の概要、ベンダー選択基準、PESTLE分析、ポーター分析、規制の枠組みも含まれています。 |
AI駆動型バーチャル看護アシスタント市場動向
「AIと音声対応インターフェースによる患者エンゲージメントの強化」
- AIを活用したバーチャル看護アシスタント市場において、世界的な重要かつ加速するトレンドとして、高度な人工知能(AI)と音声対応技術の統合が挙げられます。これにより、よりパーソナライズされ、アクセスしやすい患者ケアの提供が可能になります。これらのアシスタントは、自然な音声インターフェースを介してコミュニケーションをとるように設計されることが増えており、特に高齢者や視覚障害のあるユーザーにとって、患者の快適性とエンゲージメントを向上させています。
- 例えば、Senselyのバーチャルナース「Molly」は、音声認識とアバターベースのインタラクションを活用して症状をトリアージし、患者のフォローアップケアを指導します。同様に、AmazonのAlexa対応ヘルスケアスキルは、音声コマンドで服薬リマインダーや健康に関するヒントを提供し、ユーザーがデジタルヘルスツールと関わる方法を変革しています。
- AIの統合により、バーチャルナーシングアシスタントは患者とのやり取りから継続的に学習し、コミュニケーションスタイルを適応させ、状況に応じたサポートを提供できるようになります。例えば、一部のプラットフォームでは、症状のパターンを分析して適切なタイミングでフォローアップを推奨したり、必要に応じて人間の医療従事者にケアをエスカレーションしたりすることができます。このインテリジェントな応答性により、AI駆動型アシスタントは慢性疾患の管理や予防ケアにおいて貴重なツールとなります。
- 電子医療記録(EHR)、遠隔医療プラットフォーム、モバイルアプリケーションとのシームレスな統合により、バーチャルナーシングアシスタントは患者データを一元管理し、管理ワークフローを自動化し、医療提供者間のケア調整をサポートします。これにより、医療提供が効率化され、スタッフの負担が軽減されます。
- よりインテリジェントで直感的、そしてコネクテッドなケア提供システムへのトレンドは、患者サポートと医療効率に対する期待を変革しつつあります。その結果、Nuance(マイクロソフト傘下)、Infermedica、Babylonといった企業は、多言語サポート、リアルタイムの症状評価、音声ガイドによるケアナビゲーションなどの機能を備えたAI搭載看護ツールを開発しています。
- 自然なインタラクション機能を備えたAI駆動型仮想看護アシスタントの需要は、病院、在宅ケア施設、保険プラットフォーム全体で急速に高まっており、関係者はパーソナライズされ、アクセスしやすく、継続的なケアの提供のためのスケーラブルなソリューションを優先しています。
AI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の動向
ドライバ
「医療従事者不足と慢性疾患の負担の中で高まる需要」
- 世界的な医療従事者不足の深刻化、慢性疾患の増加、高齢化が相まって、AIを活用したバーチャル看護助手への需要が高まっています。これらのデジタルツールは、拡張性の高い24時間365日体制のサポートを提供し、ケアの提供と患者のモニタリングにおけるギャップを埋めるのに役立ちます。
- 例えば、2024年2月には、マイクロソフトとEpic Systemsが連携を拡大し、臨床ワークフローに生成AIを統合しました。これは、病院における自動化サポートシステムへの業界の動向を浮き彫りにするものです。このようなパートナーシップは、ケア現場全体でバーチャルナーシングアシスタントの導入を加速させています。
- 医療システムが医療従事者の負担を軽減し、病院外での患者エンゲージメントを維持するための効率的な方法を模索する中、バーチャルナーシングアシスタントは、予約リマインダー、症状のトリアージ、退院後ガイダンスなどの機能を提供します。これらのツールは、ケアの継続性を高め、不要な通院を減らし、患者の転帰を改善します。
- さらに、遠隔医療やリモートケアモデルの利用増加により、バーチャルアシスタントはデジタルヘルス戦略の不可欠な要素となり、臨床監督を維持しながら、費用対効果の高い方法で在宅ケアを拡張できるようになっています。患者ポータルやモバイルアプリと連携できるバーチャルアシスタントの機能は、消費者主導のヘルスケア体験への幅広い取り組みと合致しています。
抑制/挑戦
「データプライバシーの懸念と規制コンプライアンスの複雑さ」
- データプライバシー、セキュリティ、そして規制遵守に関する懸念は、AI駆動型バーチャルナーシングアシスタントの普及にとって大きな課題となっています。これらのプラットフォームは機密性の高い健康情報を収集するため、サイバー脅威の標的となる可能性があり、HIPAA(医療保険の携行性と責任に関する法律)やGDPR(一般データ保護規則)の遵守に関する懸念も生じています。
- 例えば、医療データに関する重大な侵害により、医療提供者はクラウドやモバイルシステムを介して患者情報を処理および保存するAIツールの導入に慎重になっている。
- エンドツーエンドの暗号化、堅牢なアクセス制御、透明性のあるデータ運用、そして規制への適合を通してこれらの懸念に対処することは、ステークホルダーの信頼を築く上で不可欠です。SenselyやBabylonなどの企業は、ヘルスケアの顧客やユーザーに安心感を与えるために、セキュリティプロトコルとデータガバナンスのフレームワークを重視しています。
- さらに、世界的な医療規制の複雑さと変動性により、特にAIシステムを現地の臨床プロトコルや言語標準に合わせる必要がある場合、地域をまたいだ導入が遅れる可能性がある。
- 自然言語処理や多言語サポートなどの高度な機能の開発コストが高いため、リソースが限られた環境での導入が制限される可能性もあります。
- これらのハードルを克服するには、規制の明確化、安全なAIインフラへの投資、そしてバーチャルアシスタントの安全性と有用性に関するユーザー教育が必要となる。
AI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の展望
市場は、テクノロジー、展開、アプリケーション、エンドユーザーに基づいてセグメント化されています。
- テクノロジー別
AI駆動型バーチャルナーシングアシスタント市場は、技術に基づいて、自動音声認識(ASR)、音声合成(TTS)、テキストベースインターフェース、自然言語処理(NLP)、その他に分類されます。音声合成(TTS)セグメントは、2024年には54.5%という最大の収益シェアで市場を席巻しました。これは、特に高齢者や視覚障害のある患者にとって、ユーザーエンゲージメントとアクセシビリティを向上させる、自然でリアルタイムな音声応答を提供する能力によるものです。TTSはバーチャルアシスタントの会話機能を強化し、臨床環境と在宅ケア環境の両方において、よりインタラクティブで患者に優しいものになります。
自動音声認識(ASR)分野は、患者の入力を正確に解釈し、会話形式で応答できる音声対応システムへの需要の高まりを背景に、2025年から2032年にかけて最も急速な成長が見込まれています。ASRは、デジタルトリアージ、症状確認、健康診断の効率を高め、様々な医療現場でハンズフリーのインタラクションをサポートします。
- 展開別
導入形態に基づいて、市場はクラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドの3つに分類されます。クラウドベースセグメントは2024年に最大の市場収益シェアを獲得し、市場全体の85%以上を占めました。この優位性は、クラウドプラットフォームが提供する費用対効果、拡張性、そして統合の容易さによって支えられており、医療提供者は多額のITインフラ投資をすることなく、AI駆動型アシスタントを迅速に導入できます。クラウドソリューションは、リアルタイムのデータ更新と患者記録への一元的なアクセスもサポートします。
オンプレミスセグメントは、2025年から2032年にかけて最も高いCAGRを記録すると予想されており、特に政府系病院や専門クリニックなど、データセキュリティと規制遵守が極めて重要な環境において顕著です。オンプレミス導入により、医療機関は患者データを完全に管理することができ、これはデータ保護法が厳格な地域では優先事項となっています。
- アプリケーション別
アプリケーション別に見ると、市場は症状確認とバーチャルトリアージ、予約スケジュールとリマインダー、投薬管理、医療情報検索、患者エンゲージメントと教育、臨床意思決定支援、事務支援、遠隔モニタリングに分類されます。AI駆動型アシスタントが患者と医療提供者に迅速かつ正確でアクセスしやすい医療情報を提供するためにますます利用されているため、医療情報検索セグメントは2024年に30%以上の収益シェアで市場を席巻しました。この機能は、事務負担を軽減し、一貫した医療コミュニケーションを確保する上で非常に重要です。
症状確認とバーチャルトリアージ分野は、24時間365日対応の自己診断ツールと早期診断サポートの需要の高まりに牽引され、2025年から2032年にかけて最も高いCAGRを達成すると予想されています。これらのAIツールにより、患者は症状を報告し、トリアージガイダンスを受け、適切なケアパスウェイに誘導されるようになり、不要な救急外来受診を減らし、遠隔医療の拡大を後押しします。
- エンドユーザー別
エンドユーザーに基づいて、市場は病院・診療所、患者、医療保険者(保険会社)、製薬・ライフサイエンス企業、その他に分類されます。医療保険者セグメントは2024年に最大の市場シェアを獲得しました。これは、保険会社がバーチャルナーシングアシスタントを活用し、会員とのコミュニケーションの効率化、請求問い合わせへの対応、予防ケアのリマインダーの提供に活用するケースが増えているためです。これらのツールは、コールセンターの作業負荷を軽減し、24時間体制のサポートを提供することで顧客満足度を向上させます。
患者セグメントは、在宅ケア、慢性疾患管理、服薬リマインダーのためのAIベースのパーソナルヘルスアシスタントの導入増加に牽引され、2025年から2032年にかけて最も急速な成長が見込まれています。健康意識の高まりとモバイルヘルスソリューションの利便性により、患者は日常の健康に関するやり取りにおいてバーチャルナーシングテクノロジーの重要な導入者になりつつあります。
AI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の地域分析
- 北米は、高度な医療インフラ、強力なAI導入、そしてテクノロジー主導の医療スタートアップ企業の集中に支えられ、2024年にはAI主導のバーチャル看護アシスタント市場で39.5%という最大の収益シェアを獲得し、市場を席巻しました。特に米国では、電子健康記録(EHR)、遠隔医療プラットフォーム、スマートスピーカーとの統合により、導入が広範に進んでいます。
- この地域の消費者と医療提供者は、24時間365日のサポート、パーソナライズされたケア、そして仮想看護アシスタントと電子健康記録(EHR)、遠隔医療プラットフォーム、モバイルヘルスアプリとのシームレスな統合を高く評価しています。
- この広範な導入は、テクノロジーに精通した人口、慢性疾患の負担の増加、効率的でスケーラブルな医療提供の需要の増加によってさらに支えられており、AI駆動型バーチャルアシスタントは臨床環境と在宅ケア環境の両方にとって重要なソリューションとして位置付けられています。
米国のAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場に関する洞察
米国のAIを活用したバーチャルナーシングアシスタント市場は、デジタルヘルス技術の早期導入、AIインフラへの積極的な投資、そして遠隔患者ケアソリューションへの需要の高まりに牽引され、2024年には北米最大の収益シェアとなる82%を獲得しました。医療提供者は、AIアシスタントを活用して事務作業の自動化、患者とのコミュニケーション強化、そして臨床負担の軽減を図っています。EHRシステムや遠隔医療プラットフォームとの統合、そして音声対応アシスタントの利用増加が、市場の成長に大きく貢献しています。
欧州におけるAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の洞察
欧州におけるAI活用型バーチャルナーシングアシスタント市場は、医療のデジタル化の進展と高齢化社会への対応ニーズを背景に、予測期間中に大幅なCAGRで拡大すると予測されています。政府主導のデジタルヘルスイニシアチブと厳格なデータ保護規制は、規制に準拠したAI活用ソリューションの開発を促進しています。この地域では、プライマリケア、慢性疾患管理、高齢者ケアの分野で導入が進んでおり、バーチャルアシスタントはモバイルヘルスプラットフォームや病院システムに統合され、サービス提供を強化しています。
英国のAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場に関する洞察
英国のAIを活用したバーチャル看護アシスタント市場は、国民保健サービス(NHS)によるデジタル変革への注力と、費用対効果の高い患者エンゲージメントツールへの需要の高まりを背景に、注目すべきCAGRで成長すると予想されています。医療従事者不足への懸念の高まりと、AIを活用したサービスに対する消費者の安心感の高まりにより、公的医療機関と民間医療機関の両方が、病院および在宅ケアの現場におけるトリアージ、スケジュール管理、患者教育にバーチャルアシスタントを導入する傾向にあります。
ドイツにおけるAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の洞察
ドイツのAIを活用したバーチャル看護アシスタント市場は、デジタルヘルス、規制改革、そして技術革新への強い関心に支えられ、高い年平均成長率(CAGR)で成長すると予想されています。ドイツの医療制度は、安全で拡張性に優れ、多言語対応の患者とのインタラクションを実現するAIツールへの投資を進めています。特に、厳格なデータプライバシー要件を満たしつつ、国の医療インフラと連携するアシスタントの需要は高く、ドイツはAIベースのケアテクノロジーにとって欧州における重要な市場となっています。
アジア太平洋地域のAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場に関する洞察
アジア太平洋地域のAI活用型バーチャルナーシングアシスタント市場は、医療需要の増加、スマートフォンの普及率、そしてデジタルヘルスに対する政府の支援を背景に、2025年から2032年にかけて26.2%という最も高い年平均成長率(CAGR)で成長すると見込まれています。中国、日本、インドなどの国々では、特に遠隔ケア、症状チェック、慢性疾患管理において、医療分野におけるAIの導入が急速に進んでいます。地域特有のイノベーション、多言語サポート、そして手頃な価格が、地域全体における市場アクセス拡大の重要な推進力となっています。
日本におけるAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の洞察
日本では、先進的な医療インフラ、ハイテクへの対応力、そして高齢化社会への緊急支援ニーズを背景に、AIを活用したバーチャル介護士市場が急速に成長しています。AI搭載の介護士は、病院、高齢者介護施設、在宅医療サービスなどで導入が進んでおり、音声によるインタラクションや医療IoTシステムとのシームレスな連携を提供しています。また、高齢者介護におけるAI活用の促進とデジタルヘルスソリューションへのアクセス向上を目指す政府の取り組みも、この市場を支えています。
インドにおけるAI駆動型バーチャル看護アシスタント市場の洞察
インドのAIを活用したバーチャルナーシングアシスタント市場は、2024年にアジア太平洋地域最大の市場収益シェアを占めました。これは、同国の膨大な医療ニーズ、スマートフォンの普及率上昇、そして医療アクセスへの関心の高まりを背景にしています。バーチャルアシスタントは、遠隔医療プラットフォーム、地方へのアウトリーチ、慢性疾患モニタリングといった分野での利用が増えています。コストに敏感なインド市場は、手頃な価格で多言語対応、そして拡張性に優れたAI活用ツールへの需要を高めており、都市部と医療サービスが行き届いていない地域の両方における医療提供を支援しています。
AI駆動型バーチャル看護アシスタントの市場シェア
AI 駆動型バーチャル看護アシスタント業界は、主に次のような定評のある企業によってリードされています。
- センスリー社(米国)
- インフェルメディカ(ポーランド)
- マイクロソフトコーポレーション(米国)
- ニュアンス・コミュニケーションズ社(米国)
- HealthTap, Inc.(米国)
- Amazon.com, Inc.(米国)
- Google LLC(米国)
- シラブルコーポレーション(米国)
- カタリアヘルス社(米国)
- ADA Health GmbH(ドイツ)
- Hyro Inc.(米国)
- フローレンス・ヘルスケア社(米国)
- ブイ・ヘルス社(米国)
- ウェルヘルス社(米国)
- Binah.ai Ltd.(イスラエル)
- GYANT社(米国)
- Kヘルス社(米国)
- コモドヘルス社(米国)
- eVisit, Inc.(米国)
世界の AI 駆動型仮想看護アシスタント市場における最近の動向は何ですか?
- 2024年4月、マイクロソフトとEpic Systemsは連携を拡大し、生成AIを電子医療記録(EHR)ワークフローに統合することで、仮想アシスタントによる臨床文書作成と患者エンゲージメントの効率化を実現しました。この進歩は、医療システムにインテリジェントな自動化を組み込み、ケアの調整を強化し、医療従事者の作業負荷を軽減し、会話型AIテクノロジーを通じて患者とのインタラクションを改善するという、より広範な取り組みを反映しています。
- 2024年3月、アバターと音声対応のバーチャルヘルスアシスタントの大手開発企業であるSenselyは、Cigna Healthcareと提携し、多言語による患者サポートと症状のトリアージが可能なAI駆動型アシスタントのアップデート版を発表しました。この強化されたプラットフォームにより、保険者はパーソナライズされたスケーラブルなケアナビゲーションソリューションを提供できるようになり、医療保険エコシステム全体におけるアクセスと満足度の向上におけるAI駆動型ツールの重要性の高まりを浮き彫りにしています。
- 2024年3月、Babylon Healthは、一部の欧州市場でAIを活用した症状チェッカーのアップデートを展開し、診断精度の向上とリアルタイムのトリアージ推奨を提供しました。機械学習と自然言語処理を活用したこれらの改善は、プライマリケアにおける患者の行動を最適化し、不要な診療を減らし、デジタル診療を効率化することを目的としており、質の高い医療をより身近にするというBabylonの使命を推進しています。
- 2024年2月、AIヘルステック企業であるインファーメディカは、医療提供者と保険会社向けの仮想医療アシスタントプラットフォームの強化版である「メディカルガイダンスプラットフォーム2.0」をリリースしました。このアップデートでは、患者一人ひとりに合わせたガイダンス、症状分析、臨床意思決定支援の改善のためのAI駆動型ツールが導入され、医療システムが逼迫する中で、インテリジェントな仮想インターフェースへの依存度が高まっていることを示しています。
- 2024年1月、米国を拠点とする遠隔医療サービスプロバイダーであるHealthTapは、モバイルアプリ内でAI対応のバーチャルナースアシスタントを導入し、診察前のワークフローと患者の質疑応答を効率化しました。この機能は、会話型AIを用いて一般的な健康に関する問い合わせに対応し、予備的な健康データを収集することで、医師が事務作業に費やす時間を削減します。この開発は、AIアシスタントが消費者向け医療プラットフォームにますます統合され、サービス効率とユーザーエクスペリエンスを向上させていることを反映しています。
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調査方法
データ収集と基準年分析は、大規模なサンプル サイズのデータ収集モジュールを使用して行われます。この段階では、さまざまなソースと戦略を通じて市場情報または関連データを取得します。過去に取得したすべてのデータを事前に調査および計画することも含まれます。また、さまざまな情報ソース間で見られる情報の不一致の調査も含まれます。市場データは、市場統計モデルと一貫性モデルを使用して分析および推定されます。また、市場シェア分析と主要トレンド分析は、市場レポートの主要な成功要因です。詳細については、アナリストへの電話をリクエストするか、お問い合わせをドロップダウンしてください。
DBMR 調査チームが使用する主要な調査方法は、データ マイニング、データ変数が市場に与える影響の分析、および一次 (業界の専門家) 検証を含むデータ三角測量です。データ モデルには、ベンダー ポジショニング グリッド、市場タイムライン分析、市場概要とガイド、企業ポジショニング グリッド、特許分析、価格分析、企業市場シェア分析、測定基準、グローバルと地域、ベンダー シェア分析が含まれます。調査方法について詳しくは、お問い合わせフォームから当社の業界専門家にご相談ください。
カスタマイズ可能
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