医療画像市場における世界の人工知能
Market Size in USD Billion
CAGR :
%
USD
753.90 Billion
USD
8,466.35 Billion
2022
2030
| 2023 –2030 | |
| USD 753.90 Billion | |
| USD 8,466.35 Billion | |
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医療用画像市場における世界の人工知能、テクノロジー別(ディープラーニング、コンピュータービジョン、NLP、その他)、提供サービス別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、導入タイプ別(オンプレミス、クラウド)、アプリケーション別(X線、CT、MRI、超音波、分子イメージング)、臨床アプリケーション別(乳房、肺、神経学、心血管、肝臓、前立腺、結腸、筋骨格、その他)、エンドユーザー別(病院、診療所、研究機関、その他) - 2030年までの業界動向と予測。
医用画像市場における人工知能の分析と規模
様々な疾患が一般的になり、実施される診断手順の数も急増し、市場の需要が高まっています。市場の成長を促進するには、患者の能力向上とプロセスの改善、そして治療の改善が不可欠です。科学者たちはAIを活用し、放射線画像の特性にアクセスし、画像データ内の複雑なパターンを自動的に識別しています。これらの要因が市場の成長を後押ししています。
データブリッジ市場調査は、2022年に7億5,390万米ドルであった医用画像市場における人工知能は、2030年には84億6,635万米ドルに増加し、2023年から2030年の予測期間中に35.3%のCAGRで成長すると分析しています。データブリッジ市場調査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、患者の疫学、パイプライン分析、価格分析、規制の枠組みも含まれています。
医用画像市場における人工知能の範囲とセグメンテーション
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レポート指標 |
詳細 |
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予測期間 |
2023年から2030年 |
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基準年 |
2022 |
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過去の年 |
2021(2015~2020年にカスタマイズ可能) |
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数量単位 |
売上高(10億米ドル)、販売数量(個)、価格(米ドル) |
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対象セグメント |
テクノロジー(ディープラーニング、コンピューター ビジョン、NLP、その他)、提供内容(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、導入タイプ(オンプレミス、クラウド)、アプリケーション(X 線、CT、MRI、超音波、分子イメージング)、臨床アプリケーション(乳がん、肺がん、神経学、心血管、肝臓、前立腺、結腸、筋骨格、その他)、エンドユーザー(病院、診療所、研究機関、その他) |
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対象国 |
北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、ヨーロッパではその他のヨーロッパ、中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) ではその他のアジア太平洋地域、サウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてその他の中東およびアフリカ (MEA)、南米の一部としてブラジル、アルゼンチン、その他の南米 |
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対象となる市場プレーヤー |
BenevolentAI(英国)、OrCam(イスラエル)、BioXcel Therapeutics Inc(米国)、Aitia(米国)、Qventus(米国)、K Health(米国)、Prognos Health(米国)、Viz.ai, Inc(米国)、mPulse Mobile(米国)、Suki AI, Inc(米国)、ZealthLife technologies Pte. Ltd(シンガポール)、Owkin Inc.(米国)、Siemens Healthineers AG(ドイツ)、EchoNous, Inc(米国)、Enlitic, Inc(米国) |
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市場機会 |
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市場定義
医用画像診断は、人体の視覚補助装置の作成と臓器の機能のモニタリングを含む診断手順です。ヘルスケアと医用画像診断に人工知能(AI)が加わることで、外科医は画像撮影プロセスの実行とこれらの画像の診断を支援し、個々の患者に合わせた結論と個別化された治療を行うことができます
医療画像市場における人工知能の世界的動向
推進要因
- 放射線科におけるAIの導入拡大
画像の定量化および識別プロセスを実行するためのAIの導入拡大も、市場の成長を促進すると予想されています。例えば、GoogleのAIプラットフォームであるDeepmindは、Moorfields Eye Hospitalと提携し、光学CTスキャナーを使用して行われたすべての眼科スキャンを観察し、加齢黄斑変性の早期発見を確実にしました。さらに、3D MRIおよびCTスキャンの導入により、放射線科医はスキャンを分析し、分析時間を短縮し、有効性を迅速に高めることができます。したがって、この要因が市場の成長を後押ししています
- CTの需要増加
CTシステムは、市場の成長を牽引する主要な診断ツールの一つであり、多くの研究機関や病院で広く使用されています。ポイントオブケア(POC)CT装置の需要増加と、AI・ML技術や高度な可視化システムを搭載した高精度CTスキャナーの開発が市場の成長を牽引しています。この要因が市場の成長を後押ししています。
機会
- AI企業への投資増加
発展途上国は、主にAI投資の導入に注力しています。これは、企業が医用画像診断におけるAIの活用によって大きな経済的成長を遂げるのに役立ちます。例えば、中国は2030年までに人工知能のリーダーになると考えられています。企業がAI技術をより迅速に導入するためには、政府による多額の資金と投資が必要です。したがって、この要因が市場の成長を後押しします
- 製品承認の増加
市場の成長にプラスとなる製品承認が増加しています。例えば、FDAは2022年にPhilipsのAIベースソフトウェア「SmartSpeed」に510(k)承認を付与しました。これにより、同社は画期的な高速・高解像度のMR画像診断を提供できるようになります。その高い互換性により、インプラント患者(臨床プロトコルの97%)など、様々な疾患を持つほぼすべての患者に対し、より迅速かつ高品質なスキャンが可能になります。このため、この要因が市場の成長を後押ししています。
制約/課題
- 医用画像における人工知能のコスト増加
様々な疾患の診断に使用される医用画像サンプルやその他の機器における様々な人工知能技術の莫大なコストが、市場の成長を抑制しています。現在、医用画像分野における人工知能の研究開発はコストが高額であり、発展途上国や発展途上国のほとんどの病院や研究機関では対応が困難です。そのため、これらの要因が市場の成長を阻害しています。
この医用画像市場における人工知能(AI)に関する市場レポートは、最近の動向、貿易規制、輸出入分析、生産分析、バリューチェーンの最適化、市場シェア、国内および現地の市場プレーヤーの影響、新たな収益源の観点から見た機会分析、市場規制の変更、戦略的市場成長分析、市場規模、カテゴリー市場の成長、アプリケーションのニッチと優位性、製品承認、製品発売、地理的拡大、市場における技術革新など、詳細な情報を提供しています。医用画像市場におけるAI市場に関する詳細情報は、Data Bridge Market Researchまでアナリストブリーフをご請求ください。当社のチームが、市場成長を実現するための情報に基づいた意思決定をお手伝いいたします。
最近の進展
- 2021年、韓国のAI企業であるVUNO Inc.は、サムスン電子との戦略的提携を発表しました。この提携により、AI搭載のモバイルデジタルX線システム「VUNO Med-Chest X-ray」がGM85に搭載されます。この提携により、VUNOはAIアプリケーションの開発にさらに近づくことが期待されます
医療画像市場における人工知能の世界的展望
医用画像市場における人工知能(AI)は、技術、提供内容、導入形態、用途、臨床応用、エンドユーザーに基づいてセグメント化されています。これらのセグメントの成長は、業界における成長の少ないセグメントの分析に役立ち、ユーザーに貴重な市場概要と市場洞察を提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的意思決定を支援します。
テクノロジー
- ディープラーニング
- コンピュータービジョン
- NLP
- その他
提供
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス
導入タイプ
- オンプレミス
- クラウド
アプリケーション
- X線
- CT
- MRI
- 超音波
- 分子イメージング
臨床応用
- 乳がん
- 肺がん
- 神経学
- 心臓血管
- 肝臓、前立腺
- 結腸
- 筋骨格系
- その他
エンドユーザー
- 病院
- 診療所
- 研究機関
- その他
医用画像市場における人工知能の地域分析/洞察
医用画像処理市場における人工知能が分析され、上記の技術、提供内容、展開タイプ、アプリケーション、臨床アプリケーション、エンドユーザー別に市場規模の洞察と傾向が提供されます。
医用画像処理市場レポートで取り上げられている国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、ヨーロッパのその他の国々、中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) のその他のアジア太平洋地域、サウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてのその他の中東およびアフリカ (MEA)、南米の一部としてのブラジル、アルゼンチン、および南米のその他の国々です。
北米は、医療インフラの技術的進歩と可処分所得の増加により、医用画像市場における人工知能(AI)の分野で優位を占めています。さらに、この地域における市場プレーヤーの多さと政府規制が、市場成長の主な要因となっています。
アジア太平洋地域は、インドネシア、中国、インドにおける医療インフラの急速な発展により、大幅な成長が見込まれています。さらに、中国とインドを中心に人工知能(AI)を活用したスタートアップ企業が増加しており、AIの大きな可能性も市場の成長を後押ししています。
本レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の動向に影響を与える、各国の市場に影響を与える要因や国内市場における規制の変更についても解説しています。川下・川上バリューチェーン分析、技術トレンド、ポーターの5つの力分析、ケーススタディといったデータポイントは、各国の市場シナリオを予測するための指標として活用されています。また、グローバルブランドの存在と入手可能性、そして現地ブランドや国内ブランドとの競争の激化または不足によって直面する課題、国内関税や貿易ルートの影響についても、国別データの予測分析において考慮されています。
ヘルスケアインフラの成長 インストールベースと新技術の浸透
医用画像における人工知能市場は、各国における医療機器への医療費支出の伸び、医用画像における人工知能市場向け各種製品のインストールベース、ライフラインカーブを用いた技術の影響、医療規制の変化とそれらが医用画像における人工知能市場に与える影響など、詳細な市場分析を提供します。データは2011年から2021年までの履歴期間について入手可能です。
医用画像市場における競争環境と人工知能のシェア分析
医用画像における人工知能市場の競争環境は、競合他社ごとに詳細な情報を提供しています。企業概要、財務状況、収益、市場ポテンシャル、研究開発投資、新規市場への取り組み、グローバルプレゼンス、生産拠点・設備、生産能力、強みと弱み、製品投入、製品群の幅広さ、アプリケーションの優位性などの詳細が含まれています。上記のデータは、医用画像における人工知能市場における各企業の注力分野にのみ関連しています。
医用画像処理市場における人工知能に携わる主要企業には次のようなものがあります。
- BenevolentAI(英国)
- OrCam(イスラエル)
- BioXcel Therapeutics Inc(米国)
- Aitia(米国)
- Qventus(米国)
- K Health(米国)
- Prognos Health(米国)
- Viz.ai, Inc.(米国)
- mPulse Mobile(米国)
- Suki AI, Inc.(米国)
- ZealthLife technologies Pte. Ltd.(シンガポール)
- Owkin Inc.(米国)
- Siemens Healthineers AG(ドイツ)
- EchoNous, Inc.(米国)
- エンリティック社(米国)
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- 最新ニュース、更新情報、トレンド分析
- 包括的な競合追跡のためのベンチマーク分析のパワーを活用
目次
1 はじめに
1.1 研究の目的
1.2 市場定義
1.3 医療画像市場における世界の人工知能(AI)市場の概要
1.4 通貨と価格
1.5 制限
1.6 対象市場
2 市場セグメンテーション
2.1 主なポイント
2.2 医療画像における人工知能の世界市場規模の推定
2.2.1 ベンダーポジショニンググリッド
2.2.2 テクノロジーライフライン曲線
2.2.3 TRIPODデータ検証モデル
2.2.4 市場ガイド
2.2.5 多変量モデリング
2.2.6 トップツーボトム分析
2.2.7 チャレンジマトリックス
2.2.8 アプリケーションカバレッジグリッド
2.2.9 測定基準
2.2.10 ベンダーシェア分析
2.2.11 販売量データ
2.2.12 主要な一次インタビューからのデータポイント
2.2.13 主要な二次データベースからのデータポイント
2.3 医療画像市場における世界の人工知能:調査スナップショット
2.4 前提
3 市場概要
3.1 推進要因
3.2 制約
3.3 機会
3.4 課題
4 エグゼクティブサマリー
5 プレミアムインサイト
5.1 PESTEL分析
5.2 ポーターのファイブフォースモデル
6 業界洞察
6.1 ミクロおよびマクロ経済要因
6.2 浸透と成長の見通しマッピング
6.3 主要な価格戦略
6.4 専門家との面談
6.5 分析と推奨事項
7 知的財産(IP)ポートフォリオ
7.1 特許の質と強さ
7.2 特許ファミリー
7.3 ライセンスと提携
7.4 競争環境
7.5 IP戦略と管理
7.6 その他
8 コスト分析の内訳
9 技術ロードマップ
10 イノベーショントラッカーと戦略分析
10.1 主要取引および戦略的提携の分析
10.1.1 合弁事業
10.1.2 合併および買収
10.1.3 ライセンスおよびパートナーシップ
10.1.4 技術提携
10.1.5 戦略的売却
10.2 開発中の製品数
10.3 開発段階
10.4 タイムラインとマイルストーン
10.5 イノベーション戦略と方法論
10.6 リスク評価と軽減
10.7 将来の見通し
11 規制遵守
11.1 規制当局
11.2 規制分類
11.2.1 クラスI
11.2.2 クラスII
11.2.3 クラスIII
11.3 規制当局への提出
11.4 国際調和
11.5 コンプライアンスと品質管理システム
11.6 規制上の課題と戦略
12 償還フレームワーク
13 機会マップ分析
14 バリューチェーン分析
15 医療経済
15.1 医療費
15.2 資本支出
15.3 設備投資の動向
15.4 設備投資の配分
15.5 資金調達源
15.6 業界ベンチマーク
15.7 全体のGDPに占めるGDP比率
15.8 医療システムの構造
15.9 政府の政策
15.1 経済発展
16 医療画像市場における世界の人工知能、提供による
16.1 概要
16.2 ハードウェア
16.2.1 プロセッサ
16.2.1.1 マイクロプロセッシングユニット (MPU)
16.2.1.2. グラフィックス処理ユニット(GPU)
16.2.1.3. フィールドプログラマブルゲートアレイ(FGPA)
16.2.1.4. その他
16.2.2 メモリ
16.2.3 ネットワーク
16.3 ソフトウェア
16.3.1 タイプ別
16.3.1.1. 統合型
16.3.1.2. スタンドアロン
16.3.2 オペレーティングシステム別
16.3.2.1. iOS
16.3.2.2. Windows
16.3.2.3. Linux
16.3.2.4. その他
16.3.3 モダリティ別
16.3.3.1. プラットフォームベース
16.3.3.1.1. アプリケーション・プログラム・インターフェース(API)
16.3.3.1.2. 機械学習フレームワーク
16.3.3.2. ソリューション
16.4 サービス
17 サービス:医療画像市場における世界の人工知能(技術別)
17.1 概要
17.2 機械学習
17.2.1 ディープラーニング
17.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
17.2.1.2. リカレントニューラルネットワーク(RNN)
17.2.1.3. 生成的敵対ネットワーク(GAN)
17.2.2 教師あり学習
17.2.3 強化学習
17.2.4 教師なし学習
17.3 自然言語処理(NLP)
17.3.1 OCR
17.3.2 パターンと画像認識
17.3.3 自動コーディング
17.3.4 分類とカテゴリー化
17.3.5 テキスト分析
17.3.6 音声分析
17.4 コンテキスト認識コンピューティング
17.5 コンピュータービジョン
17.6 その他
18 医療画像における人工知能の世界市場(企業規模別)
18.1 概要
18.2 中小企業
18.2.1 導入モード別
18.2.1.1. オンプレミス
18.2.1.2. Web/クラウドベース
18.3 大規模エンタープライズ
18.3.1 デプロイメントモード別
18.3.1.1. オンプレミス
18.3.1.2. ウェブ/クラウドベース
19 医療画像における人工知能の世界市場(導入タイプ別)
19.1 概要
19.2 オンプレミス
19.3 ウェブ/クラウドベース
20 医療画像における人工知能の世界市場(アプリケーション別)
20.1 概要
20.2 診断システム
20.2.1 磁気共鳴画像法(MRI)
20.2.1.1. オープンMRIシステム
20.2.1.2. 閉鎖型MRIシステム
20.2.2 X線
20.2.2.1. 固定式
20.2.2.2. ポータブル
20.2.3 コンピュータ断層撮影(CT)
20.2.3.1. ハイスライス
20.2.3.2. ミッドスライス
20.2.3.3. ロースライス
20.2.4. 超音波
20.2.4.1. カラー超音波装置
20.2.4.2. 白黒超音波装置
20.2.5 分子イメージング
20.2.5.1. SPECTシステム/スキャナー
20.2.5.1.1. ハイブリッドSPECT
20.2.5.1.2. スタンドアロンSPECT
20.2.5.2. PETシステム/スキャナー
20.2.6 その他
20.3 インターベンションシステム
21 医療画像市場における世界の人工知能(臨床応用別)
21.1 概要
21.2 心臓病学
21.3 腫瘍学
21.4 乳房(マンモグラフィー)
21.5 婦人科
21.6 泌尿器科
21.7 神経科
21.8 筋骨格系
21.9 肺(呼吸器系)
21.1 整形外科
21.11 歯科
21.12 骨盤および腹部
21.13 その他
22 世界の医療用画像市場における人工知能(エンドユーザー別)
22.1 概要
22.2 病院
22.3 専門クリニック
22.4 画像診断センター
22.5 外来手術センター
22.6 学術研究機関
22.7 その他
23 医療画像における人工知能の世界市場、企業展望
23.1 企業シェア分析:グローバル
23.2 企業シェア分析:北米
23.3 企業シェア分析:ヨーロッパ
23.4 企業シェア分析:中東・アフリカ
23.5 合併と買収
23.6 新製品の開発と承認
23.7 拡張
23.8 規制の変更
23.9 パートナーシップおよびその他の戦略的展開
24 世界の医療用画像市場における人工知能、SWOT分析およびDBMR分析
25 地域別医療画像市場における世界の人工知能
医療画像市場における世界の人工知能(上記のすべてのセグメンテーションは、この章では国別に表されています)
25.1 北米
25.1.1 米国
25.1.2 カナダ
25.1.3 メキシコ
25.2 ヨーロッパ
25.2.1 ドイツ
25.2.2 フランス
25.2.3 イギリス
25.2.4 ハンガリー
25.2.5 リトアニア
25.2.6 オーストリア
25.2.7 アイルランド
25.2.8 ノルウェー
25.2.9 ポーランド
25.2.10 イタリア
25.2.11 スペイン
25.2.12 ロシア
25.2.13 トルコ
25.2.14 オランダ
25.2.15 スイス
25.2.16 ヨーロッパのその他の地域
25.3 アジア太平洋
25.3.1 日本
25.3.2 中国
25.3.3 韓国
25.3.4 インド
25.3.5 オーストラリア
25.3.6 シンガポール
25.3.7 タイ
25.3.8 マレーシア
25.3.9 インドネシア
25.3.10 フィリピン
25.3.11 ベトナム
25.3.12 アジア太平洋地域の残り
25.4 南米
25.4.1 ブラジル
25.4.2 アルゼンチン
25.4.3 ペルー
25.4.4 南米のその他の地域
25.5 中東およびアフリカ
25.5.1 南アフリカ
25.5.2 全世界
25.5.3 アラブ首長国連邦
25.5.4 エジプト
25.5.5 クウェート
25.5.6 イスラエル
25.5.7 その他の中東およびアフリカ
25.6 主要国別の主な洞察
26 世界の医療用画像市場における人工知能、企業プロフィール
26.1 慈善活動
26.1.1 会社概要
26.1.2 収益分析
26.1.3 地理的プレゼンス
26.1.4 製品ポートフォリオ
26.1.5 最近の動向
26.2 キュアメトリックス株式会社
26.2.1 会社概要
26.2.2 収益分析
26.2.3 地理的プレゼンス
26.2.4 製品ポートフォリオ
26.2.5 最近の動向
26.3 ハートビスタ株式会社
26.3.1 会社概要
26.3.2 収益分析
26.3.3 地理的プレゼンス
26.3.4 製品ポートフォリオ
26.3.5 最近の動向
26.4 エンヴィジョンITディープAI(PTY)株式会社
26.4.1 会社概要
26.4.2 収益分析
26.4.3 地理的展開
26.4.4 製品ポートフォリオ
26.4.5 最近の動向
26.5 メラティブ
26.5.1 会社概要
26.5.2 収益分析
26.5.3 地理的展開
26.5.4 製品ポートフォリオ
26.5.5 最近の動向
26.6 ルニット株式会社
26.6.1 会社概要
26.6.2 収益分析
26.6.3 地理的展開
26.6.4 製品ポートフォリオ
26.6.5 最近の動向
26.7 シーメンス・ヘルスケア・プライベート・リミテッド
26.7.1 会社概要
26.7.2 収益分析
26.7.3 地理的展開
26.7.4 製品ポートフォリオ
26.7.5 最近の動向
26.8 コーニンクリケ・フィリップスNV
26.8.1 会社概要
26.8.2 収益分析
26.8.3 地理的展開
26.8.4 製品ポートフォリオ
26.8.5 最近の動向
26.9 GEヘルスケア
26.9.1 会社概要
26.9.2 収益分析
26.9.3 地理的プレゼンス
26.9.4 製品ポートフォリオ
26.9.5 最近の動向
26.1 アライブコア株式会社
26.10.1 会社概要
26.10.2 収益分析
26.10.3 地理的プレゼンス
26.10.4 製品ポートフォリオ
26.10.5 最近の動向
26.11 インテルコーポレーション
26.11.1 会社概要
26.11.2 収益分析
26.11.3 地理的プレゼンス
26.11.4 製品ポートフォリオ
26.11.5 最近の動向
26.12 エコーナス株式会社
26.12.1 会社概要
26.12.2 収益分析
26.12.3 地理的プレゼンス
26.12.4 製品ポートフォリオ
26.12.5 最近の動向
26.13 エンリティック株式会社
26.13.1 会社概要
26.13.2 収益分析
26.13.3 地理的プレゼンス
26.13.4 製品ポートフォリオ
26.13.5 最近の動向
26.14 オーキン株式会社
26.14.1 会社概要
26.14.2 収益分析
26.14.3 地理的プレゼンス
26.14.4 製品ポートフォリオ
26.14.5 最近の進展
26.15 Google Health
26.15.1 会社概要
26.15.2 収益分析
26.15.3 地理的プレゼンス
26.15.4 製品ポートフォリオ
26.15.5 最近の動向
26.16 バタフライネットワーク株式会社
26.16.1 会社概要
26.16.2 収益分析
26.16.3 地理的プレゼンス
26.16.4 製品ポートフォリオ
26.16.5 最近の動向
26.17 アクラッドテクノロジーズ株式会社
26.17.1 会社概要
26.17.2 収益分析
26.17.3 地理的プレゼンス
26.17.4 製品ポートフォリオ
26.17.5 最近の動向
26.18 イノヘルステクノロジーズ
26.18.1 会社概要
26.18.2 収益分析
26.18.3 地理的プレゼンス
26.18.4 製品ポートフォリオ
26.18.5 最近の動向
26.19 HEARX IP (PTY) LTD.
26.19.1 会社概要
26.19.2 収益分析
26.19.3 地理的プレゼンス
26.19.4 製品ポートフォリオ
26.19.5 最近の開発
26.2 カールツァイス顕微鏡ソフトウェアセンター ロストック GmbH
26.20.1 会社概要
26.20.2 収益分析
26.20.3 地理的展開
26.20.4 製品ポートフォリオ
26.20.5 最近の動向
26.21 富士フイルム株式会社
26.21.1 会社概要
26.21.2 収益分析
26.21.3 地理的展開
26.21.4 製品ポートフォリオ
26.21.5 最近の開発
26.22 DR CADX
26.22.1 会社概要
26.22.2 収益分析
26.22.3 地理的展開
26.22.4 製品ポートフォリオ
26.22.5 最近の動向
26.23 インティクセル
26.23.1 会社概要
26.23.2 収益分析
26.23.3 地理的展開
26.23.4 製品ポートフォリオ
26.23.5 最近の動向
26.24 アルゴリズムヘルス
26.24.1 会社概要
26.24.2 収益分析
26.24.3 地理的展開
26.24.4 製品ポートフォリオ
26.24.5 最新開発
26.25 デルフトイメージング
26.25.1 会社概要
26.25.2 収益分析
26.25.3 地理的展開
26.25.4 製品ポートフォリオ
26.25.5 最近の動向
26.26 QURE.AIテクノロジーズ・プライベート・リミテッド
26.26.1 会社概要
26.26.2 収益分析
26.26.3 地理的展開
26.26.4 製品ポートフォリオ
26.26.5 最近の動向
26.27 AIDOC
26.27.1 会社概要
26.27.2 収益分析
26.27.3 地理的展開
26.27.4 製品ポートフォリオ
26.27.5 最近の進展
26.28 ナノエックスイメージング株式会社
26.28.1 会社概要
26.28.2 収益分析
26.28.3 地理的展開
26.28.4 製品ポートフォリオ
26.28.5 最近の動向
26.29 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
26.29.1 会社概要
26.29.2 収益分析
26.29.3 地理的展開
26.29.4 製品ポートフォリオ
26.29.5 最近の動向
関連レポート27件
28 結論
29 アンケート
30 データブリッジ市場調査について
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
Data Bridge Market Research は、高度な形成的調査のリーダーです。当社は、既存および新規のお客様に、お客様の目標に合致し、それに適したデータと分析を提供することに誇りを持っています。レポートは、対象ブランドの価格動向分析、追加国の市場理解 (国のリストをお問い合わせください)、臨床試験結果データ、文献レビュー、リファービッシュ市場および製品ベース分析を含めるようにカスタマイズできます。対象競合他社の市場分析は、技術ベースの分析から市場ポートフォリオ戦略まで分析できます。必要な競合他社のデータを、必要な形式とデータ スタイルでいくつでも追加できます。当社のアナリスト チームは、粗い生の Excel ファイル ピボット テーブル (ファクト ブック) でデータを提供したり、レポートで利用可能なデータ セットからプレゼンテーションを作成するお手伝いをしたりすることもできます。

