世界のヘルスケア向け生成AI市場規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界概要と2032年までの予測

ヘルスケア生成AI市場規模

• 世界のヘルスケア生成AI市場規模は2024年に40億7000万米ドルと評価され、予測期間中に26.90%のCAGRで成長し、2032年までに273億9000万米ドル に達すると予想されています 。
• 市場の成長は、臨床診断、創薬、個別化医療におけるAI駆動型ツールの統合の増加によって主に推進され、医療ワークフロー全体の効率と革新性が向上しています。
• さらに、インテリジェントな自動化、費用対効果の高いソリューション、そして患者アウトカムの改善に対する需要の高まりにより、生成型AIは医療提供における変革の原動力として確立されつつあります。これらの要因が融合し、AIの導入が加速し、業界の成長を大きく後押ししています。

ヘルスケアにおける生成AI市場分析

• 医療における生成AIは、高度なアルゴリズムを活用して医療コンテンツを生成し、臨床上の意思決定をサポートし、医薬品開発を加速させ、臨床と管理の両方の環境で精密医療と業務効率化を実現する上で重要な役割を果たしています。
• 医療における生成AIの需要の高まりは、主に医療データ量の増加、AIを活用した研究や診断への投資の増加、そしてコストと医師の作業負荷を軽減しながら患者ケアを強化する必要性によって推進されている。
• 強力なデジタルインフラストラクチャ、高い研究開発費、医療システムにおけるAI対応プラットフォームの早期導入、特に臨床意思決定支援や創薬アプリケーションの急速な導入が見られる米国において、北米が2024年に42.3%という最大の収益シェアで医療生成AI市場を席巻しました。
• アジア太平洋地域は、政府主導のデジタルヘルスイニシアチブ、医療IT投資の増加、テクノロジー企業と医療機関の連携の増加に支えられ、予測期間中に医療生成AI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。
• ソフトウェアセグメントは、診断、画像、患者エンゲージメントアプリケーションにおける生成モデルとAIプラットフォームへの高い需要に牽引され、2024年に61.8%の市場シェアを獲得し、ヘルスケア生成AI市場を支配しました。

レポートの範囲とヘルスケア生成AI市場のセグメンテーション   

ヘルスケアにおける生成AI市場の動向

AIを活用した洞察による臨床ワークフローの変革

• 世界のヘルスケア生成AI市場における主要かつ加速的なトレンドの一つは、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルAIといった高度なAIモデルの医療提供システムへの統合です。この統合は、文書作成の自動化、診断の強化、そしてリアルタイムでデータに基づく意思決定を可能にすることで、臨床ワークフローに革命をもたらしています。
  • 例えば、マイクロソフトのNuance DAX（Dragon Ambient eXperience）は、生成AIを用いて医師と患者のやり取りを自動記録し、医療従事者の事務負担を大幅に軽減します。同様に、Google DeepMindのMed-PaLMは、臨床的な質問応答の精度と文脈理解を向上させるためのテストが行​​われています。
• 生成型AIにより、医療システムは患者の病歴、画像、検査結果、ゲノムデータといった膨大な非構造化データを分析し、これまでにない効率で洞察、要約、治療提案を生成することができます。AI生成ツールは、個別化されたケアの推奨や研究文書の作成にますます利用されています。
• 生成AIを臨床プラットフォーム、電子医療記録（EHR）、遠隔医療ツールにシームレスに統合することで、医療提供者は診断、文書化、患者とのコミュニケーションを単一のインターフェースで管理できます。これにより、合理化され、統合された、インテリジェントな医療環境が実現します。
• インテリジェントな自動化とリアルタイムの意思決定支援へのこのトレンドは、臨床における期待と管理業務を根本的に変革しています。その結果、NVIDIA、AWS、IBMなどの大手テクノロジー企業は、医療に特化した安全でスケーラブルなAIモデルを開発し、スタートアップ企業は診断と治療の分野全体で革新を起こしています。
• 臨床効率、個別化治療、医師の疲労軽減に対する需要の高まりにより、病院、製薬会社、保険会社、研究機関における生成AIの導入が急速に加速しています。

ヘルスケアにおける生成AI市場のダイナミクス

ドライバ

診断、医薬品開発、バーチャルケアにおけるAI統合の急増

• 高度なヘルスケアソリューションに対する需要の高まり、デジタルトランスフォーメーションの進展、コスト最適化の必要性が相まって、ヘルスケア分野における生成AIの導入が大きく促進されています。
  • 例えば、2024年2月、NVIDIAとアムジェンは、創薬プロセスを加速するための生成AIを統合し、より高速なシミュレーションとターゲットの特定を可能にするパートナーシップを発表し、AIが医薬品の研究開発をどのように変革しているかを示しました。
• 臨床意思決定支援、患者のトリアージ、放射線学、メンタルヘルス評価、文書作成の自動化における生成AIの広範な応用は、業務効率と患者の転帰の向上につながっています。
• 遠隔患者とのエンゲージメントにおけるバーチャルケアプラットフォームやAI搭載チャットボットへの依存度の高まりにより、現代の医療における生成型AIの役割は強化されています。さらに、AI駆動型システムは、医師や医療管理者を支援するための予測分析やリアルタイムのリスク分析を可能にしています。
• 北米やヨーロッパなどの地域の政府や医療機関も、有利な規制や官民連携に支えられ、AIイノベーションに多額の投資を行っており、市場の成長をさらに加速させています。

抑制/挑戦

倫理、規制、データプライバシーの課題

• 成長の可能性にもかかわらず、ヘルスケア生成AI市場は、データのプライバシー、アルゴリズムの透明性、倫理的使用に関連する大きな課題に直面しており、広範な導入を妨げる可能性があります。
  • 例えば、HIPAA（米国）やGDPR（EU）といった規制へのコンプライアンスに関する懸念は、特に患者データの利用やAIによる意思決定において依然として大きな障壁となっている。医療提供者は、明確な臨床的検証や監督なしにAIシステムを導入することに慎重である。
• AIの出力の偏り、モデルの決定における説明可能性の欠如、誤診の可能性に関する懸念が高まっており、安全な実装を確保するためのより強力なガイドラインと人間参加型のフレームワークを求める声が高まっている。
• さらに、高度な生成AIモデルの開発とトレーニングにかかる​​コストの高さと、医療専門家の技術的専門知識の不足が相まって、中小規模の組織や発展途上国での導入が制限される可能性がある。
• 強化された規制枠組み、安全なAIインフラ、人材育成への投資、透明性の高いAI実践を通じてこれらの課題を克服することは、医療生成AIソリューションの長期的な成長と信頼を確保するために重要となる。

ヘルスケアにおける生成AI市場の展望

市場は、提供内容、テクノロジー、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。

• 提供することで

ヘルスケア分野における生成型AI市場は、提供内容に基づいて、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの3つに分類されます。ソフトウェアセグメントは、臨床意思決定支援、医療文書作成、診断、創薬といったアプリケーションにおけるAIモデルおよびプラットフォームの導入拡大に牽引され、2024年には61.8%という最大の収益シェアで市場を牽引しました。医療提供者や製薬会社は、AIソフトウェアソリューションの拡張性、柔軟性、そして複数のモダリティにまたがる複雑なデータを迅速に処理する能力を理由に、AIソフトウェアソリューションへの投資をますます増やしています。

サービスセグメントは、AIシステムの統合サポート、カスタマイズ、コンサルティング、継続的なトレーニングに対する需要の高まりにより、2025年から2031年にかけて最も高い成長率を示すと予想されています。特に、社内にAIの専門知識が不足している病院や研究機関におけるマネージドサービスの需要の高まりが、このセグメントの成長を牽引しています。

• テクノロジー別

ヘルスケア分野における生成AI市場は、技術に基づいて機械学習と自然言語処理（NLP）に分類されます。機械学習分野は、予測分析、診断、治療計画における幅広い有用性により、2024年には57.8%という最大の市場収益シェアを獲得しました。機械学習アルゴリズムは、膨大なヘルスケアデータセットからの正確なパターン認識を可能にし、診断精度と臨床結果を大幅に向上させます。

自然言語処理分野は、医療記録の転写、電子医療記録、AIチャットボットへの導入増加を背景に、2031年まで顕著なペースで成長すると予想されています。NLPは、非構造化テキストデータから有益な洞察を抽出することを可能にし、管理タスクの自動化やリアルタイムの臨床意思決定のサポートに役立ちます。

• アプリケーション別

医療分野における生成AI市場は、用途別に、患者データとリスク分析、医用画像と診断、精密医療、創薬、ライフスタイル管理と遠隔患者モニタリング、バーチャルアシスタント、ウェアラブル、入院患者ケアと病院管理、研究、救急室と外科、メンタルヘルス、医療支援、ロボットとサイバーセキュリティに分類されます。2024年には、医用画像と診断分野が22.6%という最大のシェアで市場を席巻しました。これは、放射線科や病理学における画像読影の精度向上、異常の特定、人的ミスの削減を目的としたAIの利用増加によるものです。生成モデルは、画像再構成、セグメンテーション、早期検出能力を向上させ、より優れた臨床判断につながっています。

創薬分野は、製薬企業およびバイオテクノロジー企業における研究開発の増加に牽引され、2025年から2031年にかけて最も急速な成長を遂げると予測されています。生成AIは、分子構造の迅速なシミュレーションと生成を可能にし、医薬品開発ライフサイクルにおける時間とコストを削減し、精密医療の取り組みを支援します。

• エンドユーザー別

エンドユーザーに基づいて、ヘルスケア分野における生成AI市場は、病院、医療保険者、製薬・バイオテクノロジー企業、患者、その他に分類されます。病院セグメントは、診断、臨床意思決定支援、ワークフロー自動化、事務管理におけるAIツールの導入増加に牽引され、2024年には45.4%と最大の収益シェアを占めました。病院は、臨床医の作業負荷軽減と患者の転帰改善という即時的なメリットを享受できるため、生成AI導入の最前線に立っています。

製薬・バイオテクノロジー企業セグメントは、AIを活用した創薬プログラム、バイオマーカー同定、予測モデリングの急増に支えられ、予測期間中に最も高い成長率を達成すると予想されています。臨床試験の効率向上と製品開発の加速のため、生成型AIは研究パイプラインへの統合がますます進んでいます。

ヘルスケア生成AI市場の地域分析

• 強力なデジタルインフラストラクチャ、高い研究開発費、医療システムにおけるAI対応プラットフォームの早期導入、特に臨床意思決定支援や創薬アプリケーションの急速な導入が見られる米国において、北米が2024年に42.3%という最大の収益シェアで医療生成AI市場を席巻しました。
• この地域の医療提供者は、大規模な医療データセットの利用可能性と、電子医療記録や仮想ケアプラットフォームへの生成AIの統合の恩恵を受け、臨床意思決定支援、診断、ワークフロー自動化のための高度なAIソリューションを優先しています。
• この広範な導入は、医療費の高騰、強力な研究開発エコシステム、テクノロジー企業と医療機関の戦略的連携によってさらに支えられており、北米は医療分野全体における生成AI導入のグローバルリーダーとしての地位を確立しています。

米国ヘルスケア生成AI市場インサイト

米国のヘルスケア分野における生成AI市場は、病院、臨床研究センター、製薬会社における急速なデジタル変革を背景に、2024年には北米最大の収益シェア（79.5%）を獲得しました。同国の堅牢なAIインフラ、広範な電子医療記録（EHR）の活用、そしてデジタルヘルスイノベーションに対する強力な規制支援が成長を牽引しています。AIを活用した診断、臨床意思決定支援、医薬品開発プラットフォームへの投資増加に加え、医療提供者とテクノロジー企業間の戦略的連携により、臨床現場と管理現場の両方で生成AIの導入と統合が加速しています。

欧州ヘルスケア生成AI市場インサイト

欧州のヘルスケア分野における生成AI市場は、AIを活用したヘルスケアソリューションへの需要の高まり、高度な研究エコシステム、そしてデータセキュリティと患者の安全を重視する厳格な規制枠組みに支えられ、予測期間を通じて大幅なCAGRで成長すると予測されています。精密医療、患者エンゲージメント、管理自動化における生成AIの活用は、病院や研究機関で増加傾向にあります。ライフサイエンス分野におけるAIイノベーションを支援するEUの取り組みと、拡大する官民パートナーシップが相まって、西欧と中欧の両方で市場拡大をさらに加速させています。

英国ヘルスケアにおける生成AI市場の洞察

英国のヘルスケア分野における生成AI市場は、予測期間中、注目すべきCAGRで成長すると予想されています。これは、国民保健サービス（NHS）の近代化とAIイノベーションによる患者ケアの向上に向けた継続的な取り組みが牽引役となっています。英国の積極的な規制姿勢、支援的な資金提供プログラム、そして診断および臨床文書作成におけるAI導入の増加が、成長の重要な要因となっています。さらに、医療記録作成、患者トリアージ、メンタルヘルス支援ツールにおける生成AIの活用が、医療機関やテクノロジー系スタートアップ企業の間で勢いを増しています。

ドイツのヘルスケアにおける生成AI市場の洞察

ドイツのヘルスケア分野における生成AI市場は、同国の強力な医療技術基盤、データセキュリティへの注力、そして高度な研究インフラに支えられ、予測期間中に大幅なCAGRで拡大すると予想されています。ドイツは、病院管理、診断自動化、医薬品研究のためのAI主導型ソリューションに多額の投資を行っています。生成AIと医療ITプラットフォームの統合は、大学病院や民間医療機関全体で導入が進んでおり、これは同国がデジタルヘルスの変革と規制遵守に注力していることと合致しています。

アジア太平洋ヘルスケア生成AI市場インサイト

アジア太平洋地域のヘルスケア分野における生成AI市場は、2025年から2032年の予測期間中に26.7%という最も高いCAGRで成長すると見込まれています。これは、医療のデジタル化の進展、AI導入を促進する政府の取り組み、そして中国、インド、日本といった国々におけるテクノロジー主導の医療インフラの拡大に牽引されています。この地域では、人口増加、疾病負担の増加、そして研究開発投資の増加により、医療提供者が診断、医薬品開発、患者モニタリングにAIを統合する動きが活発化しています。さらに、新興スタートアップ企業や現地の巨大テクノロジー企業は、地域のヘルスケアの課題に合わせた生成AIツールの開発に積極的に取り組んでいます。

日本ヘルスケア生成AI市場インサイト

日本のヘルスケア分野における生成型AI市場は、ロボティクス、AI、そして精密医療への深い注力により、勢いを増しています。病院や研究機関において、特に医用画像診断、高齢者ケア、事務自動化といった分野で、生成型AIの導入が加速しています。日本の高い高齢化率は、診断、文書作成、遠隔患者ケアの効率化を図るAI支援ツールの需要を高めています。政府主導によるヘルスケアイノベーション促進の取り組みも、市場の力強い成長を支えています。

インドのヘルスケアにおける生成AI市場の洞察

インドのヘルスケア分野における生成型AI市場は、デジタルヘルスケアプラットフォームの急速な拡大、遠隔医療の利用増加、そしてAIベースのヘルスケアスタートアップの成長に牽引され、2024年にはアジア太平洋地域最大の収益シェアを占めました。手頃な価格で拡張可能なヘルスケアソリューションへの需要が高まる中、生成型AIは診断、患者のトリアージ、臨床文書作成などの分野で活用されています。インドでは、スマートヘルスケアインフラの継続的な推進に加え、AI研究に対する政府の強力な支援と、テクノロジーに精通した大規模な労働力が相まって、病院や製薬業界におけるAIの導入がさらに加速しています。

ヘルスケア分野の生成AI市場シェア

ヘルスケア生成 AI 業界は、主に次のような定評のある企業によって主導されています。

• Koninklijke Philips NV (オランダ)
• マイクロソフト（米国）
• シーメンス・ヘルシニアーズAG（ドイツ）
• インテルコーポレーション（米国）
• NVIDIAコーポレーション（米国）
• Google Inc.（米国）
• GEヘルスケア（米国）
• メドトロニック（アイルランド）
• マイクロンテクノロジー社（米国）
• Amazon.com Inc（米国）
• オラクル（米国）
• ジョンソン・エンド・ジョンソンおよびその関連会社（米国）
• メラティブ（米国）
• ジェネラルビジョン社（米国）
• CloudMedx（米国）
• オンコラ・メディカル（米国）
• エンリティック（米国）
• Lunit Inc.（韓国）
• Qure.ai（インド）
• ストライカー（米国）
• バイオビート（イスラエル）

世界のヘルスケア生成 AI 市場の最近の動向は何ですか?

• 2024年4月、Google DeepMindは医療分野に特化したMed-PaLM 2モデルの進化を発表しました。多様な医療データセットで学習されたMed-PaLM 2は、米国の医師免許試験問題を高い精度で解答できることを実証しました。この開発は、生成AIを医療に責任を持って統合し、臨床意思決定支援を強化し、言語理解と生成機能を通じて医師により正確な診断ツールを提供するというGoogleのコミットメントを強調するものです。
• 2024年3月、マイクロソフトとEpic Systemsは戦略的提携を拡大し、生成AIを電子医療記録（EHR）に統合しました。Epic SystemsのソフトウェアにマイクロソフトのAzure OpenAIサービスを組み込むことで、患者記録の要約や医療文書の作成といった管理業務の効率化を目指しています。この取り組みは、医療従事者のバーンアウト軽減と医療ワークフローの効率化における生成AIの重要性の高まりを浮き彫りにしています。
• 2024年2月、NVIDIAは世界的なバイオ医薬品企業であるアムジェンと提携し、生成AIを用いた創薬の加速を目指しました。NVIDIAのBioNeMoプラットフォームを活用し、タンパク質構造と相互作用のシミュレーションを実施することで、医薬品候補の特定を迅速化することに注力しています。この協業は、生成AIが医薬品研究開発の時間とコストを大幅に削減し、従来の医薬品開発パイプラインを再構築するためにどのように活用されているかを示すものです。
• 2024年1月、IBM Watson HealthはMerge Imaging Suiteに新たな生成AI機能を導入しました。これにより、画像注釈の自動化と放射線科医の診断精度向上が可能になります。この進歩により、医療従事者は画像データをより迅速に処理・解釈できるようになり、臨床画像診断への生成AIの適用におけるIBMのリーダーシップが強化されます。
• 2024年1月、AWS HealthLakeはBedrockとの統合により生成AIサービスを拡張し、医療提供者はカスタマイズ可能なLLMを通じて要約、患者への指示、臨床文書を生成できるようになりました。この開発は、Amazon Web Servicesが医療分野におけるスケーラブルでHIPAA準拠の生成AIソリューションのサポートを継続し、臨床現場全体で患者とのコミュニケーションと業務効率を向上させることを反映しています。

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