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精密医療における世界の人工知能（AI）市場規模は、2022年に17億4000万米ドルと推定され、2032年には約169億1000万米ドルに達すると予想され、2023年から2032年までの年平均成長率は25.54％である。
重要なポイント
北米地域は、2022年に31％以上の売上シェアを獲得した。
ヨーロッパは2023年から2032年にかけて最も速いCAGRで成長すると予測されている。
技術別では、ディープラーニング分野が2022年に最大の収益シェアを占める。
技術別では、自然言語処理が2023年から2032年にかけて36%という著しい年平均成長率で拡大すると予想されている。
コンポーネント別では、ソフトウェア・セグメントが市場をリードし、2022年の収益シェアは56％を超えた。
コンポーネント別では、サービス・セグメントが2023年から2032年にかけて大きなCAGRで拡大すると予想されている。
治療用途別では、がん領域が市場をリードし、2022年には売上シェアの31％以上を占めた。
治療用途別では、神経分野が2023年から2032年にかけて最も速い速度で拡大すると予想されている。
市場の概要
オーダーメイドの医薬品に対するニーズと需要がますます高まっていること、呼吸器疾患や心臓病など様々な種類の疾病に罹患している人々の数が増加していること、研究開発費が世界的に急増していること、さらに主要な市場戦略として共同研究やパートナーシップを採用する企業が増えていることが、世界市場の成長を促す主な要因となっている。
さらに、デジタルヘルス関連データへのアクセシビリティの向上とデータ分析のための研究手法は、近い将来、市場に多大な機会と発展の可能性をもたらすだろう。Cerbaは2022年10月、AIベースの精神医学サービスを医師に提供するため、Taliazとの提携を発表した。最近開発されたテストソリューションは、医師が患者に対してより正確かつ迅速な判断を下せるよう支援し、患者の早期回復の可能性を高める。
市場のダイナミクス：
ドライバー
がん有病率の上昇。
世界中でがんの有病率が高まっていることが、市場の成長を後押ししている。WHOのデータによると、2020年には世界中で約1,000万人ががんで死亡すると予測されている。座りがちなライフスタイルの増加、タバコやアルコールの大量消費は、がん有病率に好影響を与えている2つの主要因である。研究開発投資の増加も市場を前進させている。
アフリカン・アクセス・イニシアチブ（AAI）は、民間と公的機関の協力により、がん治療と診断の利用可能性を高め、技術的に洗練された医療インフラを確立することで、南アフリカのがん危機に対処するものである。
高齢者の増加、慢性疾患の増加。
高コレステロール、脳卒中、CVD、高血圧、糖尿病、動脈瘤、がんなどの病気や疾患が増加する主な原因のひとつは、高齢者人口が急速に増加していることである。加齢は心臓の健康状態を悪化させる主な要因と考えられており、それゆえ人口の高齢化が市場成長の主な予測要因となっている。
WHOによれば、2030年には6人に1人が60歳以上になるという。予測される期間中、上記の要因により、人工知能に基づく精密医療の利用が増加する。
拘束
潜在的なセキュリティ・リスク
医療における人工知能の最も明白な欠点は、データのプライバシー侵害をもたらすことだ。収集された情報に基づいて成長・発展するため、収集されたデータが悪用され、犯罪者に持ち去られる危険性もある。AIは臨床医の緊張を減らしながら経費を削減しようとするかもしれないが、一部の仕事を余剰にするかもしれない。
このような変動は、医療学習に時間や資金を投資してきた専門家の離職を招き、公平性の問題を引き起こす可能性がある。例えば、2022年7月、OneTouchPointは約2,651,396人に影響を与える情報漏洩を観測した。
チャンス
精密医療におけるAIの売上は急増しており、人気企業は共同研究や提携を通じて市場での地位を維持しようとしている。例えばインテルは、ペンシルベニア大学ペレルマン医学部と共同で、脳腫瘍の特定を支援するAIモデルを開発した。ペンシルバニア大学医学部は、29の国際的な組織と協力し、連合学習として知られるプライバシー保護技術を使用したこのツールを開発した。
COVID-19の影響：
COVID-19のパンデミックは、ヘルスケア産業における人工知能（AI）の利用を加速させた。人工知能の応用により、人口健康、精密医療、医療画像、慢性疾患管理など、医療サービスにおける幅広い用途が改善された。
COVID-19の管理は市場拡大を加速させた。例えば、COVID-19の死亡リスク計算機は、ジョンズ・ホプキンス公衆衛生大学院のチームによって人工知能を使って開発された。この計算機は人工知能を利用して、N-95マスクのような予防資源などの公衆衛生イニシアチブを導いた。さらにAIは、COVID-19患者に対する希少資源の配分と治療の優先順位の定義にも使用された。中国・北京の総合病院の研究グループは、成人患者におけるCOVID-19肺炎の疑いを治療するためのオンライントリアージツールモデルを開発した。
セグメント・インサイト
テクノロジー・インサイト
ディープラーニング分野は2022年に最大の収益シェアを生み出した。 このセグメントの拡大は、高い処理能力、データセンター機能の発展、人間の介入なしに処理を行う能力によるものである。最近のディープラーニング・アルゴリズムは、時間やモダリティを超えて、1人の個人から得られる様々なデータをモデル化し統合することができる。
自然言語処理は、予測期間中に36%の最速成長率が見込まれている。自然言語処理（NLP）は、言葉の意味を導き出すためのテキストと音声の研究である。NLPは、コンピュータ・アルゴリズムを使って世界共通語の主要な特徴を特定し、構造化されていない音声データや文字データから情報を導き出すことである。この技術は、ヘルスケアの意思決定手続きを迅速化する上で非常に重要である。
効果的なアルゴリズムを開発する真の利点は、収集されたデータの正確さに基づいている。より迅速な意思決定手順により、医師は患者にとって付加価値の高い治療に専念することができる。
コンポーネントの洞察
医療機関、医療費支払者、患者、医療提供者による精密医療における人工知能ベースのソフトウェアソリューションの急速な採用により、ソフトウェア分野が市場を支配し、2022年の収益シェアの56％以上を獲得した。また、サイバーセキュリティ、投与ミスの削減、臨床試験、バーチャルアシスタント、遠隔医療、不正検出、ロボット支援手術など、さまざまな医療用途でAI技術の利用が増加していることも成長の背景にある。さらに、民間および政府の取り組みがこのセグメントの成長を後押ししている。
革新的ながん診断・治療や予測ソリューションを提供する革新的な新興企業や起業家の登場により、サービス分野は予測期間中に著しいCAGRで拡大すると予想されている。一部のプレーヤーは、科学的予測の広範な知識に基づくML手法を使用してがんの進行を推定し、治療に対する反応としてがんの進行を正確に予測するのを支援するソフトウェアサービスを提供している。
治療応用に関する洞察：
治療用途に基づくと、腫瘍学分野が市場を支配し、2022年の収益シェアは31％を超えた。腫瘍学における人工知能の応用は、より正確で迅速ながん診断に役立ち、その結果、患者の所得が向上し、予測される期間にわたってこの分野の拡大を促進すると予測されている。腫瘍学セクターを促進すると予想される最も重要な要因は、癌の有病率の増加と医療インフラの開発の高まりである。
さらに、病院施設における医師や看護師といった医療従事者の深刻な不足が、テクノロジーへの需要を高めると予想される。こうした専門家は不足しているため、AIは患者ケアにおいて重要な役割を果たすと予想される。AIは腫瘍学に数多くの応用がある。CanAssist Breast（CAB）は、乳がんの女性が治療をパーソナライズできるように支援する。CABはAIを使って患者ごとにがんの再発確率を予測し、臨床医が治療計画を立てる際に利用する。
神経学分野は2023年から2032年にかけて最も速いペースで拡大すると予想されている。 てんかん、認知症、片頭痛、アルツハイマー病、脳腫瘍などの神経疾患の罹患率の増加が、この分野の成長を促進すると予測されている。神経疾患の早期発見や技術の進歩に対する需要も、この分野の拡大を後押ししている。人工知能は、精密治療を提供することによって、脳卒中に罹患した患者を治療することができる。AIは脳手術の術中、術後、術前段階を改善する。
地域の洞察
北米は、精密医療産業における世界の人工知能をリードし、2022年には収益シェアの31％以上を獲得すると予測されている。この地域の市場成長は、研究開発費の増加と個別化医療へのニーズの高まりによるものである。さらに、重要な企業間の連携が成長を促進している。例えば、2022年8月、AtomwiseとSanofiは2,000万米ドルの契約を締結した。
欧州は2023年から2032年にかけて最も速いCAGRで成長すると予測されている。慢性疾患の罹患率の増加や高齢者人口の増加が、感染症の初期段階での改善と診断の必要性の高まりに寄与している。様々な企業が他社よりも競争優位に立つための戦略を実施している。例えば、ニュークリア社とMerck KGaA Darmstadt社は、画像解析を利用してバイオマーカープラットフォームを発見するための提携を発表した。
最近の動向
グーグルは2022年11月、iCAD社と提携した。この提携は、短期的には乳がんの発見とリスク評価を改善することを目的としている。さらに、この提携は、クラウドベースのソリューションを通じてマンモグラフィ技術への接続性を高めることに重点を置く。
エヌビディアは2022年9月、ハーバード大学およびマサチューセッツ工科大学（MIT）のブロード研究所との協業を発表した。同研究所のTerraクラウドプラットフォームにエヌビディアのコンピューティングとAIツールを導入することで、このパートナーシップは、学術研究者や製薬会社が大量のヘルスケアデータを抽出するためのAI対応コンピューティングパワーを獲得できるよう支援することを目的としている。
サノフィとアトムワイズは2022年8月に提携した。この提携により、両社は創薬開発のコスト効率と効果を高めることを目標としている。
エヌビディアは2020年10月にGSKと提携した。この提携により、両社は新薬の開発だけでなく、研究の精度を上げるためのワクチン発見もターゲットとした。
アストラゼネカとレナリティクスAIは2020年8月に提携した。同社は、ヘルスケアや慢性疾患患者における重大な課題を解決するソリューションの開発をターゲットとしていた。
GEヘルスケアは2022年10月にオムニ・レジェンディを発表した。この発表の結果、同社は業務効率と診断力を向上させ、患者の予後を改善することを目指した。
GEヘルスケアは2022年9月、人工知能を搭載したカテーテル検査室「Optima IGS 320」を発売した。このリリースは、患者や循環器専門医に個別化された治療プロトコルを支援するインテリジェント画像を提供することが期待されている。
GEヘルスケアは2021年5月にXeleris Vを発表した。これは、スタンドアロンの治療ワークステーションの需要を減らすことにより、臨床医が様々な場所から情報へのアクセスを確保することを可能にする。
主な市場プレイヤー
ノボ ノルディスク A/S
GEヘルスケア
インテル コーポレーション
エヌビディア・コーポレーション
マイクロソフト株式会社
アルファベット
IBMコーポレーション
バイオエクセル・セラピューティクス社
株式会社エンリチック
アストラゼネカ
サノフィ
ゼファーAI
株式会社センスリー
テンポス
ベルグLLC
インシリコ医学
モダナイジング・メディスン社
アトムワイズ
レポートの対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
テクノロジー別
機械学習
問い合わせ方法
ディープラーニング
コンテキスト・アウェア・プロセッシング
自然言語処理
コンポーネント別
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
治療用途別
腫瘍学
神経学
心臓病学
呼吸器
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章.調査方法（プレミアムインサイト）
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 精密医療における人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19の展望：精密医療産業における人工知能（AI）のインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.精密医療における人工知能（AI）の世界市場、技術別
8.1.プレシジョン医療における人工知能（AI）市場、技術別、2023～2032年
8.1.1 機械学習
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.問い合わせ方法
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.ディープラーニング
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.ディープラーニング
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.5.コンテキストを考慮した処理
8.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.6.自然言語処理
8.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.精密医療における人工知能（AI）の世界市場、コンポーネント別
9.1.精密医療における人工知能（AI）市場、コンポーネント別、2023～2032年
9.1.1.ハードウェア
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ソフトウェア
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.サービス
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.精密医療における人工知能（AI）の世界市場、治療用途別
10.1.プレシジョン医療における人工知能（AI）市場、治療用途別、2023～2032年
10.1.1.腫瘍学
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.神経学
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.循環器内科
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.呼吸器
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.その他
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.精密医療における人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、治療用途別（2020-2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、治療用途別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.ノボ ノルディスク A/S
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.GEヘルスケア
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.インテル コーポレーション
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.エヌビディアコーポレーション
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.マイクロソフト株式会社
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.アルファベット
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.IBM株式会社
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.バイオエクセル・セラピューティクス社
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.エンリチック・インク
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.アストラゼネカ
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
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