❖本調査資料に関するお問い合わせはこちら❖
医療分野における人工知能（AI）は、高度なアルゴリズムや計算モデルを活用して複雑な医療データを調査し、診断や治療を支援し、医療上の意思決定プロセスを促進します。この分野には、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、エキスパートシステムなど、さまざまなAI技術が含まれます。電子カルテ（EHR）、医療画像、ゲノム情報などを含む広範な患者データを処理し、パターンを識別して予測を行います。その貢献は、病気の早期発見、個別化治療戦略の策定、臨床的意思決定のサポートにまで及びます。さらに、貴重な洞察とデータ主導の推奨を提供することで医療従事者を支援し、エビデンスに基づく意思決定に貢献します。
日本における医療分野での人工知能の市場動向：
日本の人工知能市場は、さまざまな分野で著しい成長と革新を遂げています。技術革新と堅固な研究開発体制に重点的に取り組むことで、日本はAI分野における主要プレイヤーとしての地位を確立しています。市場は、ヘルスケア、製造、金融、ロボット工学などの産業における人工知能の統合の増加など、多数の要因によって牽引されています。日本の高齢化社会は、診断ツール、遠隔医療、高齢者介護支援システムなど、AI主導のヘルスケアソリューションへの投資を促進しています。さらに、日本政府は、AIやその他の技術を社会発展のために活用することを目指す「ソサエティ5.0」構想などのイニシアティブを通じて、AIの導入を積極的に推進しています。災害対応や自動運転のための最先端のAI技術の開発は、同国のAIへの取り組みをさらに裏付けるものです。これに加えて、日本にはAIイノベーションに重点を置く活気のあるスタートアップエコシステムもあります。多くのスタートアップ企業が、効率性、生産性、顧客体験を向上させるこれらのソリューションを実装するために、既存の企業と協力しています。国内での成長に加えて、日本は研究活動への参加をますます増やし、国際的なコラボレーションやパートナーシップを促進しています。AIが引き続き進化するにつれ、地域市場は予測期間にわたって持続的な拡大の態勢を整えています。
日本の医療における人工知能市場のセグメンテーション：
IMARC Groupは、市場の各セグメントにおける主要なトレンドの分析と、2024年から2032年までの国レベルでの予測を提供しています。当社のレポートでは、製品、技術、用途、エンドユーザーに基づいて市場を分類しています。
製品別インサイト：
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
レポートでは、製品に基づいて市場の詳細な内訳と分析を提供しています。これには、ハードウェア、ソフトウェア、サービスが含まれます。
テクノロジー別：
機械学習
コンテクスト認識コンピューティング
自然言語処理
その他
テクノロジー別の市場の詳細な内訳と分析も報告されています。これには、機械学習、コンテクスト認識コンピューティング、自然言語処理、その他が含まれます。
用途別：
ロボット支援手術
バーチャル看護助手
事務ワークフロー支援
不正検出
投薬エラー削減
臨床試験参加者識別
予備診断
その他
このレポートでは、用途に基づく市場の詳細な内訳と分析も提供しています。これには、ロボット支援手術、バーチャル看護助手、事務ワークフロー支援、不正検出、投与量エラーの削減、臨床試験参加者の識別、予備診断、その他が含まれます。
エンドユーザー別洞察：
医療提供者
製薬およびバイオテクノロジー企業
患者
その他
エンドユーザー別の市場の詳細な内訳と分析も報告書に記載されています。これには、医療従事者、製薬会社およびバイオテクノロジー企業、患者、その他が含まれます。
競合状況：
市場調査レポートでは、競合状況の包括的な分析も提供しています。市場構造、主要企業のポジショニング、トップの勝利戦略、競合ダッシュボード、企業評価象限などの競合分析がレポートでカバーされています。また、すべての主要企業の詳しいプロフィールも提供されています。
1 はじめに
2 範囲と方法論
2.1 本調査の目的
2.2 利害関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 日本の医療用人工知能市場 – イントロダクション
4.1 概要
4.2 市場力学
4.3 業界トレンド
4.4 競合情報
5 日本の医療用人工知能市場の概観
5.1 過去の市場動向と現在の市場動向（2018年～2023年
5.2 市場予測（2024年～2032年
6 日本のヘルスケア市場における人工知能 – 製品別内訳
6.1 ハードウェア
6.1.1 概要
6.1.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
6.1.3 市場予測（2024年～2032年
6.2 ソフトウェア
6.2.1 概要
6.2.2 市場の推移と現状（2018年～2023年）
6.2.3 市場予測（2024年～2032年）
6.3 サービス
6.3.1 概要
6.3.2 市場の推移と現状（2018年～2023年）
6.3.3 市場予測（2024年～2032年）
7 日本のヘルスケアにおける人工知能市場 – テクノロジー別内訳
7.1 機械学習
7.1.1 概要
7.1.2 市場の歴史的および現在の動向（2018年～2023年
7.1.3 市場予測（2024年～2032年
7.2 コンテクスト・アウェア・コンピューティング
7.2.1 概要
7.2.2 歴史的および現在の市場動向（2018年～2023年）
7.2.3 市場予測（2024年～2032年）
7.3 自然言語処理
7.3.1 概要
7.3.2 歴史的および現在の市場動向（2018年～2023年）
7.3.3 市場予測（2024年～2032年）
7.4 その他
7.4.1 歴史的および現在の市場動向（2018年～2023年
7.4.2 市場予測（2024年～2032年
8 日本のヘルスケアにおける人工知能市場 – 用途別内訳
8.1 ロボット支援手術
8.1.1 概要
8.1.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
8.1.3 市場予測（2024年～2032年
8.2 バーチャル看護助手
8.2.1 概要
8.2.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
8.2.3 市場予測（2024年～2032年
8.3 事務処理ワークフロー支援
8.3.1 概要
8.3.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
8.3.3 市場予測（2024年～2032年）
8.4 不正検出
8.4.1 概要
8.4.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年）
8.4.3 市場予測（2024年～2032年）
8.5 投与量エラーの削減
8.5.1 概要
8.5.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年）
8.5.3 市場予測（2024年～2032年）
8.6 臨床試験参加者識別子
8.6.1 概要
8.6.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年）
8.6.3 市場予測（2024年～2032年）
8.7 予備診断
8.7.1 概要
8.7.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年）
8.7.3 市場予測（2024年～2032年）
8.8 その他
8.8.1 市場の歴史的および現在の動向（2018年～2023年
8.8.2 市場予測（2024年～2032年）
9 日本のヘルスケアにおける人工知能市場 – エンドユーザー別内訳
9.1 ヘルスケアプロバイダー
9.1.1 概要
9.1.2 市場の歴史的および現在の動向（2018年～2023年
9.1.3 市場予測（2024年～2032年）
9.2 製薬会社およびバイオテクノロジー企業
9.2.1 概要
9.2.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年）
9.2.3 市場予測（2024年～2032年）
9.3 患者
9.3.1 概要
9.3.2 市場の推移と予測（2018年～2023年
9.3.3 市場予測（2024年～2032年
9.4 その他
9.4.1 市場の推移と予測（2018年～2023年
9.4.2 市場予測（2024年～2032年
10 日本のヘルスケアにおける人工知能市場 – 地域別内訳
10.1 関東地域
10.1.1 概要
10.1.2 市場の歴史と現在の動向（2018年～2023年
10.1.3 製品別市場内訳
10.1.4 技術別市場内訳
10.1.5 用途別市場内訳
10.1.6 エンドユーザー別市場規模推移
10.1.7 主要企業
10.1.10 市場予測（2024年～2032年
10.2 関西/近畿地域
10.2.1 概要
10.2.2 市場規模推移（2018年～2023年
10.2.3 サービス別市場規模推移
10.2.4 テクノロジー別市場規模
10.2.5 用途別市場規模
10.2.6 エンドユーザー別市場規模
10.2.7 主要企業
10.2.8 市場予測（2024～2032年
10.3 中央・中部地域
10.3.1 概要
10.3.2 過去の市場動向と現在の市場動向（2018年～2023年
10.3.3 製品別市場規模
10.3.4 技術別市場規模
10.3.5 用途別市場規模
10.3.6 エンドユーザー別市場規模
10.3.7 主要企業
10.3.8 市場予測（2024年～2032年）
10.4 九州・沖縄地域
10.4.1 概要
10.4.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
10.4.3 製品別市場内訳
10.4.4 技術別市場内訳
10.4.5 用途別市場規模推移
10.4.6 エンドユーザー別市場規模推移
10.4.7 主要企業
10.4.8 市場予測（2024年～2032年
10.5 東北地域
10.5.1 概要
10.5.2 市場規模推移（2018年～2023年
10.5.3 製品別市場規模
10.5.4 技術別市場規模
10.5.5 用途別市場規模
10.5.6 エンドユーザー別市場規模
10.5.7 主要企業
10.5.8 市場予測（2024年～2032年
10.6 中国地域
10.6.1 概要
10.6.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
10.6.3 製品別市場規模
10.6.4 技術別市場規模
10.6.5 用途別市場規模
10.6.6 エンドユーザー別市場規模
10.6.7 主要企業
10.6.8 市場予測（2024年～2032年）
10.7 北海道地域
10.7.1 概要
10.7.2 過去の市場動向および現在の市場動向（2018年～2023年
10.7.3 製品別市場内訳
10.7.4 技術別市場内訳
10.7.5 用途別市場内訳
10.7.6 エンドユーザー別市場規模推移
10.7.7 主要企業
10.7.8 市場予測（2024年～2032年
10.8 四国地域
10.8.1 概要
10.8.2 市場規模推移（2018年～2023年
10.8.3 サービス別市場規模推移
10.8.4 テクノロジー別市場内訳
10.8.5 用途別市場内訳
10.8.6 エンドユーザー別市場内訳
10.8.7 主要企業
10.8.8 市場予測（2024～2032年
11 日本のヘルスケアにおける人工知能市場 – 競合状況
11.1 概要
11.2 市場構造
11.3 市場参入企業のポジショニング
11.4 主な成功戦略
11.5 競争力ダッシュボード
11.6 企業評価クアドラント
12 主要企業のプロフィール
12.1 企業A
12.1.1 事業概要
12.1.2 製品ポートフォリオ
12.1.3 事業戦略
12.1.4 SWOT分析
12.1.5 主要ニュースとイベント
12.2 企業B
12.2.1 事業概要
12.2.2 製品ポートフォリオ
12.2.3 事業戦略
12.2.4 SWOT分析
12.2.5 主要ニュースとイベント
12.3 企業C
12.3.1 事業概要
12.3.2 製品ポートフォリオ
12.3.3 事業戦略
12.3.4 SWOT分析
12.3.5 主なニュースとイベント
12.4 企業D
12.4.1 事業概要
12.4.2 製品ポートフォリオ
12.4.3 事業戦略
12.4.4 SWOT分析
12.4.5 主要ニュースとイベント
12.5 企業E
12.5.1 事業概要
12.5.2 製品ポートフォリオ
12.5.3 事業戦略
12.5.4 SWOT分析
12.5.5 主要ニュースとイベント
これは見本TOCであるため、社名は記載されていません。完全なリストはレポートに記載されています。
13 日本のヘルスケア市場における人工知能 – 産業分析
13.1 推進要因、阻害要因、機会
13.1.1 概要
13.1.2 推進要因
13.1.3 阻害要因
13.1.4 機会
13.2 ポーターのファイブフォース分析
13.2.1 概要
13.2.2 買い手の交渉力
13.2.3 売り手の交渉力
13.2.4 競争の度合い
13.2.5 新規参入の脅威
13.2.6 代替品の脅威
13.3 バリューチェーン分析
14 付録
