世界の医療ジェネレーティブAI市場（2025 – 2033）：コンポーネント別、用途別、エンドユーザー別、地域別分析レポート

2025年10月23日 marketing 医療ジェネレーティブAI

市場概要

市場規模
DataM Intelligence社のレポートによると、医療ジェネレーティブAIの世界市場規模は2024年に29億2000万米ドルに達し、2033年には306億8000万米ドルに達すると予測され、予測期間2025年から2033年にかけて35.1%の年平均成長率で成長する見込みです。

ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIとは、既存のヘルスケア情報に基づいて新しいデータ、洞察、コンテンツを作成できる高度な人工知能技術の活用を指します。この革新的なアプローチは、機械学習やディープラーニング技術を含む高度なアルゴリズムを採用し、カルテ、画像データ、臨床ノートなどの膨大な量の非構造化データを分析します。

主な目的は、診断、治療計画、患者エンゲージメント、業務効率など、医療提供のさまざまな側面を強化することです。この市場の主な原動力は、個別化医療ソリューションに対する需要の高まりと、AIおよび機械学習技術の進歩です。

創薬などの分野では、リアルタイムの意思決定支援や予測分析との統合などの機会が豊富にあり、ジェネレーティブAIが市場の拡大を促進すると期待されています。主なトレンドとしては、大規模なヘルスケアデータセットとジェネレーティブAIの統合による合成データの生成、診断精度の向上、オーダーメイドの治療計画の策定などが挙げられます。

市場のダイナミクス促進要因
個別化医療ソリューションへの需要の高まり

医療業界では、患者の遺伝子プロファイル、病歴、ライフスタイル要因に基づいて治療計画を特定のニーズに合わせて調整する個別化医療の導入が進んでいます。医療におけるジェネレーティブAIは、大規模なデータセットを分析してパターンと相関関係を特定し、個別化された治療戦略に情報を提供することで、この移行において重要な役割を果たしています。

ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIは、電子カルテ（EHR）、ゲノムデータ、臨床ノートなど、膨大な量の非構造化データの処理に優れています。この機能により、医療提供者は患者の包括的な健康プロファイルを作成し、より効果的に介入を調整するために使用することができます。多様なデータを合成することで、ジェネレーティブAIは個々の患者に特有の危険因子や健康傾向を特定し、予防的ケアや早期介入を促進します。

さらに、業界の主要企業は、ヘルスケアにおける世界のジェネレーティブAI市場の成長を促進する主要な取り組みや製品の発売を行っています。例えば、2023年6月のMicrosoft Azureのニュースによると、ジェネレーティブAIは、医療提供者が効率を高め、ケアをパーソナライズし、意思決定プロセスを強化できるようにすることで、医学研究、診断、治療、患者ケアに革命をもたらす可能性を秘めています。医療におけるジェネレーティブAIは、研究者が膨大な量の医療データを迅速かつ効率的に分析できるようにします。データ抽出や文書レビューが自動化され、管理業務に費やす時間が大幅に短縮されます。

同様に、2024年4月、世界保健機関（WHO）は、Smart AI Resource Assistant for Healthの略であるS.A.R.A.H.の立ち上げを発表しました。この革新的なデジタル・ヘルス・プロモーターのプロトタイプは、生成型人工知能（AI）を搭載しており、「My Health, My Right 」をテーマとする世界保健デーを前に、公衆衛生への取り組みを強化することを目的としています。

また、2024年10月には、Amazon One Medicalが高度なAI技術をヘルスケアサービスに統合し、Amazon BedrockやAWS HealthScribeなどのAWSジェネレーティブAIサービスを活用して、医師が時間を節約し、患者ケアを強化できるようにしました。これらすべての要因が、世界のヘルスケアにおけるジェネレーティブAI市場を牽引しています。

さらに、遠隔医療との統合の成長に対する需要の高まりも、世界の医療におけるジェネレーティブAI市場の拡大に寄与しています。

阻害要因
データセキュリティとプライバシーに関する懸念

医療システムにおけるジェネレーティブAIは、多くの場合、電子カルテ（EHR）、医療画像、個人健康情報（PHI）など、大量の機密患者データへのアクセスを必要とします。これらのデータは機密性が高く、患者の信頼を維持し、法的基準を遵守するために保護する必要があります。

米国では、HIPAAがPHIの取り扱いに関する厳格なガイドラインを定めています。医療機関は、利用するテクノロジーがこれらの規制に準拠していることを確認する必要があります。これには、PHIの機密性、完全性、可用性を保護するセーフガードの実装が含まれます。例えば、医療現場で使用されるジェネレーティブAIツールは、徹底的なセキュリティ・レビューを受け、コンプライアンスを確保するためにプロバイダとビジネス・アソシエート契約（BAA）を締結する必要があります。

2024年3月の国立生物工学情報センター（NCBI）の研究発表によると、医療におけるジェネレーティブAIの統合は変革の可能性をもたらしますが、広範なデータ要件と固有の不透明性により、重大なプライバシー・リスクとセキュリティ・リスクももたらします。ジェネレーティブAIシステムは、電子カルテ（EHR）、医療画像、個人健康情報（PHI）など、膨大な量の機密性の高い患者データにアクセスする必要があります。したがって、上記の要因は、ヘルスケアにおける世界のジェネレーティブAI市場の潜在的な成長を制限している可能性があります。

セグメンテーション分析
ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場は、コンポーネント、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化されます。

アプリケーション

診断・医療画像アプリケーション分野は、世界のジェネレーティブAI市場の33.2%を占める見込み

診断・医療画像分野は、医療画像を分析・解釈する医療専門家の能力を大幅に向上させる、ヘルスケアにおけるジェネレーティブAI市場の重要な構成要素です。医療技術におけるジェネレーティブAIの統合は、診断精度と業務効率の向上につながり、従来の画像診断業務を変革しました。

Generative Adversarial Network（GAN）やVariational Autoencoder（VAE）などのヘルスケアテクノロジーにおけるジェネレーティブAIは、MRI、CTスキャン、X線などの複雑な医療画像を分析するための高度なツールを医療従事者に提供します。これらのモデルは、医療従事者が見落としがちな微妙な異常を特定することで診断精度を高め、病気の早期発見を促します。

さらに、ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場の成長を促進する製品を発売している業界の主要企業もあります。例えば、2024年9月、Harrison.aiは、Harrison.rad.1と名付けられた放射線科に特化したビジョン言語モデルを発表し、ヘルスケア人工知能の重要な進歩を示しました。このモデルは、放射線医学分野の特定のニーズに対応するように設計されており、医療用画像処理および診断におけるAIの能力を強化します。

また、グーグルは2023年12月、医療業界向けに特別に設計された生成AIモデル群「MedLM」を発表しました。この取り組みは、人工知能を活用して医療提供体制を強化し、患者の予後を改善するというグーグルの継続的な取り組みの一環です。これらの要因により、世界のジェネレーティブAI市場における同セグメントの地位は確固たるものとなっています。

主要企業・市場シェア

地域別シェア
北米が世界のジェネレーティブAI市場の40.6%を占める見込み

病院、診療所、診断センターを含む北米全域の医療機関は、ジェネレーティブAIの可能性をますます認識しつつあります。臨床ワークフローへのAIの統合は、診断の精度を高め、治療計画を最適化し、患者の転帰を改善する手段とみなされています。この傾向は、放射線学、病理学、循環器学などのさまざまな臨床領域におけるAI技術の有効性を裏付けるエビデンスの増加によって後押しされています。

Generative Adversarial Networks（GAN）やVariational Autoencoders（VAE）を含む生成AI技術の急速な進歩により、複雑な医療データをより効果的に分析できるようになりました。これらの技術により、医療従事者は機械学習モデルを学習するための合成データを生成することができ、診断能力を向上させ、個別化医療を促進することができます。

さらに、この地域では、多くの主要プレイヤーの存在、高度な医療インフラ、政府のイニシアティブと規制支援、投資、および製品の発売が、ヘルスケアにおける世界のジェネレーティブAI市場を推進するでしょう。

例えば、2024年2月、ニュージャージー州では、CitiusTech社が医療機関向けに、医療ソリューションにおけるジェネレーティブAIの信頼性、品質、信用要件への対応を支援する業界初のソリューションを発表しました。CitiusTech Gen AI Quality & Trustソリューションは、企業がジェネレーティブAIアプリケーションの品質を設計、開発、統合、監視し、信頼を促進することを支援し、ジェネレーティブAIアプリケーションを全社的に採用し、拡張するために必要な信頼性を提供します。

また、2024年6月にニュージャージー州で、コグニザントはGoogle CloudとのジェネレーティブAIパートナーシップの一環として、ヘルスケア大規模言語モデル（LLM）ソリューションの最初のセットを発表しました。このイニシアチブは、医療分野におけるジェネレーティブAIの力を活用し、業務効率の向上、患者ケアの改善、管理プロセスの合理化など、医療分野におけるさまざまな課題に対処することを目的としています。このように、上記の要因は、世界のヘルスケアにおけるジェネレーティブAI市場における支配的な力として、この地域の地位を固めています。

アジア太平洋地域は世界のジェネレーティブAI市場の21.4%を占める見込み

アジア太平洋地域は著しいデジタル変革が進んでおり、医療システムの先進技術導入が進んでいます。このシフトは、患者ケアを強化し、プロセスを合理化し、業務効率を向上させるジェネレーティブAIソリューションの統合を促進します。

中国、インド、日本、シンガポールなどの国々には広大で多様な患者集団が存在し、医療モデルにおけるジェネレーティブAIのトレーニングに適した豊富なデータセットを提供しています。この多様性により、地域特有の健康上の課題に対処し、診断と治療計画を改善できる、堅牢で正確なアルゴリズムの開発が可能になります。

アジア太平洋地域の各国政府は、ヘルスケアにおけるAI技術の採用を積極的に推進しています。これらの政府は、ヘルスケア産業におけるジェネレーティブAIの研究開発を奨励するため、資金、インフラ支援、規制の枠組みを提供しています。こうした取り組みにより、産学と医療機関の連携が促進され、ジェネレーティブAIソリューションの開発と展開が加速しています。

さらに、業界の主要プレイヤーの技術的進歩は、ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場の成長を後押ししています。例えば、2024年11月、日本では、ヘルスケアイノベーターが、放射線科医や外科医の能力を強化し、患者ケアと業務効率を改善するための「リアルタイムの超能力」を提供するAI拡張システムを開発しています。この進歩の顕著な例として、富士フイルムとエヌビディアの協業が挙げられます。エヌビディアは、手術中に外科医を支援するために設計されたAIアプリケーションを開発しました。

また、中国は2024年10月、世界初のAI病院（通称「エージェント病院」）の設立を発表し、医療イノベーションにおいて大きな飛躍を遂げました。清華大学の研究者らによって開発されたこの先駆的な施設は、人工知能を医療行為に統合する革新的なアプローチであり、医療技術におけるアジアのリーダーシップを示すものです。このように、上記の要因によって、世界のジェネレーティブAIヘルスケア市場において最も急成長している地域としての地位が固まりつつあります。

主要プレーヤー
ヘルスケアにおけるジェネレーティブAI市場における主な世界的プレーヤーには、IBM、Google LLC、Microsoft、OpenAI、NVIDIA Corporation、Oracle、Johnson & Johnson Services, Inc.、NioyaTech、Saxonなどが含まれます。

主要開発
2024年12月、デックスコム社は独自のジェネレーティブAI（GenAI）プラットフォームを発表し、グルコースバイオセンシング技術にGenAIを統合した最初の持続グルコースモニター（CGM）メーカーとなりました。DexcomのGenAIプラットフォームは、高度なAIを活用して個人の健康データパターンを分析し、ライフスタイルの選択とグルコースレベルとの直接的な関連性を明らかにし、ユーザーの代謝の健康状態を改善するための実用的な洞察を提供します。
2024年10月、マイクロソフトはヘルスケア向けクラウドの大幅な進化を発表し、ヘルスケア提供の改善を目的とした人工知能の機能強化をいくつか発表しました。これらの機能強化には、Azure AI Studioの新しいヘルスケアAIモデル、Microsoft Fabricのデータ機能の強化、Copilot Studioの開発者ツールなどが含まれます。
2024年6月、コグニザントは、Vertex AIプラットフォームやGeminiモデルなどのジェネレーティブAI技術を活用し、Google Cloudと共同で開発した初のヘルスケア大規模言語モデル（LLM）ソリューション・スイートを発表しました。
2024年3月、エヌビディア・ヘルスケアは、創薬、医療技術（MedTech）、デジタルヘルスを推進することを目的としたジェネレーティブAIマイクロサービス群を発表しました。このイニシアチブには、ヘルスケア開発者が生物学、化学、イメージング、ヘルスケアデータ管理などのさまざまなアプリケーションでジェネレーティブAIの最新の進歩を活用できるようにする、クラウドにとらわれない25の新しいマイクロサービスのカタログが含まれています。

【目次】

市場紹介とスコープ
1. レポートの目的
2. レポート範囲と定義
3. レポートの範囲
エグゼクティブインサイトと主要な要点
1. 市場ハイライトと戦略的要点
2. 主要動向と将来予測
3. コンポーネント別スニペット
4. アプリケーション別スニペット
5. エンドユーザー別スニペット
6. 地域別スニペット
ダイナミクス
1. 影響要因
  1. ドライバー
    1. 個別化医療ソリューションに対する需要の高まり
    2. AIおよび機械学習技術の進歩
    3. XX
  2. 阻害要因
    1. データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念
    2. 開発、導入、メンテナンスの高コスト
  3. 機会
    1. リアルタイム意思決定支援および予測分析との統合
    2. XX
2. 影響分析
戦略的洞察と業界展望
1. 市場リーダーとパイオニア
  1. 新興パイオニアと有力プレーヤー
  2. 最も売れているブランドを持つ確立されたリーダー
  3. 確立された製品を持つマーケットリーダー
2. CXOの視点
3. 最新動向とブレークスルー
4. 規制と償還の状況
  1. 北米
  2. 欧州
  3. アジア太平洋
  4. 南米
  5. 中東・アフリカ
5. ポーターのファイブフォース分析
6. サプライチェーン分析
7. 特許分析
8. SWOT分析
9. アンメット・ニーズとギャップ
10. 市場参入と拡大のための推奨戦略
11. シナリオ分析：ベストケース、ベースケース、ワーストケース予測
12. 価格分析と価格ダイナミクス
13. 主要オピニオンリーダー
ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場：コンポーネント別
1. 市場イントロダクション
  1. 分析および前年比成長率分析（%）：コンポーネント別
  2. 市場魅力度指数：コンポーネント別
2. ソリューション
  1. ソリューション別
  2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%)
3. サービス別
ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場：用途別
1. 市場規模
  1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）：用途別
  2. 市場魅力度指数（用途別
2. 診断・医療画像
  1. 導入
  2. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)
3. 創薬・医薬品開発
4. 個別化治療
5. 患者モニタリングと予測分析
6. その他
ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場：エンドユーザー別
1. はじめに
  1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
  2. 市場魅力度指数（エンドユーザー別
2. 病院・クリニック
  1. 市場導入
  2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%)
3. 医療機関
4. 診断センター
5. その他
ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの世界市場：地域別
1. はじめに
  1. 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：地域別
  2. 市場魅力度指数（地域別
2. 北米
  1. 市場紹介
  2. 地域別主要ダイナミクス
  3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：コンポーネント別
  4. 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：用途別
  5. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：エンドユーザー別
  6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：国別
    1. 米国
    2. カナダ
    3. メキシコ
3. ヨーロッパ
  1. 序論
  2. 主要地域別ダイナミクス
  3. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）：コンポーネント別
  4. 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：用途別
  5. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：エンドユーザー別
  6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：国別
    1. ドイツ
    2. イギリス
    3. フランス
    4. スペイン
    5. イタリア
    6. その他のヨーロッパ
4. 南米
  1. 序論
  2. 地域別主要ダイナミクス
  3. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）：コンポーネント別
  4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：用途別
  5. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：エンドユーザー別
  6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：国別
    1. ブラジル
    2. アルゼンチン
    3. 南米のその他
5. アジア太平洋地域
  1. 序論
  2. 主要地域別ダイナミクス
  3. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）：コンポーネント別
  4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：用途別
  5. 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：エンドユーザー別
  6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：国別
    1. 中国
    2. インド
    3. 日本
    4. 韓国
    5. その他のアジア太平洋地域
6. 中東・アフリカ
  1. 主要な地域別動向
  2. 地域別主要ダイナミクス
  3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：コンポーネント別
  4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：用途別
  5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：エンドユーザー別
競合情勢と市場ポジショニング
1. 競合の概要と主要市場プレイヤー
2. 市場シェア分析とポジショニングマトリックス
3. 戦略的パートナーシップ、M&A
4. 製品ポートフォリオとイノベーションの主な展開
5. 企業ベンチマーキング
企業プロフィール
1. IBM
  1. 会社概要
  2. 製品ポートフォリオ
    1. 製品概要
    2. 製品の主要業績評価指標(KPI)
    3. 過去の製品売上高と予測
    4. 製品販売量
財務概要
1. 企業収益
  1. 地域別売上高シェア
    1. 売上予測
  2. 主要開発
    1. 合併・買収
    2. 主要製品開発活動
    3. 規制当局の承認など
  3. SWOT分析
1. 1. Google LLC
  2. Microsoft
  3. OpenAI
  4. NVIDIA Corporation
  5. Oracle
  6. Johnson & Johnson Services, Inc.
  7. NioyaTech.
  8. Saxon. (*LIST NOT EXHAUSTIVE)
前提条件と調査方法
1. データ収集方法
2. データの三角測量
3. 予測手法
4. データの検証と妥当性確認
付録
1. 会社概要とサービス
2. お問い合わせ

…

【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：HCIT8876