世界の医療＆ライフサイエンスNLP市場規模/シェア/動向分析レポート：NLP手法別、用途別（～2030年）

2025年6月2日 marketing ライフサイエンスNLP、医療NLP

市場概要

ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場は急速に拡大しており、市場規模は2025年の約51億8000万米ドルから2030年には160億1000万米ドルに拡大すると予測され、年平均成長率は25.3%です。ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場は、ヘルスケアプロバイダー全体での採用の増加、AIの急速な進歩、データ主導の意思決定に対する需要の高まりなどを背景に、力強い成長を遂げています。市場にプラスの影響を与える主なセグメントには、提供とアプリケーションが含まれます。臨床文書やテキストマイニングなどのソフトウェアソリューションは広く採用されており、サービスはシームレスな実装と保守を保証します。

臨床現場におけるリアルタイムのデータ洞察に対する需要の高まりが、この成長をさらに後押ししています。例えば、アメリカ退役軍人健康管理局は、NLPシステムを使用して、臨床記録から健康の社会的決定要因（SDOH）を抽出し、退役軍人の自殺リスクの高さとSDOHを関連付けました。また、ハイブリッドNLPフレームワークを導入し、退役軍人の認知症検出を大幅に改善し、490万人の退役軍人の21億件の臨床ノートを分析し、精度0.90、想起0.84、F1スコア0.87を達成しました。この高度なアプローチは、従来の構造化データ手法と比較して、多くの認知症ケースを特定しました。

ドライバー重大な健康問題を改善するための予測分析に対する需要の高まり
ヘルスケアとライフサイエンスにおける予測分析の需要の高まりは、自然言語処理（NLP）を採用する重要な推進要因です。予測分析により、医療提供者や研究者は重大な健康上の懸念を予測し、患者の転帰を改善し、リソースのユーティリティを最適化することができます。NLPは、電子カルテ（EHR）、臨床ノート、研究論文、患者とのやり取りなど、膨大な量の非構造化臨床データから意味のある洞察を抽出する上で極めて重要です。このデータ駆動型アプローチは、リスクのある患者を特定し、疾患の進行を予測し、慢性疾患管理を改善するために不可欠です。

例えば、NLPを活用した予測モデルは、再入院リスクの予測、敗血症の早期兆候の特定、潜在的な薬物有害反応の検出を可能にし、タイムリーな介入を可能にし、予防可能な入院を減らします。さらに、リアルタイムデータ、ウェアラブル装置、遠隔モニタリングの統合により、医療システムの予測能力はさらに向上します。NLPはまた、管理プロセスの合理化、手作業によるデータ入力エラーの削減、より正確な請求とコーディングをサポートし、最終的には財務上の成果を改善します。医療機関が価値ベースのケアと個別化医療をますます優先するようになるにつれて、NLP主導の予測分析に対する需要は拡大し、ヘルスケアの状況を一変させると予想されます。

制約：多言語およびマルチモーダルデータ処理の複雑さ
多言語およびマルチモーダルなデータ処理の複雑さは、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野で自然言語処理（NLP）を採用する上で大きな制約となります。医療データは本質的に多様であり、患者記録、臨床記録、医療画像、検査結果、ウェアラブルセンサーデータ、リアルタイムの患者とのやり取りなどが含まれます。この多様性は、地域や機関によって大きく異なる複数の言語や医療用語をサポートする必要性によってさらに複雑になっています。例えば、患者記録には、NLP モデルが正確に解釈するのが困難な略語、専門用語、文脈特有の言い回しなど、構造化されたデータと非構造化データが含まれることがあります。

さらに、テキストと画像や生体信号を組み合わせるなど、マルチモーダルデータを統合するには、異なるデータタイプを理解しリンクさせる高度なNLP技術が必要です。このような環境で正確かつコンテキストを考慮した分析を行うには、堅牢な学習データ、高度な機械学習モデル、および膨大な計算リソースが必要です。さらに、言語のニュアンス、文化の違い、医療行為の違いによってバイアスが生じ、モデル開発がさらに複雑になる可能性があります。このような課題を克服することは、信頼性の高い有意義な洞察を得るために不可欠ですが、そのためにはデータのキュレーション、モデルの改良、分野横断的なコラボレーションに継続的に投資する必要があります。

チャンス医療アプリケーションのためのコグニティブ・コンピューティングの出現
医療アプリケーション向けのコグニティブ・コンピューティングの出現は、ヘルスケアおよびライフサイエンスにおける自然言語処理（NLP）市場に大きな機会をもたらします。機械学習、深層学習、NLP、高度なデータ分析を組み合わせたコグニティブ・コンピューティングは、人間の思考プロセスを模倣して膨大な量の医療データを分析し、コンテキストに富んだ洞察を提供します。このアプローチは、電子カルテ（EHR）、医学文献、診断画像、患者が生成した健康データから非構造化データを処理することで、臨床上の意思決定、個別化された治療計画、患者の転帰を強化することができます。例えば、IBM Watson Healthのようなコグニティブ・システムは、複雑な患者の病歴や医学研究を分析し、パーソナライズされた治療オプションを推奨することで、腫瘍学における可能性を実証しています。

コグニティブ・コンピューティングは、インテリジェントなバーチャル・アシスタントによる患者エンゲージメントの向上、自動化された臨床文書による管理プロセスの合理化、病気の早期発見のための予測分析の強化が可能です。医療機関がますますデジタルヘルス技術を採用し、精密医療に注力するようになるにつれて、NLP主導のコグニティブ・コンピューティング・ソリューションに対する需要は拡大し、より正確な診断、医療ミスの削減、ケアの最適化が可能になると予想されます。この傾向は、ヘルスケア分野でのプレゼンス拡大を目指すNLPプロバイダーにとって、重要な成長分野となります。

課題：NLPアルゴリズム導入時の説明可能性と解釈可能性の問題
自然言語処理（NLP）アルゴリズムをヘルスケアやライフサイエンスに展開する上で、説明可能性と解釈可能性は極めて重要です。これらのアルゴリズムは多くの場合、複雑なブラックボックス・モデルとして動作するため、臨床医や医療管理者にとって、特定の予測や推奨に至る経緯を理解することは困難です。医療上の意思決定には高い説明責任と信頼性が要求されるため、このような透明性の欠如は、信頼、規制当局の承認、臨床導入の妨げになります。例えば、NLPモデルが患者の記録や臨床記録に基づいて潜在的な疾病リスクを警告する場合、医療従事者はその洞察を検証するために明確で理解しやすい正当性を必要とします。

さらに、医療データの複雑な医療用語、多様なデータソース、コンテキスト依存の性質は、説明可能性をさらに複雑にします。テキスト、画像、検査結果を組み合わせるなど、マルチモーダルデータを統合すると、さらに複雑な層が生じ、意思決定経路を追跡することがさらに困難になります。これらの問題に対処するために、開発者は解釈可能なモデルを構築すること、説明可能性のフレームワークを組み込むこと、HIPAAやGDPRなどの規制要件との整合性を確保することを優先しなければなりません。モデルの性能と解釈可能性のバランスを取ることは、NLPをより広く採用し、患者の転帰を改善し、医療従事者と患者の間の信頼を醸成するために不可欠です。

ヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLPのエコシステムは、多様なステークホルダーで構成されています。エコシステムにはアプリケーション・プロバイダが含まれます。アプリケーションは、患者ケア＆エンゲージメント、臨床業務＆意思決定支援、生物医学研究＆医薬品開発、管理＆運営管理、ゲノム＆プレシジョン医療、医学教育＆知識普及に分かれています。これらの事業体は共同でNLPアプリケーションを開発、提供、利用し、ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場の革新と成長を促進しています。

主要企業・市場シェア

予測期間中、自然言語理解分野が最大の市場シェアを占める見込み
自然言語理解（NLU）分野は、非構造化臨床データの解釈や高度な意思決定支援に重要な役割を果たすことから、医療・ライフサイエンス分野のNLP分野で最大の市場シェアを占めると予想されます。電子カルテ（EHR）、臨床ノート、病理報告書、患者が作成したコンテンツなどから、電子医療システムは膨大な量のテキストベースのデータを生成します。NLUは、エンティティの識別、関係の抽出、正確な診断サポート、患者のリスク層別化、および集団健康管理に不可欠なコンテキストの理解に優れています。

さらに、NLU機能は、医療コーディングの自動化、有害事象の検出、医学文献の処理に不可欠であり、管理負担の軽減とコンプライアンスの向上に役立ちます。読みやすいアウトプットを作成することに重点を置く自然言語生成（NLG）と比較して、NLUはコア分析を可能にする上でより基礎的であり、臨床情報学や生物医学研究に不可欠です。個別化医療、規制当局への報告、リアルタイムの意思決定が重視されるようになり、複雑な医療言語をしっかりと理解する需要が急増しています。その結果、医療提供者、支払者、製薬会社はNLU主導型ソリューションへの投資を増やし、市場での優位性を確保しています。

予測期間中に最も速い成長率を占めるのはゲノミクス・精密医療分野
複雑なゲノムデータから実用的な洞察を導き出し、個別化治療のために臨床情報と統合する必要性が高まっていることから、予測期間中、医療・ライフサイエンス分野のNLP市場では、ゲノミクス・精密医療分野が最も高い成長率を示すと予測されています。ゲノムシーケンスがより身近で費用対効果の高いものになるにつれ、膨大なデータセットが生成されるようになり、遺伝子変異の解釈、表現型形質の関連付け、生物医学文献、臨床試験、患者記録からの洞察の抽出に高度なNLP技術が必要とされています。自然言語理解は、研究論文、病理レポート、分子診断から非構造化データをマイニングし、バイオマーカーの発見や標的治療の決定をサポートする上で重要です。

さらに、製薬企業やバイオテクノロジー企業は、遺伝子プロフィールや臨床プロフィールを基に患者コホートを特定することで、創薬を加速し、臨床試験デザインを最適化するためにNLPを採用するケースが増えています。規制機関はデータの標準化と実際のエビデンスを求めており、多様なソースからの効率的な情報抽出が必要です。医療が個別化医療へとシフトする中、オミックスデータを臨床ワークフローに統合し、診断精度を高め、治療成果を向上させるためには、NLP対応プラットフォームが不可欠です。AI、ゲノミクス、精密医療の融合がこの分野の飛躍的な成長を促し、最も急成長しているアプリケーション分野と位置付けられています。

アジア太平洋地域は、医療インフラの拡大、デジタルヘルス技術の採用拡大、AI主導型研究への投資の増加により、予測期間中に医療・ライフサイエンス分野のNLP市場で最も高い成長率を記録する見込みです。中国、インド、日本、韓国は、医療へのアクセス性、質、データの相互運用性を向上させる政府の政策に支えられ、医療のデジタル化への取り組みを加速させています。この地域は人口が膨大で多様性に富んでいるため、多言語の非構造化臨床データが大量に生成され、医療翻訳、臨床文書化、疾病監視をサポートするNLPソリューションに対する需要が高まっています。

さらに、アジア太平洋地域の主要エコノミーでは、精密医療やゲノム研究への注目が高まっており、生物医学文献を分析し、臨床ゲノムの知見を統合するための高度なNLPツールのニーズが高まっています。現地の新興企業や学術機関は、グローバルなテクノロジー企業と協力して、地域の言語や医療課題に合わせたカスタマイズされたNLPアプリケーションを構築しています。さらに、COVID-19後の遠隔医療とモバイルヘルス導入の急増は、患者エンゲージメントにおけるリアルタイムの言語理解と会話AIの必要性を増幅しています。これらのダイナミクスを総合すると、アジア太平洋地域は、ヘルスケアおよびライフサイエンスにおけるNLPにとって、高い可能性を秘め、急速に発展する市場であると言えます。

2025年4月、マレーシア最大の民間医療機関であるKPJヘルスケアは、IBMマレーシアおよびGlobeOSSと提携し、IBM Watson XおよびWatson Discoveryを使用したAI搭載チャットボットを発表しました。このチャットボットは、KPJクアラ・セランゴールを含む30のKPJ病院において、患者からの問い合わせ、専門医の詳細、予約スケジュールなどに24時間365日対応します。
2025年3月、マイクロソフトはヘルスケア業界初の統合音声AIアシスタントであるDragon Copilotを発表しました。Dragon Medical OneとDAX Copilotを統合することで、臨床文書の作成、医療情報の表面化、管理業務の自動化を効率化。
2025年1月、AWSとGeneral Catalystは、ジェネレーティブAIを活用したヘルスケアの変革に向けた戦略的協業を開始しました。AWSの高度なクラウドおよびAI技術とGeneral Catalystのヘルスケアに関する専門知識を組み合わせることで、個別化ケア、診断、業務効率化のためのAI搭載ソリューションを共同開発・展開します。
2025年1月、IQVIAとエヌビディアは、エージェント型AIソリューションを通じてヘルスケアとライフサイエンスを推進する戦略的パートナーシップを発表しました。IQVIAのコネクテッド・インテリジェンスとヘルスケアグレードのAIをNVIDIAのAI Foundryと組み合わせることで、この協業は複雑なワークフローの自動化、データ抽出の強化、患者の転帰の改善を目指します。

ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場は、幅広い地域で事業を展開する少数の大手企業によって支配されています。ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場の主要プレーヤーは以下の通りです。

Microsoft
Google
AWS
IBM
Oracle
NVIDIA
IQVIA
Solventum
Optum
GE Healthcare
Inovalon
Flatiron Health
HPE
Edifecs
Health Catalyst
SAS Institute
Lexalytics
Averbis
Dolbey Systems
John Snow Labs
Clinithink
Ellipsis Health
ITRex Group
Press Ganey
Oncora Medical
Emtelligent

【目次】

はじめに
1
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義包含と除外
1.3 市場範囲市場セグメンテーション対象地域調査対象年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ

調査方法
2
2.1 調査データ二次データ-主な二次情報源-二次情報源の主要データ一次データ-一次情報源の主要データ-一次プロファイルの内訳-主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
2.3 市場規模の推定トップダウンアプローチボトムアップアプローチ
2.4 市場予測
2.5 本調査の前提条件
2.6 調査の限界

エグゼクティブサマリー
3

プレミアムインサイト
4
4.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP世界市場における魅力的な機会
4.2 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：オファリング別、2025年対2030年
4.3 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：展開形態別、2025年対2030年
4.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：NLP種類別、2025年対2030年
4.5 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：NLP手法別、2025年対2030年
4.6 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：アプリケーション別、2025年対2030年
4.7 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：エンドユーザー別、2025年対2030年
4.8 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：地域別、2025年対2030年

市場概要
5
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス推進要因阻害要因機会課題
5.3 2025年米国関税の影響 – ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場主要関税率の紹介価格の影響分析国・地域への影響 – アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋エンドユーザー別産業への影響
5.4 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLPの進化
5.5 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP：アーキテクチャ
5.6 サプライチェーン分析
5.7 エコシステム分析
5.8 投資環境と資金調達シナリオ
5.9 ケーススタディ分析ケーススタディ1 ケーススタディ2 ケーススタディ3 ケーススタディ4 ケーススタディ5 技術分析- 主要技術- 補完技術- 隣接技術規制情勢- 規制機関、政府機関、その他の組織- 主要規制特許分析- 方法論- 出願された特許（文書の種類別）、2016-2025年- イノベーションと特許出願価格分析- 主要プレーヤー別、2025年- アプリケーション別、2025年主要会議とイベント、2025-2026年ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLPのベストプラクティスヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP： BUSINESS MODELS TECHNOLOGY ROADMAP OF NLP IN HEALTHCARE & LIFE SCIENCES MARKET PORTER FIVE FORCES ANALYSIS- THREAT FROM NEW ENTRANTS- THREAT OF SUBSTITUTES- BARGAINING POWER OF SUPPLIERS- BARGAINING POWER OF BUYERS- INTENSITY OF COMPETITION RIVALRY TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING BUYER/CLIENTS OF NLP IN HEALTHCARE & LIFE SCIENCES MARKET KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA- KEY STAKEHOLDERS IN THE BUYING PROCESS- BUYING CRITERIA

ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：製品別
6
6.1 オファリングの導入：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場促進要因
6.2 ソフトウェアスタンドアロン型NLPソフトウェア統合型NLPソフトウェア
6.3 サービスプロフェッショナルサービス、トレーニング＆コンサルティングサービス、システムインテグレーション＆インプリメンテーション、サポート＆メンテナンスマネージドサービス

ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、展開形態別
7
7.1 導入展開モード：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のLP市場促進要因
7.2 クラウド
7.3 オンプレミス

ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：NLP種類別
8
8.1 導入 nlp タイプ：ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場の促進要因
8.2 自然言語理解（Nlu）
8.3 自然言語生成（NLG）

ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、NLP技術別
9
9.1 NLP手法の導入：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場促進要因
9.2 光学的文字認識（OCR）
9.3 名前付きエンティティ認識（NER）
9.4 センチメント分析
9.5 テキスト分類
9.6 トピックモデリング
9.7 テキストの要約
9.8 その他のNLP技法（キーワード抽出、レンマタイゼーション＆ステミングヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、用途別

ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場、用途別
10
10.1 導入アプリケーション：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場促進要因
10.2 患者ケアとエンゲージメント会話型AIとバーチャルアシスタント遠隔モニタリングと遠隔医療サポート患者のフィードバックと感情分析健康リスク評価その他（患者ジャーニーマッピング、メンタルヘルスサポートとスクリーニング）
10.3 臨床業務と意思決定支援臨床文書作成とトランスクリプション医療コーディングと請求の自動化臨床意思決定支援臨床試験のマッチングその他（画像・放射線レポート分析と臨床知識の検索と要約）
10.4 バイオメディカル研究&医薬品開発文献マイニング&知識抽出創薬&再利用臨床試験デザイン&最適化ファーマコビジランス&安全性モニタリングその他(規制遵守&申請、仮説自動生成)
10.5 管理・運営管理事前承認・ユーティリティ管理医療提供者のパフォーマンス・品質報告相互運用性・データ正規化その他（医療スタッフのスケジューリング最適化、保険請求審査・不正検出）
10.6 ゲノミクスと精密医療ゲノムレポート解釈ゲノムデータと臨床データの統合その他（疾患リスク予測、バリアント分類とアノテーション）
10.7 医学教育と知識の普及
10.8 その他のアプリケーション（人口・公衆衛生情報、法律・保険関連分析）

ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、エンドユーザー別
11
11.1 導入エンドユーザー：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場促進要因
11.2 臨床開業医医師／医者看護師薬剤師その他
11.3 医療研究者臨床研究者生物医学科学者疫学者その他
11.4 医療管理者病院管理者医療IT管理者医療データアナリストその他
11.5 医療保険・支払者専門家医療保険会社政府医療機関その他
11.6 製薬・バイオテクノロジー企業メディカルアフェアーズ＆マーケットリサーチャー薬事ファーマコビジランス部門その他
11.7 その他エンドユーザー

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レポートコード：TC 3660