AI医用画像の世界市場2025：メーカー別、地域別、タイプ・用途別

staff 2024年6月3日 GlobalInfoResearch

1 市場概要
1.1 製品の概要と範囲
1.2 市場推定と基準年
1.3 タイプ別市場分析
1.3.1 概要:世界のAI医用画像のタイプ別消費額：2020年対2024年対2031年
ハードウェア、ソフトウェア
1.4 用途別市場分析
1.4.1 概要:世界のAI医用画像の用途別消費額：2020年対2024年対2031年
公立病院、私立病院
1.5 世界のAI医用画像市場規模と予測
1.5.1 世界のAI医用画像消費額（2020年対2024年対2031年）
1.5.2 世界のAI医用画像販売数量（2020年-2031年）
1.5.3 世界のAI医用画像の平均価格（2020年-2031年）

2 メーカープロフィール
※掲載企業リスト：Intel、GE、Aidoc、RadPartners、MEDNAX、Siemens、Enlitic、BioMind、ANNALISE-AI PTY LTD、IBM、Lantheus Holdings、IQVIA
Company A
Company Aの詳細
Company Aの主要事業
Company AのAI医用画像製品およびサービス
Company AのAI医用画像の販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2020-2024）
Company Aの最近の動向/最新情報
Company B
Company Bの詳細
Company Bの主要事業
Company BのAI医用画像製品およびサービス
Company BのAI医用画像の販売数量、平均価格、売上高、粗利益率、市場シェア（2020-2024）
Company Bの最近の動向/最新情報
…
…

3 競争環境：メーカー別AI医用画像市場分析
3.1 世界のAI医用画像のメーカー別販売数量（2020-2024）
3.2 世界のAI医用画像のメーカー別売上高（2020-2024）
3.3 世界のAI医用画像のメーカー別平均価格（2020-2024）
3.4 市場シェア分析（2024年）
3.4.1 AI医用画像のメーカー別売上および市場シェア(%)：2024年
3.4.2 2024年におけるAI医用画像メーカー上位3社の市場シェア
3.4.3 2024年におけるAI医用画像メーカー上位6社の市場シェア
3.5 AI医用画像市場:全体企業フットプリント分析
3.5.1 AI医用画像市場：地域別フットプリント
3.5.2 AI医用画像市場：製品タイプ別フットプリント
3.5.3 AI医用画像市場：用途別フットプリント
3.6 新規参入企業と参入障壁
3.7 合併、買収、契約、提携

4 地域別消費分析
4.1 世界のAI医用画像の地域別市場規模
4.1.1 地域別AI医用画像販売数量（2020年-2031年）
4.1.2 AI医用画像の地域別消費額（2020年-2031年）
4.1.3 AI医用画像の地域別平均価格（2020年-2031年）
4.2 北米のAI医用画像の消費額（2020年-2031年）
4.3 欧州のAI医用画像の消費額（2020年-2031年）
4.4 アジア太平洋のAI医用画像の消費額（2020年-2031年）
4.5 南米のAI医用画像の消費額（2020年-2031年）
4.6 中東・アフリカのAI医用画像の消費額（2020年-2031年）

5 タイプ別市場セグメント
5.1 世界のAI医用画像のタイプ別販売数量（2020年-2031年）
5.2 世界のAI医用画像のタイプ別消費額（2020年-2031年）
5.3 世界のAI医用画像のタイプ別平均価格（2020年-2031年）

6 用途別市場セグメント
6.1 世界のAI医用画像の用途別販売数量（2020年-2031年）
6.2 世界のAI医用画像の用途別消費額（2020年-2031年）
6.3 世界のAI医用画像の用途別平均価格（2020年-2031年）

7 北米市場
7.1 北米のAI医用画像のタイプ別販売数量（2020年-2031年）
7.2 北米のAI医用画像の用途別販売数量（2020年-2031年）
7.3 北米のAI医用画像の国別市場規模
7.3.1 北米のAI医用画像の国別販売数量（2020年-2031年）
7.3.2 北米のAI医用画像の国別消費額（2020年-2031年）
7.3.3 アメリカの市場規模・予測（2020年-2031年）
7.3.4 カナダの市場規模・予測（2020年-2031年）
7.3.5 メキシコの市場規模・予測（2020年-2031年）

8 欧州市場
8.1 欧州のAI医用画像のタイプ別販売数量（2020年-2031年）
8.2 欧州のAI医用画像の用途別販売数量（2020年-2031年）
8.3 欧州のAI医用画像の国別市場規模
8.3.1 欧州のAI医用画像の国別販売数量（2020年-2031年）
8.3.2 欧州のAI医用画像の国別消費額（2020年-2031年）
8.3.3 ドイツの市場規模・予測（2020年-2031年）
8.3.4 フランスの市場規模・予測（2020年-2031年）
8.3.5 イギリスの市場規模・予測（2020年-2031年）
8.3.6 ロシアの市場規模・予測（2020年-2031年）
8.3.7 イタリアの市場規模・予測（2020年-2031年）

9 アジア太平洋市場
9.1 アジア太平洋のAI医用画像のタイプ別販売数量（2020年-2031年）
9.2 アジア太平洋のAI医用画像の用途別販売数量（2020年-2031年）
9.3 アジア太平洋のAI医用画像の地域別市場規模
9.3.1 アジア太平洋のAI医用画像の地域別販売数量（2020年-2031年）
9.3.2 アジア太平洋のAI医用画像の地域別消費額（2020年-2031年）
9.3.3 中国の市場規模・予測（2020年-2031年）
9.3.4 日本の市場規模・予測（2020年-2031年）
9.3.5 韓国の市場規模・予測（2020年-2031年）
9.3.6 インドの市場規模・予測（2020年-2031年）
9.3.7 東南アジアの市場規模・予測（2020年-2031年）
9.3.8 オーストラリアの市場規模・予測（2020年-2031年）

10 南米市場
10.1 南米のAI医用画像のタイプ別販売数量（2020年-2031年）
10.2 南米のAI医用画像の用途別販売数量（2020年-2031年）
10.3 南米のAI医用画像の国別市場規模
10.3.1 南米のAI医用画像の国別販売数量（2020年-2031年）
10.3.2 南米のAI医用画像の国別消費額（2020年-2031年）
10.3.3 ブラジルの市場規模・予測（2020年-2031年）
10.3.4 アルゼンチンの市場規模・予測（2020年-2031年）

11 中東・アフリカ市場
11.1 中東・アフリカのAI医用画像のタイプ別販売数量（2020年-2031年）
11.2 中東・アフリカのAI医用画像の用途別販売数量（2020年-2031年）
11.3 中東・アフリカのAI医用画像の国別市場規模
11.3.1 中東・アフリカのAI医用画像の国別販売数量（2020年-2031年）
11.3.2 中東・アフリカのAI医用画像の国別消費額（2020年-2031年）
11.3.3 トルコの市場規模・予測（2020年-2031年）
11.3.4 エジプトの市場規模推移と予測（2020年-2031年）
11.3.5 サウジアラビアの市場規模・予測（2020年-2031年）
11.3.6 南アフリカの市場規模・予測（2020年-2031年）

12 市場ダイナミクス
12.1 AI医用画像の市場促進要因
12.2 AI医用画像の市場抑制要因
12.3 AI医用画像の動向分析
12.4 ポーターズファイブフォース分析
12.4.1 新規参入者の脅威
12.4.2 サプライヤーの交渉力
12.4.3 買い手の交渉力
12.4.4 代替品の脅威
12.4.5 競争上のライバル関係

13 原材料と産業チェーン
13.1 AI医用画像の原材料と主要メーカー
13.2 AI医用画像の製造コスト比率
13.3 AI医用画像の製造プロセス
13.4 産業バリューチェーン分析

14 流通チャネル別出荷台数
14.1 販売チャネル
14.1.1 エンドユーザーへの直接販売
14.1.2 代理店
14.2 AI医用画像の主な流通業者
14.3 AI医用画像の主な顧客

15 調査結果と結論

16 付録
16.1 調査方法
16.2 調査プロセスとデータソース
16.3 免責事項

*** 表一覧 ***

・世界のAI医用画像のタイプ別消費額（百万米ドル、2020年対2024年対2031年）
・世界のAI医用画像の用途別消費額（百万米ドル、2020年対2024年対2031年）
・世界のAI医用画像のメーカー別販売数量
・世界のAI医用画像のメーカー別売上高
・世界のAI医用画像のメーカー別平均価格
・AI医用画像におけるメーカーの市場ポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
・主要メーカーの本社とAI医用画像の生産拠点
・AI医用画像市場:各社の製品タイプフットプリント
・AI医用画像市場:各社の製品用途フットプリント
・AI医用画像市場の新規参入企業と参入障壁
・AI医用画像の合併、買収、契約、提携
・AI医用画像の地域別販売量(2020-2031)
・AI医用画像の地域別消費額(2020-2031)
・AI医用画像の地域別平均価格(2020-2031)
・世界のAI医用画像のタイプ別販売量(2020-2031)
・世界のAI医用画像のタイプ別消費額(2020-2031)
・世界のAI医用画像のタイプ別平均価格(2020-2031)
・世界のAI医用画像の用途別販売量(2020-2031)
・世界のAI医用画像の用途別消費額(2020-2031)
・世界のAI医用画像の用途別平均価格(2020-2031)
・北米のAI医用画像のタイプ別販売量(2020-2031)
・北米のAI医用画像の用途別販売量(2020-2031)
・北米のAI医用画像の国別販売量(2020-2031)
・北米のAI医用画像の国別消費額(2020-2031)
・欧州のAI医用画像のタイプ別販売量(2020-2031)
・欧州のAI医用画像の用途別販売量(2020-2031)
・欧州のAI医用画像の国別販売量(2020-2031)
・欧州のAI医用画像の国別消費額(2020-2031)
・アジア太平洋のAI医用画像のタイプ別販売量(2020-2031)
・アジア太平洋のAI医用画像の用途別販売量(2020-2031)
・アジア太平洋のAI医用画像の国別販売量(2020-2031)
・アジア太平洋のAI医用画像の国別消費額(2020-2031)
・南米のAI医用画像のタイプ別販売量(2020-2031)
・南米のAI医用画像の用途別販売量(2020-2031)
・南米のAI医用画像の国別販売量(2020-2031)
・南米のAI医用画像の国別消費額(2020-2031)
・中東・アフリカのAI医用画像のタイプ別販売量(2020-2031)
・中東・アフリカのAI医用画像の用途別販売量(2020-2031)
・中東・アフリカのAI医用画像の国別販売量(2020-2031)
・中東・アフリカのAI医用画像の国別消費額(2020-2031)
・AI医用画像の原材料
・AI医用画像原材料の主要メーカー
・AI医用画像の主な販売業者
・AI医用画像の主な顧客

*** 図一覧 ***

・AI医用画像の写真
・グローバルAI医用画像のタイプ別売上（百万米ドル）
・グローバルAI医用画像のタイプ別売上シェア、2024年
・グローバルAI医用画像の用途別消費額（百万米ドル）
・グローバルAI医用画像の用途別売上シェア、2024年
・グローバルのAI医用画像の消費額（百万米ドル）
・グローバルAI医用画像の消費額と予測
・グローバルAI医用画像の販売量
・グローバルAI医用画像の価格推移
・グローバルAI医用画像のメーカー別シェア、2024年
・AI医用画像メーカー上位3社（売上高）市場シェア、2024年
・AI医用画像メーカー上位6社（売上高）市場シェア、2024年
・グローバルAI医用画像の地域別市場シェア
・北米のAI医用画像の消費額
・欧州のAI医用画像の消費額
・アジア太平洋のAI医用画像の消費額
・南米のAI医用画像の消費額
・中東・アフリカのAI医用画像の消費額
・グローバルAI医用画像のタイプ別市場シェア
・グローバルAI医用画像のタイプ別平均価格
・グローバルAI医用画像の用途別市場シェア
・グローバルAI医用画像の用途別平均価格
・米国のAI医用画像の消費額
・カナダのAI医用画像の消費額
・メキシコのAI医用画像の消費額
・ドイツのAI医用画像の消費額
・フランスのAI医用画像の消費額
・イギリスのAI医用画像の消費額
・ロシアのAI医用画像の消費額
・イタリアのAI医用画像の消費額
・中国のAI医用画像の消費額
・日本のAI医用画像の消費額
・韓国のAI医用画像の消費額
・インドのAI医用画像の消費額
・東南アジアのAI医用画像の消費額
・オーストラリアのAI医用画像の消費額
・ブラジルのAI医用画像の消費額
・アルゼンチンのAI医用画像の消費額
・トルコのAI医用画像の消費額
・エジプトのAI医用画像の消費額
・サウジアラビアのAI医用画像の消費額
・南アフリカのAI医用画像の消費額
・AI医用画像市場の促進要因
・AI医用画像市場の阻害要因
・AI医用画像市場の動向
・ポーターズファイブフォース分析
・AI医用画像の製造コスト構造分析
・AI医用画像の製造工程分析
・AI医用画像の産業チェーン
・販売チャネル：エンドユーザーへの直接販売 vs 販売代理店
・直接チャネルの長所と短所
・間接チャネルの長所と短所
・方法論
・調査プロセスとデータソース

★当レポートに関するお問い合わせ先(購入・見積)★

■ 英文タイトル：Global AI Medical Imaging Market 2025
■ レポートの形態：英文PDF
■ レポートコード：GIR24MKT437087
■ 販売会社：H&Iグローバルリサーチ株式会社（東京都中央区）

■ お問い合わせフォーム ⇒ https://www.marketreport.jp/contact

AI医用画像は、人工知能（AI）を用いて医療における画像データの解析、診断支援、治療計画などを行う技術を指します。医療画像は、X線、CT（コンピュータ断層撮影）、MRI（磁気共鳴画像）、超音波など多様な形式があり、これらの画像データから病変を発見したり、患者の状態を把握したりするために広く利用されています。AI医用画像は、従来の手法に比べて効率的かつ高精度な解析を可能にし、医療現場における診断や治療の質を向上させることが期待されています。

AI医用画像の重要な特徴の一つは、大量の医療データを扱えることです。AIは、ディープラーニングや機械学習を用いて、大規模なデータセットからパターンを学習し、その情報を基に新たな画像データを解析します。この処理能力は、人間の医師が瞬時に多くの情報を処理することが難しい場合に特に有効です。また、AIは、医療画像を解析する際に、微細な変化や異常を見逃すことなく検出する能力を持つため、早期発見や早期治療に貢献します。

利用される技術には、コンピュータビジョンや自然言語処理（NLP）が含まれます。コンピュータビジョン技術は画像解析に特化しており、AIが画像データから特定の特徴を抽出するために使われます。例えば、腫瘍の大きさや形状、位置を特定することができ、これにより疾患の診断をサポートします。また、自然言語処理は、医療文書の解析や医師の発言を理解するために用いられることがあり、患者の症状や病歴を文書化する際に重要です。

AI医用画像は種類によって異なる用途があります。まず、診断支援システムとしての利用が挙げられます。例えば、X線画像やCTスキャンを解析し、肺がんや脳腫瘍などの疾患を早期に発見するためのツールとして活用されています。また、AIは画像データを定量的に分析することができるため、病状の進行を追跡する目的でも利用されています。このように、愛眼により、医師がより迅速かつ正確な診断を下す手助けをしています。

次に、治療計画や手術支援としての使用があります。AIを用いることで、医師は手術の際に必要な情報をリアルタイムで取得し、最適な治療計画を立てることが可能になります。たとえば、放射線治療においては、腫瘍の正確な位置や形状を把握することで、放射線の照射範囲を最適化することができ、患者への負担を最小限に抑えることができます。

さらに、AI技術はリモートモニタリングや健康管理にも応用されます。特に、慢性疾患を持つ患者に対して、定期的に画像データを取得し、それをAIで管理することで、状態の変化を把握することができます。これにより、早期に対応することが可能になり、患者の生活の質を向上させることが期待されています。

AI医用画像の導入にあたっては、いくつかの課題も存在します。第一に、データのプライバシーとセキュリティの問題があります。医療データは非常にセンシティブな情報であり、適切な管理と保護が求められます。また、AIシステムの判断根拠が不透明である場合、医師がその結果を信頼できないという懸念もあります。したがって、AIシステムがどのように学習し、どのような理由でその判断を下したのかを理解できることが重要です。

第二に、医療従事者との連携が不可欠であるという点も挙げられます。AIはあくまで支援ツールであり、最終的な判断は医療従事者が行うべきです。そのため、医療従事者はAIの結果を適切に解釈し、活用する能力を持つ必要があります。このような環境を整えるために、教育や研修が重要な役割を果たすでしょう。

最近では、AI医用画像における倫理的な問題についても注目が集まっています。特に、不平等な医療アクセスやバイアスの問題が懸念されています。AIに学習させるデータが特定の集団に偏っている場合、AIの判断が他の集団に対して不適切である可能性があります。そのため、データの多様性が求められ、全ての患者に対して公平に機能するAIの開発が重要です。

AI医用画像は、今後ますます進化し、医療の現場において重要な役割を果たすと期待されています。新しいアルゴリズムや機械学習技術の進展により、診断精度がさらに向上し、個別化医療の実現にも寄与することが見込まれます。特に、AIを利用した予防医療や早期発見の制度向上は、患者の健康を守るために欠かせない要素となるでしょう。

このように、AI医用画像は医療の未来を切り開く重要な技術となっています。今後の研究や実用化を通じて、さらなる進歩が期待されており、医療分野全体の質の向上に貢献することが求められています。AIを効果的に活用することで、患者一人ひとりに最適な医療を提供し、より良い健康管理を実現することが目指されています。 AI医用画像は、医療の効率化や質の向上を図るための強力なパートナーとなりうるのです。

GlobalInfoResearch社の最新調査によると、世界のAI医用画像市場規模は2024年にxxxx米ドルと評価され、2031年までに年平均xxxx%でxxxx米ドルに成長すると予測されています。

本レポートは、世界のAI医用画像市場に関する詳細かつ包括的な分析です。メーカー別、地域別・国別、タイプ別、用途別の定量分析および定性分析を行っています。市場は絶え間なく変化しているため、本レポートでは競争、需給動向、多くの市場における需要の変化に影響を与える主な要因を調査しています。選定した競合企業の会社概要と製品例、および選定したいくつかのリーダー企業の2024年までの市場シェア予測を掲載しています。

*** 主な特徴 ***

AI医用画像の世界市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2031年

AI医用画像の地域別・国別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2031年

AI医用画像のタイプ別・用途別の市場規模および予測：消費金額（百万ドル）、販売数量、平均販売価格、2019-2031年

AI医用画像の世界主要メーカーの市場シェア、売上高（百万ドル）、販売数量、平均販売単価、2019-2024年

本レポートの主な目的は以下の通りです：

– 世界および主要国の市場規模を把握する
– AI医用画像の成長の可能性を分析する
– 各製品と最終用途市場の将来成長を予測する
– 市場に影響を与える競争要因を分析する

本レポートでは、世界のAI医用画像市場における主要企業を、会社概要、販売数量、売上高、価格、粗利益率、製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、主要動向などのパラメータに基づいて紹介しています。本調査の対象となる主要企業には、Intel、GE、Aidoc、RadPartners、MEDNAX、Siemens、Enlitic、BioMind、ANNALISE-AI PTY LTD、IBM、Lantheus Holdings、IQVIAなどが含まれます。

また、本レポートは市場の促進要因、阻害要因、機会、新製品の発売や承認に関する重要なインサイトを提供します。

*** 市場セグメンテーション

AI医用画像市場はタイプ別と用途別に区分されます。セグメント間の成長については2019-2031年の期間においてタイプ別と用途別の消費額の正確な計算と予測を数量と金額で提供します。この分析は、適格なニッチ市場をターゲットとすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。

[タイプ別市場セグメント]
ハードウェア、ソフトウェア

[用途別市場セグメント]
公立病院、私立病院

[主要プレーヤー]
Intel、GE、Aidoc、RadPartners、MEDNAX、Siemens、Enlitic、BioMind、ANNALISE-AI PTY LTD、IBM、Lantheus Holdings、IQVIA

[地域別市場セグメント]
– 北米（アメリカ、カナダ、メキシコ）
– ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他）
– アジア太平洋（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア）
– 南米（ブラジル、アルゼンチン、コロンビア、その他）
– 中東・アフリカ（サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ、その他）

※本レポートの内容は、全15章で構成されています。

第1章では、AI医用画像の製品範囲、市場概要、市場推計の注意点、基準年について説明する。

第2章では、2019年から2024年までのAI医用画像の価格、販売数量、売上、世界市場シェアとともに、AI医用画像のトップメーカーのプロフィールを紹介する。

第3章では、AI医用画像の競争状況、販売数量、売上、トップメーカーの世界市場シェアを景観対比によって強調的に分析する。

第4章では、AI医用画像の内訳データを地域レベルで示し、2019年から2031年までの地域別の販売数量、消費量、成長を示す。

第5章と第6章では、2019年から2031年まで、タイプ別、用途別に売上高を区分し、タイプ別、用途別の売上高シェアと成長率を示す。

第7章、第8章、第9章、第10章、第11章では、2019年から2024年までの世界の主要国の販売数量、消費量、市場シェアとともに、国レベルでの販売データを分析する。2025年から2031年までのAI医用画像の市場予測は販売量と売上をベースに地域別、タイプ別、用途別で掲載する。

第12章、市場ダイナミクス、促進要因、阻害要因、トレンド、ポーターズファイブフォース分析。

第13章、AI医用画像の主要原材料、主要サプライヤー、産業チェーン。

第14章と第15章では、AI医用画像の販売チャネル、販売代理店、顧客、調査結果と結論について説明する。

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