計算病理学の世界市場：技術別・製品種類別・ワークフロー段階別・展開方式別・エンドユーザー別・国別・地域別 - 2025年～2032年の産業分析、市場規模・シェア、将来予測

計算病理学の市場規模は2024年に6億5,098万米ドルと評価され、2025年から2032年にかけてCAGR 9.30％で拡大しています。

計算病理学とは、医療組織や病理医を支援するために設計された先進的なデジタルシステムを指します。診断、分析、業務活動に対する自動化されたサポートを提供し、人工知能（AI）、機械学習（ML）、画像認識などの技術を活用して、デジタル病理スライドの分析、パターンの検出、バイオマーカーの定量化、実用的な知見の生成を行います。これらのシステムは、診断精度の向上、人的ミスの削減、病理ワークフローの効率化に貢献し、検査結果の迅速な提供を可能にします。画像セグメンテーションやデータアノテーションといった日常業務を自動化することで、計算病理学は手作業の負担を軽減し、検査室の効率性を高めます。また、病理医や臨床医に対して精密でデータ駆動型の知見を提供することで、臨床的意思決定を支援します。さらに、計算病理学ソリューションは、アクセス可能なデジタル対応診断サービスの拡大を促進し、患者の治療成果を向上させるとともに、医療分野における大規模研究イニシアチブを支えます。

計算病理学の市場力学

デジタル病理プラットフォームの利用拡大

デジタル病理プラットフォームの利用拡大とは、病理医や医療機関が病理データをより効率的に管理・分析・共有できる先進的なデジタルシステムの採用増加を指します。これにより、高解像度病理画像、AIアルゴリズム、分析アプリケーションを検査室や臨床環境に統合することが可能となり、診断精度とワークフロー効率が向上します。計算病理学において、これらのプラットフォームは画像分析の自動化、リアルタイムデータ解釈、組織サンプルの定量的評価を支援します。その結果、病理医はより迅速な知見の生成、手作業の負担軽減、診断性能全体の向上を実現できます。さらに、デジタル病理プラットフォームを検査情報システム（LIS）や電子健康記録（EHR）と統合することで、シームレスなデータフローと相互運用性が確保されます。これらのプラットフォームはまた、データ駆動型のフィードバックを通じてAIモデルの継続的な学習と改善を促進します。総じて、デジタル病理プラットフォームの利用拡大は、現代医療システムにおける計算病理学ソリューションの拡張性、信頼性、有効性を強化しています。例えば、2025年9月に発表されたFrontiers in Digital Healthのヨルダンにおけるデジタル病理導入に関する研究によれば、調査対象の病理医の69.2％がデジタル病理について平均以上の知識を有しており、85％が利用可能であれば診断目的でデジタル病理ツールの使用に関心を示しました。これは、新興医療環境におけるデジタル病理の拡大に対する強い専門的準備態勢と関心を反映しています。これらの統計は、臨床現場における診断プロセス、教育、遠隔アクセス、調査能力の向上を目的としたデジタル病理学技術の統合に向けた持続的な動向を示しています。

計算病理学市場：セグメンテーション分析

世界の計算病理学市場は、技術、製品種類、ワークフロー段階、展開方式、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化されています。

ワークフロー段階に基づく市場内訳では、一般的に「分析前段階」「分析段階」「分析後段階」の3つに分類されます。分析段階は、正確なAI駆動型画像解析、効率的な病理解釈、タイムリーな診断報告を可能にする役割から、計算病理学市場において大きな割合を占めています。診断報告とは、病理所見などの医療検査・分析結果を明確かつ体系的な形式で文書化し伝達するプロセスを指し、臨床判断や患者ケアの指針となります。これには画像解析の最適化、病理ワークフローの効率化、診断プロセスの迅速化が含まれ、タイムリーかつ正確な結果の確保が図られます。分析効率の向上は、診断精度を高め、病理医の業務負担を軽減し、検査室がより多くの検体を効率的に処理することを可能にします。計算病理学において、分析段階の効率化は、AIによる画像解釈、組織特徴の自動定量化、迅速な報告書作成を通じて達成されます。これらのシステムは、病理医が診断所見を迅速に分析・検証・確定することを支援し、手作業による誤りを最小限に抑え、重要な病理結果へのより迅速かつ信頼性の高いアクセスを確保します。例えば、PNAS Nexus Organization誌に掲載された2025年の研究では、コンパクトな畳み込みニューラルネットワークが標準組織画像を用いて正常リンパ節と各種リンパ腫亜型を鑑別する際に、診断分類精度（AUC）約0.87を達成したと報告されており、効率的なAI駆動型計算病理学ツールの臨床応用における高い可能性が示されています。

計算病理学市場は、技術に基づいて2つのカテゴリーに分類されます：AIベース技術と画像解析・可視化技術です。AIベース技術セグメントは、診断精度、拡張性、分析効率を向上させる能力により、計算病理学市場において大きな割合を占めています。この成長は、医療投資の増加と病理ワークフローにおける先進的デジタル技術の採用拡大によって部分的に推進されています。AIベース技術における拡張性と分析能力とは、アルゴリズムが膨大な病理画像を効率的に処理しつつ、増加するデータセット全体で一貫した性能を維持する能力を指します。これにより、検査室は手作業やインフラの複雑さを比例的に増やすことなく、診断能力を拡大することが可能となります。計算病理学において、AIベースの技術は組織サンプルの自動画像解析、パターン認識、定量的評価を大規模に実現します。これらのソリューションは診断の迅速化、病理医の業務負担軽減、拡大するデータからの学習による継続的な性能向上を支援し、臨床および調査環境において信頼性と効率性を兼ね備えた病理サービスを提供します。例えば、英国政府の「人工知能セクター調査2024」によれば、2023年から2024年にかけて英国のAIエコシステムは著しく拡大し、AIセクターの総収益は前年比約68％増加、AI関連雇用は8万6,139件に増加しました。これは産業横断的なAI技術の急速な経済成長と普及を裏付けるものです。この広範な普及は、デジタル病理学インフラの成熟度が高まっていることを示しており、AIベースの技術が病理データの拡張可能な分析を可能にし、診断システム間の相互運用性を向上させ、正確で効率的かつデータ駆動型の臨床意思決定を支援するインテリジェントな計算病理学ソリューションの利用拡大という、より広範な動向を反映しています。

計算病理学市場 - 地域別分析

計算病理学市場は、医療インフラ、デジタル病理学の導入状況、規制環境の差異に大きく起因する顕著な地域差を示しています。北米は、先進的な診断施設、AIベース病理ソリューションの早期統合、強力な研究エコシステム、米国およびカナダにおける高い導入率に支えられ、引き続き市場を独占しています。欧州では、精密診断への投資増加、デジタル病理学に対する有利な規制支援、病理ワークフロー全体でのAI活用拡大により、着実な成長を遂げています。アジア太平洋は、医療のデジタル化加速、がん負担の増加、AI投資の拡大、中国・インド・日本・韓国などにおける政府の支援策により、急速に拡大する市場です。一方、ラテンアメリカ、中東・アフリカでは、検査能力の向上、計算病理学ツールへの認知度拡大、診断効率とアクセシビリティ向上の取り組みにより、市場が徐々に発展しています。

米国の計算病理学市場 - 国別分析

米国の計算病理学市場は、高度な医療インフラとAIベース診断技術の統合拡大を背景に、着実な成長を遂げています。医療機関や病理検査室では、診断精度向上、検査室ワークフローの最適化、精密医療の推進を目的として、計算病理学ソリューションの導入が進んでいます。主要テクノロジー企業、研究機関、デジタル病理ソリューション提供者の積極的な参画に加え、AI診断技術に対する規制面の支援策が市場の成長をさらに強化しています。さらに、業務効率化、診断結果の標準化、臨床判断の高度化への重視が高まる中、病院、診断検査室、研究機関における導入が加速しています。

例えば、IntuitionLabs社の「病院におけるAI：2025年導入動向と統計」レポートによれば、2024年までに米国の非連邦急性期病院の約71％が電子健康記録（EHR）システムと統合された予測AIソリューションを導入しており、2023年の66％から増加しています。これは病院環境全体でのAI導入加速を浮き彫りにしています。同時期において、2024年には米国の医師の66％が臨床現場でAIベースのツールを利用していると報告しており、これは2023年と比較して78％の増加を示しています。この広範な普及は、米国の医療機関全体において、臨床的意思決定、診断、業務効率化を支援するAIの役割が拡大していることを示しています。

目次

第1章 計算病理学市場の概要

• 分析範囲
• 市場推定期間

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場内訳
• 競合考察

第3章 計算病理学の主な市場動向

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• 市場の将来動向

第4章 計算病理学市場：産業分析

• PEST分析
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場成長の見通し：マッピング
• 規制体制の分析

第5章 計算病理学市場：高まる地政学的緊張の影響

• COVID-19パンデミックの影響
• ロシア・ウクライナ戦争の影響
• 中東紛争の影響

第6章 計算病理学市場情勢

• 2024年における計算病理学市場のシェア分析
• 主要メーカー別内訳データ
  • 既存企業の分析
  • 新興企業の分析

第7章 計算病理学市場：技術別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：技術別
  • 深層学習・ニューラルネットワーク
  • 機械学習（非深層学習）
  • コンピュータビジョン・画像処理
  • クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング
  • 予見的分析・処方的分析
  • ビッグデータ、高性能コンピューティング（HPC）

第8章 計算病理学市場：製品種類別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：製品種類別
  • ソフトウェア
  • サービス
  • ハードウェア

第9章 計算病理学市場：ワークフロー段階別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：ワークフロー段階別
  • 分析前段階
  • 分析段階
  • 分析後段階

第10章 計算病理学市場：展開方式別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：展開方式別
  • オンプレミス
  • クラウドベース

第11章 計算病理学市場：エンドユーザー別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：エンドユーザー別
  • 病院・診断検査室
  • バイオテクノロジー・製薬企業
  • 研究機関・学術センター

第12章 計算病理学市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 概要
  • 北米の主要メーカー
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 概要
  • 欧州の主要メーカー
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • スウェーデン
  • ロシア
  • ポーランド
  • その他
• アジア太平洋（APAC）
  • 概要
  • アジア太平洋の主要メーカー
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • フィリピン
  • その他
• ラテンアメリカ（LATAM）
  • 概要
  • ラテンアメリカにおける主要メーカー
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • その他
• 中東・アフリカ
  • 概要
  • 中東・アフリカの主要メーカー
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • イスラエル
  • トルコ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • その他

第13章 主要ベンダー分析：計算病理学産業

• 競合ダッシュボード
  • 競合ベンチマーク
  • 競合ポジショニング
• 企業プロファイル
  • Leica Biosystems Nussloch GmbH
  • Hamamatsu Photonics K.K
  • Koninklijke Philips N.V.
  • F. Hoffmann-La Roche Ltd.
  • Aiforia Technologies PLC
  • Epredia
  • Visiopharm A/S
  • Proscia Inc.
  • Mindpeak GmbH
  • Others

第14章 AnalystViewの全方位的分析