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市場調査レポート
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1738996

医療向け連合学習の世界市場：市場規模の分析 (用途別、展開方式別、最終用途別、地域別) と将来予測 (2022～2032年)

Global Federated Learning in Healthcare Market Size study, by Application, Deployment Mode (On-premise, Cloud-based), End-use, and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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医療向け連合学習の世界市場：市場規模の分析 (用途別、展開方式別、最終用途別、地域別) と将来予測 (2022～2032年)
出版日: 2025年05月30日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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概要

世界の医療向け連合学習市場は、2023年に約248億5,000万米ドルと評価され、予測期間中（2024～2032年）に16.00%という著しいCAGRで成長する見通しです。

連合学習（フェデレーテッドラーニング）は、医療システムのデジタル・トランスフォーメーションにおける基盤技術として急速に台頭しています。これは、病院、診療所、診断ラボなどの分散化されたデータソース間で、機密性の高い患者データを一元管理することなく、共同で機械学習モデルをトレーニングすることを可能にします。この画期的な技術により、データのプライバシーが強化され、HIPAAやGDPRなどの厳格な医療規制へのコンプライアンスが強化されるだけでなく、AI主導の診断、臨床研究、個別化医療開発のスケーラビリティと効率性が向上します。

ウェアラブル、電子カルテ、医療用画像システムによって生成される健康データの急激な増加と相まって、価値に基づく医療へのシフトが加速しており、安全でプライバシーを保護するAIフレームワークへの需要が高まっています。連合学習は、データの所有権を損なうことなく複数機関のコラボレーションを可能にすることで、この課題に正面から取り組んでいます。大手医療提供者、研究機関、ハイテク大手は、複雑な疾患パターンや予測的洞察を明らかにするために、連携学習プラットフォームの採用を増やしています。とはいえ、この技術の大量導入は、特に相互運用可能なシステムの標準化、非IIDデータ分布全体でのモデル精度の維持、スケールでのリアルタイムモデル同期の確保といったハードルに直面しています。

エッジコンピューティングとホモモーフィック暗号化における革新は、連合学習に急速に収束しつつあり、生データがソースから離れることなく、ノード間で安全な計算を可能にしています。これらの統合により、病気の早期発見、患者のリスク層別化、臨床的意思決定支援などの重要な用途のリアルタイム分析が促進されます。さらに、連携学習フレームワークのクラウドベースの展開により、小規模な医療機関や新興企業の参入障壁が大幅に下がり、Tier2やTier3の地域全体でよりアクセスしやすくなっています。こうした進歩により、AI共同研究に新たなフロンティアが開かれ、医療機関は最小限のインフラ・オーバーヘッドで堅牢な予測モデルを展開できるようになっています。

利害関係者が連携学習の戦略的重要性を認識するようになり、提携や研究開発投資が急増し、競合情勢が再構築されつつあります。技術革新者たちは、医療・アプリケーション向けにカスタマイズ可能でスケーラブルなプラットフォームを構築し、差分プライバシー、ブロックチェーン認証、連携分析ツールキットを組み込んでいます。一方、規制機関や業界コンソーシアムは、公共および民間の医療ネットワーク全体で連携学習の実装を合理化するための標準化されたプロトコルの作成に向けて取り組んでいます。こうした開発により、今後数年間は信頼が強化され、展開効率が向上し、技術的な摩擦が軽減されると予想されます。

地理的な観点では、北米が医療向け連合学習市場を独占していますが、これは主に臨床ワークフローにおけるAIの早期導入、政府の支援イニシアティブ、確立されたデジタルヘルスエコシステムによるものです。欧州は、データプライバシーに対する強力な規制の後ろ盾と学術研究の強固な枠組みを背景に、これに追随しています。アジア太平洋は、医療の急速なデジタル化、モバイルヘルスインフラの拡大、中国、インド、韓国などの国々によるAIへの投資の増加に後押しされ、予測期間中に最も高い成長率を記録すると予測されます。ラテンアメリカと中東・アフリカは、プライバシーを保護するAIによる医療提供の強化に焦点を当てたパイロットプログラムや国際協力に後押しされ、徐々に追い上げています。

目次

第1章 世界の医療向け連合学習市場：エグゼクティブサマリー

  • 世界の医療向け連合学習の市場規模と予測 (2022～2032年)
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • 用途別
    • 展開方式別
    • 最終用途別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの提言と結論

第2章 世界の医療向け連合学習市場：定義と分析の前提

  • 分析目的
  • 市場の定義
  • 分析の前提
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイド分析
      • 可用性
      • インフラ
      • 規制枠組み
      • 市場競争
      • 経済性 (消費者の視点)
    • 需要サイド分析
      • 規制枠組み
      • 技術進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 分析手法
  • 分析対象期間
  • 通貨換算レート

第3章 世界の医療向け連合学習市場の力学

  • 市場促進要因
    • 健康データソースの急増
    • データプライバシーとコンプライアンスへの重点
    • 臨床研究における協調型AIの需要
  • 市場の課題
    • 非IIDデータ分布におけるモデル精度
    • セキュアアグリゲーションの技術的な複雑さ
    • 従来の医療システムとの統合
  • 市場機会
    • エッジコンピューティング対応のフェデレーション・フレームワーク
    • 準同型暗号化と安全なマルチパーティ計算
    • 新興国の医療市場への進出

第4章 世界の医療向け連合学習市場：産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの将来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治的要因
    • 経済的要因
    • 社会的要因
    • 技術的要因
    • 環境的要因
    • 法的要因
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • ディスラプションの動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの提言と結論

第5章 世界の医療向け連合学習の市場規模と予測：用途別 (2022～2032年)

  • セグメントダッシュボード
  • 収益動向分析、用途別 (2022年・2032年)

第6章 世界の医療向け連合学習の市場規模と予測：展開方式別 (2022～2032年)

  • セグメントダッシュボード
  • 収益動向分析、展開方式別 (2022年・2032年)

第7章 世界の医療向け連合学習の市場規模と予測：最終用途別 (2022～2032年)

  • セグメントダッシュボード
  • 収益動向分析、最終用途別 (2022年・2032年)

第8章 世界の医療向け連合学習の市場規模と予測：地域別 (2022～2032年)

  • 北米市場
    • 米国市場
    • カナダ市場
  • 欧州市場
    • 英国市場
    • ドイツ市場
    • フランス市場
    • スペイン市場
    • イタリア市場
    • その他欧州市場
  • アジア太平洋市場
    • 中国市場
    • インド市場
    • 日本市場
    • オーストラリア市場
    • 韓国市場
    • その他アジア太平洋市場
  • ラテンアメリカ市場
    • ブラジル市場
    • メキシコ市場
    • その他ラテンアメリカ市場
  • 中東・アフリカ市場
    • サウジアラビア市場
    • 南アフリカ市場
    • その他中東・アフリカ市場

第9章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
    • NVIDIA Corporation
    • Intel Corporation
    • Google LLC
  • 主要市場の戦略
  • 企業プロファイル
    • NVIDIA Corporation
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Intel Corporation
    • Google LLC
    • IBM Corporation
    • Microsoft Corporation
    • Amazon Web Services, Inc.
    • Cloudera, Inc.
    • Edge Delta
    • Owkin, Inc.
    • Sherpa.ai
    • Consilient Inc.
    • TensorFlow（Google Brain）
    • HPE（Hewlett Packard Enterprise）
    • Duality Technologies
    • Arm Ltd

第10章 分析プロセス

  • 分析プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場予測
    • 検証
    • 刊行
  • 分析の属性
目次

The Global Federated Learning in Healthcare Market is valued at approximately USD 24.85 billion in 2023 and is poised to grow at a remarkable compound annual growth rate (CAGR) of 16.00% over the forecast period 2024-2032. Federated learning is rapidly emerging as a cornerstone technology in the digital transformation of healthcare systems. It empowers organizations to collaboratively train machine learning models across decentralized data sources-such as hospitals, clinics, and diagnostic labs-without the need to centralize sensitive patient data. This breakthrough not only bolsters data privacy and compliance with strict healthcare regulations such as HIPAA and GDPR, but also enhances the scalability and efficiency of AI-driven diagnostics, clinical research, and personalized medicine development.

The accelerating shift towards value-based care, combined with the exponential rise in health data generated by wearables, EMRs, and medical imaging systems, has amplified the demand for secure, privacy-preserving AI frameworks. Federated learning addresses this challenge head-on by enabling multi-institutional collaborations without compromising data ownership. Major healthcare providers, research institutes, and tech giants are increasingly adopting federated learning platforms to uncover complex disease patterns and predictive insights. Nevertheless, the technology's mass adoption faces hurdles, particularly in standardizing interoperable systems, maintaining model accuracy across non-IID data distributions, and ensuring real-time model synchronization at scale.

Innovations in edge computing and homomorphic encryption are rapidly converging with federated learning, allowing secure computation across nodes without raw data ever leaving its source. These integrations are facilitating real-time analytics for critical applications such as early disease detection, patient risk stratification, and clinical decision support. Moreover, the cloud-based deployment of federated learning frameworks has significantly reduced entry barriers for smaller healthcare institutions and startups, making it more accessible across tier-2 and tier-3 regions. These advancements are opening up new frontiers in collaborative AI research and enabling healthcare organizations to deploy robust, predictive models with minimal infrastructure overhead.

As stakeholders increasingly recognize the strategic importance of federated learning, a surge in partnerships and R&D investments is reshaping the competitive landscape. Tech innovators are building customizable, scalable platforms embedded with differential privacy, blockchain authentication, and federated analytics toolkits tailored for healthcare applications. Meanwhile, regulatory bodies and industry consortiums are working towards creating standardized protocols to streamline federated learning implementation across public and private health networks. These developments are expected to fortify trust, improve deployment efficiency, and reduce technological friction in the years ahead.

From a geographical standpoint, North America dominates the federated learning in healthcare market, largely owing to the early adoption of AI in clinical workflows, supportive government initiatives, and a well-established digital health ecosystem. Europe follows suit, buoyed by strong regulatory backing for data privacy and a robust academic research framework. The Asia Pacific region is forecasted to witness the highest growth rate during the forecast period, fueled by rapid healthcare digitization, expanding mobile health infrastructure, and increasing investments in AI from countries like China, India, and South Korea. Latin America and the Middle East & Africa are gradually catching up, propelled by pilot programs and international collaborations focused on enhancing healthcare delivery through privacy-preserving AI.

Major market player included in this report are:

  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • Google LLC
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Cloudera, Inc.
  • Edge Delta
  • Owkin, Inc.
  • Sherpa.ai
  • Consilient Inc.
  • TensorFlow (Google Brain)
  • HPE (Hewlett Packard Enterprise)
  • Duality Technologies
  • Arm Ltd

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Application

  • Medical Imaging
  • Drug Discovery
  • Disease Prediction
  • Remote Patient Monitoring
  • Others

By Deployment Mode

  • On-premise
  • Cloud-based

By End-use

  • Hospitals
  • Research Centers
  • Diagnostics Laboratories
  • Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global Federated Learning in Healthcare Market Executive Summary

  • 1.1. Global Federated Learning in Healthcare Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Application
    • 1.3.2. By Deployment Mode
    • 1.3.3. By End-use
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Federated Learning in Healthcare Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory Frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Federated Learning in Healthcare Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Rising Proliferation of Health Data Sources
    • 3.1.2. Heightened Focus on Data Privacy and Compliance
    • 3.1.3. Demand for Collaborative AI in Clinical Research
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Model Accuracy across Non-IID Data Distributions
    • 3.2.2. Technical Complexity of Secure Aggregation
    • 3.2.3. Integration with Legacy Healthcare Systems
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Edge-Computing-Enabled Federated Frameworks
    • 3.3.2. Homomorphic Encryption and Secure Multiparty Computation
    • 3.3.3. Expansion into Emerging Healthcare Markets

Chapter 4. Global Federated Learning in Healthcare Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top Investment Opportunities
  • 4.4. Top Winning Strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Federated Learning in Healthcare Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032

Chapter 6. Global Federated Learning in Healthcare Market Size & Forecasts by Deployment Mode 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Deployment Mode Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032

Chapter 7. Global Federated Learning in Healthcare Market Size & Forecasts by End-use 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. End-use Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032

Chapter 8. Global Federated Learning in Healthcare Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 8.1. North America Market
    • 8.1.1. U.S. Market
      • 8.1.1.1. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.2. Deployment Mode breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 8.1.2. Canada Market
  • 8.2. Europe Market
    • 8.2.1. UK Market
    • 8.2.2. Germany Market
    • 8.2.3. France Market
    • 8.2.4. Spain Market
    • 8.2.5. Italy Market
    • 8.2.6. Rest of Europe Market
  • 8.3. Asia Pacific Market
    • 8.3.1. China Market
    • 8.3.2. India Market
    • 8.3.3. Japan Market
    • 8.3.4. Australia Market
    • 8.3.5. South Korea Market
    • 8.3.6. Rest of Asia Pacific Market
  • 8.4. Latin America Market
    • 8.4.1. Brazil Market
    • 8.4.2. Mexico Market
    • 8.4.3. Rest of Latin America Market
  • 8.5. Middle East & Africa Market
    • 8.5.1. Saudi Arabia Market
    • 8.5.2. South Africa Market
    • 8.5.3. Rest of Middle East & Africa Market

Chapter 9. Competitive Intelligence

  • 9.1. Key Company SWOT Analysis
    • 9.1.1. NVIDIA Corporation
    • 9.1.2. Intel Corporation
    • 9.1.3. Google LLC
  • 9.2. Top Market Strategies
  • 9.3. Company Profiles
    • 9.3.1. NVIDIA Corporation
      • 9.3.1.1. Key Information
      • 9.3.1.2. Overview
      • 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 9.3.1.4. Product Summary
      • 9.3.1.5. Market Strategies
    • 9.3.2. Intel Corporation
    • 9.3.3. Google LLC
    • 9.3.4. IBM Corporation
    • 9.3.5. Microsoft Corporation
    • 9.3.6. Amazon Web Services, Inc.
    • 9.3.7. Cloudera, Inc.
    • 9.3.8. Edge Delta
    • 9.3.9. Owkin, Inc.
    • 9.3.10. Sherpa.ai
    • 9.3.11. Consilient Inc.
    • 9.3.12. TensorFlow (Google Brain)
    • 9.3.13. HPE (Hewlett Packard Enterprise)
    • 9.3.14. Duality Technologies
    • 9.3.15. Arm Ltd

Chapter 10. Research Process

  • 10.1. Research Process
    • 10.1.1. Data Mining
    • 10.1.2. Analysis
    • 10.1.3. Market Estimation
    • 10.1.4. Validation
    • 10.1.5. Publishing
  • 10.2. Research Attributes