ヘルスケアとライフサイエンスにおける自然言語処理（NLP）の世界市場

医療・ライフサイエンス分野における自然言語処理（NLP）の世界市場規模は、2030年までに180億米ドルに達する見込みです。

医療・ライフサイエンス分野における自然言語処理（NLP）の世界市場は、2024年に34億米ドルと推定されており、2024年から2030年の分析期間においてCAGR32.2％で成長し、2030年までに180億米ドルに達すると予測されています。本レポートで分析対象としたセグメントの一つであるNLPソリューションは、30.0%のCAGRを記録し、分析期間終了時までに98億米ドルに達すると予測されています。NLPサービスセグメントの成長率は、分析期間において35.3%のCAGRと推定されています。

米国市場は11億米ドルと推定される一方、中国は40.2%のCAGRで成長すると予測されています

米国における医療・ライフサイエンス分野の自然言語処理（NLP）市場は、2024年に11億米ドルと推定されています。世界第2位の経済規模を誇る中国は、2024年から2030年の分析期間において40.2%のCAGRで推移し、2030年までに26億米ドルの市場規模に達すると予測されています。その他の注目すべき地域別市場分析としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に25.6％、30.1％のCAGRで成長すると予測されています。欧州では、ドイツが約29.7％のCAGRで成長すると見込まれています。

世界の医療・ライフサイエンス分野における自然言語処理（NLP）市場- 主な市場動向と促進要因の概要

NLPは医療・ライフサイエンスをどのように変革しているのか？

自然言語処理（NLP）は、コンピューターが人間の言語を解釈・分析し、それに基づいて行動することを可能にすることで、医療・ライフサイエンス分野に革命をもたらしています。この技術は、診療記録、研究論文、患者フィードバックなどの非構造化データから実用的な知見を抽出することで、臨床ワークフローの効率化、文書作成の自動化、患者ケアの向上を実現します。電子健康記録（EHR）においては、NLPが重要な情報の検索を簡素化し、医療従事者の事務負担を軽減することで、患者ケアに集中できる環境を整えます。さらにライフサイエンス分野では、膨大な量の科学文献を分析し、研究開発に役立つパターンを特定することで、創薬プロセスを加速させます。

NLPは予測分析を通じた意思決定の改善にも寄与し、医療提供者がリスクのある患者を特定し、積極的に介入することを支援しています。例えば、感情分析や患者報告アウトカムは、治療効果の評価や臨床試験の改善に活用されています。NLPと人工知能（AI）および機械学習（ML）の統合により、その能力はさらに強化され、システムが複雑な医療用語を継続的に学習し適応することが可能となっています。精密医療への需要が高まる中、NLPは個別化医療と革新的治療に不可欠なツールとなりつつあります。

医療・ライフサイエンス分野におけるNLPへの利害関係者の投資が拡大する背景とは？

医療データの複雑化が進む中、NLPソリューションへの大規模な投資が促進されています。医療提供者や調査者は、医療記録や調査の大部分を占める非構造化データの処理・解釈に課題を抱えています。NLPはこのギャップを埋める役割を果たし、非構造化情報を構造化データへ変換することで、効率的な分析と情報に基づいた意思決定を支援します。製薬企業はNLPを活用し、臨床試験設計の最適化、患者コホートの特定、規制当局への申請手続きの効率化を図り、新薬のコスト削減と市場投入までの時間を短縮しています。

患者様も、より個別化された効率的な医療サービスへの期待を通じて、NLP導入を推進しています。NLPを搭載したチャットボットや仮想医療アシスタントは、患者様の関与向上、正確な情報提供、待ち時間短縮に貢献しています。さらに、価値に基づく医療モデルが普及する中、NLPは医療システムが治療成果を分析し、医療提供を改善する支援を行っています。これらの応用例は、医療・ライフサイエンス利害関係者が直面する業務上および臨床上の課題解決において、NLPの重要性が増していることを示しています。

技術進歩は医療・ライフサイエンス分野のNLPをどのように形作っているのでしょうか？

AIと機械学習の進歩は、医療・ライフサイエンス分野におけるNLPの進化を推進し、その精度、拡張性、効率性を高めています。GPTやBERTなどの文脈依存型言語モデルにより、NLPシステムは医療専門用語の理解、微妙なニュアンスの検出、文脈に応じた洞察の提供が可能になりました。音声認識技術も向上し、医療用ディクテーションのシームレスな文字起こしや、多言語を話す患者層向けのリアルタイム言語翻訳を実現しています。

さらに、NLPをクラウドベースのプラットフォームやビッグデータ分析と統合することで、その応用範囲はさらに広がっています。これらの技術により、膨大なデータ量のリアルタイム処理が可能となり、臨床判断や調査のためのタイムリーな知見が確保されます。さらに、フェデレーテッドラーニングやプライバシー保護型AIは、データセキュリティに関する懸念に対処し、HIPAAやGDPRなどの規制への準拠を確保しています。こうした技術的進歩により、医療・ライフサイエンス分野全体でのNLP導入が促進され、利害関係者が複雑な課題を高い効率性と精度で解決できるよう支援しています。

医療・ライフサイエンス分野におけるNLP市場の成長を牽引する要因は何でしょうか？

医療・ライフサイエンス分野における自然言語処理（NLP）市場の成長は、医療記録における非構造化データの増加、AI駆動ソリューションへの需要拡大、価値基盤型医療への移行など、複数の要因によって推進されています。コンテキスト言語モデルやクラウドコンピューティングといった先進技術の採用により、医療提供者や研究者はデータから貴重な知見を引き出すことが可能となっています。バーチャルヘルスアシスタントや個別化医療への嗜好の高まりといった消費者行動の動向は、医療システムがNLPを活用したソリューションへの投資を促進する要因となっています。

さらに、臨床調査の拡大と効率的な創薬プロセスの必要性が高まる中、科学文献の分析や規制ワークフローの効率化においてNLPの活用が進んでいます。正確な文書管理とコンプライアンス確保を求める規制圧力も、医療分野におけるNLP導入をさらに促進しています。相互運用性とシームレスなデータ共有への関心の高まりは、システム間のギャップを埋めるNLPの機会も創出しています。これらの要因が相まって、医療・ライフサイエンス分野におけるNLPの変革的な可能性を浮き彫りにし、患者アウトカムの改善と業務効率化の道筋を拓いています。

セグメント：

コンポーネント（NLPソリューション、NLPサービス）、導入形態（クラウド導入、オンプレミス導入）、技術（テキスト分類技術、光学式文字認識技術、固有表現認識技術、感情分析技術、トピックモデリング技術、その他のNLP技術）、エンドユース（医療研究者向け、製薬・バイオテクノロジー企業向け、健康保険・支払者専門家向け、その他エンドユース）

調査対象企業の例

• Amazon Web Services, Inc.
• Averbis GmbH
• Clinithink Ltd.
• Corti ApS
• Deep 6 AI, Inc.
• Ellipsis Health, Inc.
• Emtelligent
• Enlitic Inc.
• Forsee Medical, Inc.
• Gnani Innovations Pvt. Ltd.
• IBM Corp.
• Inovalon Holdings, Inc.
• IQVIA, Inc.
• ITRex Group
• John Snow Labs, Inc.
• Press Ganey
• Wave Health Technologies

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目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• スペイン
• その他欧州
• アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
• 世界のその他の地域

第4章 競合