日本の遠隔医療市場規模、シェア、動向および予測：構成要素別、通信技術別、ホスティングタイプ別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別、2026-2034年

日本の遠隔医療市場規模は、2025年に17億米ドルと評価されました。今後、IMARCグループは2034年までに市場規模が82億米ドルに達し、2026年から2034年にかけてCAGR 18.70％で推移すると予測しております。本市場の著しい成長は、日本の高齢化と先進的なデジタル医療インフラに起因しております。さらに、人工知能（AI）とデータ分析の統合、メンタルヘルスサービスにおける遠隔医療の拡大、遠隔患者モニタリングの導入が市場を拡大させております。

日本における急速な高齢化は、遠隔医療サービスの急成長を後押しする要因となっております。65歳以上の人口が28％を超える日本は、医療需要の高まりにより医療システムにますます大きな負担がかかっております。テレヘルスは、高齢患者が自宅から医療サービスを受け、医療機関への移動を回避できる遠隔診療を可能にするため、解決策となります。これにより、地方や遠隔地における医療アクセス課題が解消されるだけでなく、病院や診療所の負担が大幅に軽減され、医療提供の効率性が向上します。

日本の高度に発達したデジタル医療インフラは、遠隔医療サービスの普及を支えています。日本政府は、医療サービスの円滑化と患者アウトカムの改善を目的として、遠隔医療プラットフォームや電子健康記録（EHR）を含む医療技術への投資を継続しています。例えば、2024年にはMEDIROM Healthcare Technologiesが、遠隔医療ソリューションの推進に注力するMEDIROM MOTHER LabsのシリーズA資金調達ラウンドに、M3株式会社またはその関連会社が参加することを発表しました。プレマネー評価額は90億円です。国内の高いインターネット普及率と高度なモバイルネットワークは、遠隔医療ソリューションの広範な導入をさらに可能にしております。このインフラは、強力な政府支援とデジタルヘルスソリューションに対する消費者の信頼の高まりと相まって、日本の遠隔医療市場が発展する好環境を創出しております。

日本の遠隔医療市場の動向：

人工知能（AI）とデータ分析の統合

人工知能（AI）とデータ分析の統合が、日本の遠隔医療の風景を変革しています。AIは診断精度向上、治療計画の個別化、事務作業の効率化に活用されています。機械学習アルゴリズムは医療画像の分析、患者予後の予測、潜在的な健康リスクの特定に用いられています。技術革新を重視する日本の姿勢を受け、医療の効率化と意思決定プロセスの改善を目的としたAI駆動型遠隔医療ソリューションの導入が拡大しています。例えば、2024年にはGoogleがUbie社に出資し、生成AIによるデジタルヘルスケアの強化を図りました。Ubie社のAI症状チェッカーは月間1,200万人のユーザーを支援し、医療ナビゲーターは全国1,700の医療機関をサポートしています。さらに、AI搭載チャットボットにより患者が即時医療相談を受けられるようになり、遠隔医療サービスの普及がさらに促進されています。

メンタルヘルスサービスにおける遠隔医療の拡大

メンタルヘルスサービスにおける遠隔医療の拡大動向が強まっています。例えば2024年、日本のデジタルヘルス市場は61億5,000万米ドルに達すると予測され、遠隔医療やeヘルスソリューションの導入拡大を背景に、年間7.29%の成長率で継続的な拡大が見込まれています。日本では、特に高齢層や働く世代におけるストレス、不安、うつ病への対処に重点が置かれ、メンタルヘルスへの意識が著しく高まっています。遠隔医療は、メンタルヘルス相談のための便利でアクセスしやすいプラットフォームを提供し、治療を求めることへの偏見を減らし、患者様がプライベートで快適な環境でケアを受けられるようにします。この動向は、総合的な健康におけるメンタルヘルスサービスの重要性をますます認識する日本の医療制度によってさらに支えられています。

遠隔患者モニタリング（RPM）の導入

遠隔患者モニタリング（RPM）技術の採用が、特に慢性疾患管理において日本で勢いを増しています。RPMにより医療提供者は患者のバイタルサイン、血糖値、血圧などの健康指標をリアルタイムで追跡でき、予防的ケアとタイムリーな介入が可能となります。例えば2024年には、オムロンヘルスケアがデジタルヘルスおよび遠隔相談プラットフォームのリーダーであるLuscii Healthtechを買収しました。Luscii社は在宅ケア向けのカスタマイズ可能なプラットフォームを提供し、慢性疾患を含む150以上の疾患に対応しています。この技術は、頻繁な通院の必要性を減らし、患者が自宅でより効果的に病状を管理できるため、日本の高齢化社会において特に有益です。遠隔モニタリングは、日本の医療システムの重点課題である予防医療への移行も支援します。

本レポートで回答する主な質問

1.日本における遠隔医療市場の規模はどの程度でしょうか？

2.日本の遠隔医療市場の成長を牽引する要因は何ですか？

3.日本の遠隔医療市場の予測はどのようになっていますか？

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
• 市場推定
• 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 日本の遠隔医療市場：イントロダクション

• 概要
• 市場力学
• 業界動向
• 競合情報

第5章 日本の遠隔医療市場：情勢

• 過去および現在の市場動向（2020-2025年）
• 市場予測（2026-2034年）

第6章 日本の遠隔医療市場- 構成要素別内訳

• ソフトウェア
• ハードウェア
• サービス

第7章 日本の遠隔医療市場- 通信技術別内訳

• ビデオ会議
• mヘルスソリューション
• その他

第8章 日本の遠隔医療市場- ホスティングタイプ別内訳

• クラウドベースおよびウェブベース
• オンプレミス

第9章 日本の遠隔医療市場：用途別内訳

• 遠隔診療および遠隔指導
• 医療教育・研修
• 遠隔放射線診断
• 遠隔心電図診断
• 遠隔集中治療室（遠隔ICU）
• 遠隔精神科診療
• 遠隔皮膚科診療
• その他

第10章 日本の遠隔医療市場- エンドユーザー別内訳

• 医療提供者
• 患者
• 支払者
• その他

第11章 日本の遠隔医療市場：地域別内訳

• 関東地方
• 近畿地方
• 中部地方
• 九州・沖縄地方
• 東北地方
• 中国地方
• 北海道地方
• 四国地方

第12章 日本の遠隔医療市場：競合情勢

• 概要
• 市場構造
• 市場企業のポジショニング
• 主要成功戦略
• 競合ダッシュボード
• 企業評価クアドラント

第13章 主要企業のプロファイル

第14章 日本の遠隔医療市場：産業分析

• 促進要因・抑制要因・機会
• ポーターのファイブフォース分析
• バリューチェーン分析

第15章 付録