糖尿病管理における人工知能市場：デバイスタイプ、技術、エンドユーザー、展開モード、タイプ、コンポーネント別-2025-2032年の世界予測

糖尿病管理における人工知能市場は、2032年までにCAGR 31.57%で90億4,000万米ドルの成長が予測されます。

糖尿病治療の提供経路の臨床実践と患者エンゲージメントを再構築する戦略的な力としての人工知能を文脈づける説得力のあるイントロダクション

糖尿病管理の臨床と商業的状況は、人工知能、デジタルヘルス統合、新しいデバイスアーキテクチャによって急速な変貌を遂げつつあります。このイントロダクションでは、AI対応ツールが実験的なパイロットから臨床ワークフローの主流へと移行し、ケアパス、患者エンゲージメント、システムレベルのパフォーマンスにどのような影響を及ぼしているかを理解するための段階を設定します。また、技術の成熟、規制の進化、利害関係者の期待の変化などの相互作用が、短期的な採用のダイナミクスを形成していることも示しています。

利害関係者が読み進めるにつれ、この報告書が純粋に理論的な進歩ではなく、実際的な意味を強調するように構成されていることに気づくと思われます。臨床医と医療提供者は、予測分析と意思決定支援システムがポイントオブケアの意思決定にどのような変化をもたらすかを評価しなければならず、一方、支払者と管理者は、遠隔モニタリングとクローズドループ・ソリューションの運用と資金調達の意味を検討しなければならないです。一方、患者は、日々の管理負担を軽減し、実用的な洞察を提供するシームレスでスマートフォン主導の体験をますます期待するようになっています。そのため、このイントロダクションでは、AIを単体のイノベーションとしてではなく、デバイス、ソフトウェア、ケアモデル全体に作用する乗数として位置づけ、変革的なシフト、セグメンテーション、地域ダイナミクス、実用的な提言を分析する後続セクションへの明確な期待を示しています。

糖尿病管理における臨床診療モデルの償還設計と患者の期待を再定義する、AIとコネクテッドケア別システムシフトの権威ある分析

ここ数年、AIとコネクテッドデバイスが融合し、新たなケア標準が生み出される中で、糖尿病管理の状況は大きく変化しています。臨床チームは、継続的なモニタリングとアルゴリズム主導のインスリン投与を採用することで、ばらつきを減らし、治療を個別化する傾向を強めています。同時に、生理学的データと行動データを集約するソフトウェアプラットフォームが、より予防的でプロアクティブな介入を可能にしています。これらのシフトは、ハードウェアの進歩、リアルタイムの分析、クラウド対応のワークフローが相互に作用し、血糖コントロールとリスクの軌跡に関するより高解像度の洞察を生み出す、新たなエコシステムを反映しています。

さらに、規制の枠組みや償還方針は、臨床的利益や業務上の価値のエビデンスに適応し始めています。その結果、ベンダーの戦略はデバイス単体の販売から、センサー、アルゴリズム、ケア調整サービスを組み合わせた統合ソリューションへと軸足を移しています。患者の期待もまた進化しています。利便性、消費者向け機器との相互運用性、透明性の高いデータ共有方式が、今や製品採用に影響を与えています。これらのダイナミクスを総合すると、糖尿病管理は、エピソード型の診療所中心のケアから、予防、個別化、システムレベルの効率性を重視した継続的なデータ主導型ケアへの移行が加速しています。

2025年に施行された米国の累積関税が、糖尿病エコシステム全体のサプライチェーン調達戦略と製品開発の優先順位をどのように変えたかを厳密に検証します

2025年に米国が累積関税を発動したことで、糖尿病治療機器とソフトウェアのサプライチェーン全体で、明確なストレスと戦略的対応が生じた。当面の間、関税は輸入部品や完成品の投入コストを上昇させ、メーカーは調達戦略を再評価し、可能であればサプライチェーンの現地化を加速するよう促されました。その結果、サプライヤーとの関係や契約条件の慎重な見直しが行われ、調達チームは、継続的な貿易政策の変動にさらされるリスクを軽減するため、デュアルソーシング、リードタイム計画の長期化、在庫回復力を重視するようになりました。

これと並行して、コスト上限とマージン期待が変化したため、製品開発と商品化のタイムラインにも圧力がかかりました。競争力を維持するためにコスト増を吸収したベンダーもあれば、価格設定を見直したり、重要でない投資を延期したりしたベンダーもありました。ソフトウェア中心の製品では、クラウド・ホスティングと国境を越えたデータ転送の取り決めについて、進化する貿易・データ政策との整合性を確保するため、改めて法律とコンプライアンスを精査する必要がありました。中期的には、関税は国内製造能力への投資や、ニアショアリングを優先する戦略的パートナーシップの触媒として機能し、地域の供給網を強化するとともに、現地のサプライヤーや委託製造業者が需要に応じて事業を拡大するための条件付き機会を創出しました。

デバイスのフォームファクター、テクノロジースタック、エンドユーザープロファイル、展開モダリティ、疾病のサブタイプ、コンポーネントの優先順位を統合した深いセグメンテーション洞察により、実用的な採用の可能性を明らかにします

セグメンテーションの洞察には、デバイスのフォームファクター、イネーブリングテクノロジー、ユーザー設定、展開モデル、疾患タイプ、コンポーネントの優先順位が、どのように相互作用して採用や臨床的影響に影響を与えるかを詳細に理解することが必要です。デバイスの観点からは、血糖測定器は自己モニタリングや非侵襲的な使用事例に依然として関連性がある一方、より高度な持続グルコースモニタリングシステムやインスリン送達機構は、日々の負担を軽減するクローズドループの自動化をサポートします。断続的にスキャンされるモニターとリアルタイムの連続モニター、パッチ型ポンプとチューブ型ポンプの違いは、異なるユーザーエクスペリエンスと統合要件を推進し、完全なクローズドループシステムはハイブリッド構成よりも高い相互運用性と規制上の保証を要求します。

クラウドコンピューティングのオプション、意思決定支援モジュール、機械学習アプローチ、モバイルアプリケーションプラットフォーム、予測分析機能が拡張性と臨床的有用性を決定するため、技術の選択は重要です。パブリッククラウドとプライベートクラウドのアーキテクチャは、データガバナンスとレイテンシー特性を形成し、意思決定支援機能はアラート生成から投薬推奨まで多岐にわたる。教師あり、教師なし、または強化アプローチを使用する機械学習の実装は、異なる検証ニーズと臨床医の受け入れ経路をもたらします。診療所や糖尿病センターはワークフローの統合と専門医のサポートを優先し、病院は入院と外来の継続性を重視し、在宅医療は遠隔モニタリングと自己モニタリングの利便性を重視し、研究機関は仮説検証のための柔軟なデータアクセスを求める。クラウドベースかオンプレミスかという導入形態によって、拡張性と制御性のトレードオフが生じ、ハイブリッド導入がますます一般的になっています。妊娠期特有のニーズを持つ妊娠ケア、1型成人と若年発症の区別、2型インスリン依存と非インスリン依存のコホートなど、疾患タイプのセグメンテーションは、臨床プロトコールとデバイスの選択に情報を与えます。最後に、ポンプやセンサーのようなハードウェア要素とアルゴリズムやユーザーインターフェースのようなソフトウェア機能の間のコンポーネントレベルの分割は、投資と規制監視が集中する場所を強調しています。

南北アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋のダイナミクスが糖尿病ソリューションの導入規制と商業戦略にどのように影響するかを詳述する包括的な地域別洞察

各地域のダイナミクスは、糖尿病管理における採用経路、償還アプローチ、サプライチェーンアーキテクチャを根本的に形成しています。南北アメリカでは、医療システムが価値に基づくモデルと遠隔モニタリング機能に対する強い意欲を示しており、アウトカム志向のパートナーシップと測定可能な患者レベルの改善を実証できる製品に対する支払者の関心を高めています。北米では、医療機器ソフトウェアに関する規制が明確化されたことで、統合医療提供ネットワーク内での試験的な導入が促進される一方、商業的な支払者の力学がソリューションのパッケージ化や償還方法に影響を及ぼしています。

欧州、中東・アフリカでは、異質な規制環境と多様な医療提供環境があるため、各国の償還モデル、プライバシー基準、インフラのばらつきを考慮した適応的な市場参入戦略が必要となります。この地域での普及を目指すメーカーは、相互運用性とローカライゼーションの最適化を図り、集中型クラウドアーキテクチャと、帯域幅とデータ主権に関する懸念が支配的なオンプレミスまたはエッジコンピューティングのバランスをとる必要があります。アジア太平洋地域では、テクノロジーの急速な普及、スマートフォンの高い普及率、デジタルヘルスへの公共投資の増加により、スケーラブルなAI対応ソリューションのための肥沃な土壌が形成されています。これらの地域的なニュアンスを総合すると、差別化された商業的アプローチ、戦略的パートナーシップ、規制当局の関与計画が必要となります。

競合のポジショニングを明らかにする企業レベルの戦略的考察パートナーシップモデル投資の優先順位とAIを活用した糖尿病治療における長期的なリーダーシップを決定する能力

競合情勢は、ソフトウェア対応ケアに進出する老舗医療機器メーカー、アナリティクスやプラットフォームサービスを提供するテクノロジー企業、ニッチな患者体験やアルゴリズムイノベーションに注力する新興参入企業が混在することで定義されます。市場のリーダー企業は、センシングハードウェア、クラウドベースの分析、臨床医向けの意思決定サポートを組み合わせた統合ポートフォリオを重視し、ミドルウェアプロバイダーは、異種デバイスや電子カルテを接続する相互運用性レイヤーに注力しています。一方、ソフトウェア・ファーストの企業は、アルゴリズムの洗練度とユーザー・インターフェース・デザインによって差別化を図り、消費者のエンゲージメントと臨床医のワークフロー増強の両方をターゲットとしています。

投資家や戦略的パートナーもまた、確固たる臨床エビデンス、拡張可能な展開モデル、明確な償還経路を示す企業を優先することで、イノベーションの軌道に影響を及ぼしています。機器OEMとクラウドまたは分析プロバイダーとの提携は、市場投入までの時間を短縮し、サービス提供の幅を広げるための有力な戦略であることに変わりはないです。競争上の位置づけを評価する企業にとっては、製品のモジュール性、データガバナンスの実践、規制への対応、実環境における有意義な臨床成果を実証する能力に注目すべきです。

採用を加速させ、信頼を築き、測定可能な臨床成果を促進する弾力的な商業モデルを構築するために、業界のリーダーが取るべき行動推奨事項

業界のリーダーは、技術的な有望性を測定可能な臨床的・商業的成果に結びつけるために、一連の実際的な行動を追求すべきです。第一に、機器と分析が多様な臨床ワークフローと電子カルテに統合できるように、相互運用性とオープンスタンダードを優先させる。このアプローチにより、医療提供者の採用における摩擦を減らし、患者の選択肢を広げるマルチベンダーエコシステムを促進することができます。第二に、アルゴリズムの出力と臨床医による判定や患者報告によるアウトカムを組み合わせた厳密な臨床検証に投資し、信頼を築き、償還に関する議論をサポートします。このようなエビデンスは、パイロット版を標準的な治療経路に移行させるために不可欠です。

第三に、デュアルソーシング、適切な場合にはニアショアリング、貿易政策のシフトに対応できる契約上の柔軟性など、サプライチェーンの回復力を高める戦略を採用することです。第四に、医療提供者、支払者、患者のインセンティブを一致させる価格設定と償還モデルを設計し、コントロールの実証可能な改善と急性イベントの減少に結びついた価値ベースの取り決めを優先します。第五に、患者と臨床医の認知的負担を軽減し、アドヒアランスと持続的な関与を確保する、ユーザー中心のインターフェースとモバイル体験を開発します。最後に、ハードウェア、ソフトウェア、臨床領域にわたる戦略的パートナーシップを育成し、実行リスクを軽減しながらイノベーションを加速させる。

専門家別インタビューと文献の統合と厳密な検証を組み合わせた透明性の高い混合方法による調査アプローチにより、実用的で再現可能な洞察を得る

本分析を支える調査手法は、質的アプローチと量的アプローチを組み合わせることで、頑健性、三角測量、実用的妥当性を確保しました。1次調査は、臨床医、製品リーダー、調達担当者、規制当局の専門家に対する詳細なインタビューと、臨床採用の障壁と商業的経路を探る専門家による円卓会議で構成されました。2次調査では、1次調査で得られた知見を整理し、一般的な技術動向と検証アプローチを特定するため、査読付き文献、規制ガイダンス、臨床試験登録、企業の開示情報を調査しました。

データ統合では、質的インプットのための主題分析と、技術の準備性、相互運用性、ビジネスモデルの実行可能性を評価するための構造化フレームワークを採用しました。該当する場合には、インタビューから得られた知見と、文書化された規制当局への届出や一般に入手可能な臨床エビデンスとの相互参照も行いました。倫理的配慮は調査手法の中心であり、インタビュー参加者からインフォームド・コンセントを取得し、要請があれば慎重に匿名化を行いました。その結果、非公開の専有データセットに頼ることなく、戦略的意思決定に情報を提供するために、再現可能な推論、透明性のある前提条件、エビデンスに基づく結論を重視した調査結果が得られました。

AIを活用した糖尿病治療の利益を実現するためには、臨床検証の相互運用性と商業デザインにまたがる協調行動が不可欠であることを強調する簡潔な結論です

結論として、人工知能とコネクテッドデバイスの革新は、継続的モニタリング、パーソナライズされたインスリン投与、データ主導型の意思決定支援を重視する、根本的に異なる糖尿病ケアモデルを創出するために収束しつつあります。製品設計、臨床検証、商業モデルを進化する規制・償還状況に合わせるために積極的に動く利害関係者は、早期に優位性を獲得できると思われます。逆に、AIをケアパスの不可欠な構成要素としてではなく、機能として扱う組織は、導入が限定的で影響も断片的となるリスクがあります。

前途には、技術の進歩が現実の臨床利益に確実に結びつくよう、機器メーカー、ソフトウェア・ベンダー、臨床医、支払者、政策立案者が協力することが必要です。相互運用性を活用し、確実なエビデンスの作成を優先し、持続可能なビジネスモデルを設計することで、業界は、転帰を改善しシステムの負担を軽減する、消極的な管理から積極的で個別化された糖尿病治療への転換を加速することができます。

よくあるご質問

• 糖尿病管理における人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
• 2024年に10億米ドル、2025年には13億2,000万米ドル、2032年までには90億4,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは31.57%です。
• 糖尿病管理におけるAIの役割は何ですか？
• AIは臨床実践と患者エンゲージメントを再構築する戦略的な力として機能し、ケアパスやシステムレベルのパフォーマンスに影響を与えています。
• AIとコネクテッドデバイスの融合が糖尿病管理に与える影響は何ですか？
• 継続的なモニタリングとアルゴリズム主導のインスリン投与を採用することで、治療を個別化し、ばらつきを減らす傾向が強まっています。
• 2025年に施行された米国の累積関税は糖尿病エコシステムにどのような影響を与えましたか？
• 関税は輸入部品や完成品のコストを上昇させ、メーカーは調達戦略を再評価し、サプライチェーンの現地化を加速するよう促されました。
• 糖尿病管理におけるデバイスのセグメンテーションはどのように行われていますか？
• デバイスのフォームファクター、イネーブリングテクノロジー、ユーザー設定、展開モデル、疾患タイプ、コンポーネントの優先順位が考慮されています。
• 地域別の糖尿病ソリューションの導入規制はどのように異なりますか？
• 南北アメリカでは価値に基づくモデルが強調され、欧州では異質な規制環境が存在し、アジア太平洋地域ではテクノロジーの急速な普及が見られます。
• 糖尿病治療における主要企業はどこですか？
• Medtronic plc、Abbott Laboratories、Dexcom, Inc.、F. Hoffmann-La Roche Ltd、Insulet Corporation、Tandem Diabetes Care, Inc.などです。
• 業界のリーダーが取るべき行動推奨事項は何ですか？
• 相互運用性を優先し、厳密な臨床検証に投資し、サプライチェーンの回復力を高め、価格設定と償還モデルを設計し、ユーザー中心のインターフェースを開発することです。
• 調査手法はどのように構成されていますか？
• 質的アプローチと量的アプローチを組み合わせ、1次調査と2次調査を通じて実用的な妥当性を確保しています。
• AIを活用した糖尿病治療の利益を実現するために必要な行動は何ですか？
• 臨床検証の相互運用性と商業デザインにまたがる協調行動が不可欠です。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• 継続的な血糖モニタリングデータとAI予測アルゴリズムを統合し、リアルタイムのライフスタイルパターンに基づいてインスリン投与量をパーソナライズする
• 高リスク糖尿病患者の低血糖イベントの早期検出のためのウェアラブルデバイスへの機械学習モデルの導入
• 仮想健康アシスタントにおける自然言語処理の利用により、糖尿病患者に合わせた食事や投薬のアドバイスを提供する
• 患者データのプライバシーを保護しながら、複数の機関にまたがるAI糖尿病管理モデルをトレーニングするための連合学習フレームワークの開発
• コンピュータービジョン技術を用いた食事の自動認識とインスリンボーラス推奨のためのAI駆動型スマートフォンアプリケーションの導入
• 製薬会社とテクノロジー企業が協力し、AIを活用したクローズドループインスリン供給システムを大規模臨床試験で検証

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 糖尿病管理における人工知能市場：デバイスタイプ別

• 血糖測定器
  • 非侵襲性血糖測定器
  • SMBG
• 閉ループシステム
  • 完全に閉じたループ
  • ハイブリッドクローズドループ
• 持続血糖モニター
  • 断続的にスキャンされるCGM
  • リアルタイムCGM
• インスリンポンプ
  • パッチポンプ
  • チューブポンプ

第9章 糖尿病管理における人工知能市場：技術別

• クラウドコンピューティング
  • プライベートクラウド
  • パブリッククラウド
• 意思決定支援システム
  • アラート生成
  • 推奨用量
• 機械学習
  • 強化学習
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
• モバイルアプリケーション
  • Android
  • iOS
• 予測分析
  • 血糖値のトレンド予測
  • リスク予測

第10章 糖尿病管理における人工知能市場：エンドユーザー別

• クリニック
  • 糖尿病センター
  • 総合診療科
• ホームケア
  • リモートモニタリング
  • 自己監視
• 病院
  • 入院患者
  • 外来
• 研究機関
  • アカデミック
  • プライベート

第11章 糖尿病管理における人工知能市場：展開モード別

• クラウドベース
  • ハイブリッドクラウド
  • パブリッククラウド
• オンプレミス
  • エッジコンピューティング
  • サーバーベース

第12章 糖尿病管理における人工知能市場：タイプ別

• 妊娠
  • 妊娠初期
  • 妊娠中期
  • 妊娠後期
• タイプ1
  • 成人発症
  • 若年発症
• タイプ2
  • インスリン依存型
  • インスリン非依存

第13章 糖尿病管理における人工知能市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • ポンプ
  • センサー
  • ウェアラブルデバイス
• ソフトウェア
  • アルゴリズム
  • データ管理
  • ユーザーインターフェース

第14章 糖尿病管理における人工知能市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第15章 糖尿病管理における人工知能市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第16章 糖尿病管理における人工知能市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第17章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • Medtronic plc
  • Abbott Laboratories
  • Dexcom, Inc.
  • F. Hoffmann-La Roche Ltd
  • Insulet Corporation
  • Tandem Diabetes Care, Inc.
  • Teladoc Health, Inc.
  • Omada Health, Inc.
  • Bigfoot Biomedical, Inc.
  • Glooko Inc.