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市場調査レポート
商品コード
1863279
病理学における人工知能市場：製品タイプ別、用途別、エンドユーザー別、展開モード別-2025～2032年の世界予測Artificial Intelligence in Pathology Market by Product Type, Application, End User, Deployment Mode - Global Forecast 2025-2032 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 病理学における人工知能市場：製品タイプ別、用途別、エンドユーザー別、展開モード別-2025～2032年の世界予測 |
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出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 191 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
病理学における人工知能市場は、2032年までにCAGR15.24％で3億1,613万米ドル規模に成長すると予測されております。
| 主要市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年 2024年 | 1億158万米ドル |
| 推定年 2025年 | 1億1,652万米ドル |
| 予測年 2032年 | 3億1,613万米ドル |
| CAGR（%） | 15.24％ |
現代の医療システムにおいて、AI技術が診断病理学のワークフロー、臨床意思決定支援、検査室業務を再定義している様子を、魅力的かつ権威ある導入部で概説します
人工知能は、主にアナログで顕微鏡に依存していた病理学を、人間の専門知識を補完し検査室業務を効率化する、デジタル化されデータ豊富なセグメントへと変革しています。画像分析、パターン認識、予測モデリングの進歩により、再現性の向上、処理時間の短縮、人間の目では認識できない臨床的に重要なシグナルの抽出を可能にする新たな診断ワークフローが実現しています。その結果、病理学は記述的な形態学から、電子健康記録や多職種連携ケアパスと統合された、定量化され意思決定支援機能を備えた出力へと進化しています。
デジタルパイプライン、アルゴリズムによるトリアージ、規制の成熟化、パートナーシップ主導のイノベーション戦略を通じて病理学を変革する転換点を簡潔に分析します
病理学の情勢では、診断サービスの提供方法、検証方法、商業化の方法を一変させる複数の変革的な変化が進行中です。第一に、臨床ワークフローはセグメント化されたスライドベースプロセスから、画像取得・注釈・分析を一元化する統合デジタルパイプラインへと移行しています。この変化により変動性が低減され、分散型セカンドオピニオンが可能となり、アルゴリズムによる事前スクリーニングと優先順位付けを活用することで症例処理速度が加速します。その結果、病理医はルーチン検査よりも複雑な解釈業務や臨床的議論に比例して多くの時間を費やすようになってきています。
2025年の米国関税動向がAI対応病理技術における調達コスト、サプライチェーン、導入戦略に与える影響に関する厳密な評価
2025年に予想される関税措置は、AIを活用した病理ソリューションの導入と商業化に多面的な影響を及ぼします。直接的な影響チャネルの一つは、資本設備とハードウェア投入面です。輸入イメージングシステムや特殊スキャナーに対する関税引き上げは、病院や検査機関の取得コストを上昇させ、調達部門に総所有コストの再評価を促します。これにより、ライフサイクル管理の長期化または国内調達を優先する判断が生じます。これに対し、サプライヤーは現地組立の推進、関税対象部品への依存度を低減する製品BOMの再設計、地域別カスタマイズを可能とするモジュール化アーキテクチャへの移行などで対応する可能性があります。
製品タイプ、用途の優先順位、エンドユーザー要件、展開モードを、実践的な採用・統合の選択肢にマッピングする包括的なセグメンテーション主導の視点
市場セグメンテーションは、病理学におけるAI需要を形作る様々な臨床・商業的ニーズを理解するための実用的な枠組みを記載しています。製品タイプ別では、市場は「サービス」と「ソリューション」に区分されます。サービスにはプロフェッショナルサービスとトレーニングサポートが含まれ、AI導入の成功には病理医や検査技師に対するコンサルティング、インテグレーション、継続的な教育が必要であることを認識しています。ソリューションはハードウェアとソフトウェアに分類され、ハードウェアにはイメージングスキャナーやコンピューティングアプライアンスが含まれます。ソフトウェアはさらに、データ分析ソフトウェア、全スライドイメージングシステムの機能、症例ルーティングとレポート作成を調整するワークフロー管理ソフトウェアに分かれます。
地域による実践的知見：南北アメリカ、欧州、中東、アフリカ、アジア太平洋の導入促進要因、規制枠組み、商業モデルの差異と、それが導入戦略に与える影響を解説します
地域による動向は、アメリカ大陸、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋の3大地域において、技術導入、規制上の期待、パートナーシップモデルに影響を与えます。アメリカ大陸では、高スループット、専門医による集中的なレビュー、臨床検査支援への需要を背景に、統合医療システムや大規模検査機関におけるデジタル病理学とAIの導入が加速しています。規制環境では臨床的有効性とデータプライバシーが重視され、商業モデルでは資本投資と金額ベースサービス契約を組み合わせるケースが多く見られます。その結果、ベンダーは多様な機関要件を満たすため、相互運用性と確固たるエビデンス創出を優先する傾向にあります。
病理AIセグメントにおける競争優位性と導入成功を形作る、専門ベンダーハードウェアメーカークラウドプロバイダ・臨床提携の役割を明らかにする企業レベルの主要知見
AIを活用した病理診断セグメントの競合は、専門ソフトウェアベンダー、イメージングハードウェアメーカー、システムインテグレーター、クラウドサービスプロバイダ、学術・臨床コンソーシアムが混在する様相を示しております。専門ソフトウェアベンダーは、アルゴリズム性能、臨床検証研究、検査情報システムとのシームレスな連携を差別化要因とする傾向があります。画像ハードウェアメーカーはスキャナーのスループット、画像忠実度、全スライドイメージング規格との互換性で競争し、システムインテグレーターはエンドツーエンドの実装、サービスレベル契約、検査室ワークフローの最適化を重視します。
臨床リーダーとベンダー向けの実践的かつ優先順位付けされた提言：AIを活用した病理診断ソリューションの検証済み導入、人材準備、強靭な商業化を加速するために
産業リーダーは、臨床検証、相互運用性、運用準備のバランスを保つ明確な段階的戦略をもって病理学のAIに取り組むべきです。第一に、前向き検証研究の実施と既存診断チャネルへの統合を可能にする臨床パートナーシップを優先してください。これらの研究は、診断精度、ターンアラウンドタイム、患者管理における付加価値を実証するよう設計されるべきです。次に、画像取得と分析を分離するモジュール型アーキテクチャを採用し、組織が既存ハードウェア上でソフトウェア機能を検査運用できると同時に、必要に応じてスキャナーのアップグレードやクラウドへの計算処理移行の柔軟性を維持できるようにします。
透明性の高い混合調査手法を採用し、一次臨床インタビュー、導入事例研究、技術評価を組み合わせ、実践的な導入知見を検証
本知見の基盤となる調査では、一次定性インタビュー、臨床事例研究、体系的な技術評価を統合した混合手法を採用しました。一次調査では、現役病理医、検査室責任者、ITアーキテクト、産業幹部との詳細な対話を通じ、実環境での導入課題、調達意思決定要因、臨床検証への期待を把握しました。導入現場からの事例研究は、共通の統合パターン、変更管理戦略、パイロットプログラムで確認された測定可能な業務改善を明らかにします。
戦略的結論として、AIのポテンシャルを検証済みの臨床ワークフロー、業務効率化、病理学におけるサステイナブル患者中心の成果へと転換するための実践的なステップを強調いたします
病理学におけるAIはもはや実験的な補助手段ではなく、現代の診断サービスに不可欠な要素となりつつあります。これにより、精度向上、ワークフローの加速、臨床ケアと調査全体にわたる新たな価値提案が可能となります。全スライド画像化、クラウド対応分析、厳密に検証された予測モデルの組み合わせにより、病理学は患者安全とデータガバナンスの厳格な基準を維持しつつ、予後予測や治療計画立案へと臨床領域を拡大する道筋が生まれます。しかしながら、この可能性を実現するには優れたアルゴリズム以上のものが必要です。検査室ワークフローとの周到な統合、持続的な臨床検証、利害関係者のインセンティブを調整する適応型ビジネスモデルが求められます。
よくあるご質問
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 市場概要
第5章 市場洞察
- 病理アルゴリズムへの説明可能なAI技術の統合による臨床医の信頼向上と規制順守の促進
- AI駆動型多重免疫組織化学分析の採用による腫瘍微小環境バイオマーカーの定量化、個別化がん治療への用途
- 技術ベンダーと病理検査室との戦略的提携によるAI駆動型診断画像ソリューションの商業化
- 多様な患者データセットを用いた病理AIモデルの安全な多施設共同トレーニング用フェデレーテッドラーニングフレームワークの確立
- サブスクリプション型ソフトウェアアズ・アサービス（SaaS）AIツールの登場により、中小規模の検査室における高度病理分析の民主化が進んでいる
- リアルタイムAI対応全スライド画像スキャナーの導入による術中コンサルテーションとデジタル凍結切片診断の効率化
- 多様な患者コホートにおける安全な多施設共同病理AIモデルトレーニングを可能とするフェデレーテッドラーニング基盤の開発
- AIソリューションプロバイダと臨床病理検査室との戦略的提携による診断画像商業化の拡大
- 地域と中規模検査室向けに高度AI病理分析を提供するサブスクリプション型SaaSプラットフォームの立ち上げ
第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年
第7章 AIの累積的影響、2025年
第8章 病理学における人工知能市場：製品タイプ別
- サービス
- 専門サービス
- トレーニングとサポート
- ソリューション
- ハードウェア
- ソフトウェア
- データ分析ソフトウェア
- 全スライドイメージングシステム
- ワークフロー管理ソフトウェア
第9章 病理学における人工知能市場：用途別
- 計算病理学
- デジタル病理学
- 遠隔病理診断
- 全スライドイメージング
- 予測分析
- 予後モデル
- リスク予測
- ワークフロー最適化
- 症例トリアージ
- リソース配分
第10章 病理学における人工知能市場：エンドユーザー別
- 診断ラボ
- 病院内検査室
- 参考検査機関
- 病院クリニック
- 大規模病院
- 中小規模病院
- 製薬バイオテクノロジー企業
- バイオテクノロジー系スタートアップ企業
- 大手製薬企業
- 研究機関
- 学術研究センター
- 民間検査機関
第11章 病理学における人工知能市場：展開モード別
- クラウド
- プライベートクラウド
- パブリッククラウド
- オンプレミス
第12章 病理学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
第13章 病理学における人工知能市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第14章 病理学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15章 競合情勢
- 市場シェア分析、2024年
- FPNVポジショニングマトリックス、2024年
- 競合分析
- PathAI, Inc.
- Indica Labs, Inc.
- Inspirata, Inc.
- aetherAI
- Aiforia Technologies Oyj
- Akoya Biosciences, Inc.
- Danaher Corporation
- Deep Bio, Inc.
- Evident Corporation
- F. Hoffmann-La Roche Ltd.
- Ibex Medical Analytics Ltd.
- Koninklijke Philips N.V.
- LUMEA, Inc.
- MindPeak GmbH
- Nucleai Inc.
- OptraSCAN Inc.
- Paige.AI, Inc.
- Proscia Inc.
- Siemens Healthineers AG
- Techcyte, Inc.
- Tempus Labs, Inc.
- Tribun Health
- Visikol, Inc. by CELLINK
- Visiopharm A/S
