ヘルスケアにおける予測分析市場 - 2026～2031年の予測

ヘルスケアにおける予測分析市場は、2025年の164億8,700万米ドルから2031年には709億8,800万米ドルへと、CAGR27.55％で成長すると予測されております。

ヘルスケアにおける予測分析市場は、高度なアルゴリズム、機械学習、統計モデルを過去データおよびリアルタイムデータに適用し、将来の事象や結果を予測することに焦点を当てた、急速に進化する分野です。この能力は、医療提供を事後対応型モデルから、データ駆動型の先行的分野へと変革しています。市場の成長は、医療のデジタル化、コスト抑制と並行した患者アウトカムの改善の必要性、そして量より質と効率を重視する価値基盤型ケアモデルへの戦略的転換によって推進されています。

市場拡大の基盤となる推進力は、医療データ生成量の大幅かつ継続的な増加です。電子カルテ（EHR）の広範な導入、接続型医療機器やウェアラブルデバイスの普及、ゲノム・プロテオミクスデータの成長が、膨大かつ複雑なデータセットを生み出しています。予測分析は、このデータ洪水から有意義な知見を抽出する必須ツールを提供し、単なる記述的報告を超えて、臨床ニーズ、運営上の要求、財務リスクを予測します。生データを実用的な先見性へと変換するこの能力こそが、投資を牽引する中核的な価値提案です。

業界全体における従量制報酬から価値に基づく医療および集団健康管理への移行は、導入を促進する強力な構造的要因です。これらのモデルは、患者の治療成果向上と集団の医療総コスト管理に対して、医療提供者に経済的インセンティブを与えます。予測分析は、この環境下での成功に不可欠であり、早期予防的介入が必要な高リスク患者の特定、対象を絞ったケア管理のための集団の層別化、疾患進行の予測を可能にします。反応的ケアではなく先制的なケアを促進することで、これらのツールは回避可能な入院、再入院、救急外来受診の削減という目標を直接支援し、それによって治療成果と財務パフォーマンスの向上を実現します。

臨床および業務ワークフローへの統合は、実世界での影響力と持続的な成長を決定づける重要な動向です。最も効果的な予測分析ソリューションは、単体のレポートツールではなく、電子カルテ（EHR）システム、臨床意思決定支援プラットフォーム、業務ダッシュボードに組み込まれています。このシームレスな統合により、診療現場や意思決定の場で洞察が提供され、臨床医はリスクスコア、潜在的な有害事象のアラート、個別化された治療経路の推奨事項を活用できます。同様に、業務統合は病院管理者による患者入院率の予測、スタッフスケジュールの最適化、在庫管理、ベッド回転率の向上を支援し、全体的な効率性を高めます。

顕著な価値を示す主な応用分野には、臨床意思決定支援、財務・業務分析、地域住民の健康管理が含まれます。臨床現場では、予測モデルが早期診断、敗血症発症予測、再入院リスク患者の特定、治療計画の個別化に活用されます。運営面では、サービス需要の予測、機器故障の予知、サプライチェーン物流の最適化に用いられます。保険者や集団健康管理者にとって、分析技術はリスク層別化、不正検知、特定会員集団の健康管理に不可欠です。これらの幅広い応用範囲は、本技術の汎用性と戦略的重要性を裏付けています。

競合情勢は、大規模な多角化テクノロジー企業（広範なAI・クラウドプラットフォームを有する）、専門的な医療分析企業、予測機能を強化した既存の医療ITベンダーが混在する特徴があります。主な差別化要因としては、モデルに組み込まれた医療分野特有の深い専門知識、レガシー医療ITシステムの多様な環境との統合性、臨床医が信頼し行動に移せる透明性のある説明可能な知見の提供が挙げられます。HIPAAなどの厳格な医療データプライバシー・セキュリティ規制への準拠は基本要件です。

地域的には、北米が主導的立場を維持しています。その背景には、成熟したデジタル医療インフラ、高い電子カルテ（EHR）導入率、ヘルスケア技術革新を支援する強力なベンチャーキャピタルエコシステム、データ駆動型効率性を評価する支払いモデルの普及が挙げられます。同地域には、分析研究を先導する主要技術プロバイダーや学術医療センターが集積しており、市場シェアをさらに強化しております。しかしながら、他の地域でもデジタルヘルス戦略を推進し、医療の質と持続可能性向上への同様の圧力に直面する中、世界的に成長が加速しております。

ヘルスケアにおける予測分析市場の将来の軌跡は、複数の収束要因によって形作られると思われます。AI、特に深層学習と自然言語処理の進歩により、分析可能なデータの種類が拡大し、非構造化臨床記録や医療画像も含まれるようになります。健康格差への関心の高まりは、より代表的で偏りのないアルゴリズムの開発を促しています。さらに、相互運用可能なデータプラットフォームとAPIの台頭により、より包括的なデータ集約が促進され、モデルの精度が向上します。成功は、技術的な概念実証（PoC）を超えて、臨床成果、患者体験、コスト削減における測定可能な改善を実証することにかかっており、それにより予測分析は現代の高性能医療システムに不可欠な要素として確固たる地位を築くと思われます。

本レポートの主な利点：

• 洞察に富んだ分析：主要地域および新興地域を網羅した詳細な市場洞察を提供し、顧客セグメント、政府政策・社会経済的要因、消費者嗜好、業界別分野、その他のサブセグメントに焦点を当てます。
• 競合情勢：主要企業が世界的に展開する戦略的動きを理解し、適切な戦略による市場参入の可能性を把握します。
• 市場促進要因と将来動向：市場を動かす要因や重要な動向、そしてそれらが将来の市場発展に与える影響を探ります。
• 実践的な提言：これらの知見を活用し、戦略的な意思決定を行い、変化の激しい環境において新たなビジネスチャンスと収益源を開拓します。
• 幅広い読者層に対応：スタートアップ、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益かつ費用対効果の高い内容です。

本レポートの活用事例

業界・市場分析、機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地域拡大、資本投資判断、規制枠組みと影響、新製品開発、競合情報収集

レポートのカバー範囲：

• 2021～2025年までの過去データ、および2026～2031年までの予測データ
• 成長機会、課題、サプライチェーン見通し、規制枠組み、動向分析
• 競合ポジショニング、戦略、市場シェア分析
• 国を含むセグメントおよび地域別の収益と予測評価
• 企業プロファイリング（戦略、製品、財務情報）、および主な発展など

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場の概要

• 市場概要
• 市場の定義
• 調査範囲
• 市場セグメンテーション

第3章 ビジネス情勢

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析
• 業界バリューチェーン分析
• 政策と規制
• 戦略的提言

第4章 技術展望

第5章 ヘルスケアにおける予測分析市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• ソフトウェア
• サービス

第6章 ヘルスケアにおける予測分析市場：展開別

• イントロダクション
• オンプレミス
• クラウドベース

第7章 ヘルスケアにおける予測分析市場：用途別

• イントロダクション
• 財務分析
• 臨床分析
• 運用分析
• 集団健康分析
• その他

第8章 ヘルスケアにおける予測分析市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 病院および診療所
• 保険会社
• 研究機関
• その他

第9章 ヘルスケアにおける予測分析市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • その他
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • インドネシア
  • タイ
  • その他

第10章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 市場シェア分析
• 合併、買収、合意およびコラボレーション
• 競合ダッシュボード

第11章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• SAS Institute Inc.
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• Allscripts Healthcare Solutions, Inc.
• Cerner Corporation
• Verisk Analytics, Inc.
• MedeAnalytics, Inc.
• Optum, Inc.（a subsidiary of UnitedHealth Group）
• McKesson Corporation

第12章 付録

• 通貨
• 前提条件
• 基準年および予測年のタイムライン
• 利害関係者にとっての主なメリット
• 調査手法
• 略語