医療機器向け予知保全：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
Predictive Maintenance For MedTech - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 180 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2099121
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概要
Mordor Intelligenceによると、医療機器向け予知保全市場は、2025年の118億6,000万米ドル、2026年の132億4,000万米ドルから、2031年までに238億7,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR12.50％を記録すると予測されています。
本レポートは、コンポーネント（ソフトウェア、サービス、ハードウェア）、展開モード（クラウド型、オンプレミス型、ハイブリッド型）、組織規模（大企業、中小企業）、用途（画像診断システム、その他）、エンドユーザー（病院、その他）、および地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他）ごとに分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。
世界の医療機器向け予知保全市場の動向とインサイト
接続型医療機器の導入台数の増加
医療機器向け予知保全市場が勢いを増している背景には、コネクテッド医療機器が、個別の故障コードではなく、継続的な稼働データを生成するようになったことがあります。これにより、故障の検出がより正確になり、日々のサービス計画においてより有用なものとなっています。2026年には、500床規模の病院で15,000～2万台のコネクテッド医療機器が稼働することになり、その規模の拡大により、メンテナンスは単なる機器の保守作業から、絶えず優先順位付けを必要とする機器群の管理課題へと変化しています。また、同情報源によると、米国における医療機器技術者の供給は、予測される需要をはるかに下回っているため、人員不足がさらなるプレッシャーとなっています。この状況により、日常業務において予測型自動化の重要性がさらに高まっています。調達パターンの変化も導入を後押ししています。新しい医療機器には、オプションのアップグレードではなく、組み込みセンサーやクラウド接続機能が標準装備されるケースが増えているからです。この変化により、新設の病院は、古い施設が対応を余儀なくされていたような複雑な遠隔計測や後付け改修プロジェクトが少なく、より明確なデータに基づいた状態で、医療機器向け予知保全市場を、より強固な基盤から開始することが可能になります。
病院におけるダウンタイムコストの増大とサービスレベルへの圧力
医療機器向け予知保全市場は、機器の故障による直接的な財務的コストによっても後押しされています。病院の経営陣にとって、このコストを測定し、収益への影響と結びつけることが以前より容易になってきました。米国において、月平均380件のMRI検査を実施している病院では、MRIの予期せぬダウンタイムが1日発生するだけで4万1,000米ドル以上のコストがかかる可能性があり、その損失は15件以上のスキャン予約のキャンセルに相当します。GEヘルスケアの報告によると、同社の「OnWatch Predict」プラットフォームは、予期せぬダウンタイムを最大60％削減し、顧客からのサービス依頼を35％減少させました。これにより、EMEA地域に導入された1,500台のMRIシステムにおいて、1台あたり年間2.5日分の稼働日数の増加につながりました。病院グループが稼働率の保証を盛り込んだより広範なサービス契約を交渉する中で、この点はさらに重要性を増しています。なぜなら、可用性はもはや単なるサービスの目標として扱われるのではなく、契約の履行状況とより密接に結びついているからです。こうした期待がより大規模な医療ネットワーク全体に広がるにつれ、医療機器向け予知保全市場は、測定可能な稼働時間の向上を示し、その成果をサービスレベルの成果に結びつけることができるベンダーに利益をもたらします。
OEMデータのアクセスが断片化しており、相互運用性が限定的
医療機器向け予知保全市場は、依然として大きな障壁に直面しています。その理由は、複数のベンダーの機器を導入している病院が、中立的な分析環境ではなく、OEMのサービスポータル向けに構築された独自形式でテレメトリデータを受信しているためです。5社以上のメーカーの機器を管理する病院では、機器群横断型のモデルを実用的に運用する前に、ベンダーごとに個別の統合作業が必要となる場合があり、これにより導入期間が長期化し、プロジェクトコストが増大します。契約上アクセスが可能であっても、摩耗カウンター、ドリフトインジケーター、詳細なエラー履歴など、メンテナンスに最も関連性の高いフィールドが、サードパーティのシステムに対して完全な形で公開されるとは限りません。HL7 FHIR R6では、DeviceAlertリソースが導入され、標準化されたフレームワーク内で機器アラートデータの正式な伝達経路が確立されましたが、大規模なレガシー機器群全体での採用には時間がかかります。相互運用性がさらに向上するまでは、医療機器向け予知保全市場において、競合する機器エコシステム間でデータを正規化しなければならない独立系ベンダーよりも、OEMと連携したソリューションの方が拡張しやすい状況が続くでしょう。
セグメント分析
2025年、医療機器向け予知保全市場において、ソフトウェアが57.11％のシェアを占めました。これは、購入者が依然として、ハードウェアの交換を強いることなく、導入済みのデバイス群の上に重ねて利用できる分析レイヤーを最も重視していることを裏付けています。医療機器向け予知保全市場において、ソフトウェアが引き続き魅力的である理由は、医療機関が定期的なサブスクリプションモデルのもと、画像診断、患者モニタリング、検査システム、輸液装置にわたり、単一の分析環境を拡張できる点にあります。ハードウェアは、ゲートウェイ、エッジノード、接続型センサーの標準化が進み、価格面での差別化が薄れているため、収益構成比が最も小さい分野となっています。医療機器向け予知保全業界では、価値はデータを収集する物理的なデバイスそのものよりも、データの解釈や運用方法へとシフトしつつあります。
多くの医療機関が、社内で一から分析能力を構築するよりも、分析管理の外部委託を好むため、サービス分野は市場全体よりも急速に拡大しており、2026年から2031年にかけてCAGR12.93％が見込まれています。そのため、医療機器向け予知保全市場では、サービスが単発の導入作業から、稼働時間、介入計画、ワークフローの実行に連動した継続的なマネージドサポートへと移行しつつあります。サービスの価値がデータの所有権やモデルのパフォーマンスと結びつくようになるにつれ、小規模なサービス企業にとっては、テレメトリへのアクセスに関する提携を結ぶか、特定のデバイスクラスに焦点を絞らない限り、医療機器向け予知保全市場への参入が難しくなる可能性があります。
2025年には、クラウドベースの導入が市場シェアの58.71％を占めました。これは、弾力的なコンピューティング能力、一元化されたモデル更新、および設備投資を運営費に転換するサブスクリプション価格設定に対する購入者の強い選好を反映しています。医療機器向け予知保全市場では、高精度なモデル学習には大量の過去のデバイスデータが必要ですが、多くの病院所有システムではローカルインフラ上でこれを効率的に処理できないため、クラウドの導入が好まれています。また、クラウドによる提供により、ベンダーはサイトごとの介入を待つことなく、分散したデバイス群全体にモデルの改善、ソフトウェアの修正、ワークフローの変更を容易に展開できるようになります。
ハイブリッドアーキテクチャは、医療機器向け予知保全市場において、ローカル制御と集中型分析の間に存在する実用的なギャップを解消するため、CAGR12.86％と予測され、最も急速に成長している導入形態です。この構成では、機密性の高い、あるいは時間的制約のあるテレメトリデータをエッジ側で処理しつつ、モデルのトレーニングや機器群全体のベンチマークは引き続きクラウド上で実行することが可能です。オンプレミス型システムは、データ居住要件が厳格な地域では引き続き一定の地位を維持するでしょうが、医療機器向け予知保全市場においては、ローカル処理とクラウドベースの学習・監視を組み合わせたアーキテクチャへの移行がますます進んでいます。
地域別分析
2025年、北米は医療機器向け予知保全市場において49.35％のシェアを占めました。これは、密接に連携した病院インフラ、成熟したサードパーティサービス組織、そして強力な多拠点調達能力を持つ医療システムに支えられたものです。米国は依然として主要な収益源であり続けています。これは、大規模な病院ネットワークがすでに複雑な機器群を管理しており、多くの施設にわたって文書化、稼働時間、および保守ガバナンスの標準化が求められているためです。
欧州は依然として第2位の地域市場であり、ドイツ、英国、フランスが主要な需要拠点となっています。これらは、大規模な病院システム、厳格なガバナンス要件、そしてOEMの強力な存在感が組み合わさっているためです。ドイツが特に際立っているのは、大学病院ネットワークが幅広いマルチモダリティの機器群を運用しており、主要なOEMサービス組織の近くに位置しているため、予知保全サービス能力に対して厳しい要件が求められる環境が形成されているからです。シーメンス・ヘルスインアーズは、自社のデジタルヘルスプラットフォームを活用して、機器の利用状況分析、遠隔診断、プロトコルの最適化を統合し、メンテナンスインテリジェンスが、より広範な医療提供ソフトウェアにどれほど深く統合できるかを示しています。また、英国、フランス、イタリア、北欧諸国、ポーランド、オランダでも、調達プログラムによって大規模な医療ネットワークがより標準化された機器管理モデルへと移行するにつれて、市場が拡大しています。
アジア太平洋地域は、2026年から2031年にかけてCAGR14.48％で成長すると予測されており、医療機器向け予知保全市場において最も成長の速い地域セグメントとなる見込みです。中国、インド、日本、韓国では、政府主導の病院のデジタル化により、機器群レベルでのインテリジェンスに必要なデータ基盤が整備されつつあり、新たな需要が生まれています。また、日本においても、成熟した医療システムにおいて、メンテナンスコストの抑制が必要とされる一方で、医療機器の稼働率を維持すべきという圧力が高まっていることから、予知保全サービスの導入に向けた有力な根拠となっています。中国では、ネットワーク化された医療機器が、より厳格なサイバーセキュリティおよびメンテナンスガバナンスの要件の下で運用されるようになるにつれ、勢いを増しており、これが病院に対し、より正式なモニタリング慣行の導入を促しています。南米、中東・アフリカは現時点ではまだ規模が小さいもの、ブラジル、GCC（湾岸協力理事会）、南アフリカにおけるネットワーク化された病院の整備が進んでおり、機器のライフサイクルの早い段階でテレメトリー機能が仕様として盛り込まれるようになっているため、将来の導入に向けたより良い条件が整いつつあります。
その他の特典：
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストによるサポート
よくあるご質問
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場の定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場情勢
- 市場概要
- 市場促進要因
- コネクテッド医療機器の導入台数の増加
- 病院におけるダウンタイムコストの増大とサービスレベルへの圧力
- リモートデバイス監視およびクラウド連携サービスモデルの拡大
- 医療資産における異常検知のためのAIモデルの成熟化
- マルチベンダーの車両群から得られる、十分に活用されていないサービステレメトリ
- 規制対象のデバイス環境におけるサイバーレジリエントなエッジ分析
- 市場抑制要因
- OEMデータへのアクセスが分散しており、相互運用性が限られている
- 臨床グレードの予測モデルにおける高い検証負担
- サイバーセキュリティと患者データのガバナンスの複雑さ
- 病院の調達および統合サイクルが長期化している
- 供給／バリューチェーン分析
- 規制情勢
- 技術展望
- ポーターのファイブフォース分析
第5章 市場規模と成長予測
- コンポーネント別
- ソフトウェア
- サービス
- ハードウェア
- 展開モード別
- クラウドベース
- オンプレミス
- ハイブリッド
- 組織規模別
- 大企業
- 中小企業
- 用途別
- イメージングシステム
- 患者モニタリングシステム
- 臨床検査機器
- 外科用および治療用医療機器
- 滅菌および関連機器
- エンドユーザー別
- 病院
- 外来手術センター
- 画像診断センター
- 診療所および専門医療センター
- 在宅ヘルスケアプロバイダー
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- オーストラリア
- 韓国
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東・アフリカ
- GCC
- 南アフリカ
- その他の中東・アフリカ諸国
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米諸国
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場集中度
- 市場シェア分析
- 企業プロファイル
- Agiliti, Inc.
- Althea Group
- Amazon Web Services, Inc.
- Aramark
- Aspen Technology, Inc.
- B. Braun SE
- Baxter International Inc.
- Cisco Systems, Inc.
- FUJIFILM Holdings Corporation
- GE HealthCare
- IBM
- Koninklijke Philips N.V.
- Medtronic
- Microsoft Corporation
- Oracle Corporation
- PTC Inc.
- SAP SE
- SAS Institute Inc.
- Schneider Electric SE
- Siemens Healthineers AG
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 180 Pages
- 納期
- 2～3営業日
