AI看護アシスタント：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、AI看護アシスタント市場は、2025年の10億6,000万米ドルから2026年には12億1,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR15.38％で推移し、2031年には24億8,000万米ドルに達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）、展開モード（クラウド型、オンプレミス型、ハイブリッド型）、AI機能（自然言語処理、その他）、用途（投薬支援、エスカレーション、その他）、エンドユーザー（病院・診療所、その他）、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AI看護アシスタント市場の動向と洞察

深刻化する看護人材不足とケア提供のボトルネック

AI看護アシスタント市場は、先進国および新興国の医療システムの双方において、構造的に解消が困難な人材不足という状況から、引き続き最大の後押しを受けています。世界保健機関（WHO）の報告によると、2023年の世界の看護師不足は580万人に達し、2030年までに410万人へと部分的な改善が見込まれるもの、その負担は依然として、医療へのアクセス拡大や病院の収容能力増強を図っている地域に集中しています。全南北アメリカ看護委員会協議会（NCSBN）の調査によると、2022年以降、13万8,000人以上の看護師が離職しており、残りの看護師の40％近くが2029年までに離職する意向であることが判明しました。これにより、労働力の供給が正常化するのを待たずに、スタッフの対応能力を拡大する代替手段を見出すという病院への圧力がさらに強まっています。こうした状況下で、AI看護アシスタント市場は、単なる利便性の向上という側面よりも、各シフト内で活用可能な看護時間を確保する手段として評価されつつあります。そのため、医療提供者は、ベッドサイドのスタッフが必ずしも直接手作業で繰り返し行う必要のない、教育、退院手続き、新規患者の受け入れといった業務を代行できるツールに、強い関心を寄せています。

ワークフローの自動化と時間短縮に対する病院の関心

AI看護アシスタント市場は、カルテ作成、引継ぎ、反復的な事務作業に費やされている時間を回復したいという病院側の需要によっても後押しされています。マイクロソフトは2025年10月、看護師が勤務時間の25％から41％を記録作成や事務作業に費やしているとの見解を示しました。これにより、ワークフローの改善は単なる付加的なメリットではなく、購入決定の核心的な要素となっています。こうした圧力により、AI看護アシスタント市場の調達動向は、孤立したパイロット導入から、より広範な電子カルテ（EHR）環境と連携したプラットフォーム導入へと変化しつつあります。Epic Roverとの統合によりリリースされた看護師向け「Dragon Copilot」は、アンビエントAIが単体のアプリケーションカテゴリーにとどまるのではなく、臨床システムのコア部分へと浸透しつつあることを示しました。2026年に台湾の3つの病院を対象に行われたJMIRの研究では、LLM（大規模言語モデル）ベースの引継ぎ文書作成システムにより、毎月474～981時間の看護時間が削減されたことが判明しました。これにより、財務および運営チームは、AIの導入コストと派遣スタッフの人件費や残業代を直接比較できるようになりました。こうしたメリットが実際の病院現場で実証されるにつれ、AI看護アシスタント市場では、単なる限定的な機能改善にとどまらず、企業規模で測定可能な時間削減効果を示せるベンダーが優位に立つと考えられます。

データプライバシーと臨床ガバナンスに関する懸念

AI看護アシスタント市場では、周囲の会話の聴取、カルテの要約、あるいは患者との音声対話を通じて保護対象となる医療情報を扱うソリューションの場合、導入のペースが鈍化する傾向にあります。これらのツールは、実際の臨床記録や患者とのコミュニケーションに密接に関わるため、調達プロセスにおける監査可能性、ガバナンス、説明責任の基準がより厳しくなるからです。米国看護師協会（ANA）は2025年、看護におけるAIの倫理的な利用には、透明性、監督、そして継続的なガバナンスへの取り組みが必要であると述べました。これは、不透明なシステムは実務において評価や監督が困難であるためです。病院側にはデータ取り扱い、人間によるレビュー、臨床上の説明責任に関する明確な方針も求められるため、製品の価値だけでは不十分であり、これがAI看護アシスタント市場の拡大を遅らせています。また、コンプライアンスを製品設計の中核原則として位置付けるベンダーと、導入後にガバナンスへの対応を試みるベンダーとの間には、より大きな隔たりが生じています。臨床AIに関する規制がより明確になるにつれ、購入者は、AI看護アシスタントプログラムを拡大する前に、文書管理、監査支援、およびトレーサビリティをより重視するようになるでしょう。

セグメント分析

2025年時点で、AI看護アシスタント市場におけるソフトウェアのシェアは57.47％を占めており、一方、サービス部門は2031年までCAGR15.59％で成長すると予測されています。文書管理プラットフォーム、予測分析エンジン、意思決定支援モジュールといった製品が、日々の看護業務に最も密接に関わるものであるため、ソフトウェアがAI看護アシスタント市場を牽引しています。この優位性は、多くの医療機関が、スタッフが管理するための独立した運用層を追加するのではなく、既存のEHRワークフローに組み込める機能を望んでいるという事実も反映しています。したがって、AIを活用した看護支援市場は依然としてソフトウェアによる価値創出に支えられており、特に病院がカルテ作成時間、引継ぎ、臨床調整に即座の効果を求める場面において顕著です。

医療機関は、単発的なソフトウェア調達から、本番稼働後も継続する導入支援、変更管理、スタッフ研修、ワークフローの再設計、モデル調整へと移行しつつあります。これは理にかなった動きです。なぜなら、AI看護アシスタントは通常、単に新しいデジタル機能を追加するだけでなく、日常業務、記録作成の習慣、監督体制そのものを変えるものだからです。その結果、サービス収益が増加しているのは、ソフトウェアの重要性が低下しているためではなく、AI看護アシスタント市場がパイロット段階から、継続的なサポートを必要とする運用段階へと移行しているためです。

2025年には、クラウド導入が収益の48.38％を占め、AI看護アシスタント市場の中心的な位置を占め続けています。これは、クラウドシステムが継続的なモデル更新をサポートし、初期のインフラ要件を低減し、複数拠点にまたがる医療機関ネットワーク全体での拡張を容易にするためです。また、クラウドは、臨床データスタックの大部分をすでに最新のホスト型環境に移行している医療システムにも適しています。このため、AI看護アシスタント市場で競合する多くのベンダーにとって、クラウドはデフォルトの出発点となっています。一方で、データ居住要件がより厳格であったり、内部統制の基準がより厳しいシステムにおいては、オンプレミス展開も依然として重要です。こうした継続的な重要性が、市場が単一のインフラストラクチャモデルに定着することを防いでいます。

ハイブリッド展開は2031年までCAGR15.76％で成長すると予測されており、これはスピードとセキュリティのニーズが、AI看護アシスタント市場を、純粋なクラウド依存ではなく、ハイブリッドアーキテクチャへと向かわせていることを示しています。その理由は実用的なものです。なぜなら、遅延によって臨床的に重要な対応が遅れる場合、周囲の音声モニタリング、転倒検知、バイタルサインのアラート機能の価値が失われてしまうからです。そのため、時間的制約とデータへの配慮が同時に求められるワークフローにおいて、エッジ処理やローカル推論がより大きな役割を果たすことになります。これが、AI看護アシスタント市場において、クラウドが主導的な地位を維持しつつも、臨床的な対応力とプライバシー管理を両立させなければならない場面では、ハイブリッドモデルがより急速に普及していくと見込まれる理由です。

地域別分析

2025年時点で、北米はAI看護アシスタント市場シェアの43.41％を占めており、一方、アジア太平洋地域は2031年までCAGR18.43％で成長すると予測されています。北米がAI看護アシスタント市場をリードしているのは、急性期看護における人員不足の深刻さに加え、成熟した電子カルテ（EHR）エコシステムと、標準的なワークフロー内にAIを実用化しようとする医療提供者の基盤が組み合わさっているためです。米国は、実証済みの労働力不足と、評価段階から実運用への移行が迅速であることに支えられ、この地域における中心的な地位を維持しています。マイクロソフトがマーシー病院と「Dragon Copilot」で進めている取り組みや、2025年10月にSukiがEpic、MEDITECH、Oracle Healthを利用する医療システムと結成した看護コンソーシアムは、北米のAI看護アシスタント市場が、孤立した試験運用ではなく、企業レベルでの本格的な導入へと向かっていることを示しています。カナダやメキシコもAI看護アシスタント市場に参入していますが、ガバナンスや電子カルテ（EHR）の断片化により規模拡大への道筋が遅れているため、導入は依然として慎重なものにとどまっています。

欧州は、AI看護アシスタント市場において依然として第2位の規模を誇る地域クラスターであり、その活動はドイツ、英国、フランスなどの市場に集中しています。同地域の進展は、デジタルインフラの改善や、実験段階から体系的な臨床AI戦略への段階的な移行と密接に関連しています。2025年にNHSグランピアンがCorti社と提携したことも、従来、商用AIツールの導入に慎重な姿勢をとってきた公的医療機関においても、AI看護アシスタント市場が勢いを増していることを示しています。

アジア太平洋地域は、中国、日本、韓国、インドで病院のデジタル化が加速しているため、AI看護アシスタント市場において最も急成長している地域です。この地域が魅力的なのは、医療提供者がデジタルインフラを拡充している一方で、人員不足、高齢化、臨床処理能力の向上への圧力にも直面しているからです。中東およびアフリカは依然として発展の初期段階にあり、湾岸諸国の市場では組織的な予算支援が最も明確に見られる一方、その他の地域では依然としてインフラの格差に直面しています。南米もAI看護アシスタント市場においてはまだ発展の初期段階にあり、電子カルテ（EHR）の近代化が進むにつれて、より広範な導入の基盤が徐々に整いつつあることから、需要は主要都市の医療機関や民間病院グループに集中しています。

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

• AI看護アシスタント市場の2025年の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の市場規模は10億6,000万米ドルと予測されています。
• AI看護アシスタント市場の2026年の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2026年の市場規模は12億1,000万米ドルと予測されています。
• AI看護アシスタント市場の2031年の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2031年の市場規模は24億8,000万米ドルに達すると予測されています。
• AI看護アシスタント市場のCAGRはどのように予測されていますか？
  • 2026年から2031年にかけてCAGRは15.38%で推移すると予測されています。
• AI看護アシスタント市場の主要な促進要因は何ですか？
  • 深刻化する看護人材不足とケア提供のボトルネックが主要な促進要因です。
• AI看護アシスタント市場におけるデータプライバシーの懸念はどのようなものですか？
  • 周囲の会話の聴取やカルテの要約を通じて保護対象となる医療情報を扱うソリューションでは、導入のペースが鈍化する傾向があります。
• AI看護アシスタント市場における主要企業はどこですか？
  • Abridge AI, Inc.、Amelia US LLC、Baxter International Inc.、Cerner Corporation、DeepScribe Inc.、Epic Systems Corporation、GE HealthCare、HealthTap, Inc.、Hippocratic AI, Inc.、IBM、Infermedica Sp. z o.o.、Koninklijke Philips N.V.、Microsoft Corporation、Moving Analytics GmbH、Oracle、Sensely, Inc.、Siemens Healthineers AG、Suki AI, Inc.、Teladoc Health, Inc.などです。
• AI看護アシスタント市場の2025年におけるソフトウェアのシェアはどのように予測されていますか？
  • 2025年時点で、ソフトウェアのシェアは57.47%を占めると予測されています。
• AI看護アシスタント市場のクラウド導入の収益はどのように予測されていますか？
  • 2025年には、クラウド導入が収益の48.38%を占めると予測されています。
• AI看護アシスタント市場のアジア太平洋地域の成長率はどのように予測されていますか？
  • アジア太平洋地域は2031年までCAGR18.43%で成長すると予測されています。

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
  • 深刻化する介護人材不足と介護サービスの提供におけるボトルネック
  • 継続的な患者モニタリングとエスカレーションの必要性
  • ワークフローの自動化と時間短縮に対する病院の関心
  • 在宅ケアおよび遠隔ケアモデルの拡大
  • 標準化されたデジタルトリアージによる責任軽減
  • 夜勤のカバー不足による、十分に把握されていない需要
• 市場抑制要因
  • データプライバシーおよび臨床ガバナンスに関する懸念
  • 電子カルテ（EHR）および看護業務フローとの統合における摩擦
  • AIを活用した看護サービスに対する償還の不確実性
  • 緊急度が高く、安全性が極めて重要な使用事例における採用が限定的
• 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
• 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
• AI機能別
  • 自然言語処理
  • 予測分析
  • コンピュータビジョン
  • 音声認識
  • その他のAI機能
• 用途別
  • 服薬支援
  • 患者モニタリングおよびエスカレーション
  • バーチャル患者との対話
  • 転倒と安全管理
  • 資料作成のサポート
• エンドユーザー別
  • 病院・クリニック
  • 長期ケア施設
  • 在宅ヘルスケアプロバイダー
  • 外来診療センター
  • リハビリテーションセンター
• 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

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
  • Abridge AI, Inc.
  • Amelia US LLC
  • Baxter International Inc.
  • Cerner Corporation
  • DeepScribe Inc.
  • Epic Systems Corporation
  • GE HealthCare
  • HealthTap, Inc.
  • Hippocratic AI, Inc.
  • IBM
  • Infermedica Sp. z o.o.
  • Koninklijke Philips N.V.
  • Microsoft Corporation
  • Moving Analytics GmbH
  • Oracle
  • Sensely, Inc.
  • Siemens Healthineers AG
  • Suki AI, Inc.
  • Teladoc Health, Inc.

第7章 市場機会と将来の展望