臨床ケア向けAI：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、臨床ケア向けAI市場の規模は、2025年の101億7,000万米ドルから2026年には124億4,000万米ドルへと拡大し、2031年までに341億1,000万米ドルに達すると予想されており、2026年から2031年にかけてCAGR22.35％で成長すると見込まれています。

本レポートは、コンポーネント（ソフトウェアおよびサービス）、展開モード（クラウド型およびオンプレミス型）、主要なAIモダリティ（機械学習、自然言語処理など）、用途（医療診断など）、エンドユーザー（病院・診療所、研究機関・学術機関など）、および地域（北米、欧州、アジア太平洋など）ごとに分類されています。市場予測は金額（米ドル）で示されています。

世界の臨床ケア向けAI市場の動向と洞察

EHRに組み込まれたAI臨床意思決定支援の拡大

臨床ケア向けAI市場は、臨床医の通常のEHRワークフローの外側ではなく、その内部で機能するツールへの移行の恩恵を受けています。2026年に『Scientific Reports』誌に掲載された研究では、AIDxを、EHRから患者のコンテキストを取得し、ユーザーのネイティブ環境内で構造化された推奨事項を生成する、ローカルに展開可能なシステムとして説明しています。これは、技術的な性能が高くても長らく臨床ソフトウェアの実際の利用を制限してきた画面間の切り替えを削減するため、重要な意味を持ちます。『Nature Medicine』誌に掲載された実用的なクラスター無作為化試験でも、プライマリケアにおける生成AIを活用した意思決定支援がガイドライン遵守率を向上させたことが示されており、これは日常的な診療現場でのより広範な導入を後押しするものです。多くの医療システムにおいて、技術的な課題はもはや主な障壁ではなくなっていますが、ガバナンス、研修、および方針への認識が導入拡大におけるより困難な課題となっています。2026年時点で、組織の正式なAI方針を認識している臨床医はわずか27％にとどまっています。

アンビエント臨床文書化によるバーンアウトの軽減

臨床ケア向けAI市場は、アンビエント・ドキュメンテーションの強力な商業的根拠によっても後押しされています。米国の6つの医療システムを対象とした多施設共同の品質改善研究では、30日間にわたりアンビエントAIスクライブを利用することで、臨床医のバーンアウト率が51.9％から38.8％に低下したほか、認知的タスク負荷や勤務時間外の文書作成時間も改善されたことが判明しました。マサチューセッツ総合病院・ブリガム（Mass General Brigham）は、2025年4月までにこのプログラムの対象を3,000人以上の医療提供者に拡大し、84日間の運用でバーンアウトが21.2％絶対的に減少したと報告しており、これにより医療システムには具体的な導入モデルが提示されました。また、2026年6月にAbridge社が、同社のプラットフォームが診療記録、保険者向けワークフロー、エビデンスに基づく治療を連携させ、300以上の医療システムに導入され、年間1億件以上の臨床対話をサポートしていると発表したことから、商用モデルも拡大しています。これにより、価値提案は単なる記録支援からエンタープライズレベルの臨床インテリジェンスへと移行し、より大規模な契約や、より深いシステム統合が可能となります。

データプライバシー、サイバーセキュリティ、およびAIガバナンスの負担

臨床ケア向けAI市場は、あらゆる導入の中心に保護対象の医療データが存在するため、依然として大きな信頼の負担に直面しています。2025年には、HHS OCRのデータ漏洩ポータルに掲載された大規模な医療データ漏洩事件が過去最多の772件に達し、病院の購入担当者にとってサイバーセキュリティリスクは依然として高い水準に留まっています。監査証跡、役割ベースのアクセス制御、継続的な監視を備えたHIPAA準拠のアーキテクチャを構築するベンダーは、規制の厳しい環境において優位性を持ちますが、そうした統制措置は製品のコストを押し上げ、調達サイクルを長期化させる要因にもなります。2026年時点で、組織のAIポリシーに対する臨床医の認知度はわずか27％にとどまっているため、文書上の形式的なガバナンスだけでは問題を完全に解決することはできません。基盤となる技術が整っていても、企業レベルの統制と現場の行動との間に生じるこのギャップが、導入の遅れを招く可能性があります。

セグメント分析

2025年には、ソフトウェアが収益の72.34％を占め、構成要素別に見ると臨床ケア向けAI市場規模の中で最大の割合を占めました。クラウドの更新1回で多くの病院ユーザーに同時に配信できる点や、サブスクリプション方式の価格設定が、高額な一括購入よりも医療機関の年間予算編成に適していることから、その規模の優位性は明らかです。これにより、大規模なインフラ変更を伴わずに臨床AIを導入したい病院にとって、ソフトウェアは最も迅速な手段となっています。臨床ケア向けAI業界では、ソフトウェアはリリースサイクルが短いという利点もあり、ベンダーはモデルやインターフェースを継続的に改善することができます。

サービス部門は2031年までCAGR23.56％で成長すると予測されており、最も成長の速い構成要素となっています。導入範囲が初期のライセンシングをはるかに超えるようになったため、購入者は再トレーニング、統合、監査、ガバナンスのサポートを含むマネージドAIサービスへの移行を進めています。米国医師会（AMA）は2026年、医師の75％以上がAIを患者ケア上の利点と捉えていると発表しました。これは2023年の65％から増加しており、組織内の推進者がこうした長期的なサービス契約を後押しする一因となっています。この変化は、多くの医療システムが、単にソフトウェアへのアクセスだけでなく、成果やモデル性能に対する説明責任を求めていることを示唆しています。実務的な観点から見ると、臨床ケア向けAI市場が成熟するにつれ、サービスはベンダーが利益率を維持するための基盤となりつつあります。

2025年の売上高のうち、クラウドベースのシステムが68.43％を占め、導入形態別では臨床ケア向けAI市場で最大のシェアを占めました。このリードは、初期投資の少なさ、導入の迅速さ、分散型ケア環境への対応の容易さを反映しています。また、クラウドによる提供は、継続的な更新、一元的な監視、および複数拠点にわたる医療システムへの展開という製品のロジックにも合致しています。多くの購入者にとって、このスピードとコスト管理のバランスにより、クラウドは臨床ケア向けAI市場のデフォルトの調達手段であり続けています。

オンプレミス導入は、2031年までCAGR24.91％で成長すると予測されており、導入基盤は小さいもの、最も急速に拡大しているモデルとなっています。その原動力は導入規模だけにとどまらず、機密性の高い臨床環境において、データ境界、監督、コンプライアンス・ワークフローをより厳格に管理できる点にあります。そのため、ガバナンス要件が高い場合やインフラ規則が厳格な場合、一部の医療提供者はオンプレミス導入に割高なコストを支払うことを受け入れています。したがって、現在の収益ベースではクラウドが臨床ケア向けAI市場のシェアを依然として支配しているもの、オンプレミス型システムは戦略的に重要な位置を占めています。両方のモデルで同様の機能を提供できるベンダーは、ハイブリッド型医療システムの契約を獲得する上で有利な立場にあります。

地域別分析

北米は2025年の収益の39.47％を占め、臨床ケア向けAI市場で最大の地域シェアを獲得しました。同地域が主導的な地位にある理由は、EHR（電子カルテ）と連携した病院システムの導入基盤が充実していること、臨床AIに関する規制の枠組みが成熟していること、そして保険償還に向けた取り組みが早期に始まっていることによるものです。2026年1月時点で、臨床AIソリューションには26のCPTコードが存在しており、その中には心血管リスクや糖尿病性網膜症を評価するツール向けのカテゴリーIコードが3つ含まれています。このコーディング基盤は、病院に対して支払いや導入に向けたより明確な道筋を示すため、医療提供者の不確実性を軽減するのに役立ちます。保険適用範囲の拡大も重要であり、HeartFlow社は2026年1月、同社のプラーク解析ツールがAetnaの全事業部門において保険適用対象となったと発表し、もう1つの大手全国保険会社を通じてアクセスを拡大しました。

アジア太平洋地域は最も成長が著しい地域であり、2031年までのCAGRは27.94％と予測されています。これは、臨床ケア向けAI市場が、最も成熟した拠点の外でいかに急速に拡大しているかを示しています。同地域の成長は、デジタルヘルス分野への積極的な投資、AIを活用した医療提供に対する受容性の高まり、そして臨床能力を拡大させるという実用的なニーズを反映しています。また、同地域の多くのシステムが、従来のレガシー環境を改修するのではなく、新たにデジタル層を構築していることも、AIの導入を後押ししています。これにより、臨床ワークフローを現地に合わせて最適化し、地域の政策要件を満たすことができるAIベンダーにとっての市場機会が生まれています。その結果、アジア太平洋地域は、臨床ケア向けAI市場において最も重要な拡大の拠点の一つになりつつあります。

欧州は、ドイツ、英国、フランスが引き続き調達および検証活動の中心となっているため、臨床ケア向けAI市場の規模において、依然として重要な収益源となっています。ドイツのKHZG病院デジタル化プログラムは、病院のIT近代化に43億ユーロを投じており、これが臨床AI購入に向けた確かなパイプラインを支えています。英国のNHS AI Labは、画像診断および病理診断分野への導入を引き続き支援しており、これによりベンダーは公的医療システムへの体系的な参入経路を得ています。欧州以外では、中東・アフリカ地域が、各国政府によるデジタルヘルスへの投資を背景に、小規模な基盤から拡大を続けており、一方、南米では、デジタルヘルスの近代化や価値基盤型ケアモデルへの関心の高まりを通じて、徐々に勢いを増しています。

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

• 臨床ケア向けAI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に101億7,000万米ドル、2026年には124億4,000万米ドル、2031年までに341億1,000万米ドルに達すると予想されています。CAGRは22.35%です。
• 臨床ケア向けAI市場の主要なセグメントは何ですか？
  • コンポーネント（ソフトウェアおよびサービス）、展開モード（クラウド型およびオンプレミス型）、主要なAIモダリティ（機械学習、自然言語処理など）、用途（医療診断など）、エンドユーザー（病院・診療所、研究機関・学術機関など）に分類されています。
• EHRに組み込まれたAI臨床意思決定支援の拡大についての研究結果は何ですか？
  • プライマリケアにおける生成AIを活用した意思決定支援がガイドライン遵守率を向上させたことが示されています。
• アンビエント臨床文書化によるバーンアウトの軽減についての研究結果は何ですか？
  • 臨床医のバーンアウト率が51.9％から38.8％に低下したことが判明しました。
• 臨床ケア向けAI市場におけるデータプライバシーやサイバーセキュリティの課題は何ですか？
  • 医療データの保護に対する信頼の負担が依然として大きく、サイバーセキュリティリスクが高い水準に留まっています。
• 臨床ケア向けAI市場のソフトウェアとサービスの成長予測はどうなっていますか？
  • サービス部門は2031年までCAGR23.56％で成長すると予測されています。
• 北米地域の臨床ケア向けAI市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年の収益の39.47％を占めています。
• アジア太平洋地域の臨床ケア向けAI市場の成長率はどのくらいですか？
  • 2031年までのCAGRは27.94％と予測されています。
• 臨床ケア向けAI市場に参入している主要企業はどこですか？
  • Abridge AI, Inc.、Aidoc Medical Ltd.、athenahealth, Inc.、Bayesian Health, Inc.、Epic Systems Corporation、GE HealthCare Technologies Inc.、HeartFlow, Inc.、iSchemaView, Inc.（RapidAI）、Koninklijke Philips N.V.、Logical Images, Inc.（VisualDx）、Medical Information Technology, Inc.（MEDITECH）、Merative, L.P.、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、PathAI, Inc.、Qure.ai Technologies Pvt. Ltd.、Siemens Healthineers AG、Tempus AI, Inc.、Veradigm LLC、Viz.ai, Inc.などです。

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
  • EHRに組み込まれたAIによる臨床意思決定支援の拡大
  • アンビエント・クリニカル・ドキュメンテーションによるバーンアウトの緩和
  • 診断誤りや治療のばらつきを削減する必要性
  • 価値に基づく医療と精密治療の経済性
  • FDA承認済みの画像診断・トリアージAIの第一線医療現場への導入
  • 医療サービスが行き届いていない地域向けの、多言語対応かつ専門分野に特化した臨床AI
• 市場抑制要因
  • データプライバシー、サイバーセキュリティ、およびAIガバナンスに伴う負担
  • ワークフロー統合における摩擦とアラート疲労のリスク
  • AIを活用した診療記録における支払者によるダウンコーディングおよび償還額の再調整
  • モデルのドリフト、モニタリングの不備、および法的責任リスク
• バリュー・サプライチェーン分析
• 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
• 主要なAIモダリティ別
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン
  • 生成AI
• 用途別
  • 医療診断
  • 治療計画および個別化治療
  • 患者モニタリングおよび早期警告
  • アラート、リマインダー、リスク予測
  • その他
• エンドユーザー別
  • 病院・クリニック
  • 研究・学術機関
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • その他
• 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
    • インド
    • 日本
    • 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.
  • Aidoc Medical Ltd.
  • athenahealth, Inc.
  • Bayesian Health, Inc.
  • Epic Systems Corporation
  • GE HealthCare Technologies Inc.
  • HeartFlow, Inc.
  • iSchemaView, Inc.（RapidAI）
  • Koninklijke Philips N.V.
  • Logical Images, Inc.（VisualDx）
  • Medical Information Technology, Inc.（MEDITECH）
  • Merative, L.P.
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • PathAI, Inc.
  • Qure.ai Technologies Pvt. Ltd.
  • Siemens Healthineers AG
  • Tempus AI, Inc.
  • Veradigm LLC
  • Viz.ai, Inc.

第7章 市場機会と将来の展望