医療画像分野における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、医療画像分野におけるAI市場の規模は、2025年の16億5,000万米ドルから2026年には21億6,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR30.7％で成長し、2031年には82億3,000万米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、提供形態（ソフトウェアツール／プラットフォーム、サービスなど）、画像診断モダリティ（X線、コンピュータ断層撮影（CT）など）、用途（腫瘍学、神経学など）、導入モデル（オンプレミス、クラウド／Webベースなど）、エンドユーザー（病院・診療所、画像診断センターなど）、および地域別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。

世界の医療用画像診断におけるAI市場の動向と洞察

米国およびEUにおけるマルチベンダーPACS相互運用性規格の急速な拡大

EUのeヘルス・ネットワークによる国境を越えた画像交換ルールや、今後導入される米国の相互運用性規定により、アルゴリズムは認定されたPACSに保存されたスキャンデータを読み取ることが可能になります。FHIRベースのフェデレーテッド・フレームワークを用いた初期のパイロットプロジェクトでは、データ検索精度95％を達成し、遅延を38％削減しました。これにより、データの主権を維持しつつ、救急医療現場でのトリアージを迅速化することが可能になりました

アジア（中国、日本、韓国）におけるがん検診義務化の加速

政府資金によるプログラムにより、毎年数百万件のCT検査や内視鏡検査が追加されています。韓国の全国胃がん検診事業は良好な費用対効果を示しており、日本ではAIが偶発性結節を検知することで、肺がんの70％をステージIまたはIIの段階で発見できるようになっています。

断片的なデータガバナンス法が、国境を越えたAIモデルの学習を妨げている

EUのAI法では、診断アルゴリズムが高リスクに分類されており、厳格な適合性評価が求められています。アジア各地で異なる同意規則が、多国間データセットの利用をさらに制限しており、その結果、モデルの汎化能力が低下し、特に希少疾患のコホートにおいて承認プロセスが遅延しています。

セグメント分析

ソフトウェアツールおよびプラットフォームセグメントは、2025年の売上高の57.30％を占め、病院ネットワーク全体におけるアルゴリズムのオーケストレーションおよびライフサイクル管理の運用層としての役割を強調しています。サービスは、ワークフローの再設計や導入後のモニタリングを通じて付加価値を提供しており、2026年から2031年にかけて31.4％という最も高いCAGRで推移すると予測されています。ベンダー各社は現在、導入、臨床検証、サイバーセキュリティサポートをバンドルしており、これは業務への支障を最小限に抑えるターンキー方式の契約を医療機関が好む傾向を反映しています。エッジ対応のアプライアンスは依然としてニッチな存在ですが、1秒を争う脳卒中や外傷の拠点では注目を集めつつあります。病院側は、シングルサインオンで数十の認可済みアルゴリズムを利用できるベンダー中立のマーケットプレースを高く評価しています。GEヘルスケアの「Genesis」スタックでは、放射線科医がアプリケーションをアラカルトで選択し、手動による再検証なしにアップデートを展開できるため、総所有コスト（TCO）を削減し、投資回収までの時間を短縮できます。このようなアーキテクチャは、医療画像分野におけるAI市場の基盤となっており、今後10年間の調達動向を形作っていくでしょう。

CTは、外傷、胸部、神経のプロトコルにおいて広く普及していることから、2025年の医療画像分野におけるAI市場において27.60％のシェアを維持しました。脳卒中治療におけるアルゴリズムによるトリアージは、現在多くの都市部の脳卒中センターで標準となっており、搬送から治療開始までの時間を短縮しています。新たに商用化されたフォトンカウントCTは、より鮮明な心臓画像を提供することが期待されており、次世代モデルにとって肥沃な土壌を開拓しています。超音波は、2031年までの年間平均成長率（CAGR）が31.0％となり、他のすべてのモダリティを上回ると予測されています。リアルタイムのAIガイダンスと組み合わせたハンドヘルドプローブは、救急スタッフが内出血の位置を特定するのを助け、助産師が胎児の成長チェックを行うのを支援します。最新機器の携帯性によりスキャン頻度が増加し、トレーニングパイプラインにはこれまで以上に大規模なデータセットが流入しています。MRIやPETでは、ノイズ低減や定量的マッピングにおけるアルゴリズムの進歩が続いていますが、その成長は依然としてスキャナーの処理能力の制約や保険償還の複雑さに左右されています。

地域別分析

2025年、北米は医療画像分野におけるAI市場で40.60％のシェアを占め、首位に立ちました。堅牢な医療ITインフラ、積極的なFDAの承認、および保険償還の仕組みが、AIの導入を後押ししています。統合医療ネットワーク（IDN）は、アーカイブを迅速にクラウドに移行し、放射線科医の資源を共有するとともに、予測分析の可能性を解き放っています。カナダが胸部および神経分野のAIアプリケーションを新たに承認したことは、この地域全体での普及拡大を示唆しています。アジアは最も急成長している地域であり、2031年までのCAGRは32.5％と予測されています。中国には数十種類の国産承認済み医療機器があり、日本ではAIによるトリアージを多用した全国的な肺がん検診に公的資金が投入されています。韓国の国家プログラムは費用対効果の高さを示しており、同様の展開を後押ししています。インドは資源の乏しい診療所向けに結核（TB）に特化したツールを開発しており、所得水準を問わずAIの汎用性を浮き彫りにしています。欧州は機会と慎重さのバランスを取っています。医療機器規則によりコンプライアンス要件は厳格化されていますが、EU全域にわたる画像交換ガイドラインにより、より広範なデータプールが活用可能となり、アルゴリズムの堅牢性向上に寄与しています。北欧諸国は遠隔地へのサービス提供を目的として遠隔放射線診断を先駆的に導入しており、一方、フランスは持続可能性条項や研究資金を盛り込んだ、画像診断の価値を最大化する長期的なパートナーシップに着手しています。

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

• 医療画像分野におけるAI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の16億5,000万米ドルから2026年には21億6,000万米ドルへと拡大し、2031年には82億3,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは30.7％です。
• 医療画像分野におけるAI市場の主要な提供形態は何ですか？
  • ソフトウェアツール／プラットフォーム、サービスなどです。
• 医療画像分野におけるAI市場の主要な画像診断モダリティは何ですか？
  • X線、コンピュータ断層撮影（CT）などです。
• 医療画像分野におけるAI市場の主要な用途は何ですか？
  • 腫瘍学、神経学などです。
• 医療画像分野におけるAI市場の導入モデルは何ですか？
  • オンプレミス、クラウド／Webベースなどです。
• 医療画像分野におけるAI市場のエンドユーザーは誰ですか？
  • 病院・診療所、画像診断センターなどです。
• 米国およびEUにおける医療画像診断のAI市場の動向は何ですか？
  • マルチベンダーPACS相互運用性規格の急速な拡大が進んでいます。
• アジアにおける医療画像診断のAI市場の動向は何ですか？
  • がん検診の義務化が加速しています。
• 医療画像分野におけるAI市場のセグメント分析では、どのセグメントが最も高いCAGRを持つと予測されていますか？
  • サービスは、2026年から2031年にかけて31.4％という最も高いCAGRで推移すると予測されています。
• 医療画像分野におけるAI市場でのCTのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年の医療画像分野におけるAI市場において27.60％のシェアを維持しました。
• 北米の医療画像分野におけるAI市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、北米は医療画像分野におけるAI市場で40.60％のシェアを占め、首位に立ちました。
• 医療画像分野におけるAI市場の競合企業はどこですか？
  • Siemens Healthineers AG、GE HealthCare Technologies Inc.、Koninklijke Philips N.V.、IBM Watson Health/Merative、NVIDIA Corporation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
  • 米国およびEUにおけるマルチベンダーPACS相互運用性規格の急速な拡大
  • アジア（中国、日本、韓国）におけるがん検診の義務化の加速
  • 大規模な国のAI診断助成金（例：NHS-AI、NIH Bridge2AI）
  • 北欧諸国およびGCC諸国において、放射線科医の不足が深刻化するにつれ、テレラジオロジーの導入が促進されています
  • 米国の統合医療ネットワーク（IDN）による画像アーカイブのエンタープライズレベルでのクラウド移行
  • 脳卒中トリアージ向けのFDAおよびCE認証を取得したSaMDアルゴリズムの商用展開
• 市場抑制要因
  • 断片的なデータガバナンス法が、国境を越えたAIモデルのトレーニングを阻害しています
  • 小規模な診療所におけるエッジGPUでのスキャンごとの推論コストの高さ
  • EUのMDRにおけるAI支援診断をめぐる責任の不明確さ
  • 新型コロナウイルス禍による資金枯渇後の、小規模・地方病院における設備投資の凍結
• 業界バリューチェーン分析
• 規制および技術の展望
  • 規制展望
  • 技術の展望（基盤モデル、フェデレーテッドラーニング）
• ポーターのファイブフォース分析
• 投資分析

第5章 市場規模と成長予測

• 提供別
  • ソフトウェアツール／プラットフォーム
  • サービス
  • ハードウェア/ 統合ソリューション
• イメージングモダリティ別
  • X線
  • コンピュータ断層撮影（CT）
  • 磁気共鳴画像法（MRI）
  • 超音波
  • 陽電子放出断層撮影（PET）／SPECT
• 用途別
  • オンコロジー
  • 神経学
  • 循環器科
  • 筋骨格系および整形外科
  • 乳房画像診断
  • 呼吸器内科
• 展開モデル別
  • オンプレミス
  • クラウド/Webベース
  • ハイブリッド
• エンドユーザー別
  • 病院・クリニック
  • 画像診断センター
  • 外来手術センター（ASC）
  • 研究・学術機関
  • 遠隔放射線診断サービス事業者
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • チリ
  • 欧州
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン
    • 北欧諸国（スウェーデン、ノルウェー、フィンランド、デンマーク）
    • その他の欧州諸国
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • トルコ
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • ナイジェリア
    • その他のアフリカ諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • 東南アジア
    • その他のアジア太平洋諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • Siemens Healthineers AG
  • GE HealthCare Technologies Inc.
  • Koninklijke Philips N.V.
  • IBM Watson Health/Merative
  • NVIDIA Corporation
  • Canon Medical Systems Corp.
  • Fujifilm Holdings Corp.
  • Agfa-Gevaert Group
  • Zebra Medical Vision（Nanox AI）
  • Lunit Inc.
  • Aidoc Medical Ltd.
  • Arterys Inc.
  • Enlitic Inc.
  • Qure.ai Technologies Pvt. Ltd.
  • iCAD Inc.
  • Sectra AB
  • Visage Imaging GmbH
  • Butterfly Network, Inc.
  • EchoNous, Inc.
  • Oxipit UAB
  • RapidAI, Inc.

第7章 市場機会と将来の展望