腫瘍学におけるAI市場：2035年までの業界動向と世界の予測 - がんタイプ別、エンドユーザータイプ別、地域別

腫瘍学におけるAI市場：概要

腫瘍学におけるAIの市場規模は、現在の24億米ドルから2035年までに91億米ドルに成長すると推定され、予測期間中のCAGRは14.1%と高いとみられています。

市場セグメンテーションと機会分析は、以下のパラメータでセグメント化されています。

がんタイプ別

• 固形悪性腫瘍
• 乳がん
• 肺がん
• 前立腺がん
• 大腸がん
• 脳腫瘍
• その他

エンドユーザータイプ別

• 病院
• 製薬会社
• 研究機関
• その他

地域別

• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域

腫瘍学におけるAI市場：成長と動向

AIは、製薬業界におけるデータ収集、評価、リアルタイムの解釈に大いに活用されています。実際、AIベースのソフトウェア・ソリューションの統合により、臨床医はがんを早期に発見し、幅広い腫瘍学的適応症を治療するための個別化治療を開発することができます。さらに、腫瘍学におけるAI搭載技術は、がん検査と治療のコストを大幅に削減します。AI技術が提供する意義に後押しされ、専門家は、腫瘍学におけるAIの使用は、将来的に収益を生み出す莫大な可能性を秘めていると考えています。

世界中でがんリスクが上昇しているため、患者を治療するための高度ながん診断・治療方法に対する需要が大幅に増加しています。がんが世界的な死亡原因のトップであることは広く知られている事実です。さらに、国際がん研究機関は、がんに関連した死亡者数が2030年までに72％増加する可能性が高いことを示唆しています。そのため、技術革新やがん罹患率の上昇といった市場促進要因が、腫瘍学におけるAI市場を変革的な成長へと導いています。しかし、規制上のハードルやデータプライバシーなどの課題を克服することは、今後数年間でその可能性をフルに発揮する上で引き続き重要になるとみられています。

腫瘍学におけるAI市場主な洞察

当レポートでは、腫瘍学におけるAI市場の現状を掘り下げ、業界内の潜在的な成長機会を特定しています。当レポートの主な調査結果は以下の通りです。

• 現在の市場情勢は、腫瘍学分野向けのAIベースのソフトウェアソリューション開発に従事する70社以上の参入企業の存在を特徴としています。

• 50％以上の参入企業が、病院での診断目的で機械学習を利用したソリューションを使用しています。
• 競争優位性を獲得するため、業界利害関係者は既存の能力を積極的にアップグレードし、AIに焦点を当てたサービスポートフォリオを強化しています。
• この市場に対する関心の高まりは、最近のパートナーシップ活動の活発化からもうかがえます。
• 有利なリターンを期待して、多くの公的・民間投資家が60億米ドル相当の投資を行っています。

• 過去5年間で、腫瘍学向けのAIベースのソフトウェア・ソリューション開発専用に、学術および産業界の利害関係者により2,770件以上の特許が付与／出願されています。

• 同市場は今後10年間で14.1％の健全な成長が見込まれており、その機会はさまざまな適応症、分子の種類、さまざまな地域にうまく分散される可能性が高いです。

がん領域のAi市場：主要セグメント

がんタイプ別では、世界の腫瘍学におけるAI市場は、固形悪性腫瘍、乳がん、肺がん、前立腺がん、大腸がん、脳腫瘍などに区分されます。今年度は固形悪性腫瘍分野が市場シェアの大半を占めるとみられ、この動向は今後も変わりそうにありません。この高い市場シェアは、特に固形がんにおける世界的ながん負担の増加に起因しており、革新的でスケーラブルかつ精密なツールが必要とされているため、この分野で価値あるAIアプリケーションが生み出されています。

エンドユーザーのタイプ別では、市場は病院、製薬会社、研究機関、その他に区分されます。現時点では、病院セグメントが腫瘍学におけるAI市場で最大シェアを占めています。この動向は近い将来も変わりそうにありません。

地域別に見ると、世界の腫瘍学におけるAI市場は北米、欧州、アジア太平洋、その他地域に区分されます。当社の調査によると、現在のところ欧州が腫瘍学におけるAI市場シェアの大半（33％）を占めており、この動向は今後も変わりそうにありません。これは、人口の高齢化、高度ながん診断の必要性の高まり、慢性疾患管理分野の増加の結果であり、AIソリューションは実質的な投資を提供します。さらに、アジア太平洋市場は、2035年までの予測期間中、比較的高いCAGR（14.7％）で成長する可能性が高いです。これは、同地域におけるがん患者数の増加が、高度な診断および治療ソリューションの需要を促進しているためです。

1次調査の概要

本調査で提示した意見や洞察は、複数の利害関係者とのディスカッションによって影響を受けたものです。調査報告書には、以下の業界関係者とのインタビューの詳細な記録を掲載しています。

• A社最高経営責任者
• B社最高経営責任者
• C社最高経営責任者
• D社マーケティング・コミュニケーション担当副社長

腫瘍学におけるAI市場における参入企業例

• Berg（A part of BPGbio）
• CancerCenter.AI
• Concert AI
• GE Healthcare
• IBM Watson Health
• iCAD
• JLK Inspection
• Median Technologies
• Path AI
• Roche Diagnostics

腫瘍学におけるAI市場調査対象

• 市場規模と機会分析当レポートでは、世界の腫瘍学におけるAI市場を、[A]製造される抗体の種類、[B]がんタイプ、[C]エンドユーザータイプ、[D]地域などの主要市場セグメントごとに徹底分析しています。
• 市場情勢：A]設立年、[B]企業規模、[C]本社所在地、[D]エンドユーザータイプ、[E]提供するサービスの種類、[F]使用するAI技術の種類、[G]プラットフォームの種類など、複数の関連パラメータに基づいて、腫瘍学におけるAI市場に関わる企業を詳細に評価します。
• 競合分析：A]企業の強み、[B]ポートフォリオの強みなどの要因を検証し、腫瘍学におけるAIソリューションプロバイダーの包括的な競合分析を行います。
• 企業プロファイル：A]企業概要、[B]財務情報（入手可能な場合）、[C]サービスポートフォリオ、[D]最近の動向と将来展望に焦点を当てた、腫瘍学におけるAI市場に従事する主要サービスプロバイダーの詳細な企業プロファイル。
• 特許分析：A]特許公開年、[B]特許タイプ、[C]特許管轄、[D]CPCシンボル、[F]出願人のタイプ、[G]管轄、[H]主要参入企業、[i]ベンチマーク分析、[J]特許評価など、様々な関連パラメータに基づき、オンコロジーAI市場領域で現在までに出願／付与された特許を詳細に分析します。
• パートナーシップと分析：A]パートナーシップ締結年、[B]パートナーシップの種類、[C]がんタイプ、[D]最も活発な参入企業（パートナーシップ締結数）、[E]パートナーシップ活動の地域分布など、いくつかのパラメータに基づいて、腫瘍学におけるAI市場で利害関係者が締結した取引の洞察に満ちた分析。
• 資金調達と投資分析：A]資金調達年、[B]年別投資額、[C]資金調達のタイプ、[D]企業規模別投資額、[E]投資家のタイプ、[F]投資家のタイプ別投資額、[G]最も活発な参入企業、[H]最も活発な投資家、[i]地域分析などの関連パラメータに基づき、AIが創薬企業で調達した資金を詳細に分析。
• ブルー・オーシャン分析：A]バリューイノベーション、[B]戦略キャンバス、[C]4つのアクションフレームワーク、[D]ERRCグリッド、[E]6つのパスフレームワーク、[F]パイオニア-ミグレーター-セトラー（PMS）マップ、[G]非顧客の3つの階層、[F]ブルーオーシャン戦略のシーケンス、[F]バイヤーユーティリティマップなど、様々なフレームワークに基づいて参入企業を評価します。

目次

第1章 序文

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 イントロダクション

• 章の概要
• 人工知能の概要
• 人工知能の種類
• ヘルスケアにおけるAI
• ヘルスケア分野におけるAI活用に伴う主な課題
• 将来の展望

第4章 市場概要

• 章の概要
• 腫瘍学におけるAI：ソフトウェアプロバイダーの市場情勢
• 腫瘍学におけるAI：ソフトウェアソリューションの市場情勢

第5章 企業プロファイル

• 章の概要
• Roche Diagnostics
• IBM Watson Health
• CancerCenter.AI
• GE Healthcare
• Concert AI
• Path AI
• Berg
• Median Technologies
• iCAD
• JLK Inspection

第6章 企業の競争力分析

• 章の概要
• 前提と主要なパラメータ
• 調査手法
  • 企業の競争力：北米の中小企業
  • 企業の競争力：欧州の中小企業
  • 企業の競争力：アジア太平洋の中小企業
  • 企業の競争力：北米の中規模企業
  • 企業の競争力：欧州の中規模企業
  • 企業の競争力：アジア太平洋の中規模企業
  • 企業の競争力：北米と欧州の大企業

第7章 特許分析

• 章の概要
• 範囲と調査手法
• 腫瘍学におけるAI：特許分析
• 腫瘍学におけるAI：特許ベンチマーク分析

第8章 パートナーシップとコラボレーション

• 章の概要
• パートナーシップモデル
• 腫瘍学におけるAI：最近のパートナーシップとコラボレーション

第9章 資金調達と投資分析

• 章の概要
• 資金調達モデルの種類
• 腫瘍学におけるAI：資金調達と投資分析のリスト
• 投資のサマリー
• 結論

第10章 ブルーオーシャン戦略：競争の激しい市場に参入するスタートアップのための戦略ガイド

• 章の概要
• ブルー・オーシャン戦略の概要
• 結論

第11章 市場規模の評価と機会分析

• 章の概要
• 主要な前提と調査手法
• 腫瘍学における人工知能の世界市場、2022年～2035年
• 腫瘍学市場における人工知能：がんタイプ別分析、2022年～2035年
• 腫瘍学市場における人工知能：エンドユーザータイプ別分析、2022年～2035年
• 腫瘍学市場における人工知能：主要地域別分析、2022年～2035年

第12章 結論

第13章 エグゼクティブ洞察

第14章 付録1：表形式データ

第15章 付録2：企業・団体一覧