2034年までのAIを活用した集団検診市場の予測―構成要素、導入形態、技術、検診の種類、用途、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のAIを活用した集団検診市場は2026年に37億米ドル規模となり、2034年までに164億米ドルに達すると予想されており、予測期間中はCAGR20.4％で成長すると見込まれています。

AIを活用した集団スクリーニングとは、機械学習、深層学習、コンピュータビジョン技術を駆使し、医療画像、ゲノムデータ、臨床記録を大規模に分析することで、がん、心血管疾患、糖尿病、神経疾患などの疾患を早期発見する取り組みを指します。これらのプラットフォームにより、ヘルスケアシステムや公衆衛生機関は、従来の手動による読影手法よりも高い感度と特異度を備えた、大規模かつ費用対効果の高いスクリーニングプログラムを実施できるようになります。これにより、リスクのある個人をより早期に特定し、タイムリーな予防的介入を可能にすることで、治療成果の向上と長期的な治療費の削減につながります。

非感染性疾患の負担の増大と早期発見の重要性

がん、心血管疾患、糖尿病などの非感染性疾患は、世界全体の死亡率およびヘルスケア費の相当な割合を占めており、その予後は発見時の病期と直接相関しています。AIを活用したスクリーニング・プラットフォームは、数百万件の症例で学習されたアルゴリズムを用いて画像データやバイオマーカーを分析し、人間の目視検査では見逃されがちな微細な疾患の兆候を特定することで、早期発見率を劇的に向上させることができます。公衆衛生機関や各国のがん検診プログラムでは、検診プログラムの受診能力を拡大し、地域間のアクセス格差を是正し、専門の放射線科医の読影業務負担を軽減するため、AIを活用した支援の導入をますます検討しています。

規制当局による承認までの期間と臨床検証の要件

診断およびスクリーニングのワークフローに適用されるAIスクリーニングアルゴリズムは、ほとんどの法域において厳格な規制プロセスの対象となっており、多様な患者集団において、確立された標準治療と同等またはそれ以上の性能を実証する広範な臨床検証研究が求められます。こうした検証プログラムにかかる費用と期間に加え、市場ごとに異なるAI／MLベースの医療機器に対する規制枠組みが絶えず変化し、時に一貫性を欠くことも、商用展開における大きな障壁となっています。市販後調査の義務は、継続的なコンプライアンスコストをさらに増加させ、性能特性を変更する可能性のあるアルゴリズムの更新は、再検証の要件を招く可能性があります。

AIを活用したゲノムおよびマルチモーダルスクリーニングプログラムの拡大

ゲノムシーケンシング、マルチオミクス解析、およびAIの融合は、臨床症状が現れる何年も前に疾患リスクを特定できる次世代の集団シーケンシングプラットフォームに、並外れた機会をもたらしています。AIアルゴリズムによって強化された多遺伝子リスクスコアは、遺伝性がん、心血管疾患、希少疾患に対する集団リスクを、かつてない精度で層別化することができ、高リスクの個人に対する的を絞った予防的介入を可能にします。画像、ゲノム、臨床データを統合したマルチモーダルスクリーニングプラットフォームを採用するヘルスケアシステムは、優れたスクリーニング性能を発揮し、成長を続ける精密予防市場において、確固たる競争優位性を築くことができる立場にあります。

人口統計学的グループ間のアルゴリズム性能格差が公平性を損なう

AIを活用した集団スクリーニングにおける重大な懸念事項の一つは、特定の人口統計学的グループのデータを中心に学習されたアルゴリズムが、過小評価されている集団に適用された際に、性能が低下する可能性があることです。調査により、人種、民族、社会経済的グループ間でAIスクリーニングツールの性能格差が確認されており、適切な人口統計学的検証を行わずにアルゴリズムが導入された場合、既存の健康格差がさらに拡大するのではないかという懸念が高まっています。規制当局や健康の公平性を提唱する団体は、AIスクリーニングツールの検証方法論をますます厳しく精査しており、開発者に対し、多様な集団間で一貫した性能を実証すること、および特定の人口統計学的グループにおける性能低下の有無について継続的なモニタリングを実施することを求めています。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、AIを活用した集団スクリーニング市場に混乱をもたらす一方で、最終的にはその発展を促進することとなりました。短期的には、パンデミックに伴う受診枠の制約により、選択的スクリーニングプログラムが中断された結果、がんや心血管疾患のスクリーニングに大幅な遅れが生じ、早期発見率が低下しました。しかし、この危機は同時に、限られたスクリーニング能力の中で高リスク者を優先的に特定できるAI支援型スクリーニングソリューションへの関心を高め、医療システムが限られた予約枠の臨床的効果を最大化することを可能にしました。パンデミック後、各国政府は、蓄積された検診の未処理件数を解消し、将来の公衆衛生上の緊急事態においても処理能力を維持できる強靭なプログラムを構築するため、AI検診インフラへの投資を進めています。

予測期間中、ソフトウェアセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

予測期間中、ソフトウェアセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、ヘルスケア提供者、診断センター、公衆衛生機関において、AIスクリーニングプラットフォーム、診断アルゴリズムソリューション、画像解析ソフトウェアが広く採用されることに起因しています。クラウドホスト型のスクリーニングソフトウェアプラットフォームにより、医療機関は、専用のAIハードウェアへの設備投資を行うことなく、継続的に改善されるアルゴリズムを利用できるようになります。

予測期間中、生成AIセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、研究者や開発者がファウンデーションモデルを活用して、高性能なスクリーニングアルゴリズムのトレーニングにおけるデータ不足という制約を解消する合成医療画像データセットを作成するため、生成AIセグメントは最も高い成長率を示すと予測されています。また、生成AIは、画像、ゲノム、臨床データといった複数のモダリティにわたる情報を統合できるマルチモーダルスクリーニングモデルの開発を可能にし、単一モダリティのアルゴリズムと比較して優れたスクリーニング性能を発揮する可能性があります。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、確立された国家がんスクリーニングプログラム、医療画像の処理量の多さ、そして複数のAIスクリーニングアルゴリズムの商用利用を承認してきた進歩的な規制環境に支えられています。同地域の先進的なゲノムインフラと、拡大を続ける消費者向け遺伝子検査市場は、AIスクリーニングの潜在的な市場機会をさらに拡大させています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、スクリーニングが不十分な大規模な人口層の存在、がんおよび慢性疾患のスクリーニングプログラムに対する公衆衛生投資の拡大、ならびに専門の放射線科医の人材拡充と比較して費用対効果の高いAI導入の経済性により、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国とインドの国家ヘルスケア近代化計画には、AI診断への多額の投資が含まれており、一方、東南アジアのヘルスケアシステムでは、訓練を受けた放射線科医へのアクセスが限られている農村部や都市周辺部の住民に対し、専門医と同等の診断能力を提供するために、AIスクリーニングツールが導入されています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのうち1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のAIを活用した集団検診市場：コンポーネント別

• ソフトウェア
  • AIスクリーニングプラットフォーム
  • 診断アルゴリズム
  • データ分析ソリューション
  • 画像解析ソフトウェア
• ハードウェア
  • 画像診断装置
  • 診断機器
  • エッジAIデバイス
• サービス
  • コンサルティングサービス
  • 統合と展開
  • トレーニングおよびサポートサービス
  • マネージドサービス

第6章 世界のAIを活用した集団検診市場：展開モード別

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド導入

第7章 世界のAIを活用した集団検診市場：技術別

• 機械学習
• ディープラーニング
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• 予測分析
• 生成AI
• ビッグデータ分析

第8章 世界のAIを活用した集団検診市場：スクリーニングタイプ別

• がん検診
• 心血管疾患スクリーニング
• 糖尿病スクリーニング
• 神経疾患スクリーニング
• 感染症スクリーニング
• 遺伝学的およびゲノム学的スクリーニング
• 眼科スクリーニング

第9章 世界のAIを活用した集団検診市場：用途別

• リスク評価と層別化
• 疾患の早期発見
• 臨床意思決定支援
• 予測的集団健康分析
• 遠隔患者スクリーニング
• 公衆衛生監視
• 個別化予防医療

第10章 世界のAIを活用した集団検診市場：エンドユーザー別

• 病院・クリニック
• 診断センター
• 政府・公衆衛生機関
• 研究機関
• ヘルスケア支払者
• 企業向けウェルネス・プロバイダー

第11章 世界のAIを活用した集団検診市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第12章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第13章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第14章 企業プロファイル

• Siemens Healthineers AG
• GE HealthCare Technologies Inc.
• Koninklijke Philips N.V.
• Fujifilm Holdings Corporation
• Canon Medical Systems Corporation
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Tempus AI, Inc.
• Aidoc Medical Ltd.
• Qure.ai Technologies Pvt. Ltd.
• ScreenPoint Medical BV
• Riverain Technologies LLC
• Zebra Medical Vision Ltd.
• Nanox Imaging Ltd.