精密医療における人工知能市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：技術別、構成要素別、治療応用別、地域別＆競合、2021-2031年

世界のプレシジョン・メディシンにおける人工知能（AI）市場は、大幅な拡大が見込まれており、2025年の17億8,000万米ドルから2031年までに31億2,000万米ドルへと成長し、CAGR9.81％という堅調な伸びを示すと予測されています。

この成長は、複雑な生物学的データや臨床データを分析するために、機械学習や深層学習といった高度な計算アルゴリズムが活用されていることに起因しています。こうした応用により、ヘルスケア介入、ヘルスケア上の判断、および治療を、各患者の固有の遺伝子構成、ライフスタイル、環境要因に合わせて精密にカスタマイズすることが可能になります。

主要な市場促進要因には、大規模なゲノムデータの急速な普及、高額な創薬コストを削減するという差し迫った経済的必要性、そして標的療法を必要とする慢性疾患の世界の罹患率の上昇などが挙げられます。例えば、米国医師会（AMA）は2025年に、2024年時点で医師の66％がヘルスケア用人工知能（AI）を利用していると報告しており、導入が大幅に増加していることが示されました。しかし、こうした前向きな勢いがあるにもかかわらず、市場は特にデータプライバシーとセキュリティに関して大きな課題に直面しています。機密性の高い患者情報の取り扱いには、市場のさらなる浸透を妨げる可能性のある複雑な規制上のハードルを乗り越える必要があるためです。

市場促進要因

プレシジョン・メディシンにおける人工知能の導入を推進する主な要因は、ヘルスケア提供システム内でのコスト抑制と効率向上の緊急の必要性です。財政的圧力の増大に直面する医療機関は、管理業務の自動化やリソース配分の最適化を図るため、AIソリューションの導入をますます進めています。これらの技術は、業務を効率化して医療従事者が患者ケアにより集中できるようにするだけでなく、支出を大幅に削減することも可能にします。NVIDIAが2025年3月に発表した「ヘルスケア・ライフサイエンス分野におけるAIの現状」レポートが示すように、73%の組織がAI導入の主なメリットとして運営コストの削減を挙げており、この効率化は、診断結果の検証や患者リスクのより効果的な層別化といった臨床現場の業務にも及んでいます。

さらに、創薬および開発のタイムラインの加速は、従来の製薬研究開発に内在する非効率性に対処することで、プレシジョン・メディシン（精密医療）のあり方を根本的に変えつつあります。従来の方法では、新しい治療法を市場に投入するのに10年以上を要することが多いのに対し、AI駆動型プラットフォームは、有望な薬剤ターゲットを迅速に特定し、成功確率の高い新規分子を設計することができます。例えば、インシリコ・メディシン（Insilico Medicine）が2025年2月に発表した「前臨床創薬ベンチマーク」では、前臨床候補化合物の選定までの平均期間が13ヶ月であることが強調されており、従来の2.5年から4年というプロセスに比べて大幅な改善が見られます。こうした技術的進歩は実世界での応用によってさらに裏付けられています。2025年3月に欧州肺がん学会で発表されたアストラゼネカの研究結果では、AIを活用した胸部X線診断ツールが54.1%の陽性予測値を達成したことが示され、AIが診断精度と臨床試験のスクリーニング効率を向上させる能力を有することが強調されました。

市場の課題

世界のプレシジョン・メディシンにおける人工知能市場の成長に対する大きな障害は、データプライバシーとセキュリティをめぐる複雑な課題です。プレシジョン・メディシンは、複雑なAIアルゴリズムを効果的に訓練するために、ゲノム配列、電子健康記録、リアルタイムの患者モニタリングデータなど、膨大かつ多様なデータセットを集約することに本質的に依存しています。しかし、こうした情報は極めて機密性が高いため、厳格な規制枠組みを厳守する必要があり、その結果、データのサイロ化が頻繁に生じています。こうしたサイロ化により、組織は異なる人口統計学的グループにわたってAIモデルを検証するために不可欠な多様なデータセットを合法的に共有することが困難になり、その結果、普遍的に適用可能なアルゴリズムの開発が阻害され、バイアスを最小限に抑え、臨床的正確性を確保するために必要な幅広いデータへのアクセスが制限されています。

サイバー攻撃の脅威の高まりは、これらの困難をさらに深刻化させており、多くのヘルスケア提供者がクラウドベースのAIソリューションの導入を躊躇する原因となっています。2025年のヘルスケア情報管理システム学会（HIMSS）の調査によると、ヘルスケアサイバーセキュリティ専門家の実に75％が、ヘルスケア現場における将来の人工知能統合に関して、データプライバシーを最重要の懸念事項として挙げています。この広範な懸念により、医療機関は革新的なAI統合よりも防御的なセキュリティ対策を優先せざるを得なくなり、結果として重要な投資がそらされてしまっています。その結果、データ漏洩やそれに伴う潜在的な法的影響に対する懸念は、運用コストの増加や新技術の商用展開に必要な期間の長期化を招き、市場の成長軌道を直接的に制約しています。

市場の動向

プレシジョン・メディシンにおけるAI市場は、診断ワークフローを根本的に変革しているAI駆動型のラジオミクスおよび計算病理学の採用拡大によって大きく形作られています。これらの先進技術により、人間の主観的な評価ではしばしば見過ごされがちな複雑な組織特性の定量的評価が可能になります。デジタル化された組織標本や医療画像を綿密に分析するためにディープラーニングアルゴリズムを導入することで、これらのツールはバイオマーカーの定量化を標準化し、標的療法に向けた患者層別化の精度を高めます。このアプローチにより、腫瘍微小環境内の微細で肉眼では捉えにくいパターンが明らかになり、観察者間のばらつきが減少するとともに、より正確な治療決定が可能になります。例えば、Prosciaが2025年6月に発表した「ASCO 2025におけるデジタル病理学とAIのハイライト」レポートでは、AIを活用した分析により、HER2低発現乳がんのスコアリングにおける病理医間の診断一致率が86.4%に向上した多施設共同研究が詳述されており、従来の手動評価法に比べて大幅な改善が見られました。

同時に、バイオ医薬品企業とテクノロジー企業との戦略的提携の急増や、強固なエコシステムの形成が、市場の成長を加速させています。製薬企業は、広範な実世界データや独自の計算プラットフォームへのアクセスを確保するため、専門のAI企業との提携をますます進めています。こうした戦略的提携により、縦断的な臨床データセットとゲノム情報の統合が効率化され、創薬の迅速化とプレシジョン・メディシンに関する仮説の検証の両方を促進する、強靭なエコシステムが育まれています。バイオ医薬品業界のリーダーたちは、社内の能力を一から構築するのではなく、こうした外部の技術スタックを活用することで、マルチオミクスデータの複雑さや規制コンプライアンスへの対応を効率的に進めています。この動向を示す証拠として、Tempus AIが2026年1月に発表した「2025年度暫定決算」が挙げられます。同発表では、契約総額が11億米ドルを超え、70件以上のデータ契約が締結されたことが報告されており、こうした協業型データエコシステムに対する急速な商業的評価と、事業運営における依存度の高さが浮き彫りになっています。

よくあるご質問

• プレシジョン・メディシンにおける人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に17億8,000万米ドル、2031年までに31億2,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは9.81%です。
• プレシジョン・メディシンにおける人工知能市場の最も成長が著しいセグメントは何ですか？
  • ハードウェアです。
• プレシジョン・メディシンにおける人工知能市場の最大の市場はどこですか？
  • 北米です。
• プレシジョン・メディシンにおける人工知能の導入を推進する主な要因は何ですか？
  • ヘルスケア提供システム内でのコスト抑制と効率向上の緊急の必要性です。
• AI駆動型プラットフォームはどのように創薬および開発のタイムラインを加速しますか？
  • 有望な薬剤ターゲットを迅速に特定し、成功確率の高い新規分子を設計することができます。
• プレシジョン・メディシンにおける人工知能市場の成長に対する大きな障害は何ですか？
  • データプライバシーとセキュリティをめぐる複雑な課題です。
• データプライバシーに関する懸念はどのように市場に影響を与えていますか？
  • 医療機関は革新的なAI統合よりも防御的なセキュリティ対策を優先せざるを得なくなり、結果として重要な投資がそらされてしまっています。
• プレシジョン・メディシンにおけるAI市場の動向は何ですか？
  • AI駆動型のラジオミクスおよび計算病理学の採用拡大によって診断ワークフローが根本的に変革されています。
• バイオ医薬品企業とテクノロジー企業の提携は市場にどのような影響を与えていますか？
  • 市場の成長を加速させ、創薬の迅速化とプレシジョン・メディスンに関する仮説の検証を促進しています。
• プレシジョン・メディシンにおける人工知能市場に参入している主要企業はどこですか？
  • Glanbia Plc、BioXcel Therapeutics, Inc.、Sanofi S.A.、NVIDIA Corp.、Alphabet Inc.、IBM Technology corporation、Microsoft Corporation、Intel Corp.、AstraZeneca plc、GE HealthCare Technologies Inc.、Enlitic, Inc.です。

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界の精密医療における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • 技術別（ディープラーニング、クエリ手法、自然言語処理、コンテキスト認識処理）
  • 構成要素別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）
  • 治療分野別（腫瘍学、循環器学、神経学、呼吸器学、その他）
  • 地域別
  • 企業別（2025）
• 市場マップ

第6章 北米の精密医療における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 欧州の精密医療における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン

第8章 アジア太平洋地域の精密医療における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• アジア太平洋地域：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア

第9章 中東・アフリカの精密医療における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ

第10章 南米の精密医療における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • コロンビア
  • アルゼンチン

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

• 合併と買収
• 製品上市
• 最近の動向

第13章 世界の精密医療における人工知能市場：SWOT分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

• 業界内の競合
• 新規参入の可能性
• サプライヤーの力
• 顧客の力
• 代替品の脅威

第15章 競合情勢

• Glanbia Plc
• BioXcel Therapeutics, Inc.
• Sanofi S.A.
• NVIDIA Corp.
• Alphabet Inc.
• IBM Technology corporation
• Microsoft Corporation
• Intel Corp.
• AstraZeneca plc
• GE HealthCare Technologies Inc.
• Enlitic, Inc.

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項