レポートナンバー 0000043263
世界の精密医療における人工知能の市場規模、トレンド、機会分析レポート ― 技術別（クエリメソッド、コンテキスト認識処理）、コンポーネント別（ハードウェア）、および予測（2025〜2035年）
Kaiso Research and Consulting
Global Artificial Intelligence in Precision Medicine Market Size, Trend & Opportunity Analysis Report, by Technology (Querying Method, Context Aware Processing), Component (Hardware), and Forecast, 2025-2035
発刊日
2025/08/09
言語英語
体裁PDF/293ページ
レポート概要
市場の定義と導入
2024年に22億9,000万米ドルと評価された世界の精密医療市場における人工知能（AI）は、2035年には692億4,000万米ドルという驚異的な規模に達すると予測されており、予測期間（2025〜2035年）において36.33%という驚異的な年平均成長率（CAGR）で成長します。この爆発的な成長軌道は、AI主導の分析とパーソナライズされた医療提供の融合が加速していることを浮き彫りにしています。これは、疾患の診断、モニタリング、そして治療の方法を再定義するパラダイムシフトです。AIは、ゲノム配列からリアルタイムの患者健康記録に至るまでの膨大なデータセットから臨床医が実用的な洞察を引き出せるようにすることで、診断精度を向上させるだけでなく、個々の患者プロファイルに合わせた治療判断を促進します。
これに伴い、AIの成長は、ハイスループットシーケンシング技術やいくつかの革新的な画像診断法の急激な発展、そしてウェアラブル健康モニタリングシステムの登場を背景に、精密医療におけるAIの応用と軌を一にしてきました。疾患バイオマーカーの特定、治療反応の予測、そして疾患進行の早期兆候の検出といったAIアルゴリズムの真の役割は、これまで人間が考えられなかったスケールでのパターン認識から生まれるものです。これにより臨床意思決定が迅速化され、医薬品の市場投入までの期間が短縮され、標的を絞った治療介入が実現し、最終的には医療システムのコスト削減につながります。
様々な理由から、世界の医療現場ではAIが個別化治療の鍵となる要素としてますます認識されています。製薬・バイオテクノロジー業界では、AIツールを研究開発ワークフローの奥深くに組み込む動きが加速しています。これは、創薬における候補薬剤の選定を最適化するだけでなく、臨床試験における患者の層別化をこれまでにない精度で支援することを目的としています。一方、医療システムでは、患者データを統合された臨床ナラティブに変換するAI搭載プラットフォームの導入が進んでおり、データに基づく医療の新たな時代が到来しています。この時代は、より高い効率性と価値に基づくケアの提供によって、より良い患者アウトカムを約束します。
業界の最近の動向
NVIDIA Corporation は 2024 年 9 月、次世代の医療機器にリアルタイム AI 機能をもたらし、より高速な診断画像とより正確な臨床意思決定サポートを可能にするように設計された最新の Clara Holoscan MGX プラットフォームのリリースを発表しました。
2024 年 8 月、IBM Watson Health はメイヨー クリニックと戦略的提携を結び、ゲノム プロファイリング データと長期にわたる患者の健康記録を統合して、がん治療の成果の精度を高め、パーソナライズされたがん治療経路のための AI モデルを開発しました。
2023 年 1 月、Microsoft Corporation は、医師の燃え尽き症候群を軽減し、患者のエンゲージメントを強化するというビジョンを掲げ、特に臨床文書、アンビエント インテリジェンス、AI 主導の意思決定サポートにおけるヘルスケア AI 機能を強化するために Nuance Communications を買収しました。
市場動向
AI中心の臨床意思決定パスウェイが精密医療の導入を急速に加速
AIアルゴリズムは、その利用が拡大するにつれ、診断画像、病理学、ゲノミクスの特定の側面を改善し、疾患検出の精度と速度を限界を超えて向上させると見られています。これは、患者データの様々な側面、すなわち早期診断と治療効果向上につながる微細なパターンの兆候をAIが分析することで可能になります。こうしたAIの統合により、個々の患者固有のパラメータを考慮した治療計画の策定における人的要因の軽減が期待されます。
AIを活用した治療開発を促進、ゲノムデータの利用拡大
次世代シーケンシングの普及により、全く新しい種類のゲノムデータが生成されています。この文脈において、AIはデータを解析し、疾患に関連する遺伝子変異を明らかにし、最適な治療選択肢を提示します。精密医療が生み出している好意的な評価は、ゲノム情報の統合と運用におけるAIの重要性をさらに不可欠なものにしています。
プライベートエクイティと共同ベンチャーはAIヘルスケアのイノベーションの触媒となる
今日のテクノロジー商業化における先進的な企業は、製薬大手や文字通りあらゆる医療提供者と連携し、AIベースの医療ソリューションに数百万ドル、時には数十億ドルもの投資を無駄にしています。臨床現場全体に迅速に拡張可能なAIツールを共同で開発することで、精密医療のイノベーションを世界中で利用できるようになります。こうした取り組みの集中化は、既存の運用体制に支障をきたすことなく、AIアプリケーションを臨床ワークフローに最大限に活用することを目指しています。
クラウドベースのAIプラットフォームの登場が精密医療におけるデータアクセスを変革
クラウド対応のAIアーキテクチャにより、すべての医療提供者は、地理的な隔たりに関わらず、リアルタイムの処理と分析を通じて患者データのセキュリティを確保できます。このような高度な分析の民主化により、小規模な医療機関でもインフラへの初期投資をほとんど必要とせずにAIの力を活用できるようになり、精密医療へのアクセスにおける平等性が向上しました。
市場における魅力的な機会
- 包括的な疾患プロファイリングを可能にするマルチオミクス統合プラットフォームの拡張。
- 開発コストと期間を削減するための AI を活用した医薬品再利用戦略。
- リソースが限られた医療現場向けのクラウドベースの AI 診断システム。
- 予測分析を活用した個別化された腫瘍治療計画。
- AI 統合ウェアラブルデバイスを使用したリアルタイムの患者モニタリング。
- 病気の早期発見のための AI 主導のバイオマーカー発見の進歩。
- 臨床医の信頼と規制遵守を強化する説明可能な AI (XAI) の出現。
- 患者の募集と維持のための AI を活用した臨床試験の最適化。
レポートのセグメンテーション
技術別: クエリメソッド、コンテキスト認識処理
コンポーネント別: ハードウェア
地域別: 北アメリカ (アメリカ、カナダ、メキシコ)、ヨーロッパ (イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、スペイン、その他のヨーロッパ)、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)、LAMEA (ブラジル、アルゼンチン、UAE、サウジアラビア (KSA)、アフリカ、その他のラテンアメリカ)
主要な市場プレーヤー
IBM Watson Health、NVIDIA Corporation、Intel Corporation、Tempus、Sophia Genetics、 PathAI 、Microsoft Corporation、Deep Genomics、GE Healthcare、およびPrecisionLife
レポートの側面
- 基準年: 2024年
- 歴史的年: 2022年、2023年、2024年
- 予測期間: 2025〜2035年
- レポートページ数: 293
支配的なセグメント
ハードウェア セグメントは、強力な計算インフラストラクチャを備えた精密医療人工知能を制御する
ハードウェアセグメントは、AIアルゴリズムが精密医療アプリケーションに必要な精度と速度で機能することを可能にする上で最も重要な役割を果たします。高性能コンピューティング設備、GPU、エッジシステムはすべて、病院ベースのAI展開とクラウドに依存するサービスの両方で使用されるデータのリアルタイム処理をサポートします。
クエリメソッド技術の進歩により、データに基づく臨床意思決定が加速
クエリメソッド技術により、 AIシステムは膨大かつ多様なデータセットを迅速に取得・分析することが可能になります。こうした機能により、臨床医は患者の状況に応じて適切なデータにアクセスし、診断の精度を向上させ、個々の患者に適した治療を迅速化することができます。
コンテキスト認識型処理は、精密医療におけるパーソナライズされたケアの提供に革命をもたらしている
コンテキスト認識処理により、人工知能システムは患者の病歴、ライフスタイル、環境設定といった文脈の中でデータを解釈することが可能になります。この深い理解は、高度にパーソナライズされた治療の推奨や、患者との最適な関わり方につながります。
重要なポイント
- AI 主導の変革 - 精密医療の進歩は、AI を活用した分析によってますます促進されています。
- ハードウェアの優位性 - 高性能コンピューティング インフラストラクチャが AI の運用能力を支えます。
- クエリ方法の拡張 - 強化されたデータ取得により、意思決定の速度と精度が向上します。
- コンテキスト認識イノベーション - AI システムは、個人のライフスタイルや医療状況に合わせて治療を適応させます。
- マルチオミクス統合 - ゲノム、プロテオーム、メタボロミクスのデータを融合することで、疾患に関するより深い洞察が得られます。
- リアルタイムモニタリング - AI ウェアラブルは慢性疾患の管理と早期発見を変革します。
- クラウドの民主化 - 新興の医療市場でもアクセス可能なスケーラブルな AI ツール。
- 医薬品と AI の相乗効果 - 共同イノベーションにより標的医薬品の開発を加速します。
- アジア太平洋地域の勢い - バイオメディカルにおける AI の急速な導入が地域市場の拡大を促進。
- 説明可能な AI - AI による意思決定の透明性により、信頼とコンプライアンスが向上します。
地域別インサイト
北アメリカ：AIを活用した精密医療のリーダー
精密医療におけるAI活用の世界市場において、北アメリカは強力な技術インフラ、医療ITの最大限の導入、そして主要なAIイノベーターの存在により、最大のシェアを占めています。アメリカはAI研究への多額の投資と主要病院ネットワークによる早期導入により、市場をリードしています。
ヨーロッパは資金メカニズムと研究を通じて、精密医療におけるAIの倫理的開発を推進
ヨーロッパは、戦略的な資金提供プログラムと共同研究イニシアチブによって依然として力強い立場を維持しています。さらに、AIの倫理的な導入を導くための強力な規制枠組みが整備されています。イギリス、ドイツ、フランスは、ゲノム医療とがん治療におけるAIの応用において先進国です。
アジア太平洋地域は精密医療におけるAIが最も急速に成長している地域
アジア太平洋地域は、中国、インド、日本におけるAI、医療のデジタル化、そしてゲノムシーケンシングへの政府の巨額投資を背景に、極めて急速に成長しています。この地域には膨大な数の患者が存在し、AIモデルのトレーニングと検証において事実上無限の可能性を秘めています。
ラテンアメリカと中東・アフリカは、AIを医療エコシステムに統合する旅をゆっくりと開始している
導入はまだ初期段階にあるかもしれませんが、ラテンアメリカ、中東、アフリカでは、AIを活用した診断・治療ソリューションによる医療の近代化を目指すプログラムへの投資が行われています。これらの投資は、今後10年間でプレシジョン・メディシンのより広範な導入に向けた基盤をさらに構築するでしょう。
このレポートで回答される中核的な戦略的質問
Q. 2024 年から 2035 年にかけて、精密医療市場における人工知能の予想される成長軌道はどのようなものですか?
精密医療における世界の人工知能市場は、2024年の22億9,000万米ドルから2035年には692億4,000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間（2025〜2035年）にわたって年平均成長率（CAGR）36.33%で成長すると見込まれています。この急激な成長は、AIアルゴリズムの進歩、ゲノムデータの可用性の向上、そしてパーソナライズされたヘルスケアソリューションへの需要の高まりによって推進されています。
Q. 精密医療市場における人工知能の成長を促進している主な要因は何ですか?
市場の成長を促進する要因はいくつかあります。
- 腫瘍学および慢性疾患における個別化治療ソリューションに対する需要の急増。
- ゲノムデータの解釈と臨床意思決定への AI の統合。
- クラウドベースの AI ヘルスケア プラットフォームの採用が増加。
- AI を活用した診断およびウェアラブル モニタリング システムの拡張。
- ヘルスケア AI インフラへの政府投資。
- 標的医薬品の開発に向けたテクノロジー企業と製薬会社のコラボレーション。
Q. 精密医療市場における人工知能の成長を妨げている主な課題は何ですか?
主な課題は次のとおりです。
- ヘルスケアにおける AI に関する複雑な規制環境。
- 機密性の高い患者情報の取り扱いにおけるデータプライバシーとサイバーセキュリティの懸念。
- 熟練した AI およびヘルスケア IT 専門家の不足。
- 高度な AI 導入には高いインフラストラクチャ コストがかかります。
- 多様な医療データ システム間の相互運用性の問題。
Q. 現在、精密医療市場における人工知能の市場シェアでトップを占めている地域はどこですか?
北アメリカは、先進的な医療インフラ、高い AI 導入率、特にアメリカにおける強力な研究開発投資によりリードしており、ヨーロッパは積極的な規制支援と強力な産学連携によりこれに追随しています。
Q. 精密医療市場における人工知能には、どのような新たな機会が期待されていますか?
機会には以下が含まれます:
- 予防医療のための予測分析における AI の拡張。
- ウェアラブル健康データを精密医療プラットフォームに統合します。
- 希少疾患のマルチオミクスデータ解釈における AI の活用。
- 臨床上の信頼性を高めるための説明可能な AI システムの開発。
- 医薬品の承認を迅速化するための AI を活用した仮想臨床試験。
ステークホルダーにとっての主なメリット
- レポートでは、2024 年から 2035 年までの期間の市場セグメント、新たな傾向、予測、市場動向の定量的な評価を提供します。
- レポートでは、主要な成長要因、課題、潜在的な機会に関する洞察を含む包括的な市場調査を紹介します。
- ポーターのファイブフォース分析では、バイヤーとサプライヤーの影響力を評価し、関係者が戦略的かつ利益重視の意思決定を行い、サプライヤーとバイヤーの関係を強化するのに役立ちます。
- 市場セグメンテーションを詳細に調査することで、既存の機会と新たな機会を特定できます。
- 各地域内の主要国は、市場全体への収益貢献に基づいて分析されます。
- 市場プレーヤーの位置付けにより、効果的なベンチマークが可能になり、業界内での現在の立場が明確になります。
- レポートでは、地域および世界の市場動向、主要プレーヤー、主要セグメント、アプリケーション領域、および市場拡大戦略を網羅しています。
レポート詳細
目次
Chapter 1. Market Snapshot
1.1. Market Definition & Report Overview
1.2. Market Segmentation
1.3. Key Takeaways
1.3.1. Top Investment Pockets
1.3.2. Top Winning Strategies
1.3.3. Market Indicators Analysis
1.3.4. Top Impacting Factors
1.4. Component Ecosystem Analysis
1.4.1. 360’ Analysis
Chapter 2. Executive Summary
2.1. CEO/CXO Standpoint
2.2. Strategic Insights
2.3. ESG Analysis
2.4 Market Attractiveness Analysis (top leader’s point of view on market)
2.5.key Findings
Chapter 3. Research Methodology
3.1 Research Objective
3.2 Supply Side Analysis
3.1.1. Primary Research
3.1.2. Secondary Research
3.3 Demand Side Analysis
3.1.3. Primary Research
3.1.4. Secondary Research
3.2. Forecasting Models
3.2.1. Assumptions
3.2.2. Forecasts Parameters ()
3.3. Competitive breakdown
3.3.1. Market Positioning
3.3.2. Competitive Strength
3.4. Scope of the Study
3.4.1. Research Assumption
3.4.2. Inclusion & Exclusion
3.4.3. Limitations
Chapter 4. Chapter 4. Component Landscape
4.1. Market Dynamics
4.1.1. Drivers
4.1.2. Restraints
4.1.3. Opportunities
4.2. Porter’s 5 Forces Model
4.2.1. Bargaining Power of Buyer
4.2.2. Bargaining Power of Supplier
4.2.3. Threat of New Entrants
4.2.4. Threat of Substitutes
4.2.5. Competitive Rivalry
4.3. Value Chain Analysis
4.4. PESTEL Analysis
4.5. Pricing Analysis and Trends
4.6. Key growth factors and trends analysis
4.7. Market Share Analysis (2025)
4.8. Top Winning Strategies (2025)
4.9. Trade Data Analysis (Import Export)
4.10. Regulatory Guidelines
4.11. Historical Data Analysis
4.12. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Artificial Intelligence in Precision Medicine Market Size & Forecasts by Technology 2025-2035
5.1. Market Overview
5.1.1. Market Size and Forecast By Technology 2025-2035
5.2. Querying Method
5.2.1. Market definition, current market trends, growth factors, and opportunities
5.2.2. Market size analysis, by region, 2025-2035
5.2.3. Market share analysis, by country, 2025-2035
5.3. Context Aware Processing
5.3.1. Market definition, current market trends, growth factors, and opportunities
5.3.2. Market size analysis, by region, 2025-2035
5.3.3. Market share analysis, by country, 2025-2035
Chapter 6. Global Artificial Intelligence in Precision Medicine Market Size & Forecasts by Component 2025-2035
5.1. Market Overview
6.1.1. Market Size and Forecast By Technology 2025-2035
6.2. Hardware
6.2.1. Market definition, current market trends, growth factors, and opportunities
6.2.2. Market size analysis, by region, 2025-2035
6.2.3. Market share analysis, by country, 2025-2035
Chapter 7. Global Artificial Intelligence in Precision Medicine Market Size & Forecasts by Region 2025-2035
7.1. Regional Overview 2025-2035
7.2. Top Leading and Emerging Nations
7.3. North America Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.3.1. U.S. Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.3.1.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.3.1.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.3.2. Canada Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.3.2.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.3.2.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.3.3. Mexico Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.3.3.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.3.3.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4. Europe Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.1. UK Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.1.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.1.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.2. Germany Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.2.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.2.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.3. France Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.3.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.3.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.4. Spain Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.4.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.4.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.5. Italy Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.5.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.5.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.6. Rest of Europe Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.4.6.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.4.6.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5. Asia Pacific Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.1. China Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.1.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.1.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.2. India Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.2.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.2.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.3. Japan Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.3.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.3.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.4. Australia Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.4.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.4.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.5. South Korea Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.5.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.5.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.6. Rest of APAC Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.5.6.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.5.6.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6. LAMEA Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.1. Brazil Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.1.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.1.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.2. Argentina Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.2.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.2.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.3. UAE Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.3.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.3.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.4. Saudi Arabia (KSA Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.4.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.4.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.5. Africa Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.5.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.5.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.6. Rest of LAMEA Artificial Intelligence in Precision Medicine Market
7.6.6.1. Technology breakdown size & forecasts, 2025-2035
7.6.6.2. Component breakdown size & forecasts, 2025-2035
Chapter 8. Company Profiles
8.1. Top Market Strategies
8.2. Company Profiles
8.2.1. IBM Watson Health
8.2.1.1. Company Overview
8.2.1.2. Key Executives
8.2.1.3. Company Snapshot
8.2.1.4. Financial Performance (Subject to Data Availability)
8.2.1.5. Product/Services Port
8.2.1.6. Recent Development
8.2.1.7. Market Strategies
8.2.1.8. SWOT Analysis
8.2.2. NVIDIA Corporation
8.2.3. Intel Corporation
8.2.4. Tempus
8.2.5. Sophia Genetics
8.2.6. PathAI
8.2.7. Microsoft Corporation
8.2.8. Deep Genomics
8.2.9. GE Healthcare
8.2.10. PrecisionLife
