 | • レポートコード：MRC2301D052 • 出版社/出版日：Transparency Market Research / 2022年10月18日 最新版はお問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、190ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：医療 |
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レポート概要
| Transparency Market Research社の市場調査レポートでは、世界のデジタルブレインヘルス市場の現状について調査・分析し、序論、仮定・調査手法、エグゼクティブサマリー、市場概要、主要インサイト、機能別（臨床機能、管理機能、財務機能）分析、構成部品別（ソフトウェア、機器）分析、エンドユーザー別（病院、専門診療所、その他）分析、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカ）分析、競争状況など、以下の構成でお届けします。また、当レポートに掲載されている企業情報には、Cerner Corporation (Oracle)、Core Solutions, Inc.、Holmusk、IBM、Netsmart Technologies, Inc.、NXGN Management, LLC、Qualifacts Systems, Inc.、Spring Care, Inc.、The Echo Group、Medibio、Linus Healthcareなどが含まれています。 ・序論 ・仮定・調査手法 ・エグゼクティブサマリー ・市場概要 ・主要インサイト ・世界のデジタルブレインヘルス市場規模：機能別 - 臨床機能における市場規模 - 管理機能における市場規模 - 財務機能における市場規模 ・世界のデジタルブレインヘルス市場規模：構成部品別 - デジタルブレインヘルスソフトウェアの市場規模 - デジタルブレインヘルス機器の市場規模 ・世界のデジタルブレインヘルス市場規模：エンドユーザー別 - 病院における市場規模 - 専門診療所における市場規模 - その他エンドユーザーにおける市場規模 ・世界のデジタルブレインヘルス市場規模：地域別 - 北米のデジタルブレインヘルス市場規模 - ヨーロッパのデジタルブレインヘルス市場規模 - アジア太平洋のデジタルブレインヘルス市場規模 - 中南米のデジタルブレインヘルス市場規模 - 中東・アフリカのデジタルブレインヘルス市場規模 ・競争状況 |
TMR社のデジタル脳健康市場に関するレポートは、2022年から2031年の予測期間における市場指標の貴重な洞察を得るため、過去および現在の成長トレンドと機会を綿密に調査しています。このレポートは、2021年を基準年、2031年を予測年として、2017年から2031年までのデジタル脳健康市場の収益、および2022年から2031年までの複合年間成長率（CAGR %）を提供します。
レポートは広範な調査を経て作成されており、その大部分は主要なオピニオンリーダー、業界リーダー、オピニオンメーカーへのインタビューを含む一次調査で構成されています。二次調査では、主要企業の製品文献、年次報告書、プレスリリース、関連文書、インターネット情報源、政府機関の統計データ、ウェブサイト、業界団体が参照されました。アナリストは、デジタル脳健康市場の様々な属性を研究するために、トップダウンおよびボトムアップのアプローチを組み合わせて採用しています。
レポートには、詳細なエグゼクティブサマリーと、調査範囲に含まれる様々なセグメントの成長挙動のスナップショットが盛り込まれています。さらに、デジタル脳健康市場における競争ダイナミクスの変化にも光を当てており、これらは既存の市場プレイヤーおよび市場参入に関心のある事業者にとって貴重なツールとして機能します。レポートは市場の競争環境を深く掘り下げ、主要プレイヤーを特定し、企業概要、財務状況、最近の動向、SWOT分析といった様々な属性に関して各プレイヤーのプロファイリングを行っています。
調査方法としては、網羅的な一次調査と二次調査を組み合わせてデジタル脳健康市場を分析しています。
二次調査では、企業文献、技術文書、特許データ、インターネット情報源、政府ウェブサイト、業界団体、代理店の統計データが検索されました。これは、正確なデータ取得、業界参加者の洞察把握、ビジネス機会の特定において、最も信頼性が高く、効果的かつ成功したアプローチであることが証明されています。通常参照される二次情報源には、企業ウェブサイト、プレゼンテーション、年次報告書、ホワイトペーパー、技術論文、製品パンフレット、社内外の独自データベース、関連特許、各国政府文書、統計データベース、市場レポート、ニュース記事、プレスリリース、企業に特化したウェブキャストが含まれます。具体的な二次情報源としては、WorldWideScience.org、Elsevier, Inc.、National Institutes of Health (NIH)、PubMed、NCBI、Department of Health Care Serviceなどの業界情報源、Trade Map、UN Comtrade、Trade Atlasなどの貿易データ源、OneSource Business Browser、Hoover’s、Factiva、Bloombergなどの企業情報源、Thomson Mergers & Acquisitions、MergerStat、ProfoundなどのM&A情報源が挙げられます。
一次調査では、幅広い主要な業界参加者やオピニオンリーダーとの詳細なインタビューと議論が実施されました。これは調査努力の大部分を占め、広範な二次調査によって補完されています。データと分析を検証するために、業界参加者やコメンテーターとのインタビューが継続的に行われます。典型的な調査インタビューは、市場規模、市場トレンド、成長トレンド、競争環境、見通しに関する第一級情報を提供し、二次調査結果の検証と強化を支援し、分析チームの専門知識と市場理解をさらに深める役割を果たします。一次調査は、各市場、カテゴリ、セグメント、サブセグメント、地域に対して、メール、電話、対面でのインタビューを通じて実施されます。参加者としては、マーケティング/製品マネージャー、市場情報マネージャー、地域セールスマネージャー、購買/調達マネージャー、技術担当者、流通業者などの業界参加者、投資銀行家、評価専門家、特定の市場に特化した調査アナリストなどの外部専門家、異なる業界の異なる分野に特化した主要なオピニオンリーダーなどが含まれます。一次調査参加企業のリスト例として、Advanced Oncotherapy PLC、Danfysik A/S、Hitachi, Ltd.、IBA Worldwide、Mevion Medical Systems, Inc.が挙げられています。
データトライアンギュレーション（データの三角測量）では、一次および二次情報源から得られた情報は、四半期ごとに更新されるTMR知識リポジトリと相互検証されます。
市場推定においては、製品機能、技術更新、地理的プレゼンス、製品需要、販売データ（金額または数量）、過去の年次成長率などの詳細な研究が行われました。ハードデータが利用できない場合には、包括的なデータセットを作成するためにモデリング技術が用いられました。厳格な方法論が採用され、利用可能なハードデータは、医療費、インフレ率などの人口統計データ、R&D投資、技術段階、インフラ、セクター成長、施設などの業界指標と相互参照されて推定値が算出されます。
市場予測は、市場に存在する推進要因、阻害要因/課題、機会を考慮し、セグメント/サブセグメントが他のセグメント/サブセグメントに対して持つ利点/欠点を考慮して導き出されます。ビジネス環境、過去の販売パターン、未充足ニーズ、競争強度、国別の手術データなども、市場予測を導き出す上で考慮される重要な要素です。
レポート目次1. 序文
1.1. 市場の定義と範囲
1.2. 市場のセグメンテーション
1.3. 主要な調査目的
1.4. 調査のハイライト
2. 前提条件と調査方法
3. エグゼクティブサマリー：世界のデジタルメンタルヘルス市場
4. 市場概要
4.1. はじめに
4.1.1. セグメントの定義
4.2. 概要
4.3. 市場のダイナミクス
4.3.1. 推進要因（ドライバー）
4.3.2. 抑制要因（規制）
4.3.3. 機会（オポチュニティ）
4.4. 世界のデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測、2017年～2031年
4.4.1. 市場収益予測（US$ Bn）
5. 主要なインサイト
5.1. 技術の進歩
5.2. 主要な合併・買収
5.3. メンタルヘルス患者の典型的な道のり
5.4. Covid-19の影響分析
6. 機能性別：世界のデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
6.1. はじめに・定義
6.2. 主要な調査結果／進展
6.3. 機能性別市場価値予測、2017年～2031年
6.3.1. 臨床機能性
6.3.1.1. 電子健康記録（EHR）
6.3.1.2. 臨床意思決定支援（CDS）
6.3.1.3. ケアプラン／健康管理
6.3.1.4. 電子処方（E-Prescribing）
6.3.1.5. 遠隔医療（Telehealth）
6.3.1.6. その他
6.3.2. 管理機能性
6.3.3. 財務機能性
6.4. 機能性別市場の魅力度分析
7. コンポーネント別：世界のデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
7.1. はじめに・定義
7.2. 主要な調査結果／進展
7.3. コンポーネント別市場価値予測、2017年～2031年
7.3.1. ソフトウェア
7.3.2. デバイス
7.4. コンポーネント別市場の魅力度分析
8. エンドユーザー別：世界のデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
8.1. はじめに・定義
8.2. 主要な調査結果／進展
8.3. エンドユーザー別市場価値予測、2017年～2031年
8.3.1. 病院
8.3.2. 専門クリニック
8.3.3. その他
8.4. エンドユーザー別市場の魅力度分析
9. 地域別：世界のデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
9.1. 主要な調査結果
9.2. 地域別市場価値予測
9.2.1. 北米
9.2.2. ヨーロッパ
9.2.3. アジア太平洋
9.2.4. ラテンアメリカ
9.2.5. 中東・アフリカ
9.3. 地域別市場の魅力度分析
10. 北米デジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
10.1. はじめに
10.1.1. 主要な調査結果
10.2. 機能性別市場価値予測、2017年～2031年
10.2.1. 臨床機能性
10.2.1.1. 電子健康記録（EHR）
10.2.1.2. 臨床意思決定支援（CDS）
10.2.1.3. ケアプラン／健康管理
10.2.1.4. 電子処方（E-Prescribing）
10.2.1.5. 遠隔医療（Telehealth）
10.2.1.6. その他
10.2.2. 管理機能性
10.2.3. 財務機能性
10.3. コンポーネント別市場価値予測、2017年～2031年
10.3.1. ソフトウェア
10.3.2. デバイス
10.4. エンドユーザー別市場価値予測、2017年～2031年
10.4.1. 病院
10.4.2. 専門クリニック
10.4.3. その他
10.5. 国別市場価値予測、2017年～2031年
10.5.1. 米国（U.S.）
10.5.2. カナダ
10.6. 市場の魅力度分析
10.6.1. 機能性別
10.6.2. コンポーネント別
10.6.3. エンドユーザー別
10.6.4. 国別
11. ヨーロッパデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
11.1. はじめに
11.1.1. 主要な調査結果
11.2. 機能性別市場価値予測、2017年～2031年
11.2.1. 臨床機能性
11.2.1.1. 電子健康記録（EHR）
11.2.1.2. 臨床意思決定支援（CDS）
11.2.1.3. ケアプラン／健康管理
11.2.1.4. 電子処方（E-Prescribing）
11.2.1.5. 遠隔医療（Telehealth）
11.2.1.6. その他
11.2.2. 管理機能性
11.2.3. 財務機能性
11.3. コンポーネント別市場価値予測、2017年～2031年
11.3.1. ソフトウェア
11.3.2. デバイス
11.4. エンドユーザー別市場価値予測、2017年～2031年
11.4.1. 病院
11.4.2. 専門クリニック
11.4.3. その他
11.5. 国／サブ地域別市場価値予測、2017年～2031年
11.5.1. ドイツ
11.5.2. 英国（U.K.）
11.5.3. フランス
11.5.4. スペイン
11.5.5. イタリア
11.5.6. その他のヨーロッパ
11.6. 市場の魅力度分析
11.6.1. 機能性別
11.6.2. コンポーネント別
11.6.3. エンドユーザー別
11.6.4. 国／サブ地域別
12. アジア太平洋デジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
12.1. はじめに
12.1.1. 主要な調査結果
12.2. 機能性別市場価値予測、2017年～2031年
12.2.1. 臨床機能性
12.2.1.1. 電子健康記録（EHR）
12.2.1.2. 臨床意思決定支援（CDS）
12.2.1.3. ケアプラン／健康管理
12.2.1.4. 電子処方（E-Prescribing）
12.2.1.5. 遠隔医療（Telehealth）
12.2.1.6. その他
12.2.2. 管理機能性
12.2.3. 財務機能性
12.3. コンポーネント別市場価値予測、2017年～2031年
12.3.1. ソフトウェア
12.3.2. デバイス
12.4. エンドユーザー別市場価値予測、2017年～2031年
12.4.1. 病院
12.4.2. 専門クリニック
12.4.3. その他
12.5. 国／サブ地域別市場価値予測、2017年～2031年
12.5.1. 中国
12.5.2. 日本
12.5.3. インド
12.5.4. オーストラリアとニュージーランド
12.5.5. その他のアジア太平洋
12.6. 市場の魅力度分析
12.6.1. 機能性別
12.6.2. コンポーネント別
12.6.3. エンドユーザー別
12.6.4. 国／サブ地域別
13. ラテンアメリカデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
13.1. はじめに
13.1.1. 主要な調査結果
13.2. 機能性別市場価値予測、2017年～2031年
13.2.1. 臨床機能性
13.2.1.1. 電子健康記録（EHR）
13.2.1.2. 臨床意思決定支援（CDS）
13.2.1.3. ケアプラン／健康管理
13.2.1.4. 電子処方（E-Prescribing）
13.2.1.5. 遠隔医療（Telehealth）
13.2.1.6. その他
13.2.2. 管理機能性
13.2.3. 財務機能性
13.3. コンポーネント別市場価値予測、2017年～2031年
13.3.1. ソフトウェア
13.3.2. デバイス
13.4. エンドユーザー別市場価値予測、2017年～2031年
13.4.1. 病院
13.4.2. 専門クリニック
13.4.3. その他
13.5. 国／サブ地域別市場価値予測、2017年～2031年
13.5.1. ブラジル
13.5.2. メキシコ
13.5.3. その他のラテンアメリカ
13.6. 市場の魅力度分析
13.6.1. 機能性別
13.6.2. コンポーネント別
13.6.3. エンドユーザー別
13.6.4. 国／サブ地域別
14. 中東・アフリカデジタルメンタルヘルス市場の分析と予測
14.1. はじめに
14.1.1. 主要な調査結果
14.2. 機能性別市場価値予測、2017年～2031年
14.2.1. 臨床機能性
14.2.1.1. 電子健康記録（EHR）
14.2.1.2. 臨床意思決定支援（CDS）
14.2.1.3. ケアプラン／健康管理
14.2.1.4. 電子処方（E-Prescribing）
14.2.1.5. 遠隔医療（Telehealth）
14.2.1.6. その他
14.2.2. 管理機能性
14.2.3. 財務機能性
14.3. コンポーネント別市場価値予測、2017年～2031年
14.3.1. ソフトウェア
14.3.2. デバイス
14.4. エンドユーザー別市場価値予測、2017年～2031年
14.4.1. 病院
14.4.2. 専門クリニック
14.4.3. その他
14.5. 国／サブ地域別市場価値予測、2017年～2031年
14.5.1. GCC諸国
14.5.2. 南アフリカ
14.5.3. その他の中東・アフリカ
14.6. 市場の魅力度分析
14.6.1. 機能性別
14.6.2. コンポーネント別
14.6.3. エンドユーザー別
14.6.4. 国／サブ地域別
15. 競合環境
15.1. 市場プレーヤー – 競合マトリックス（企業の階層と規模別）
15.2. 企業別市場シェア分析、2021年
15.3. 企業プロファイル
15.3.1. Cerner Corporation (Oracle)
15.3.1.1. 企業概要
15.3.1.2. 製品ポートフォリオ
15.3.1.3. SWOT分析
15.3.1.4. 財務概要
15.3.1.5. 戦略的概要
15.3.2. Core Solutions, Inc.
15.3.2.1. 企業概要
15.3.2.2. 製品ポートフォリオ
15.3.2.3. SWOT分析
15.3.2.4. 財務概要
15.3.2.5. 戦略的概要
15.3.3. Holmusk
15.3.3.1. 企業概要
15.3.3.2. 製品ポートフォリオ
15.3.3.3. SWOT分析
15.3.3.4. 財務概要
15.3.3.5. 戦略的概要
15.3.4. IBM
15.3.4.1. 企業概要
15.3.4.2. 製品ポートフォリオ
15.3.4.3. SWOT分析
15.3.4.4. 財務概要
15.3.4.5. 戦略的概要
15.3.5. Netsmart Technologies, Inc.
15.3.5.1. 企業概要
15.3.5.2. 製品ポートフォリオ
15.3.5.3. SWOT分析
15.3.5.4. 財務概要
15.3.5.5. 戦略的概要
15.3.6. NXGN Management, LLC
15.3.6.1. 企業概要
15.3.6.2. 製品ポートフォリオ
15.3.6.3. SWOT分析
15.3.6.4. 財務概要
15.3.6.5. 戦略的概要
15.3.7. Qualifacts Systems, Inc.
15.3.7.1. 企業概要
15.3.7.2. 製品ポートフォリオ
15.3.7.3. SWOT分析
15.3.7.4. 財務概要
15.3.7.5. 戦略的概要
15.3.8. Spring Care, Inc.
15.3.8.1. 企業概要
15.3.8.2. 製品ポートフォリオ
15.3.8.3. SWOT分析
15.3.8.4. 財務概要
15.3.8.5. 戦略的概要
15.3.9. The Echo Group
15.3.9.1. 企業概要
15.3.9.2. 製品ポートフォリオ
15.3.9.3. SWOT分析
15.3.9.4. 財務概要
15.3.9.5. 戦略的概要
15.3.10. Medibio
15.3.10.1. 企業概要
15.3.10.2. 製品ポートフォリオ
15.3.10.3. SWOT分析
15.3.10.4. 財務概要
15.3.10.5. 戦略的概要
15.3.11. Linus Healthcare
15.3.11.1. 企業概要
15.3.11.2. 製品ポートフォリオ
15.3.11.3. SWOT分析
15.3.11.4. 財務概要
15.3.11.5. 戦略的概要
1.1. Market Definition and Scope
1.2. Market Segmentation
1.3. Key Research Objectives
1.4. Research Highlights
2. Assumptions and Research Methodology
3. Executive Summary: Global Digital Mental Health Market
4. Market Overview
4.1. Introduction
4.1.1. Segment Definition
4.2. Overview
4.3. Market Dynamics
4.3.1. Drivers
4.3.2. Restraints
4.3.3. Opportunities
4.4. Global Digital Mental Health Market Analysis and Forecast, 2017–2031
4.4.1. Market Revenue Projections (US$ Bn)
5. Key Insights
5.1. Technological Advancements
5.2. Key Mergers & Acquisitions
5.3. Typical Journey of a Mental Health Patient
5.4. Covid-19 Impact Analysis
6. Global Digital Mental Health Market Analysis and Forecast, by Functionality
6.1. Introduction & Definition
6.2. Key Findings / Developments
6.3. Market Value Forecast, by Functionality, 2017–2031
6.3.1. Clinical Functionality
6.3.1.1. Electronic Health Records (EHR)
6.3.1.2. Clinical Decision Support (CDS)
6.3.1.3. Care Plans/Health Management
6.3.1.4. E-Prescribing
6.3.1.5. Telehealth
6.3.1.6. Others
6.3.2. Administrative Functionality
6.3.3. Financial Functionality
6.4. Market Attractiveness Analysis, by Functionality
7. Global Digital Mental Health Market Analysis and Forecast, by Component
7.1. Introduction & Definition
7.2. Key Findings / Developments
7.3. Market Value Forecast, by Component, 2017–2031
7.3.1. Software
7.3.2. Devices
7.4. Market Attractiveness Analysis, by Component
8. Global Digital Mental Health Market Analysis and Forecast, by End-user
8.1. Introduction & Definition
8.2. Key Findings / Developments
8.3. Market Value Forecast, by End-user, 2017–2031
8.3.1. Hospitals
8.3.2. Specialty Clinics
8.3.3. Others
8.4. Market Attractiveness Analysis, by End-user
9. Global Digital Mental Health Market Analysis and Forecast, by Region
9.1. Key Findings
9.2. Market Value Forecast, by Region
9.2.1. North America
9.2.2. Europe
9.2.3. Asia Pacific
9.2.4. Latin America
9.2.5. Middle East & Africa
9.3. Market Attractiveness Analysis, by Region
10. North America Digital Mental Health Market Analysis and Forecast
10.1. Introduction
10.1.1. Key Findings
10.2. Market Value Forecast, by Functionality, 2017–2031
10.2.1. Clinical Functionality
10.2.1.1. Electronic Health Records (EHR)
10.2.1.2. Clinical Decision Support (CDS)
10.2.1.3. Care Plans/Health Management
10.2.1.4. E-Prescribing
10.2.1.5. Telehealth
10.2.1.6. Others
10.2.2. Administrative Functionality
10.2.3. Financial Functionality
10.3. Market Value Forecast, by Component, 2017–2031
10.3.1. Software
10.3.2. Devices
10.4. Market Value Forecast, by End-user, 2017–2031
10.4.1. Hospitals
10.4.2. Specialty Clinics
10.4.3. Others
10.5. Market Value Forecast, by Country, 2017–2031
10.5.1. U.S.
10.5.2. Canada
10.6. Market Attractiveness Analysis
10.6.1. By Functionality
10.6.2. By Component
10.6.3. By End-user
10.6.4. By Country
11. Europe Digital Mental Health Market Analysis and Forecast
11.1. Introduction
11.1.1. Key Findings
11.2. Market Value Forecast, by Functionality, 2017–2031
11.2.1. Clinical Functionality
11.2.1.1. Electronic Health Records (EHR)
11.2.1.2. Clinical Decision Support (CDS)
11.2.1.3. Care Plans/Health Management
11.2.1.4. E-Prescribing
11.2.1.5. Telehealth
11.2.1.6. Others
11.2.2. Administrative Functionality
11.2.3. Financial Functionality
11.3. Market Value Forecast, by Component, 2017–2031
11.3.1. Software
11.3.2. Devices
11.4. Market Value Forecast, by End-user, 2017–2031
11.4.1. Hospitals
11.4.2. Specialty Clinics
11.4.3. Others
11.5. Market Value Forecast, by Country/Sub-region, 2017–2031
11.5.1. Germany
11.5.2. U.K.
11.5.3. France
11.5.4. Spain
11.5.5. Italy
11.5.6. Rest of Europe
11.6. Market Attractiveness Analysis
11.6.1. By Functionality
11.6.2. By Component
11.6.3. By End-user
11.6.4. By Country/Sub-region
12. Asia Pacific Digital Mental Health Market Analysis and Forecast
12.1. Introduction
12.1.1. Key Findings
12.2. Market Value Forecast, by Functionality, 2017–2031
12.2.1. Clinical Functionality
12.2.1.1. Electronic Health Records (EHR)
12.2.1.2. Clinical Decision Support (CDS)
12.2.1.3. Care Plans/Health Management
12.2.1.4. E-Prescribing
12.2.1.5. Telehealth
12.2.1.6. Others
12.2.2. Administrative Functionality
12.2.3. Financial Functionality
12.3. Market Value Forecast, by Component, 2017–2031
12.3.1. Software
12.3.2. Devices
12.4. Market Value Forecast, by End-user, 2017–2031
12.4.1. Hospitals
12.4.2. Specialty Clinics
12.4.3. Others
12.5. Market Value Forecast, by Country/Sub-region, 2017–2031
12.5.1. China
12.5.2. Japan
12.5.3. India
12.5.4. Australia and New Zealand
12.5.5. Rest of Asia Pacific
12.6. Market Attractiveness Analysis
12.6.1. By Functionality
12.6.2. By Component
12.6.3. By End-user
12.6.4. By Country/Sub-region
13. Latin America Digital Mental Health Market Analysis and Forecast
13.1. Introduction
13.1.1. Key Findings
13.2. Market Value Forecast, by Functionality, 2017–2031
13.2.1. Clinical Functionality
13.2.1.1. Electronic Health Records (EHR)
13.2.1.2. Clinical Decision Support (CDS)
13.2.1.3. Care Plans/Health Management
13.2.1.4. E-Prescribing
13.2.1.5. Telehealth
13.2.1.6. Others
13.2.2. Administrative Functionality
13.2.3. Financial Functionality
13.3. Market Value Forecast, by Component, 2017–2031
13.3.1. Software
13.3.2. Devices
13.4. Market Value Forecast, by End-user, 2017–2031
13.4.1. Hospitals
13.4.2. Specialty Clinics
13.4.3. Others
13.5. Market Value Forecast, by Country/Sub-region, 2017–2031
13.5.1. Brazil
13.5.2. Mexico
13.5.3. Rest of Latin America
13.6. Market Attractiveness Analysis
13.6.1. By Functionality
13.6.2. By Component
13.6.3. By End-user
13.6.4. By Country/Sub-region
14. Middle East & Africa Digital Mental Health Market Analysis and Forecast
14.1. Introduction
14.1.1. Key Findings
14.2. Market Value Forecast, by Functionality, 2017–2031
14.2.1. Clinical Functionality
14.2.1.1. Electronic Health Records (EHR)
14.2.1.2. Clinical Decision Support (CDS)
14.2.1.3. Care Plans/Health Management
14.2.1.4. E-Prescribing
14.2.1.5. Telehealth
14.2.1.6. Others
14.2.2. Administrative Functionality
14.2.3. Financial Functionality
14.3. Market Value Forecast, by Component, 2017–2031
14.3.1. Software
14.3.2. Devices
14.4. Market Value Forecast, by End-user, 2017–2031
14.4.1. Hospitals
14.4.2. Specialty Clinics
14.4.3. Others
14.5. Market Value Forecast, by Country/Sub-region, 2017–2031
14.5.1. GCC Countries
14.5.2. South Africa
14.5.3. Rest of Middle East & Africa
14.6. Market Attractiveness Analysis
14.6.1. By Functionality
14.6.2. By Component
14.6.3. By End-user
14.6.4. By Country/Sub-region
15. Competition Landscape
15.1. Market Player – Competition Matrix (by tier and size of companies)
15.2. Market Share Analysis, by Company, 2021
15.3. Company Profiles
15.3.1. Cerner Corporation (Oracle)
15.3.1.1. Company Overview
15.3.1.2. Product Portfolio
15.3.1.3. SWOT Analysis
15.3.1.4. Financial Overview
15.3.1.5. Strategic Overview
15.3.2. Core Solutions, Inc.
15.3.2.1. Company Overview
15.3.2.2. Product Portfolio
15.3.2.3. SWOT Analysis
15.3.2.4. Financial Overview
15.3.2.5. Strategic Overview
15.3.3. Holmusk
15.3.3.1. Company Overview
15.3.3.2. Product Portfolio
15.3.3.3. SWOT Analysis
15.3.3.4. Financial Overview
15.3.3.5. Strategic Overview
15.3.4. IBM
15.3.4.1. Company Overview
15.3.4.2. Product Portfolio
15.3.4.3. SWOT Analysis
15.3.4.4. Financial Overview
15.3.4.5. Strategic Overview
15.3.5. Netsmart Technologies, Inc.
15.3.5.1. Company Overview
15.3.5.2. Product Portfolio
15.3.5.3. SWOT Analysis
15.3.5.4. Financial Overview
15.3.5.5. Strategic Overview
15.3.6. NXGN Management, LLC
15.3.6.1. Company Overview
15.3.6.2. Product Portfolio
15.3.6.3. SWOT Analysis
15.3.6.4. Financial Overview
15.3.6.5. Strategic Overview
15.3.7. Qualifacts Systems, Inc.
15.3.7.1. Company Overview
15.3.7.2. Product Portfolio
15.3.7.3. SWOT Analysis
15.3.7.4. Financial Overview
15.3.7.5. Strategic Overview
15.3.8. Spring Care, Inc.
15.3.8.1. Company Overview
15.3.8.2. Product Portfolio
15.3.8.3. SWOT Analysis
15.3.8.4. Financial Overview
15.3.8.5. Strategic Overview
15.3.9. The Echo Group
15.3.9.1. Company Overview
15.3.9.2. Product Portfolio
15.3.9.3. SWOT Analysis
15.3.9.4. Financial Overview
15.3.9.5. Strategic Overview
15.3.10. Medibio
15.3.10.1. Company Overview
15.3.10.2. Product Portfolio
15.3.10.3. SWOT Analysis
15.3.10.4. Financial Overview
15.3.10.5. Strategic Overview
15.3.11. Linus Healthcare
15.3.11.1. Company Overview
15.3.11.2. Product Portfolio
15.3.11.3. SWOT Analysis
15.3.11.4. Financial Overview
15.3.11.5. Strategic Overview
| ※デジタルブレインヘルス（Digital Brain Health）は、デジタル技術を活用して、脳の健康維持、機能向上、および認知機能の低下予防を目指す概念および分野でございます。これは、スマートフォンアプリ、ウェアラブルデバイス、オンラインプラットフォーム、さらにはVR（仮想現実）やAI（人工知能）といった最先端技術を取り込み、人々の日常生活の中で継続的かつ個別化された脳のケアを実現しようとする取り組みです。 この分野の定義としては、単に病気の治療を目的とするデジタルセラピューティクス（Digital Therapeutics）の一部と捉えられることもありますが、より広範に、健康な状態または軽度の認知機能低下が見られる段階での「ウェルネス」や「予防」に重点を置いている点が特徴的です。精神的健康（メンタルヘルス）の側面も強く含み、ストレス管理や睡眠の質の改善を通じた包括的な脳の健康維持を目指します。 デジタルブレインヘルスの種類は多岐にわたります。主なものとして、認知機能トレーニングアプリ、マインドフルネスや瞑想を支援するアプリ、睡眠パターンをトラッキングし改善を促すデバイスやソフトウェア、ストレスレベルを測定・可視化するバイオフィードバックツールなどがございます。 認知機能トレーニング（ブレイントレーニング）は、記憶力、集中力、問題解決能力といった特定の認知機能を高めることを目的としたゲーム形式のアプリケーションが主流です。科学的なエビデンスに基づいたプログラム設計が求められ、特に高齢者における認知症予防への応用が期待されております。 マインドフルネスおよびメンタルヘルス支援の領域では、ガイド付きの瞑想セッションを提供したり、気分や感情の記録（ムードトラッキング）を通じて利用者の精神状態をモニタリングし、必要に応じてリラクゼーション技術を提供するサービスが多く見られます。これは、脳の健康を脅かす要因である慢性的なストレスや不安の軽減に直接的に寄与します。 睡眠改善ツールは、ウェアラブルセンサーや非接触センサーを用いて睡眠段階や質を詳細に分析し、ユーザーに対して最適な睡眠環境や行動習慣を提案します。良質な睡眠は脳の疲労回復や記憶の定着に不可欠であり、デジタルブレインヘルスの基礎的な要素と位置づけられています。 用途は、一般の健康意識の高い層から、軽度認知障害（MCI）のリスクを持つ人々、あるいは特定の疾患を持つ患者の補助療法に至るまで幅広く適用されています。特に、遠隔地からでも専門的なプログラムを提供できるため、医療資源が限られた地域や、パンデミックのような状況下での継続的なケア提供に有効でございます。また、企業においては従業員のウェルビーイング向上や生産性維持のためのプログラムとしても導入が進められています。 関連技術としては、まずAI（人工知能）と機械学習が挙げられます。これらの技術は、利用者の膨大な行動データや生理学的データ（心拍変動、脳波など）を分析し、プログラムの個別化や効果の予測、さらには認知機能低下の早期発見に貢献します。AIがユーザーの認知レベルや気分に合わせてトレーニングの難易度をリアルタイムで調整する機能などがその例です。 次に、VR（仮想現実）およびAR（拡張現実）技術も重要な関連技術です。VRは、現実世界では難しい複雑な環境や刺激を安全かつ制御された状態で提供できるため、リハビリテーションや高度な認知訓練に用いられています。例えば、より没入感のある環境で記憶力やナビゲーションスキルを鍛えるプログラムが開発されています。 さらに、生体情報センサー技術の進化もデジタルブレインヘルスを支えています。高精度なウェアラブルデバイスや、非侵襲的に脳波（EEG）を測定できるヘッドセットなどが開発され、利用者が意識することなく継続的に脳の状態や生理学的ストレスマーカーを計測できるようになっています。これらのデータは、プログラムの効果を客観的に評価し、科学的根拠を確立する上で不可欠です。 最後に、ビッグデータ解析とクラウドコンピューティング技術は、これらのデジタルソリューションの基盤を形成しています。多数の利用者のデータを集積し、大規模な分析を行うことで、より効果的な介入方法の発見や、デジタル介入の効果検証を行うための研究基盤が構築されています。 デジタルブレインヘルスは、高齢化社会における認知症問題や、現代社会におけるメンタルヘルス課題への有力な解決策の一つとして、今後も技術革新とエビデンス構築が進み、社会実装が加速していくことが見込まれます。規制当局によるガイドラインの策定や、医療機関との連携強化も、この分野の信頼性と普及を促進する鍵となると考えられています。 |
• 日本語訳：デジタルブレインヘルスのグローバル市場（2022-2031）：臨床機能、管理機能、財務機能
• レポートコード：MRC2301D052 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）