癌領域におけるAI市場(癌種:肺癌、乳癌、大腸癌、卵巣癌、その他;用途:診断、治療選択、創薬、患者管理・ケア)-グローバル業界分析、規模、シェア、成長、トレンド、および予測、2024-2034年

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AI in Oncology市場規模、シェア、および2034年までの業界動向に関する本市場レポートは、AIが腫瘍学分野にもたらす変革的な影響を詳細に分析しています。
市場概要
世界のAI in Oncology市場は、2023年に13億米ドルの評価額に達しました。2024年から2034年にかけて年平均成長率(CAGR)16.8%で成長し、2034年末には77億米ドルに達すると予測されています。この市場の成長は、世界的ながん罹患率の増加と、AIが精密な診断、疾患進行の予測、適切な予後を提供できる能力に起因しています。AIは、医療画像、遺伝子データ、その他の患者情報における微細なパターンや相関関係を人間よりも効率的に識別する高度なアルゴリズムを活用します。主要企業は、腫瘍微小環境の空間分析のためのAI搭載病理パネルを開発し、幹細胞治療における生成AIの利用を探求するなど、継続的なイノベーションが市場の大きな推進力となっています。
市場導入とアナリストの見解
がんの精密な診断と個別化された治療推奨の必要性が、医療従事者にAIの採用を促しています。AIは複雑なデータセットを迅速に分析し、腫瘍医が腫瘍を検出し、治療方針を決定するのに役立ちます。AIベースの臨床意思決定支援システムは、大量の患者転帰データから学習し、患者の腫瘍ゲノムプロファイル、初期治療への反応、その他の要因を考慮して、最適化された治療レジメンを推奨します。これにより、腫瘍医は適切な薬剤、治療シーケンス、薬剤の組み合わせを選択できるようになります。しかし、AIモデルがデータの特徴と転帰ラベルの間に誤った相関関係を導き出し、一般化できない、誤解を招く、または偏った結論を出す可能性があるという点が、予測期間中の市場成長を抑制する要因となる可能性があります。
市場推進要因
1. がん罹患率の増加と発展途上国におけるAIの迅速な採用: 世界保健機関(WHO)によると、2020年には世界中で2,000万件の新規がん症例が登録され、970万人が死亡しました。生涯で20%の人ががんに罹患するとされています。肺がんが180万人の死亡原因となっており、次いで大腸がんが続きます。乳がんや胃がんは女性に多く見られます。高BMI、運動不足、喫煙が世界的ながん罹患率の増加に寄与しています。AIによるがん検出は、従来の診断よりも早期の治療開始を可能にし、人間による検出と比較して高い精度を誇ります。発展途上国でも医療インフラの拡大とAIの採用が進んでおり、例えば、2021年7月には世界経済フォーラム・インドの第4次産業革命センターが、インドにおけるアクセス可能で手頃な価格の高品質ながん治療を提供するために、AI、ブロックチェーン、IoTなどの先進技術を強調する「Fourth Industrial Revolution for Sustainable Transformation (FIRST) of the Cancer Care project」を開始しました。がんとの闘いを加速させる必要性と、発展途上国におけるAIの採用が、AI in Oncology市場の機会を推進しています。
2. AIの進歩が計算腫瘍学を推進: 化学療法は長年にわたり急速に増殖するがん細胞を破壊するために使用されてきました。AIと化学療法の統合は、医療従事者が患者の個別化されたデジタルプロファイルを作成し、それを通じて投与量を個別化するのに役立ちます。例えば、2022年6月にはシンガポール国立大学(NUS)が、薬剤の投与量、投薬、バイオマーカーの存在などの臨床データを使用して患者のデジタルプロファイルをカスタマイズし、個別化された化学療法投与量推奨を提供する「CURATE.AI」ソリューションを開発したと発表しました。さらに、AIモデルは化学療法反応やがんの予後を予測するためにも利用されています。2022年9月の欧州臨床腫瘍学会(ESMO)会議では、筋層浸潤性膀胱がん(MIBC)に対するシスプラチンベースの術前化学療法への反応確率を予測する研究が発表されました。AIは乳がんの放射線画像診断にもますます使用され、早期診断と治療を促進しています。2021年1月には、米国FDAがVisage Breast Density医療機器とImagio Breast Imaging Systemを承認しました。がんの迅速な検出と治療の必要性が、AI in Oncology市場規模を拡大させています。
地域分析
最新のAI in Oncology市場分析によると、北米は2023年にAI駆動型腫瘍学分野で最大のシェアを占め、この状況は予測期間中も変わらないと予想されています。これは、米国ががんの診断と治療における高度なAIソリューションを重視していることに起因します。研究によると、AIはMRIスキャン時間を短縮し、それによってコスト削減と患者転帰の向上をもたらします。米国臨床腫瘍学会は、2022年にAIの使用により米国の医療腫瘍学における治療費が約5%削減されたと述べています。主要企業もAIを活用した治療法の開発を加速するために戦略的に提携しています。例えば、2021年11月にはSanofi-Aventis U.S. LLCが、多発性骨髄腫、乳がん、肺がんに関する腫瘍学ポートフォリオを拡大し、AIの助けを借りて臨床試験設計を最適化し、治療転帰の予測バイオマーカーを検出するために、Owkin, Inc.に1億8,000万米ドルの戦略的投資を発表しました。AIはカナダの医療も形成しており、カナダがん協会(CCS)はAIアプリケーションを支援し、がんの早期発見に関する研究に資金を提供しています。2023年12月には、CCSがAIを活用した早期がん発見、予防、ケアの革新のために4つの研究チームに資金を提供しました。
競争環境と主要企業
AI駆動型腫瘍学ソリューションを専門とする企業は、AI支援のがん診断における強力な足場を確立するために新製品の発売に取り組んでいます。例えば、2021年9月にはOwkin, Inc.が、肝細胞がんに関する健康転帰を予測できる深層学習モデルの開発を発表しました。このモデルは、同社とクリーブランドクリニックの研究者との共同研究の成果です。さらに、2022年8月にはMedtronic plcが、AIを搭載したインテリジェント内視鏡モジュール「GI GeniusTM」をインド全土で導入しました。これは、大腸内視鏡検査時の視覚化を改善することで、医療従事者が大腸がんを検出するのに役立ちます。
本レポートでプロファイルされている主要な参加企業には、Paige.AI、Tempus、Ibex Medical Analytics、PathAI、Proscia Inc.、DeepMind、SOPHiA GENETICS、Enlitic、Prognos Health、Inspirata, Inc.などが含まれます。これらの企業は、企業概要、事業戦略、財務概要、製品ポートフォリオ、事業セグメントなどのパラメータに基づいてプロファイルされています。
AI in Oncology市場における主要な動向
* 2023年3月、Qritiveは前立腺がんを診断するためのAIベースのツール「QAi Prostate」を発表しました。
* 2022年12月、MedCognetics, Inc.は、乳がんスクリーニング用のAI対応ソフトウェア「QmTRIAGE」が米国FDAの510(k)承認を取得したと発表しました。
市場セグメンテーション
本市場は、以下のように詳細にセグメント化されています。
* がんの種類: 肺がん、乳がん、大腸がん、卵巣がん、その他。
* アプリケーション: 診断、治療選択、創薬、患者管理とケア。
* エンドユーザー: 病院・診療所、がん専門病院、研究機関。
* 対象地域: 北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ。
* 対象国: 米国、カナダ、ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、中国、インド、日本、オーストラリア・ニュージーランド、ブラジル、メキシコ、南アフリカ、GCC諸国。
調査の範囲と形式
本市場分析には、セグメント分析および地域レベル分析が含まれます。さらに、定性分析として、推進要因、抑制要因、機会、主要トレンド、ポーターのファイブフォース分析、バリューチェーン分析、および主要トレンド分析が含まれています。競争環境セクションでは、企業別の市場シェア分析(2023年)が提供され、企業プロファイルセクションには、概要、製品ポートフォリオ、販売拠点、主要子会社または販売代理店、戦略と最近の動向、主要財務情報が含まれます。レポートは電子版(PDF)とExcel形式で提供され、2020年から2022年までの履歴データも利用可能です。カスタマイズの範囲および価格については、ご要望に応じて提供されます。
よくあるご質問
Q: 2023年の世界の腫瘍学におけるAI市場はどのくらいの規模でしたか?
A: 2023年の市場規模は13億米ドルでした。
Q: 予測期間中、腫瘍学におけるAIビジネスはどのように成長すると予測されていますか?
A: 2024年から2034年にかけて、年平均成長率 (CAGR) 16.8%で成長すると予測されています。
Q: 腫瘍学におけるAIの需要を牽引している主要な要因は何ですか?
A: がんの罹患率の増加、新興経済国によるAIの急速な導入、およびAIの進歩が挙げられます。
Q: 2023年、腫瘍学におけるAIのエンドユーザーセグメントのうち、どれが最大のシェアを占めましたか?
A: 2023年には、がん病院セグメントが最大のシェアを占めました。
Q: 2023年、世界の腫瘍学におけるAI市場でどの地域が優位に立ちましたか?
A: 2023年には北米が最も優勢な地域でした。
Q: 腫瘍学における主要なAIメーカーはどこですか?
A: Paige.AI、Tempus、Ibex Medical Analytics、PathAI、Proscia Inc.、DeepMind、SOPHiA GENETICS、Enlitic、Prognos Health、Inspirata, Inc. などです。
この市場レポートは、「AI in Oncology(腫瘍学におけるAI)」市場に関する包括的な分析を提供しており、2020年から2034年までの期間における市場の動向と予測を詳述しております。まず、序文では市場の定義と範囲、市場のセグメンテーション、主要な調査目的、および調査のハイライトが提示されます。続いて、本調査の基盤となる仮定と研究方法論が詳細に説明され、その後に市場全体の要点をまとめたエグゼクティブサマリーが続きます。
市場概要の章では、AI in Oncology市場の導入として、製品の定義と業界の進化・発展が解説されます。さらに、市場の全体像が示され、市場の成長を推進する要因(Drivers)、成長を阻害する要因(Restraints)、そして将来的な機会(Opportunities)といった市場のダイナミクスが深く掘り下げられます。この章の締めくくりとして、2020年から2034年までのAI in Oncology市場の分析と予測が提供されます。
主要な洞察の章では、市場における重要な側面が分析されます。具体的には、開発パイプラインの分析、主要な製品およびブランドの分析、主要な合併・買収(M&A)活動の動向、そしてCOVID-19パンデミックが業界に与えた影響について詳細な考察がなされます。
グローバルAI in Oncology市場の分析と予測は、まず「がんの種類別」に展開されます。このセクションでは、各がん種におけるAIの導入状況と市場の定義が紹介され、主要な発見事項や開発動向が提示されます。市場価値予測は、肺がん、乳がん、大腸がん、卵巣がん、その他の各がん種について2020年から2034年までの期間で詳細に示されます。また、がんの種類ごとの市場の魅力度分析も行われます。
次に、「アプリケーション別」のグローバル市場分析が行われます。ここでは、AIが腫瘍学においてどのように活用されているか、その導入と定義が説明されます。主要な発見事項と開発動向が示された後、市場価値予測が診断、治療選択、創薬、患者管理・ケアといった主要なアプリケーション分野ごとに2020年から2034年まで提供されます。アプリケーションごとの市場の魅力度分析も含まれます。
さらに、「エンドユーザー別」のグローバル市場分析では、AI in Oncologyソリューションを利用する主要な主体が特定されます。導入と定義、主要な発見事項と開発動向が述べられた後、市場価値予測は病院・クリニック、がん専門病院、研究機関といったエンドユーザータイプごとに2020年から2034年まで提示されます。エンドユーザーごとの市場の魅力度分析も実施されます。
「地域別」のグローバル市場分析では、世界各地域のAI in Oncology市場の動向が詳細に検討されます。導入と主要な発見事項・開発動向が示された後、市場価値予測は北米、欧州、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカの各地域について2020年から2034年まで提供されます。地域ごとの市場の魅力度分析も行われます。
レポートの後半では、北米、欧州、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカの各地域に特化した詳細な市場分析と予測が展開されます。各地域セクションでは、まず導入と主要な発見事項が提示されます。その後、その地域内の市場価値予測が、がんの種類別(肺がん、乳がん、大腸がん、卵巣がん、その他)、アプリケーション別(診断、治療選択、創薬、患者管理・ケア)、エンドユーザー別(病院・クリニック、がん専門病院、研究機関)に、それぞれ2020年から2034年までの期間で詳細に分析されます。さらに、各地域内の主要国・サブ地域(例:北米では米国、カナダ。欧州ではドイツ、英国、フランス、イタリア、スペインなど。アジア太平洋では中国、日本、インド、オーストラリア・ニュージーランドなど。中南米ではブラジル、メキシコなど。中東・アフリカではGCC諸国、南アフリカなど)ごとの市場価値予測も提供されます。これらの詳細なセグメンテーションに加え、各地域におけるがんの種類別、アプリケーション別、エンドユーザー別、および国・サブ地域別の市場魅力度分析も網羅されており、地域ごとの市場特性と成長機会が明確に示されます。
最終章である競争環境では、AI in Oncology市場における競争状況が包括的に分析されます。市場プレイヤーは、企業のティアと規模に基づいた競争マトリックスによって整理されます。2023年時点の企業別市場シェア分析も提供され、市場における主要プレイヤーの相対的な位置付けが明確にされます。さらに、Paige.AI、Tempus、Ibex Medical Analytics、PathAI、Proscia Inc.、DeepMind、SOPHiA GENETICS、Enlitic、Prognos Health、Inspirata, Inc.といった主要な10社の企業プロファイルが詳細に記述されます。各企業プロファイルには、企業概要、製品ポートフォリオ、SWOT分析、財務概要、および戦略的概要が含まれており、主要企業の事業内容、強み、弱み、機会、脅威、財務状況、そして将来の戦略的方向性が深く理解できるよう構成されております。
表一覧
表01:世界の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、癌の種類別、2020-2034年
表02:世界の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、用途別、2020-2034年
表03:世界の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、エンドユーザー別、2020-2034年
表04:世界の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、地域別、2020-2034年
表05:北米の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、国別、2020-2034年
表06:北米の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、癌の種類別、2020-2034年
表07:北米の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、用途別、2020-2034年
表08:北米の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、エンドユーザー別、2020-2034年
表09:欧州の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、国/サブ地域別、2020-2034年
表10:欧州の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、癌の種類別、2020-2034年
表11:欧州の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、用途別、2020-2034年
表12:欧州の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、エンドユーザー別、2020-2034年
表13:アジア太平洋地域の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、国/サブ地域別、2020-2034年
表14:アジア太平洋地域の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、癌の種類別、2020-2034年
表15:アジア太平洋地域の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、用途別、2020-2034年
表16:アジア太平洋地域の腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、エンドユーザー別、2020-2034年
表17:ラテンアメリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、国/サブ地域別、2020-2034年
表18:ラテンアメリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、癌の種類別、2020-2034年
表19:ラテンアメリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、用途別、2020-2034年
表20:ラテンアメリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、エンドユーザー別、2020-2034年
表21:中東&アフリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、国/サブ地域別、2020-2034年
表22:中東&アフリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、癌の種類別、2020-2034年
表23:中東&アフリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、用途別、2020-2034年
表24:中東&アフリカの腫瘍学におけるAI市場規模(US$ Mn)予測、エンドユーザー別、2020-2034年
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癌領域におけるAIとは、人工知能技術をがんの診断、治療、予後予測、創薬、研究といった多岐にわたるプロセスに応用し、医療の質向上と効率化を目指す取り組み全般を指します。具体的には、大量の医療データをAIが学習し、パターン認識や予測を行うことで、医師の意思決定を支援したり、新たな知見を発見したりすることが期待されています。これにより、より正確で個別化された医療の実現に貢献すると考えられています。
この分野で主に活用されるAIの種類としては、機械学習、特に深層学習(ディープラーニング)が中心です。深層学習は、画像認識において非常に高い性能を発揮するため、CT、MRI、X線、病理画像などの医用画像からがん病変を検出したり、その特徴を分析したりするのに用いられます。また、自然言語処理(NLP)技術は、電子カルテや医療論文から非構造化されたテキスト情報を抽出し、診断支援や研究に役立てるために利用されます。さらに、強化学習は、治療計画の最適化やロボット手術の支援など、複雑な意思決定を伴うタスクへの応用が模索されています。
癌領域におけるAIの具体的な用途は多岐にわたります。診断においては、放射線画像や病理画像からがんの兆候を自動で検出し、医師の見落としを防ぎ、診断の精度と効率を向上させます。例えば、肺がんのCT画像における結節の検出や、乳がんのマンモグラフィ画像解析、大腸内視鏡画像からのポリープ検出などが挙げられます。治療においては、患者個々の遺伝子情報や臨床データに基づき、最適な治療法や薬剤を選択する個別化医療の実現を支援します。放射線治療の照射計画を最適化したり、手術支援ロボットと連携してより精密な手術を可能にしたりする研究も進んでいます。また、治療後の再発リスク予測や、薬剤開発における候補物質の探索、効果予測にもAIが活用され、創薬プロセスの加速に貢献しています。
これらのAI技術の発展と実用化を支える関連技術も重要です。まず、AIの学習には膨大なデータが必要不可欠であるため、ビッグデータ技術が基盤となります。これには、電子カルテシステムから得られる臨床データ、ゲノム解析によって得られる遺伝子情報、そして各種医用画像データなどが含まれます。特に、次世代シーケンサーによるゲノム解析技術は、個別化医療の根幹をなす情報を提供します。また、深層学習のような計算負荷の高いAIモデルを動かすためには、高性能なGPU(Graphics Processing Unit)を搭載したコンピューティングリソースが不可欠であり、クラウドコンピューティングの活用も進んでいます。さらに、ウェアラブルデバイスやIoT技術によって患者の日常生活データを継続的に収集し、予防や早期発見、治療効果のモニタリングに役立てる試みも行われています。これらの技術が複合的に連携することで、癌領域におけるAIの可能性はさらに広がっています。