2024年版 MedTech市場調査レポート

AI、IoT、VR/ARなどのデジタル技術が多様な産業に浸透している。AIを利用したSaMD(Software as a Medical Device) が2020年に上市されて以降、現時点で20製品以上が薬事承認をされている。一部の医療機関でのAIを活用したSaMD製品の導入が進みつつある。
医療でのAIを活用したSaMDは、放射線画像領域や内視鏡を中心に開発が進めらてきたが、近年では対応するモダリティおよび対象疾患も広がりを見せており、参入企業も増加傾向にある。規制当局の組織体制、審査フロー、法整備などの改革がなされ、2022年度にはAIの医療利用に診療報酬制度のインセンティブが与えられるなど外部環境の変化がみられる。
また、2023年には大規模言語モデル(LLM)が台頭し、社会的なブームとなっている。種々の課題はあるものの医療分野での利用が期待されるなど技術革新のスピードは非常に速い。今後、デジタル技術の活用は生産性、医療の質の向上に寄与することが期待されるだけではなく、医療の在り方を大きく変革することが予測される。
このように医療における診療・診断・治療支援領域に最新の ICT 技術を活用した新たな価値を提供する製品やサービス、およびその取り組みが進められる。本資料では、「MedTech(Medical×Technology・メドテック)とし、市場動向や将来展望について紹介・分析する。

発刊日
2024/03/28
体裁
A4 / 296頁
資料コード
C65127500
PDFサイズ
8.4MB
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調査資料詳細データ

調査概要
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企画趣旨:AI、IoT、VR/AR などのデジタル技術が多様な産業に浸透している。AIを利用したSaMD(Software as a Medical Device)が2020年に上市されて以降、現時点で20製品以上が薬事承認をされている。一部の医療機関でのAIを活用したSaMD 製品の導入が進みつつある。
医療でのAIを活用したSaMD は、放射線画像領域や内視鏡を中心に開発が進めらてきたが、近年では対応するモダリティおよび対象疾患も広がりを見せており、参入企業も増加傾向にある。規制当局の組織体制、審査フロー、法整備などの改革がなされ、2022 年度にはAIの医療利用に診療報酬制度のインセンティブが与えられるなど外部環境の変化がみられる。
また、2023年には大規模言語モデル(LLM)が台頭し、社会的なブームとなっている。種々の課題はあるものの医療分野での利用が期待されるなど技術革新のスピードは非常に速い。今後、デジタル技術の活用は生産性、医療の質の向上に寄与することが期待されるだけではなく、医療の在り方を大きく変革することが予測される。
このように医療における診療・診断・治療支援領域に最新のICT技術を活用した新たな価値を提供する製品やサービス、およびその取り組みが進められる。本資料では、「MedTech(Medical×Technology・メドテック)とし、市場動向や将来展望について紹介・分析する。
調査対象分野
・AI等を搭載した診断支援システム市場
・AI等を搭載した診療支援システム市場
・AI等を活用した創薬支援市場
・医療 AIプラットフォーム
・医療 XR(VR・AR・MR)市場
調査方法:弊社研究員による直接面接調査・間接調査・デスクリサーチ等
調査・編集期間:2024年1月~2024年3月

資料ポイント
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  • 本資料は、医療分野での診断支援AI、診療支援AI、創薬支援AI、およびXR(VR・AR・MR)の利用にフォーカス
  • 日本での、画像診断支援AIを中心に製品数は増加、政府では早期承認に向けた制度改革が加速
  • 医療XRは医学教育、トレーニング、手術支援を中心に利用が進む
  • 前回版との違い:
    ・SaMD関連の政策動向を更新
    ・新たに上市されたAI医療機器ソフトウェア製品状況の更新
    ・診断支援AIにおける各社の導入状況を更新
    ・医療XR市場にて、米国FDAに上市されたXR製品の項目を追加

リサーチ内容

調査結果のポイント

第1章 総論

1 市場概況
  (1)生成AIの登場によりAIへの関心度は急上昇
  (2)MedTech市場の定義
  (3)AI(Artificial Intelligence・人工知能)
    ①AIの定義
    ②AIの歴史的変遷
    ③生成AIの隆盛により第4次AIブームへ
    ④国内の日本語LLM開発動向
  (4)XR(VR・AR・MR)
    ①XRの定義
    ②XR(VR・AR・MR)の技術的経緯
  (5)医療分野におけるAI・XRの活用動向
    ①医療AIの動向
    ②医療に特化した生成AIの登場
    ③医療XRの動向
2 日本におけるICTの普及状況および関心
  (1)国民へのIT 技術は普及している
3 日本の医療の現状
  (1)国民医療費は年々上昇
  (2)医師数全体は増加傾向にある一方、特定の診療科への偏りは課題
  (3)医療機関のICT化は浸透しつつあるものの電子カルテの導入は約57%
4 MedTech関連の政策動向
  (1)政府のAI戦略は社会実装の促進に向けた新たな取り組みを開始
  (2)医療AIの人材育成
  (3)政府のAI戦略を踏まえてAI開発・利活用に向けて厚生労働省で検討が進められる
5 MedTech関連の規制・ガイドライン動向
  (1)薬機法改正によりAIに適用した承認制度の導入
  (2)SaMDの早期実用化を促進するための二段階承認制度が検討される
  (3)2024年度診療報酬改定で、画像診断のAI利用に保険適用
  (4)AIに関する原則・ガイドライン
    ①日本のAI開発・利用に係る原則やガイドラインが取り纏められる
    ②AI利用に関する医用画像診断支援システムの評価指標・開発ガイドラインの整備
    ③医療機器プログラムへの該当性判断に係る明確化・精緻化のためのガイドラインの整備
    ④業界団体による生成AIを活用するためのガイドラインの策定
  (5)次世代医療基盤法
6 医療分野におけるAI/XR普及への課題
  (1)共通の課題
    ①データの収集方法、信頼性の担保およびディープフェイク・フェイク体験への対策
    ②診療情報の活用と個人情報の保護のバランス
    ③デジタルテクノロジーへの依存、適切なトレーニングの実施
  (2)医療AIに関する課題
  (3)医療XRに関する課題
7 MedTech関連の研究開発動向
  (1)5G・4K/8Kを活用した取り組み
  (2)手術支援ロボットに関する取り組み
8 MedTech市場における今後の見通し
  (1)市場規模予測
  (2)将来展望

第2章 セグメント別市場動向

1 診断支援AI市場
  (1)市場概要
    ①CADの種類
    ②日本における放射線画像診断装置は先進国内でもトップクラスの水準
    ③読影医の人材不足が課題
    ④画像認識技術はディープラーニングの登場により飛躍的に向上
    ⑤病院を中心にPACSの普及が進む
    ⑥診断支援AI市場の現状
    ⑦AI開発のための医用画像データベースの整備の進展
  (2)参入企業の状況
    ①放射線画像(CT・MRI)
    ②放射線画像(単純X線)
    ③放射線画像(新型コロナウイルス肺炎)
    ④放射線画像(画像再構成・ノイズ除去)
    ⑤消化器内視鏡
    ⑥眼科(眼底画像)
    ⑦病理
    ⑧心電図
    ⑨認知症・精神疾患領域
    ⑩上記以外の主な診断支援AI(喉、超音波、皮膚、婦人科)
  (3)将来展望と市場規模予測
    ①市場規模予測
    ②将来展望
2 診療支援AI市場
  (1)市場概要
    ①医療機関のデジタル化は着実に進展
    ②医療分野での働き方改革が進められる
  (2)参入企業の状況
    ①AI問診
    ②診療支援・業務効率化
    ③患者状態予測・疾患リスク予測
  (3)診療支援AIシステムの市場規模予測および将来展望
    ①市場規模予測
    ②将来展望
3 医療AIプラットフォームにおける主な取り組み
  (1)医療AIプラットフォーム
    ①SIPによる医療AIプラットフォーム構想
  (2)企業を中心とした医療AIプラットフォームの取り組み
4 海外における医療AIの動向
  (1)米国での医療AIの規制動向
  (2)米国におけるAI医療機器の動向
  (3)韓国での医療AIの動向
5 創薬支援AI市場の動向
  (1)創薬支援AI市場の定義
  (2)製薬企業の研究開発コストは増大
  (3)創薬プロセスへのAIの利活用状況
    ①ディープラーニングの活用によりタンパク質構造解析技術が飛躍的に向上
    ②データ駆動型ドラッグ・リポジショニングによる新薬開発のアプローチ
  (4)政策動向、AMEDのプラットフォーム事業の動向
  (5)参入企業の状況
    ①異業種からの参入企業
    ②主な国内の創薬支援AIスタートアップ企業
  (6)市場展望
    ①AIを活用した創薬は実装段階
6 医療XR(VR・AR・MR)市場
  (1)XRの定義
  (2)XR市場概況
    ①VR用ヘッドマウントディスプレイの動向
    ②AR/MR用デバイスの動向
    ③メタバース拡大への期待
  (3)医療XRの市場動向
    ①医学教育、手術シミュレーション
    ②リハビリテーション支援
    ③診療・治療支援
  (4)医療XR市場に対する課題
  (5)参入企業の状況
  (6)医療XRの海外事例
    ①米国FDAでの医療XRの認可状況
    ②海外の医療XRの事例
  (7)医療XR市場の将来展望と市場規模予測
    ①市場規模予測
    ②将来展望

第3章 注目企業動向

アイリス株式会社
株式会社AIメディカルサービス
エルピクセル株式会社
キヤノンメディカルシステムズ株式会社
クレアボ・テクノロジーズ株式会社
コニカミノルタジャパン株式会社
株式会社Splink
DeepEyeVision株式会社
株式会社テクリコ
株式会社HACARUS
株式会社BiPSEE
富士フイルムメディカル株式会社
株式会社FRONTEO
株式会社MOLCURE

図表目次

<第1章>
図表 1-1 MedTech関連キーワードの検索インタレストの推移・比較
図表 1-2 AIブームの歴史
図表 1-3 医療特化LLと汎用LLMの性能推移
図表 1-4 インターネットの利用機器
図表 1-5 年齢階層別インターネットの利用機器状況(2021年)
図表 1-6 通信機器の保有状況推移(世帯)
図表 1-7 国民医療費の推移
図表 1-8 医師数の推移
図表 1-9 医療施設に従事する診療科別の医師数推移
図表 1-10 電子カルテシステム病床規模別導入状況(2020年10月時点)
図表 1-11 電子カルテシステム病床規模別導入率推移 ※各年10 月時点
図表 1-12 ヘルスケア分野におけるサンドボックス制度認定プロジェクト
図表 1-13 厚生労働省における医療分野のICT・AI活用に関する政策動向
図表 1-14 医療機器プログラムのイメージ
図表 1-15 2022年診療報酬改定に向けて提案された技術案
図表 1-16 2024年診療報酬改定に向けて提案された技術案
図表 1-17 認定されている次世代医療基盤法に基づく事業者
図表 1-18 医療AI・XRにおける社会的・技術的な課題
図表 1-19 医療分野における5G/ローカル5Gの実現に向けた主な実証実験
図表 1-20 医療分野における4K/8Kを利用した主な実証実験
図表 1-21 2022年度診療報酬改定で新たに保険適用されたロボット支援手術
図表 1-22 2022年度診療報酬改定で見直されたロボット支援手術の項目
図表 1-23 手術支援ロボットを活用した主な実証実験
図表 1-24 日本におけるMedTech市場規模予測推移(2022年~2028年)
図表 1-25 医療AIの今後の方向性
 
<第2章>
図表 2-1 臨床ワークフローにおける主なCADの利用形態
図表 2-2 日本とG20のCT・MRIにおける台数と検査数の比較
図表 2-3 医療施設に従事する診療科別の医師数推移(再掲)
図表 2-4 ILSVRCにおけるエラー認識率の推移
図表 2-5  病床規模別PACS導入率推移(病院全体)
図表 2-6 日本におけるAIを用いた診断支援ソフトウェア(承認・認証含む)
図表 2-7 主な放射線画像領域における診断支援AIの研究・開発状況
図表 2-8 内視鏡AIの学術論文数の推移
図表 2-9 国内外で承認されている主な内視鏡AIシステム
図表 2-10 上記以外の内視鏡領域に関する診断支援AIの研究・開発状況
図表 2-11 その他領域における主な画像診断支援AIへの取り組み
図表 2-12 画像診断支援AIの主な開発企業一覧【モダリティ別】
図表 2-13 日本における画像診断支援AIソフトウェア市場規模・予測
図表 2-14 診断支援AIシステムにおける今後の方向性
図表 2-15 電子カルテシステム病床規模別導入状況(2020年10月時点) 再掲
図表 2-16 電子カルテシステム病床規模別導入率推移 ※各年10月時点 再掲
図表 2-17 医師の週勤務時間の推移(病院・常勤勤務医)
図表 2-18 ユビーAI問診と従来の問診方法との違い
図表 2-19 アドバンスト・メディアの医療事業の売上高推移
図表 2-20 アドバンスト・メディアの医療分野での累計導入施設数の推移
図表 2-21 日本における診療支援AIソフトウェア市場規模・予測
図表 2-22 国内で展開している主な医療AIプラットフォーム
図表 2-23 FDAで認可されているAI搭載型医療機器の製品数推移
図表 2-24 FDAで認可された主なAI搭載型医療機器における専門分野の内訳
図表 2-25 5件以上のFDA認可を取得した企業
図表 2-26 韓国MFDSで認証・承認されているAI/MLベース医療機器の件数推移
図表 2-27 韓国MFDSで承認・認証されているAIを搭載した医療機器リスト
図表 2-28 一般的な創薬プロセス
図表 2-29 日本の医薬品産業の研究開発費の推移
図表 2-30 日本のモダリティ別承認取得数
図表 2-31 開発プロセス別成功確率および承認化合物数の推移
図表 2-32 AIが活用されている創薬プロセス
図表 2-33 2019年以降のAlphaFoldを含む学術論文数
図表 2-34 国内の創薬支援AIサービスを提供する主な企業
図表 2-35 創薬支援AI市場の拡大要因、阻害要因
図表 2-36 VR・AR・MRの違い
図表 2-37 Google Trendsによる「VR」・「メタバース」のトレンド推移
図表 2-38 仮想空間のビジネス活用とメタバース
図表 2-39 国内における主な医療XR製品および研究開発
図表 2-40 ジョリーグッドが開発する主な医療VRコンテンツ
図表 2-41 FDA認可を取得したXR技術を組み込んだ医療機器件数の時系列推移
図表 2-42 FDA認可を取得したXRを組み込んだ医療機器
図表 2-43 NHS技術レポートにおける2040年までに働き方に影響を与える技術
図表 2-44 米国の主な医療XR参入企業の概要
図表 2-45 海外の主な医療XR参入企業の概要(米国以外)
図表 2-46 日本の医療XR市場における市場規模・将来推計

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