調査のポイント

第1章　総論

1.市場概況
　　(1)AI、VR、４K、５Gへの一般社会の関心は高まっている
　　(2)MedTech市場とは
　　(3)AI（Artificial Intelligence・人工知能）
　　　　①AIの定義
　　　　②AIの歴史的変遷
　　(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活用の動向
　　　　①医療AIの動向
　　　　②医療XR（VR・AR・MR）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
　　(2)医療や自動運転の分野において、AIの利活用が望まれる
3.日本の医療の現状
　　(1)国民医療費は年々上昇
　　(2)医師数は増加傾向にあるものの地域偏在が課題
　　(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や約40％
4.MedTech関連の政策動向
　　(1)政府のAI戦略は研究開発から社会実装を見据えた方向性にシフト
　　(2)AIに関する政府予算の動向
　　(3)医療AIにおける厚生労働省の取り組み
5.MedTech関連の規制・ガイドライン動向
　　(1)薬機法の改正によりAIに適用した承認制度が導入される
　　(2)次世代医療基盤法
　　(3)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
6.MedTech関連の研究開発動向
　　(1)AIデータ基盤構築に向けた取り組み
　　(2)５G、4K/8K技術を用いた取り組み
7.医療分野におけるAI/XR普及への課題
　　(1)共通の課題
　　　　①データの信頼性の担保及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
　　(2)医療AIに関する課題
　　(3)医療XRに関する課題
8.米国における医療AIの動向
　　(1)AIを投資最多医療機器の規制動向
　　(2)米国におけるAI医療機器の動向
9.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
　　(2)参入企業の状況
　　　　①放射線画像（CT・MRI・MRA・レントゲン）
　　　　②新型コロナウイルスに対する診断支援
　　　　③消化器内視鏡
　　　　④眼科（眼底画像）
　　　　⑤病理
　　　　⑥精神科
　　　　⑦上記以外の主な診断支援AI（病理、超音波、皮膚、喉）
　　(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医療は大規模施設を中心にICTを導入
　　　　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
　　　　①問診・診察支援
　　　　②患者の状態・リスク予測
　　(3)診療支援AIシステムの市場規模および将来展望
　　　　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企業の取り組み
　　(1)医療AIアプリケーション利用プラットフォーム
　　(2)医療AI開発プラットフォーム
4.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)医療XRの概況
　　　　①医学教育、治療支援
　　　　②リハビリテーション支援領域
　　(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
　　(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

キヤノンメディカルシステムズ株式会社
DeepEyeVison株式会社
株式会社エルピクセル
株式会社FRONTEO
株式会社NOBORI（テクマトリックス株式会社）
株式会社BIPSEE
株式会社テクリコ

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　インターネットの利用機器
図表1-4　スマートフォンの個人保有率の推移
図表1-5　AIの利活用が望ましい分野
図表1-6　国民医療費の推移
図表1-7　医師数の推移
図表1-8　電子カルテシステム病床規模別導入状況(2019 年7 月時点)
図表1-9　電子カルテシステム病床規模別導入率推移
図表1-10　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1-11　「AI戦略2019」の具体目標と主な取組のまとめ
図表1-12　日本におけるAI関連予算の推移
図表1-13　厚生労働省における主なAI関連予算
図表1-14　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1-15　医療機器プログラムのイメージ
図表1-16　ローカル５Gの実現に向けた医療分野における実証課題
図表1-17　医療AI・XRにおける社会的・技術的な課題
図表1-18　ディープラーニングのセキュリティ問題の例
図表1-19　ディープラーニングの概要
図表1-20　FDA承認されている主なAI搭載型の医療機器ソフトウェアの製品数推移
図表1-21　FDA承認された主なAI搭載型の医療機器ソフトウェアにおける専門分野の内訳
図表1-22　FDAにおいて認可されている主なAI医療機器ソフトウェア
図表1-23　MedTech市場規模予測推移（2019年～2025年）
図表1-24　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
図表2-4　ILSVRCにおけるエラー認識率の推移
図表2-5　PACSの導入状況
図表2-6　PACSの導入率推移
図表2-7　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2-8　主な放射線画像領域における診断支援AIの開発状況
図表2-9　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2-10　画像診断支援AIの主な開発企業一覧【装置別】
図表2-11　診断支援AIの主な開発企業および研究機関【臓器・部位別】
図表2-12　画像診断支援AI市場規模・予測
図表2-13　診断支援AIシステムにおける今後の方向性
図表2-14　病院勤務医の週勤務時間の区分
図表2-15　AI問診Ubieと従来の問診方法との違い
図表2-16　デジタルホスピタルの実現に向けたNECと医療法人社団KNIの取り組みの概要
図表2-17　診療支援AIソフトウェア市場規模・予測
図表2-18　主な医療AIプラットフォーム
図表2-19　主な医療AIプラットフォームのポジショニング
図表2-20　VR･AR・MRの違い
図表2-21　Google TrendsによるVR・XRのトレンド推移
図表2-22　国内における主な医療XR製品および研究開発
図表2-23　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2-24　欧米における主な医療XR参入企業の概要
図表2-25　医療XR市場における市場規模・将来推計