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 MRIにおけるAI市場 - 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測、臨床用途別（筋骨格、大腸、前立腺、肝臓、心臓血管、神経、肺、乳房、その他）、提供タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術別（ディープラーニング、機械学習、コンピュータビジョン、NLP、音声認識、クエリ方式、その他）、展開タイプ別（オンプレミス、クラウド）、エンドユース別（病院、クリニック、研究・ラボ、その他）、地域別、競合：2020-2030FAI in MRI Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Clinical Application (Musculoskeletal, Colon, Prostate, Liver, Cardiovascular, Neurology, Lung, Breast, Others), By Offering Type (Hardware, Software, Services), By Technology (Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision, NLP, Speech Recognition, Querying Method, Others), By Deployment Type (On-premises and Cloud), By End Use (Hospitals, Clinics, Research & Laboratories, Others), By Region and Competition, 2020-2030F MRIにおけるAIの世界市場は、2024年には52億2000万米ドルと評価され、予測期間中のCAGRは7.86%で2030年には82億4000万米ドルに達すると予測されている。世界のMRIにおけるAI市場は、いくつかの重要な要因によって... もっと見る
サマリーMRIにおけるAIの世界市場は、2024年には52億2000万米ドルと評価され、予測期間中のCAGRは7.86%で2030年には82億4000万米ドルに達すると予測されている。世界のMRIにおけるAI市場は、いくつかの重要な要因によって牽引されている。AIアルゴリズムと機械学習モデルの技術的進歩により、MRI撮像の効率と精度が大幅に向上している。AIを搭載したシステムは、より高速な画像処理を可能にし、迅速な診断とより正確な読影を支援する。個別化医療や、がんや神経疾患などの疾患の早期発見に対する需要の高まりが、MRIにおけるAIの採用をさらに加速させている。医療費削減ニーズの高まりと患者の予後改善へのプレッシャーも、市場の成長を後押ししている。AIとクラウドベースのプラットフォームとの統合や医療データ分析の台頭により、AI主導型MRIソリューションのアクセシビリティとスケーラビリティが向上している。主な市場牽引要因 AIアルゴリズムと機械学習モデルの技術的進歩 人工知能（AI）アルゴリズムと機械学習（ML）モデルの急速な進歩は、世界のMRIにおけるAI市場の成長の主要な推進要因の1つである。近年、AIは、特に医療画像の分野において、複雑なデータを解釈する能力において大きな進歩を遂げている。高解像度で詳細な画像処理で知られるMRI検査は従来、放射線科医によって評価されてきたが、現在ではAIシステムを利用して、これらの画像を驚くほど正確に処理・分析するケースが増えている。診断精度を向上させ、人為的ミスを減らし、画像の微妙な異常の検出を支援するAIアルゴリズムの能力は、MRI市場におけるAIへの依存の高まりに大きく寄与している。2022年7月、FDAはAIベースのソフトウェアであるPhilips SmartSpeedを510(k)認可し、画期的な高速・高解像度MRI画像の提供を可能にした。このソフトウェアは、幅広い互換性により、インプラントを含むほぼすべての患者に対して、より高速で高品質なスキャンを可能にし、臨床プロトコルの97％をカバーする。さらに、この先進的なMRアクセラレーション・ソフトウェアは、優れた画像解像度を維持しながら、スキャンを最大3倍高速化し、MR部門の効率を大幅に向上させる。 従来のMRI画像診断では、特に大量のスキャンを処理する場合、放射線科医が画像を評価・解釈するのにかなりの時間を要していた。AI主導のソリューションは、このプロセスの大部分を自動化し、人的介入を減らしてより迅速な分析を提供するように設計されている。AIモデル、特にディープラーニング・ニューラルネットワークは、MRI検査のパターンを検出するように訓練することができ、早期のがん、神経障害、心血管系の問題など、最も微妙な異常も識別できるようになる。こうした進歩は、診断精度を高めるだけでなく、患者の予後を改善する上で極めて重要な病状の早期発見を可能にする。 AIが大規模なデータセットを処理し、高度な画像処理技術と統合できるようになったことで、医療従事者のMRI診断への取り組み方が大きく変わりつつある。例えば、AIツールは既存のMRI装置と統合することができ、スキャン手順中のリアルタイム分析を可能にすることで、その機能を強化することができる。これにより、より効率的なワークフローが実現し、臨床医は情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができる。このようなAIアルゴリズムの進歩は、MRIプロセスを最適化するだけでなく、再スキャンの必要性を減らし、コスト削減と患者ケアの向上につながる。AIは個別化医療の分野でも重要な役割を果たしている。個別化医療は、遺伝的体質、ライフスタイル、健康状態など、患者固有の特徴に基づいて、個々の患者に合った医療を提供することを目的としている。MRI画像を含む膨大な患者データを分析するAIの能力により、より正確な診断と、より的を絞った治療が可能になる。病気の程度を正確に特定し、病気の進行状況についての洞察を提供することで、AIツールは医療提供者が患者の転帰を最適化する個別の治療計画を作成することを可能にする。 機械学習モデルの絶え間ない進化も、MRIシステムにおけるAIの向上を後押ししている。これらのシステムがより多くのデータにさらされればさらされるほど、時間の経過とともに、より正確で効果的なものとなっていく。AIモデルがより洗練されるにつれて、複雑な画像データを処理する能力は拡大し続け、診断ツールの強化や臨床現場での意思決定の向上につながる。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のようなディープラーニング技術は、医療画像の解析においてその威力を発揮し、解釈のスピードだけでなく結果の精度も向上させている。 AIにおけるもう一つの重要な進歩は、MRIスキャン内の特定の特徴の検出を自動化する能力である。以前は、放射線科医が画像内の特定の特徴を手作業で識別・測定する必要があったが、これには時間がかかり、主観的な判断に左右されることもあった。しかし、AIを搭載したシステムは、病変、腫瘍、臓器の異常などの特徴を自動的に検出・測定できるようになり、異なる症例間でより一貫性のある結果を提供できるようになった。これにより、解釈のばらつきが減り、患者が正確な診断を受けられるようになる。 このようなAI主導の技術革新が進化を続けるにつれて、MRI診断を強化する可能性は拡大する一方である。精度、スピード、信頼性の向上に加え、AIアルゴリズムはMRI分野での新たな応用を可能にしている。例えば、CTスキャン、PETスキャン、MRIなど様々な画像診断技術からのデータを統合し、患者の状態をより包括的に理解するマルチモーダルイメージングを支援するためにAIが使用されている。このような統合AIツールは、複数の画像ソースからの知見を組み合わせることで、臨床医がより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ。 早期発見と個別化医療への需要の高まり 疾患の早期発見に対する需要の高まりと個別化医療へのシフトは、世界のMRIにおけるAI市場の重要な推進要因である。早期診断は、特にがん、神経疾患、心血管疾患などの複雑で生命を脅かす疾患の場合、患者の転帰を改善するために極めて重要である。AI技術は、MRIシステムの能力を向上させ、従来の方法で発見できるよりもずっと前の、最も初期の段階で病気を発見するために活用されるようになってきている。機械学習アルゴリズムの力により、AIは人間の目では気づかないようなMRI画像の微妙なパターンや異常を特定することができ、より早い段階での介入が可能になる。 例えば癌の場合、早期発見は生存率を向上させるために極めて重要である。特に初期の腫瘍は小さかったり、特徴がはっきりしなかったりするため、従来の画像スキャンでは識別が難しい。AIシステム、特にディープラーニング（深層学習）技術を用いたシステムは、MRI画像をより詳細に解析することができ、これらの早期段階の異常を驚くほどの精度で検出することができる。腫瘍が大きくなったり広がったりする前に発見できれば、治療や寛解が成功する可能性が大幅に高まるため、AIベースのMRIソリューションがオンコロジー分野で求められる大きな要因となっている。2023年10月、Koninklijke Philips N.V.はPhilips Image Guided Therapy Mobile C-arm System 3000（Zenition 30）を発売した。これには、整形外科、外傷、脊椎治療、疼痛管理、外科手術などが含まれ、すべて手術室での使用に合わせたものである。 MRI市場におけるAIの成長には、個別化医療の需要も重要な役割を果たしている。個別化医療は、遺伝、ライフスタイル、環境などの要因に基づいて個々の患者に合わせた医療を提供し、各患者が最も効果的な治療を受けられるようにするものである。MRIは、臓器や組織の詳細な画像を提供し、医師が疾患の重症度や進行度を理解するのに役立つため、診断プロセスにおける重要なツールである。MRI画像を含む膨大なデータセットを分析するAIの能力により、医療提供者はより正確で個別化された治療計画を立てることができる。 例えば、AIアルゴリズムは、病気の現在の状態だけでなく、過去の画像データも考慮しながら、経時的にMRIスキャンを分析することで、特定の患者の病気がどのように進行しているかを評価することができる。これにより、病気の挙動をより深く理解することができ、将来の進行についてより正確な予測が可能になる。この情報により、医師は患者の状態に合わせた治療を提供することができ、良好な結果が得られる可能性が高まる。 MRIにおけるAIはまた、臨床症状が現れる前に、特定の疾患を発症するリスクのある患者を特定するのにも役立っている。画像データのパターンを分析することで、AIはアルツハイマー病、脳卒中、心疾患などの早期警告徴候を特定することができ、医療提供者は予防措置を講じたり、早期に治療を開始したりすることができる。早期診断と予防医療へのシフトは、医療費の削減と患者の長期的な転帰の改善につながり、AIベースのMRIシステムの需要を促進している。 さらに、画像データ、遺伝子情報、臨床記録を統合して分析するAIの能力によって、個別化された治療計画がますます強化されつつある。この多角的なアプローチにより、医療提供者は患者の健康のあらゆる側面を考慮して、より効果的に治療を調整することができる。したがって、AI主導のMRIソリューションは、個別化された治療経路に不可欠なものとなりつつあり、より正確で効果的な介入を可能にしている。このようなAI技術の進歩は、治療効果を最大化し、不必要な副作用を最小化するカスタマイズされた治療に対する患者の需要の高まりに応えるのに役立っている。 医療費の上昇と効率化の必要性 医療費が世界的に上昇を続ける中、医療システムには、高水準の医療を維持しながら業務効率を向上させる圧力が高まっている。MRI技術におけるAIは、この課題に取り組む上で極めて重要な役割を果たしている。複雑な画像解析を自動化することで、AIを活用したMRIソリューションは検査の解釈に必要な時間を大幅に短縮することができ、ワークフローの合理化と人件費の削減に役立ちます。AIシステムは、より高い精度と一貫性で異常を検出できるため、繰り返し検査を行う必要性を最小限に抑え、誤診の可能性を減らすことができる。AIが診断のスピードと精度の両方を向上させることで、医療提供者は患者により迅速な結果を提供することができ、リソースの有効活用と全体的なコスト削減につながる。AI技術によって促進される効率性の向上は、画像診断に対する需要の高まりとそれが世界中の医療施設に与える負担を考慮すると不可欠である。 慢性疾患の増加と高齢化 がん、心血管疾患、神経疾患などの慢性疾患の罹患率の上昇と高齢化人口の増加が、AI搭載MRIシステムのようなより高度な診断ツールの需要を促進している。Definitive Healthcareが発表した2020年の調査では、病院や画像診断センターの約3分の1が、AI、機械学習（ML）、またはディープラーニングを活用して、患者ケアの画像診断に関連するタスクをサポートしていることが明らかになった。さらに、このセグメントの成長は、堅牢なインフラを持つ病院で高度な医療用画像診断機器が利用可能であることが原動力となっている。高齢化が進むにつれて、複雑な病状を発症する可能性が高まり、定期的で正確な画像診断の必要性がより重要になる。MRI技術におけるAIは、慢性疾患の早期発見とモニタリングの改善に重要な役割を果たし、医療提供者がタイムリーな介入を提供できるようにする。例えば、AIアルゴリズムは、アルツハイマー病のような神経変性疾患の初期兆候を検出することができ、症状が悪化する前に医師が治療を実施するのに役立ちます。人口の高齢化と相まって慢性疾患の負担が増加していることから、より迅速で正確、かつ費用対効果の高い診断機能を提供するAI主導のMRIソリューションに対する需要が高まっている。 主な市場課題 データプライバシーとセキュリティへの懸念 MRIにおける世界AI市場における主な課題の1つは、データのプライバシーとセキュリティの確保である。MRIスキャンやその他の医療用画像データには機密性の高い患者情報が含まれており、これらのデータセットを分析するためにAIを使用すると、このデータの取り扱い、保存、共有方法に関する懸念が生じる。AIシステムはアルゴリズムを訓練するために膨大な量のデータを必要とするため、患者の機密性を維持することは重要な課題である。多くの国では、医療データは、米国のHIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）やEUのGDPR（General Data Protection Regulation）のような厳格なプライバシー規制の対象となっている。これらの規制は、患者情報の収集、保管、共有について厳しい要件を定めている。AIシステムはMRI診断の効率と精度を高めることができる一方で、個人データの潜在的な侵害や悪用に対する懸念も生じている。機密性の高い患者データの保護、外部脅威からのAIアルゴリズムの保護、プライバシー規制の遵守の確保は、MRIにおけるAI世界市場にとって継続的な課題である。AIが進化を続け、クラウドベースのプラットフォームとの統合が進むにつれて、送信中や保存中のデータの保護はより複雑になり、データの盗難、ハッキング、偶発的な暴露から保護するための高度なサイバーセキュリティ対策が必要となる。 導入とメンテナンスの高コスト AIを活用したMRIシステムの導入と保守に伴う高コストは、MRIにおけるAI世界市場にとってもう1つの課題となっている。AIは効率、精度、スピードの面で大きなメリットをもたらすが、既存のMRIシステムにAI技術を統合するために必要な先行投資は法外に高額になる可能性がある。医療提供者、特に発展途上地域の医療提供者は、必要なAIソフトウェア、ハードウェア、スタッフのトレーニングの取得費用に苦労する可能性がある。継続的なメンテナンス、ソフトウェアの更新、AIシステムのサポートは、長期的な経済的負担に拍車をかける。多くの病院や診療所、特に小規模でリソースに制約のある病院や診療所では、特に他の医療技術やインフラへの予算配分が優先される場合、これらのコストを正当化することは困難であろう。長期的には、診断効率の向上やエラーの減少によるコスト削減の可能性があるにもかかわらず、MRIシステムにAIを広く採用するには、初期投資とその後のメンテナンス費用が大きな障壁となる。 標準化の欠如と規制上の課題 世界のMRIにおけるAI市場におけるもう一つの重要な課題は、標準化の欠如と規制の枠組みの進化である。承認と使用に関する規制プロセスが確立されている従来のMRI装置とは異なり、ヘルスケアにおけるAIシステムはまだ比較的新しく、より包括的な規制監督を必要とする。多くの地域では、ヘルスケアにおけるAIはまだ一貫した基準によって管理されておらず、精査や承認プロセスのレベルはさまざまである。規制機関は、AIアルゴリズムの検証などの問題に対処し、臨床現場で展開される前に、精度と安全性の基準を満たしていることを確認する必要がある。標準化されなければ、AIシステムは普遍的に採用されたり、既存の医療インフラに統合されたりすることが困難に直面する可能性がある。AI技術が進化し続ける中、規制当局は患者の安全性とこれらのツールの有効性を確保しつつ、急速な発展に対応することが課題となっている。世界的に受け入れられる明確な基準や規制が確立されるまでは、MRIシステムにおけるAIの導入は断片的なままとなり、MRIにおけるAI世界市場の成長を妨げる可能性がある。 臨床への導入と信頼の問題 MRIにおけるAIの潜在的な利点にもかかわらず、臨床的な採用や医療提供者がこれらの技術に寄せる信頼という点では、依然として大きな課題が残っている。多くの放射線科医や臨床医は、AIが生成する結果の信頼性や精度に対する懸念から、AI搭載MRIシステムの採用をためらっている可能性がある。AIは画像解析を支援することはできるが、絶対的なものではなく、診断が正しいことを保証するためには人間の監視が不可欠であることに変わりはない。また、医療従事者の間には、AIが人間の専門知識に取って代わる可能性がどの程度あるのかという懸念があり、離職や重要な意思決定プロセスに対するコントロールの喪失を恐れている。その結果、AIツールを信頼し、ワークフローに組み込むよう臨床医を説得することが、世界のMRIにおけるAI市場にとって重要なハードルとなっている。AIへの信頼を築くには、その臨床的有効性を実証するだけでなく、人間の専門知識に取って代わるのではなく、それを強化する役割について医療従事者を教育する必要がある。 主な市場動向 診断精度の向上とヒューマンエラーの低減 MRIにおけるAIの主な利点の1つは、診断精度の向上とヒューマンエラーの低減である。放射線技師は、大量のスキャンをレビューする必要があり、医療画像の複雑さゆえに、複雑な画像を解釈する際にしばしば課題に直面する。AIアルゴリズム、特にディープラーニングモデルは、MRIスキャンを詳細に分析し、人間が発見するには微妙すぎるパターンを特定することができる。これらのアルゴリズムは、膨大な医用画像のデータセットを用いて訓練されるため、わずかな異常でさえも学習して認識することができる。この能力により、AIを活用したMRIシステムは、放射線科医がより正確な診断を下せるよう支援し、見逃しや誤った所見の可能性を減らすことができる。たった一度のミスが患者の健康や治療結果に深刻な結果をもたらしかねない医療診断において、ヒューマンエラーの削減は極めて重要である。 AIとクラウド・コンピューティングおよびビッグデータの統合 MRIにおけるAIとクラウドコンピューティングおよびビッグデータ解析との統合も、市場成長の主要な推進要因である。クラウドベースのAIシステムは、医療用画像データの安全な保存、処理、共有を可能にし、医療従事者の共同作業や患者情報への遠隔アクセスを容易にする。Definitive Healthcareが発表した2020年の調査では、病院や画像診断センターの約3分の1がAI、機械学習（ML）、またはディープラーニングを活用して、患者ケアの画像処理に関連するタスクをサポートしていることが明らかになった。さらに、このセグメントの成長は、堅牢なインフラを備えた病院で高度な医療用画像診断機器を利用できるようになったことが原動力となっている。この統合により、異なる医療施設間でより効率的な情報交換が可能になり、医療提供者は患者の病歴を包括的に把握できるようになる。AIを搭載したクラウドプラットフォームは、大量の画像データを迅速に処理し、MRI検査のリアルタイム分析を可能にする。ビッグデータ分析を活用することで、AIシステムは膨大な数の患者症例から傾向、相関関係、パターンを特定し、より多くの情報に基づいた意思決定と患者転帰の改善につなげることができる。 セグメント別インサイト 臨床アプリケーションの洞察 臨床アプリケーションに基づくと、特に神経疾患の有病率の増加と早期診断と正確なモニタリングの重要な必要性から、神経学が現在MRIにおけるAI世界市場を支配している。アルツハイマー病、パーキンソン病、多発性硬化症、脳腫瘍などの神経疾患は世界的に増加傾向にあり、AI搭載MRIシステムのような高度な診断技術に対する大きな需要につながっている。AIは、人間の目では気づかないような脳構造の微妙な変化を検出できるため、神経学において特に有効である。多くの場合、脳組織の小さな変化という形で現れる神経疾患の初期徴候を特定する能力は、患者の予後を改善する上で画期的なものとなっている。 MRIは、脳、脊髄、その他の神経構造を詳細に画像化できるため、神経疾患の診断とモニタリングにおいて中心的な役割を果たしている。しかし、神経学におけるMRI検査の解釈は、脳の複雑さと特定の神経学的状態の微妙さにより、非常に困難な場合があります。MRIにおけるAIは、診断プロセスを強化するツールを提供することで、この課題に取り組んでいる。例えば、AIアルゴリズムは、早期のアルツハイマー病やパーキンソン病に対応する脳画像のパターンを認識するように訓練されており、早期の介入を可能にしている。多くの場合、AIは、特定に高度な専門知識を必要とすることが多いこれらの疾患の検出において、従来の方法よりも効果的であることが証明されている。神経学的用途のMRIにおけるAIの採用は、診断時間を短縮できる可能性によっても推進されている。訓練を受けた放射線科医の不足が世界的に深刻化する中、AIシステムは診断プロセスの一部を自動化することでギャップを埋めるのに役立つ。例えば、AIは脳内の腫瘍、出血、病変などの異常を迅速に特定・分類し、診断ワークフローを大幅にスピードアップすることができる。このスピードは、一分一秒を争う脳卒中などの早期治療が重要な神経学において極めて重要である。AIはまた、脳腫瘍の検出精度を向上させ、人間の放射線科医が見逃す可能性のある小さな早期腫瘍も特定することができる。 最終用途に関する洞察 エンドユースセグメントでは、現在病院が圧倒的なシェアを占めている。病院ではMRI技術が広く使用されており、幅広い病状に対して正確かつタイムリーな診断を提供する必要があるため、市場の大きなシェアを占めている。病院は通常、神経学、腫瘍学、循環器学、筋骨格系障害などさまざまな専門分野を網羅する患者ケアの中心的な拠点として機能しており、これらすべてがAI搭載MRIシステムの恩恵を受けている。より迅速で正確な診断に対する需要が高まる中、病院はワークフローの合理化、診断精度の向上、患者の転帰の改善を目的に、MRIにAIを採用するケースが増えている。 MRIにおけるAIは、病院が通常扱う患者数の多さと症例の複雑さから、病院環境において特に有益である。病院は多くの場合、高度なMRI装置を備え、包括的な診断サービスを提供することを任務としているため、放射線科医や臨床医を支援するAI主導型ツールの必要性が不可欠となっている。大量の医療データを効率的に管理しなければならないという医療システムへのプレッシャーが高まる中、AIは診断プロセスの一部を自動化することで放射線科医をサポートし、より複雑な症例に集中してより正確に結果を解釈できるようにするという重要な役割を担っている。 病院におけるMRI技術とAIの統合は、早期発見と個別化医療へのニーズの高まりにも後押しされている。病院は、がん、心血管疾患、神経疾患などの慢性疾患の管理の最前線にあり、治療成績を向上させるためには、早期かつ正確な診断が必要である。AIアルゴリズム、特にディープラーニングモデルは、従来の方法よりも早い段階で腫瘍や病変などの異常を検出できる詳細なレベルでMRIスキャンを分析することができる。がんのような疾患では、早期発見が治療の成功の鍵であり、病院は診断能力を強化し、タイムリーな介入を提供するためにAIへの依存を強めている。 地域別洞察 北米が世界のMRI AI市場を支配している。この優位性は、同地域の高度な医療インフラ、最先端医療技術の高い採用率、研究開発（R&D）への旺盛な投資など、いくつかの重要な要因によるものである。特に米国は、確立された医療制度と主要な医療機関、研究大学、テクノロジー企業の存在により、MRIにおけるAI市場の最前線にある。これらの要因により、医療用画像処理におけるAI技術の開発、採用、統合のための強固なエコシステムが構築されている。 北米がMRIのAI市場で主導権を握る主な理由の1つは、高い技術革新と資本へのアクセスである。同地域は新しい医療技術をいち早く採用してきた長い歴史があり、この傾向は医療におけるAI応用にも及んでいる。北米の病院、研究機関、診断センターでは、診断精度の向上、運用コストの削減、患者の転帰の改善を目的に、MRIシステムにAIを組み込む動きが加速している。例えば、AIを活用したMRIシステムは、神経疾患、癌、心血管疾患の早期兆候を検出し、より正確でタイムリーな診断を提供するために活用されている。米国では、FDA（食品医薬品局）がAIベースの医療用画像診断装置を承認したことで、医療提供者によるこれらの技術の採用がさらに加速している。 IBM、グーグル、マイクロソフトのような技術大手や、GEヘルスケア、シーメンス・ヘルティニアーズ、フィリップスのような医療機器企業を含む、AIおよびヘルスケア業界の主要プレーヤーの存在は、MRIにおけるAI市場における北米の優位性に大きく貢献している。これらの企業は、MRI診断能力を強化するAIソリューションの開発と商品化に多額の投資を行ってきた。北米のハイテク企業と医療提供者の緊密な連携により、AI技術は臨床医と患者のニーズを満たすために継続的に進化している。 主要市場プレイヤー - デジタル・ダイアグノスティックス - テンポスAI社 - アドバンスト・マイクロ・デバイス社 - ハートフロー社 - エンリティック社 - 株式会社ヴィズアイ - 株式会社エコーナス - 株式会社ハートビスタ - 株式会社エクソ・イメージング - ナノエックスイメージング株式会社 レポートの範囲 本レポートでは、MRIにおけるAIの世界市場を、以下に詳述する業界動向に加えて、以下のカテゴリーに分類しています： - MRIにおけるAI市場：臨床用途別 o 筋骨格系 o 大腸 o 前立腺 o 肝臓 o 循環器 o 神経 o 肺 o 乳房 その他 - MRIにおけるAI市場、提供タイプ別 o ハードウェア ソフトウェア サービス - MRIにおけるAI市場：技術別 o ディープラーニング o 機械学習 o コンピュータビジョン o NLP o 音声認識 クエリ方法 o その他 - MRIにおけるAI市場：導入タイプ別 o オンプレミス o クラウド - MRIにおけるAI市場：エンドユース別 o 病院 o クリニック o 研究所 o その他 - MRIにおけるAI市場：地域別 o 北米 § 北米 § カナダ § メキシコ o 欧州 § フランス § イギリス § イタリア § ドイツ § スペイン o アジア太平洋 § 中国 § インド § 日本 § オーストラリア § 韓国 o 南米 § ブラジル § アルゼンチン § コロンビア o 中東・アフリカ § 南アフリカ § サウジアラビア § アラブ首長国連邦 競合他社の状況 企業プロフィール：世界のMRIにおけるAI市場に存在する主要企業の詳細分析。 利用可能なカスタマイズ TechSci Research社は、与えられた市場データを用いて、MRIにおける世界のAI市場レポートを作成し、企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供しています。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です： 企業情報 - 追加市場企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.製品概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主な市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査の目的 2.2.ベースラインの方法 2.3.主要産業パートナー 2.4.主な協会と二次情報源 2.5.予測方法 2.6.データの三角測量と検証 2.7.仮定と限界 3.要旨 3.1.市場の概要 3.2.主要市場セグメントの概要 3.3.主要市場プレーヤーの概要 3.4.主要地域／国の概要 3.5.市場促進要因、課題、トレンドの概要 4.お客様の声 5.MRIにおける世界AI市場展望 5.1.市場規模と予測 5.1.1.金額ベース 5.2.市場シェアと予測 5.2.1.臨床アプリケーション別（筋骨格系、大腸、前立腺、肝臓、心血管、神経、肺、乳房、その他） 5.2.2.提供タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス） 5.2.3.技術別（ディープラーニング、機械学習、コンピュータビジョン、NLP、音声認識、クエリ方法、その他） 5.2.4.導入タイプ別（オンプレミス、クラウド） 5.2.5.エンドユース別（病院、クリニック、研究所、その他） 5.2.6.地域別 5.2.7.企業別（2024年） 5.3.市場マップ 6.北米のMRIにおけるAI市場展望 6.1.市場規模・予測 6.1.1.金額ベース 6.2.市場シェアと予測 6.2.1.臨床用途別 6.2.2.提供タイプ別 6.2.3.技術別 6.2.4.展開タイプ別 6.2.5.エンドユース別 6.2.6.国別 6.3.北米国別分析 6.3.1.米国のMRIにおけるAI市場の展望 6.3.1.1.市場規模と予測 6.3.1.1.1.金額ベース 6.3.1.2.市場シェアと予測 6.3.1.2.1.臨床用途別 6.3.1.2.2.提供タイプ別 6.3.1.2.3.技術別 6.3.1.2.4.展開タイプ別 6.3.1.2.5.エンドユース別 6.3.2.カナダのMRIにおけるAI市場の展望 6.3.2.1.市場規模と予測 6.3.2.1.1.金額ベース 6.3.2.2.市場シェアと予測 6.3.2.2.1.臨床用途別 6.3.2.2.2.提供タイプ別 6.3.2.2.3.技術別 6.3.2.2.4.展開タイプ別 6.3.2.2.5.エンドユース別 6.3.3.メキシコのMRIにおけるAI市場の展望 6.3.3.1.市場規模と予測 6.3.3.1.1.金額ベース 6.3.3.2.市場シェアと予測 6.3.3.2.1.臨床用途別 6.3.3.2.2.提供タイプ別 6.3.3.2.3.技術別 6.3.3.2.4.展開タイプ別 6.3.3.2.5.エンドユース別 7.欧州のMRIにおけるAI市場の展望 7.1.市場規模と予測 7.1.1.金額ベース 7.2.市場シェアと予測 7.2.1.臨床用途別 7.2.2.提供タイプ別 7.2.3.技術別 7.2.4.展開タイプ別 7.2.5.エンドユース別 7.2.6.国別 7.3.ヨーロッパ国別分析 7.3.1.ドイツのMRIにおけるAI市場の展望 7.3.1.1.市場規模と予測 7.3.1.1.1.金額ベース 7.3.1.2.市場シェアと予測 7.3.1.2.1.臨床用途別 7.3.1.2.2.提供タイプ別 7.3.1.2.3.技術別 7.3.1.2.4.展開タイプ別 7.3.1.2.5.エンドユース別 7.3.2.イギリスのMRIにおけるAI市場展望 7.3.2.1.市場規模・予測 7.3.2.1.1.金額ベース 7.3.2.2.市場シェアと予測 7.3.2.2.1.臨床用途別 7.3.2.2.2.提供タイプ別 7.3.2.2.3.技術別 7.3.2.2.4.展開タイプ別 7.3.2.2.5.エンドユース別 7.3.3.イタリアのMRIにおけるAI市場の展望 7.3.3.1.市場規模と予測 7.3.3.1.1.金額ベース 7.3.3.2.市場シェアと予測 7.3.3.2.1.臨床用途別 7.3.3.2.2.提供タイプ別 7.3.3.2.3.技術別 7.3.3.2.4.展開タイプ別 7.3.3.2.5.エンドユース別 7.3.4.フランスのMRIにおけるAI市場の展望 7.3.4.1.市場規模・予測 7.3.4.1.1.金額ベース 7.3.4.2.市場シェアと予測 7.3.4.2.1.臨床用途別 7.3.4.2.2.提供タイプ別 7.3.4.2.3.技術別 7.3.4.2.4.展開タイプ別 7.3.4.2.5.エンドユース別 7.3.5.スペインのMRIにおけるAI市場の展望 7.3.5.1.市場規模と予測 7.3.5.1.1.金額ベース 7.3.5.2.市場シェアと予測 7.3.5.2.1.臨床用途別 7.3.5.2.2.提供タイプ別 7.3.5.2.3.技術別 7.3.5.2.4.展開タイプ別 7.3.5.2.5.エンドユース別 8.アジア太平洋地域のMRIにおけるAI市場の展望 8.1.市場規模と予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェアと予測 8.2.1.臨床用途別 8.2.2.提供タイプ別 8.2.3.技術別 8.2.4.展開タイプ別 8.2.5.エンドユース別 8.2.6.国別 8.3.アジア太平洋地域国別分析 8.3.1.中国のMRIにおけるAI市場の展望 8.3.1.1.市場規模と予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.臨床用途別 8.3.1.2.2.提供タイプ別 8.3.1.2.3.技術別 8.3.1.2.4.展開タイプ別 8.3.1.2.5.エンドユース別 8.3.2.インドのMRIにおけるAI市場の展望 8.3.2.1.市場規模・予測 8.3.2.1.1.金額ベース 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.臨床用途別 8.3.2.2.2.提供タイプ別 8.3.2.2.3.技術別 8.3.2.2.4.展開タイプ別 8.3.2.2.5.エンドユース別 8.3.3.日本のMRIにおけるAI市場の展望 8.3.3.1.市場規模・予測 8.3.3.1.1.金額ベース 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.臨床用途別 8.3.3.2.2.提供タイプ別 8.3.3.2.3.技術別 8.3.3.2.4.展開タイプ別 8.3.3.2.5.エンドユース別 8.3.4.韓国のMRIにおけるAI市場の展望 8.3.4.1.市場規模と予測 8.3.4.1.1.金額ベース 8.3.4.2.市場シェアと予測 8.3.4.2.1.臨床用途別 8.3.4.2.2.提供タイプ別 8.3.4.2.3.技術別 8.3.4.2.4.展開タイプ別 8.3.4.2.5.エンドユース別 8.3.5.オーストラリアのMRIにおけるAI市場の展望 8.3.5.1.市場規模と予測 8.3.5.1.1.金額ベース 8.3.5.2.市場シェアと予測 8.3.5.2.1.臨床用途別 8.3.5.2.2.提供タイプ別 8.3.5.2.3.技術別 8.3.5.2.4.展開タイプ別 8.3.5.2.5.エンドユース別 9.南米のMRIにおけるAI市場の展望 9.1.市場規模と予測 9.1.1.金額ベース 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.臨床用途別 9.2.2.提供タイプ別 9.2.3.技術別 9.2.4.展開タイプ別 9.2.5.エンドユース別 9.2.6.国別 9.3.南アメリカ国別分析 9.3.1.ブラジルのMRIにおけるAI市場の展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.臨床用途別 9.3.1.2.2.提供タイプ別 9.3.1.2.3.技術別 9.3.1.2.4.展開タイプ別 9.3.1.2.5.エンドユース別 9.3.2.アルゼンチンのMRIにおけるAI市場展望 9.3.2.1.市場規模・予測 9.3.2.1.1.金額ベース 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.臨床用途別 9.3.2.2.2.提供タイプ別 9.3.2.2.3.技術別 9.3.2.2.4.展開タイプ別 9.3.2.2.5.エンドユース別 9.3.3.コロンビアのMRIにおけるAI市場展望 9.3.3.1.市場規模・予測 9.3.3.1.1.金額ベース 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.臨床用途別 9.3.3.2.2.提供タイプ別 9.3.3.2.3.技術別 9.3.3.2.4.展開タイプ別 9.3.3.2.5.エンドユース別 10.中東・アフリカのMRIにおけるAI市場展望 10.1.市場規模・予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.臨床用途別 10.2.2.提供タイプ別 10.2.3.技術別 10.2.4.展開タイプ別 10.2.5.エンドユース別 10.2.6.国別 10.3.MEA：国別分析 10.3.1.南アフリカのMRIにおけるAI市場の展望 10.3.1.1.市場規模と予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.臨床用途別 10.3.1.2.2.提供タイプ別 10.3.1.2.3.技術別 10.3.1.2.4.展開タイプ別 10.3.1.2.5.エンドユース別 10.3.2.サウジアラビアのMRIにおけるAI市場展望 10.3.2.1.市場規模・予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.臨床用途別 10.3.2.2.2.提供タイプ別 10.3.2.2.3.技術別 10.3.2.2.4.展開タイプ別 10.3.2.2.5.エンドユース別 10.3.3.UAEのMRIにおけるAI市場の展望 10.3.3.1.市場規模・予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.臨床用途別 10.3.3.2.2.提供タイプ別 10.3.3.2.3.技術別 10.3.3.2.4.展開タイプ別 10.3.3.2.5.エンドユース別 11.市場ダイナミクス 11.1.促進要因 11.2.課題 12.市場動向 12.1.合併と買収（もしあれば） 12.2.製品上市（もしあれば） 12.3.最近の動向 13.ポーターのファイブフォース分析 13.1.業界内の競争 13.2.新規参入の可能性 13.3.サプライヤーの力 13.4.顧客の力 13.5.代替製品の脅威 14.競争環境 14.1.デジタル・ダイアグノスティックス社 14.1.1.事業概要 14.1.2.会社概要 14.1.3.製品とサービス 14.1.4.財務（報告通り） 14.1.5.最近の動向 14.1.6.キーパーソンの詳細 14.1.7.SWOT分析 14.2.Tempus AI, Inc. 14.3.アドバンスト・マイクロ・デバイス社 14.4.ハートフロー社 14.5.エンリチック社 14.6.株式会社ビズアイ 14.7.株式会社エコノス 14.8.株式会社ハートビスタ 14.9.エクソ・イメージング 14.10.ナノエックスイメージング 15.戦略的提言 16.会社概要・免責事項
SummaryGlobal AI in MRI Market was valued at USD 5.22 Billion in 2024 and is expected to reach USD 8.24 Billion by 2030 with a CAGR of 7.86% during the forecast period. The global AI in MRI market is being driven by several key factors. Technological advancements in AI algorithms and machine learning models have significantly improved the efficiency and accuracy of MRI imaging. AI-powered systems enable faster image processing, aiding in quicker diagnoses and more accurate readings. The growing demand for personalized medicine and early detection of diseases like cancer and neurological disorders has further accelerated the adoption of AI in MRI. The increasing need to reduce healthcare costs, combined with the pressure for improved patient outcomes, is also fueling market growth. The integration of AI with cloud-based platforms and the rise of healthcare data analytics have enhanced the accessibility and scalability of AI-driven MRI solutions. Table of Contents1. Product Overview
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