がん診断におけるAI市場―2026年～2032年の世界市場予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐）は、市場調査レポート「がん診断におけるAI市場―2026年～2032年の世界市場予測」（360iResearch LLP）の販売を9月15日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

【当レポートの詳細目次】
https://www.gii.co.jp/report/ires2100407-ai-cancer-diagnostics-market-global-forecast.html

がん診断におけるAI市場は、2032年までにCAGR19.15％で20億4,040万米ドル規模に成長すると予測されています。

特に、大量の画像診断、複雑なバイオマーカー分析、そして時間的制約のある診断ワークフローが医療システムに顕著な負担をもたらしている分野において、AIの使用事例が顕著に増加しています。AIを活用したがん検出ツールは、マンモグラフィー、肺結節の評価、前立腺画像診断、子宮頸部細胞診、デジタル病理、大腸内視鏡検査の支援、皮膚病変の評価、分子プロファイリングなどに適用されており、診断精度の向上、見落とし症例の削減、早期発見の支援、そして医療現場を横断した診断基準の標準化を目指しています。

この分野は、がん発症率の上昇、スクリーニングプログラムの拡大、多くの国における放射線科医や病理医の不足、デジタル病理の導入拡大、そして実臨床における画像および分子データセットの利用可能性の向上といった、実証済みの医療上の優先課題によって形作られています。公衆衛生機関は一貫して、がんを世界の主要な死因の一つとして挙げており、世界保健機関（WHO）は毎年数百万件の新規がん症例が報告されていると発表しています。そのため、より早期かつ正確な診断は、医療システムにとって戦略的な優先事項となっています。同時に、規制当局は、医療機器としてのAIベースのソフトウェアに対する審査を強化しており、臨床的妥当性、透明性、サイバーセキュリティ、バイアスの監視、および市販後の性能監視を重視しています。

医療提供者、検査機関、政策立案者、そして技術開発者にとって、その機会は単に診断業務を自動化するだけでなく、臨床的に検証されたAIを相互運用可能なワークフローに組み込むことにあります。最も持続可能な導入形態とは、AIの出力を医師の意思決定、電子カルテ、画像アーカイブ、検査情報システム、腫瘍カンファレンス、および品質保証プログラムと整合させるものです。がん診断におけるAIが進歩するにつれ、エビデンスの創出、ワークフローへの統合、そして臨床性能への信頼が、導入を決定づける中核的な要因であり続けています。

がん診断におけるAIを分析するための厳格な調査手法には、1次調査、2次調査、規制当局による審査、臨床文献の評価、および専門家による検証を組み合わせる必要があります。1次調査には、放射線科医、病理医、腫瘍科医、検査室長、病院管理者、デジタルヘルス分野のリーダー、規制当局の専門家、および調達意思決定者に対する構造化されたインタビューが含まれる場合があります。こうした議論を通じて、さまざまな医療現場における導入の障壁、ワークフローのニーズ、エビデンスへの期待、導入リスク、および臨床上の優先事項を明らかにすることができます。

がん診断におけるAIは、技術的な性能と同様に、臨床的信頼性、ワークフローへの統合、そして責任あるガバナンスが重要となる重要な段階に入っています。この技術はすでに、画像診断、病理学、内視鏡検査、ゲノミクス、細胞診、皮膚科、およびマルチモーダルな腫瘍学の意思決定支援の分野でその価値を実証しており、特に、臨床医が大量の診断業務を管理し、一貫性を向上させ、疑わしい所見を早期に特定する上で役立っています。

がん診断におけるAI市場の市場規模はどのように予測されていますか？
2025年に5億9,839万米ドル、2026年には7億1,083万米ドル、2032年までには20億4,040万米ドルに達すると予測されています。CAGRは19.15%です。

がん診断におけるAIの主な適用分野は何ですか？
放射線科、病理学、ゲノミクス、内視鏡検査、皮膚科、細胞診、およびマルチモーダルな臨床意思決定支援です。

がん診断におけるAIの導入を促進する要因は何ですか？
がん発症率の上昇、スクリーニングプログラムの拡大、放射線科医や病理医の不足、デジタル病理の導入拡大、画像および分子データセットの利用可能性の向上です。

がん診断におけるAIの変革的な変化は何ですか？
単一タスクの画像解析から、放射線学、病理学、ゲノミクス、臨床所見、検査値、患者の病歴を組み合わせたマルチモーダルAIモデルへの移行です。

がん診断におけるAIの累積的な影響はどのようなものですか？
検出、特徴付け、優先順位付け、および治療計画の支援を結びつけ、診断プロセス全体に影響を与えています。

アジア太平洋地域におけるがん診断におけるAIの進展はどのようなものですか？
患者数の多さ、国レベルのがん検診イニシアチブ、デジタルヘルスインフラの整備、医療AIに対する政策面での強い関心により急速に進展しています。

がん診断におけるAIに関する主要国の動向は何ですか？
中国は大規模な臨床データセットと国家レベルのAI政策に支えられ、米国は確立された規制プロセスと強固なインフラにより活発です。日本は高齢化社会を背景にAIを活用しています。

がんAI診断のリーダーに向けた実践的な提言は何ですか？
特定の診断上のボトルネックを解決する臨床的に検証済みのAIアプリケーションを優先すべきです。

がん診断におけるAIの調査手法はどのようなものですか？
1次調査、2次調査、規制当局による審査、臨床文献の評価、および専門家による検証を組み合わせる必要があります。

がん診断におけるAIの未来はどのように予測されていますか？
技術的な性能、臨床的信頼性、ワークフローへの統合、責任あるガバナンスが重要な段階に入っています。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場概要
第5章 市場洞察
第6章 AIの累積的影響、2026年
第7章 がん診断におけるAI市場：コンポーネント別
第8章 がん診断におけるAI市場：がんの種類別
第9章 がん診断におけるAI市場：技術別
第10章 がん診断におけるAI市場：用途別
第11章 がん診断におけるAI市場：エンドユーザー別
第12章 がん診断におけるAI市場：地域別
第13章 がん診断におけるAI市場：グループ別
第14章 がん診断におけるAI市場：国別
第15章 競合情勢
第16章 企業プロファイル

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