将来、ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場の成長に向けてより多くのビジネス機会を提供するのはどの地域ですか?

北米の状況は、2037年末までに市場で37.8%という有利なシェアで飛躍的に成長すると予測されています。 Read More

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場で支配的な主要企業はどれですか?

市場の主要プレーヤーは、Fujitsu、 Hitachi、 M3, Inc、CureMetrix、NEC Corporation、M3, Inc. などです。 Read More

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場の世界的な見通しは何ですか?

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場の規模は、2025―2037年の予測期間中に25.8%のCAGRで拡大し、2037年末までに183億米ドルに達すると予測されています。 Read More

日本のヘルスケアデータ収集およびラベリング業界はどのくらいの規模ですか?

日本は、精密医療とより良い患者の転帰のためのAI技術の導入により、2025年から2037年の予測期間中に着実な成長を示すと予測されています。 Read More

日本のヘルスケアデータ収集およびラベリング分野の最新動向は何ですか?

日本で目撃されている最新の動向は、データラベリングプロセスを合理化し、治療の有効性を実現することを目指した、健康記録と AI システムの統合です。 Read More

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場調査、規模、シェアと予測2037年

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場調査、規模、傾向のハイライト(予測2025-2037年)

世界のヘルスケアデータ収集およびラベリング市場は、2024年に11億米ドルと評価され、2037年までに183億米ドルを超え、2025―2037年の予測期間中に25.8％のCAGRを記録すると予想されています。 2025年には、業界規模は14億米ドルという大きな価値に達すると予測されています。 AIとMLの採用の増加により、注釈付けプロセスの自動化を通じてヘルスケアデータの収集とラベル付けが変革しています。これにより、手動介入の必要性が減り、データラベル付けの速度と精度が向上します。 2023年10月の国立医学図書館によると、利用可能なヘルスケアデータの80％以上が非構造化されています。これらのデータソースは、自然言語処理（NLP）テクノロジーを使用して抽出およびラベル付けされています。

さらに、研究者、医師、AI開発者間の協力的なデータラベル付けと共有を促進するプラットフォームも人気を集めています。これらのプラットフォームは、集合的な専門知識をプールすることで、ラベル付けされたデータの精度と信頼性を向上させます。たとえば、2023 年 10 月、マイクロソフトは、医療機関が洞察を得て患者と臨床医の体験を向上させるのに役立つ新しい AI およびデータソリューションである Microsoft Fabric を発表しました。これらのテクノロジの進歩は、より正確でスケーラブルで効率的なソリューションを生み出し、世界中で患者のケアを改善し、医学研究を前進させることで市場に革命をもたらしています。

2021 年 12 月、Summa Linguae Technologies は、顧客が利用できるサービスの範囲を拡大し、現在のデータソリューションの提供を補完することを目指して、Datamundi の買収を発表しました。さらに、音声と画像データの注釈に対する業界の注目の高まりは、この買収によって促進されます。したがって、医療提供者が使用する高度なデータ分析ツールとテクノロジのグローバルポートフォリオが拡大します。このような要因は、世界市場の重要な成長ドライバーとして機能します。

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場: 主な洞察

基準年	2024年
予測年	2025－2037年
CAGR	約25.8%
基準年市場規模（2024年）	約11億米ドル
予測年市場規模（2037年）	183億米ドル
地域範囲	北米（米国、カナダ）ラテンアメリカ (メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ) アジア太平洋 (日本、中国、インド、インドネシア、マレーシア、オーストラリア、その他のアジア太平洋) ヨーロッパ (英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、北欧、その他のヨーロッパ) 中東およびアフリカ (イスラエル、GCC 北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場の域概要地

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場 – 日本の見通し

日本のヘルスケアデータ収集およびラベリング市場におけるイノベーションは、技術の進歩、精密医療の需要の高まり、患者の転帰に対する規制の推進により急増しました。医療提供の効率性が向上する一方で、デジタルヘルスソリューションやデータ分析のための人工知能への大規模な投資とコラボレーションが目立っています。たとえば、2023年10月、富士通株式会社とトッパンホールディングス株式会社は、医療ビッグデータ産業を共同で推進するための業務提携契約を締結しました。このコラボレーションは、日本の次世代医療基盤法に基づく医療ビッグデータを使用した研究開発を支援することを目的としていました。

さらに、日本の急速な高齢化により、広範なデータ収集とラベリング、および慢性疾患や高齢者介護を管理するためのヘルスケアサービスとデータ主導のアプローチの必要性が高まっています。さらに、クラウドコンピューティングは、リアルタイムのコラボレーションと膨大な量のデータの処理を提供し、どこからでもアクセスできるようにします。Society 5.0計画などの政府の取り組みは、日本の医療ITインフラストラクチャの改善を目指しており、データ収集とラベリング技術の統合に重点を置いて、医療の有効性と提供を改善しています。

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北米市場予測

北米のヘルスケアデータ収集およびラベリング市場は、37.8%という大きなシェアで劇的な変化が見込まれています。電子医療記録、遠隔医療、患者の転帰を改善するための分析の使用への注目の高まりも、この地域の成長を促進しています。さらに、医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）などのこの地域の規制枠組みは、電子医療取引におけるいくつかの技術標準とともに、医療データのセキュリティとプライバシーを保護するための保護された医療情報などの一連の要件を確立しています。

連邦政府のインセンティブと義務により、患者データを適切に統合して使用するために、電子医療記録（EHR）が米国で広く導入されています。たとえば、2024年6月には、ミュンヘン再保険米国とClaretoの新しいデジタルソリューションであるAutomated EHR Summarizerが発売されました。ルール、モデル、分析で使用するための構造化デジタルデータと、使いやすく人間が読める HTML レポートの 2 つの形式で、電子医療記録 (EHR) データのインテリジェントでユーザーフレンドリーな概要を提供します。医療業界では、パーソナライズされた医療や集団健康管理のためにビッグデータ分析の利用が増えており、市場の拡大がさらに加速しています。

カナダは、さまざまな企業や医療現場への投資を通じてデジタルヘルスケアエコシステムを育成し、より良い治療と患者ケアを提供するための有効性を高めています。例えば、2024 年 7 月には、カナダのクリエイティブな医療技術企業や研究者を擁するカナダのデジタル技術グローバルイノベーションクラスターが、15.3百万米ドル相当の過去最大の投資を発表しました。この投資の目的は、医療提供者をより適切に支援し、患者の転帰を改善する AI を活用した技術の開発と実装を促進することでした。

APAC市場統計

アジア太平洋地域では、急速なデジタル変革と医療情報技術への投資増加により、ここ数年でヘルスケアデータ収集およびラベリング市場が大幅に成長しました。個別化医療、外来患者のモニタリング、合理化されたデータ管理システムに対する需要の高まりにより、この地域の市場は全体的に繁栄しました。また、ベンチャーキャピタルの資金提供を受けたデータ収集、分析、ラベリング機能の専門知識を提供するヘルステック新興企業の急増も目撃されています。

中国政府は、医療分野への巨額の投資と、病院や診療所全体での電子医療記録の標準化などのデジタルソリューションの統合に注力しています。地方政府は、医療機関間での標準的な電子医療記録とデータ共有を確保することにより、Healthy China 2030プログラムを実施しました。これにより、医療提供者はデータ収集およびラベリングサービスを利用し、患者の健康を改善する効率的で信頼性の高い結果を出すこともできます。

インドの医療組織がパーソナライズされた医療と予測分析のためのビッグデータを調査する基盤は、堅牢なデータ収集およびラベリングインフラストラクチャへの多額の投資を引き起こしています。たとえば、2024年10月、アンドリュー・ン氏のAIファンドは、インドのAIヘルスケアスタートアップであるJiviに投資しました。この行動は、インドがAI主導のソリューションで世界的リーダーになる可能性と、ヘルスケア分野におけるAIの影響の拡大を強調し、医療サービスと患者ケアの改善のためのイノベーションの活用を促進します。

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場のセグメンテーション

データタイプ別（画像、音声、テキスト、ビデオ、その他のデータタイプ）

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場における画像セグメントは、2037年までに30.5％のシェアが見込まれており、依然として大きな割合を占めています。診断および治療計画における医療画像技術への依存はますます高まっています。そのため、高精度のラベリングは不可欠です。さらに、これらのモダリティの一部は、日常的にAIと機械学習を使用する可能性があり、これにより診断精度と運用効率がさらに向上します。たとえば、2024年8月、Siemens HealthineersはMahajan Imaging＆LabsにAI搭載のマルチテスト診断分析装置を設置しました。これは、患者の快適性を高め、正確で迅速な結果を提供することを目的としています。

最終用途別（病院および診療所、診断研究所、研究機関、製薬会社、その他の最終用途）

最終用途に基づくと、ヘルスケアデータ収集およびラベリングにおける病院および診療所セグメントは、予測期間中に著しい成長を遂げるです。医療提供者がデータ主導の意思決定を採用し始めるにつれて、病院や診療所はケアと運営を改善するためにデータを管理するより優れた開発プロセスにあります。たとえば、2023年9月、Oracle Cernerは、臨床現場での音声コマンドに応答し、手作業の負担を軽減するように設計された生成AIをEHRプラットフォームに組み込むことを発表しました。このように、デジタルソリューションを臨床現場に組み込んで、邪魔にならない文書作成を控え、患者情報のラベル付けを改善することで、適切な治療計画とケアの継続が可能になります。

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場の詳細な分析には、次のセグメントが含まれます。

データタイプ別	画像音声テキストビデオその他のデータタイプ
最終用途別	病院および診療所診断研究所研究機関製薬会社その他の最終用途

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場：成長要因と課題

ヘルスケアデータ収集およびラベリング市場の成長要因ー

遠隔医療へのアクセスの拡大: 遠隔医療プラットフォームは、遠隔での相談、診断、患者の継続的な観察を可能にし、市場の成長を後押しします。これにより、さらなる分析のために正確な分類を伴う膨大な量の患者データが生成されます。たとえば、2022年11月、MedcaseとNTTデータは、ヘルスケアAI開発者が膨大な画像データにアクセスし、重要な情報に注釈を付け、ラベル付けするための総合的なソリューションを実現するための正式契約を締結しました。さらに、遠隔医療がEHRと融合するにつれて、ケアの質を高めながら相互運用性を可能にする標準化された正確なデータラベル付けに対する強い潜在的需要が生じます。
精密医療への関心の高まり: 患者に合わせた治療戦略を支援するために、パーソナライズされたヘルスケアが主に重要性を増しています。これにより、市場の成長がさらに促進されると予想されます。精密医療は、個人の遺伝的、環境的、およびライフスタイルの要因に基づいて治療と介入を設計することから成ります。たとえば、2022年7月に発表されたヘルスケアインサイト調査によると、消費者の83％が、すべてのヘルスケア提供者間の連携が総合的なヘルスケアに不可欠であると考えていることが発表されました。ヘルスケアの見通しがよりカスタマイズされたケアへと変化したことで、ヘルスケアデータの収集とラベル付けの需要が大幅に高まると予想されます。

当社のヘルスケアデータ収集およびラベリング市場調査によると、以下はこの市場の課題です。

相互運用性の問題: 市場における最大の課題は相互運用性であり、異なるシステムやプラットフォーム間での情報共有の妨げとなります。他の医療提供者、検査室、EHR システムからのデータを統合して総合的な患者プロファイルを作成するには、シームレスな相互運用性が必要です。さらに、異なる EHR システム間の統合が失敗するとデータの接続が妨げられ、部分的な患者履歴とケアの質が損なわれます。さらに、データのプロトコルは多くの複雑さをもたらし、医療機関がさまざまなコードシステムを採用していることが、医療データの収集とラベル付けの市場にとって課題となっています。
コストとリソースの集中度が高い: 医療データの収集、管理、ラベル付けには、高度な技術を持つ人材への多額の投資と事前のトレーニングが必要です。さらに、医療データは臨床記録から画像結果まで多岐にわたるため、適切なラベル付けと規制基準への準拠には専門知識が必要です。さらに、非常に限られた能力内で作業する最小限のインフラストラクチャとリソース構造を持つ独立したクリニックは、データフローを効率的に管理するための技術要件を満たすことができません。したがって、コストがかかるデータの収集とラベル付けは、医療データの使用状況に不平等をもたらします。