医療技術市場におけるGenAIの市場規模、シェアおよび業界分析、製品タイプ別（GenAIソフトウェアプラットフォームおよびコパイロット、GenAI対応臨床機器ソフトウェア、および研究開発およびエンジニアリングGenAIツール）、展開別（クラウドベース、オンプレミス、およびハイブリッド）、統合タイプ別（スタンドアロンおよび統合）、テクノロジー別（大規模言語モデル、マルチモーダル生成AI、および生成コンピュータビジョン）、アプリケーション別(研究開発と製品開発、規制と品質管理、臨床応用)、エンドユーザー別 (医療技術企業、病院、診断研究所)、および地域予測、2026 ～ 2034 年

世界の医療技術市場規模における GenAI は、2025 年に 24 億 6000 万米ドルと評価されています。市場は 2026 年の 33 億 3000 万米ドルから 2034 年までに 220 億 6000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 26.66% の CAGR を示します。

世界市場は、医療機器開発、臨床ワークフロー、医療業務における人工知能の急速な導入により、予測期間中に大幅に成長する見込みです。生成人工知能 (GenAI) ソリューションは、GenAI 医療技術エコシステム全体で生成される複雑なデータを生成、要約、解釈、分析するように設計されています。これらのソリューションは高度なテクノロジーを活用して、幅広い臨床および非臨床アプリケーションをサポートします。これらのソリューションにより、MedTech 企業は製品開発の加速、規制および技術文書の自動化、臨床意思決定のサポートの強化、合成データセットの生成、ワークフロー効率の向上が可能になります。これらの利点を強調して、主要企業は生成 AI 機能を画像プラットフォームに統合することが増えています。医療機器ソフトウェア、研究開発ツール、臨床ワークフロー ソリューションを提供して、製品提供を強化し、医療従事者をサポートします。

• 2025 年 2 月、Koninklijke Philips N.V. は、クラウドベースの放射線医学情報ソリューションをヨーロッパで拡張し、放射線医学レポート用の生成 AI の探求を強調しました。この取り組みは、生成 AI を使用して患者の病歴と臨床状況を診断レポートに組み込み、レポートの品質を維持しながら編集時間を短縮することを目的としていました。これは、医療画像および臨床ワークフローへの GenAI の統合が進んでいることを示しています。

さらに、Microsoft Corporation、Amazon Web Services, Inc.、NVIDIA Corporation、Google LLC などの主要企業が戦略的提携や買収に積極的に参加しています。企業は、自社の製品を拡大し、互換性を促進し、市場アクセスを強化し、市場での存在感を強化するために、このような措置を講じています。

メドテック市場におけるGenAIの動向

エンドツーエンドの医療技術ワークフロー自動化のための Agentic AI へのシフトの拡大が主要な市場トレンド

現在注目されている市場トレンドの 1 つは、複数ステップのワークフローを推論、計画、調整できるエージェント AI システムへの移行です。これらのシステムは、さまざまな臨床ソースと運用ソースからの情報を組み合わせ、特殊な AI モデルを適用し、人間の監視の下で連続タスクを実行できます。 MedTech 企業は、画像診断、臨床意思決定サポート、レポート作成、デバイス サービス、その他のワークフロー集約型アプリケーションにわたるこのような機能をますます検討しています。断片化した手動プロセスを削減し、複数の AI ツールと医療システム間の相互作用を調整するエージェント AI の機能は、医療技術業界全体での導入の増加をサポートすると期待されています。

• 2025 年 10 月、GE ヘルスケアは、2025 AI イノベーション ラボの下で、放射線科向けのエージェント型 AI 画像診断アシスタントの開発を含む新しいプロジェクトを開始しました。この研究コンセプトでは、大規模な言語モデル、視覚言語モデル、および特殊な AI エージェントを組み合わせて、画像検査を処理し、自然言語対話を可能にし、対話型レポートを生成し、エンドツーエンドの放射線医学ワークフローを調整します。

市場ダイナミクス

市場の推進力

無料サンプルをダウンロード このレポートについて詳しく知るために。

医療技術企業全体で GenAI とデジタルトランスフォーメーションの企業導入が増加し、市場の成長を促進

MedTech 企業の運営と製品開発ワークフロー全体にわたる生成 AI の統合が進んでいることは、医療技術市場の成長における世界的な GenAI を推進する重要な要因です。医療テクノロジー企業は、生産性を向上させ、イノベーションを加速するために、研究開発、製品設計、エンジニアリング、規制文書、顧客サポート、臨床ワークフロー、患者ケア プラットフォーム全体に GenAI を導入するケースが増えています。これらのソリューションにより、企業は大量の技術情報や臨床情報を分析し、知識集約的な活動を自動化し、製品とワークフローの洞察を生成し、開発タイムラインを短縮することができます。さらに、医療技術企業の進行中のデジタル変革により、医療技術展開におけるエンタープライズ GenAI のためのスケーラブルな基盤が構築されています。企業が個別の概念実証アプリケーションから、社内業務や商用製品への GenAI のより広範な統合に移行するにつれて、GenAI プラットフォーム、開発ツール、および関連サービスの需要が大幅に増加すると予想されます。

• 2024 年 9 月、レスメッドは Dawn を導入しました。生成AI- デジタルおよびパーソナライズされた睡眠健康ソリューションの拡大するポートフォリオの一部として、睡眠健康アシスタントを有効にしました。このソリューションは、睡眠の健康、ResMed 製品、CPAP 療法に関するリアルタイムのパーソナライズされたガイダンスを提供し、確立された MedTech 企業が自社の広範なデジタル ヘルスケア エコシステムや顧客対応プラットフォームに GenAI をどのように組み込んでいるかを実証します。

市場の制約

市場の成長を抑制する規制要件、臨床検証の課題、責任の不確実性の進化

医療技術業界全体での GenAI の導入は、進化する規制要件、複雑な臨床検証のニーズ、AI が生成する出力に対する説明責任をめぐる不確実性により、課題に直面すると予想されます。生成 AI 対応の医療技術は、基礎となるデータセット、プロンプト、臨床状況、モデルの更新に応じてさまざまな出力を生成できるため、安全性、信頼性、再現性、臨床有効性を実証するための広範な検証の必要性が高まっています。 AI が生成した誤った情報や誤解を招く情報が臨床上の意思決定に影響を与えた場合、責任に関する不確実性により、法的およびコンプライアンスの懸念がさらに高まる可能性があります。これらの要因により、開発コストが高騰し、商品化スケジュールが延長され、医療機関が GenAI 対応の医療技術を迅速に展開することが妨げられる可能性があります。

• 2026 年 8 月、米国 FDA は医療機器における生成 AI の規制を特に取り上げたディスカッション ペーパーを発表し、関係者のフィードバックを求めました。同庁は、GenAI対応デバイスが従来のソフトウェアや他のAI対応デバイスとは異なるリスクを引き起こす可能性があることを強調し、リスク評価、市販前評価、市販後のモニタリングに関する意見を求めた。

市場機会

臨床および診断ワークフロー向けのマルチモーダル GenAI の開発が加速し、収益性の高い成長機会を創出

重要な医療データを同時に解釈できるマルチモーダル GenAI の開発が進むことで、市場関係者に大きな成長の機会が生まれると予想されます。これらのマルチモーダル モデルは、複数の臨床データ ソースからの情報を組み合わせて、医用画像の解釈、レポート草案の生成、視覚的な質問応答、臨床推論、患者固有の要約、ワークフロー オーケストレーションをサポートできます。これらの機能により、GenAI ソリューションを診断および医療機器のワークフローにさらに深く統合できるようになります。さらに、医療機器信号、画像データ、および電子医療記録の将来の統合により、よりコンテキストを認識した患者固有のアプリケーションが促進され、より価値の高い genAI 対応臨床ソフトウェアおよび機器統合ソリューションを開発する機会が生まれます。

• 2025 年 7 月、Google Research は、以前にリリースされた 4B マルチモーダル モデルを補完する MedGemma 27B マルチモーダルの発売により、MedGemma コレクションを拡大しました。 4B および 27B のマルチモーダル バリアントは、医用画像とテキストの両方を入力として受け入れ、テキスト出力を生成し、医用画像の解釈、レポート生成、視覚的な質問応答、縦断的レポートなどのアプリケーションをサポートします。電子健康記録この開発は、MedTech 開発者が高度な臨床および診断アプリケーションに適応できる、特殊なマルチモーダル基盤モデルの可用性が高まっていることを強調しています。

市場の課題

市場の成長に挑戦するための GenAI と既存の医療機器および病院システムの統合の難しさ

GenAI を既存の医療機器や病院システムに広く統合することは、医療技術企業にとって依然として重要な課題です。いくつかの医療施設は、異なる会社/メーカーの機器やソフトウェアに依存しており、それらは常に相互に互換性があるとは限りません。したがって、医療画像システム、患者監視デバイス、その他の臨床技術に GenAI を導入するには、多くの場合、追加のソフトウェア開発、システムのアップグレード、既存のワークフローの変更が必要になります。

企業が異なる IT システムや機器を備えたさまざまな病院に同じ生成 AI ソリューションを導入しようとすると、これらの課題はより重大になります。さらに、医療提供者は、新しい AI 機能を搭載するためだけに、機能しているシステムを置き換えたり、高価なアップグレードにさらに投資したりすることに消極的になる可能性があります。その結果、統合に追加の時間、投資、技術サポートが必要となるため、特に統合にかかる予算が限られている小規模な病院や医療施設では、GenAI ソリューションの導入が遅れる可能性があります。

セグメンテーション分析

製品タイプ別

セグメントの優位性をサポートする GenAI ソフトウェア プラットフォームとコパイロットの幅広いワークフロー適用性

製品タイプに基づいて、市場はGenAIソフトウェアプラットフォームとコパイロット、GenAI対応の臨床および医療機器ソフトウェア、研究開発およびエンジニアリングGenAIツール、合成データおよびシミュレーションプラットフォーム、GenAI開発プラットフォームおよびAPI、およびサービスに分類されます。

GenAI ソフトウェア プラットフォームおよびコパイロット部門は、2025 年の市場を支配しました。この部門は、既存の医療機器の交換を必要とせずに複数の高頻度ワークフローに対応できる能力により支配的でした。これらのソリューションは、臨床文書化、情報検索、レポート作成、ワークフローの自動化、顧客サポート、意思決定支援活動にわたって導入でき、医療機関や医療技術組織は生産性のメリットを比較的早く実現できます。その結果、比較的迅速な展開、幅広い適用性、およびスケーラブルなサブスクリプションベースの商品化により、より専門化された GenAI ソリューションよりも多くの採用が行われています。

• 2025 年 3 月、Microsoft は、Dragon Medical One と DAX Copilot を、微調整された生成 AI とヘルスケア固有の保護機能と組み合わせた Dragon Copilot を発売しました。このプラットフォームは文書化、情報検索、要約、ワークフロー タスクの自動化をサポートしており、ヘルスケア ワークフロー全体で GenAI コパイロットの商業的適用可能性が拡大していることを示しています。

GenAI 対応の臨床および医療機器ソフトウェア部門は、予測期間中に 31.31% の CAGR で成長すると予想されます。

このレポートがどのようにビジネスの効率化に役立つかを知るには、 アナリストに相談

デプロイメント別

クラウドベースのセグメントに有利な GenAI のスケーラビリティと高いコンピューティング要件

導入に基づいて、市場はクラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドに分類されます。

2025 年には、クラウドベースのセグメントが市場で最大のシェアを獲得しました。 GenAI モデルのトレーニング、微調整、操作などの主要な機能には、相当なコンピューティング能力、スケーラブルなデータ ストレージ、更新された基盤モデルへの頻繁なアクセスが必要です。クラウド インフラストラクチャを使用すると、医療技術企業は専用のオンプレミス コンピューティング インフラストラクチャに多額の投資をすることなく、これらの機能にアクセスできます。その結果、医療技術分野における生成 AI の需要の高まりにより、クラウドベースの展開モデルの採用が拡大しました。

• 2024 年 4 月、バイエルと Google Cloud は、放射線科医向けの AI を活用したヘルスケア アプリケーションを開発するための提携を発表しました。 Bayer のクラウドネイティブ イノベーション プラットフォームは、生成 AI ツール、Vertex AI、BigQuery、Healthcare API などの Google Cloud テクノロジーを使用して構築されました。これは、開発から検証、起動、監視に至るまで AI アプリケーションをサポートするように設計されています。

ハイブリッドセグメントは、予測期間中に 32.49% の CAGR で成長すると予測されています。

統合タイプ別

統合の複雑性の軽減と迅速な導入により、スタンドアロン セグメントの優位性をサポート

統合タイプに基づいて、市場はスタンドアロンと統合に分類されます。

ソフトウェア主導の GenAI ソリューションは一般に、基盤となるデバイスの根本的な再設計を必要とせずに、既存のヘルスケア IT や医療機器と並行して導入できるため、スタンドアロン部門は 2025 年の医療技術市場シェアで世界の GenAI を独占しました。これにより、ベンダーは GenAI アプリケーションをより迅速に商品化できると同時に、医療機関は既存の PACS、画像システム、レポート インフラストラクチャ、その他の資本設備を維持できるようになります。スタンドアロン ソリューションは、相互運用可能なアーキテクチャを通じて複数の機器ベンダーをサポートすることもでき、潜在的な顧客ベースを拡大します。その結果、実装の複雑さが低く、商品化サイクルが比較的短いため、深く組み込まれたデバイス統合アプリケーションと比較して、スタンドアロンの GenAI ソリューションの初期導入が促進されています。

• たとえば、2023 年 8 月に、Rad AI は次世代の放射線学レポートである Rad AI Omni Reporting を開始しました。ソフトウェア生成AIを組み込んだプラットフォーム。このソリューションは、既存のレポート環境とその後のより広範な PACS およびイメージング AI エコシステムとの統合をサポートしながら、放射線医学レポート用の最新のソフトウェア レイヤーとして設計されており、イメージング ハードウェアを交換することなくソフトウェア主導の GenAI 導入の商業的魅力を示しています。

統合セグメントは、予測期間中に 31.46% の CAGR で成長すると予測されています。

テクノロジー別

大規模言語モデルセグメントが、大量の非構造化テキスト情報により市場をリード

テクノロジーに基づいて、市場は大規模言語モデル、マルチモーダル生成 AI、生成コンピューター ビジョン、ジェネレーティブ デザインとシミュレーション、音声とオーディオ生成 AI などに分類されます。

大規模言語モデルセグメントは、放射線医学レポート、臨床ノート、機器文書、科学文献、規制情報、サービス記録など、医療技術および臨床ワークフロー全体で生成される大量の非構造化テキスト情報により、市場を支配しました。 LLM は、自然言語対話を通じてそのような情報を要約、生成、取得、文脈化することができ、共通の技術アーキテクチャを使用して複数の機能にアプリケーションを適用できるようになります。この汎用性により、個々のテキストベースのタスク用に個別のモデルを開発する必要性が軽減され、より広範な企業展開が促進され、それによってこのセグメントの支配的な地位がサポートされます。

• たとえば、2023 年 11 月に、Siemens Healthineers は、患者情報の取得と診断レポートの生成が可能な会話システムを含む、臨床画像とレポートを組み合わせた生成 AI プロトタイプを発表しました。同社は、自然言語クエリを使用して広範なデータベースを検索し、研究結果を臨床ワークフローに組み込むための大規模言語モデルの可能性を特に強調しました。

マルチモーダル生成 AI セグメントは、分析期間中に 33.09% の CAGR で成長すると予測されています。

用途別

研究開発および製品開発セグメントの優位性を促進するためにイノベーションサイクルを短縮するGenAIの能力  

アプリケーションに基づいて、市場は研究開発と製品開発、規制と品質管理、臨床と診断アプリケーション、合成データとシミュレーション、製造と運用、市販後監視、商業と顧客エンゲージメントなどに分類されます。

研究開発および製品開発セグメントは、2025 年に市場で最高のシェアを獲得しました。医療技術企業は、ソフトウェア開発の加速、新しい AI 対応製品のプロトタイプの作成、コードの生成、マルチモーダル データセットの分析、新しい臨床アプリケーションの基礎モデルの開発のために GenAI をますます使用しています。また、GenAI 対応の開発ツールを使用すると、エンジニアリング チームがより多くの製品コンセプトを評価し、基礎となるモデルを複数の適応症に適応させることができるため、イノベーション サイクルが短縮され、研究開発部門内での GenAI への支出の増加がサポートされます。

• たとえば、2024 年 7 月に GE HealthCare は AWS と協力して、ヘルスケア固有の基盤モデルと生成 AI アプリケーションを開発しました。 GE HealthCare は、開発者がソフトウェア開発に Amazon Q Developer を使用することを計画しており、AWS 生成 AI テクノロジーが特定の臨床アプリケーション開発サイクルを数年から数か月に短縮するのに役立つと期待していると述べ、医療技術の研究開発および製品開発における GenAI の潜在的な価値を直接示しています。

臨床および診断アプリケーション部門は、分析期間中に 31.14% の CAGR で成長すると予測されています。

メッドテック・バーティカル著

画像診断セグメントの優位性を支える大量の画像データと確立されたデジタルインフラストラクチャ

医療技術分野に基づいて、市場は画像診断、体外診断および検査技術、外科および介入技術、患者モニタリングおよび接続デバイス、治療および埋め込み型デバイスなどに分類されます。

画像診断セグメントは、デジタルで利用可能な大量の CT、MRI、X 線、超音波、および関連するテキストレポートデータのおかげで、2025 年の医療技術市場で GenAI を支配しました。これらのデータは、マルチモーダルで生成的な AI モデルを開発するための強力な基盤となります。放射線科医はまた、画像処理のワークロードの増加に直面しており、画像の読影、レポートの作成、症例の優先順位付け、および診断を支援できるテクノロジーに対する明確な需要が生じています。ワークフローの自動化。さらに、放射線科には PACS やエンタープライズ画像プラットフォームなどのデジタル インフラストラクチャがすでに確立されており、GenAI の統合は比較的実現可能です。その結果、豊富なトレーニング データと明確に測定可能なワークフローの利点の組み合わせにより、画像診断における GenAI の開発が加速されました。

• たとえば、Aidoc は 2024 年 12 月に、数百万件の検査でトレーニングされ、マルチモーダル機能を組み込んだ CT イメージング用の臨床グレードの基礎モデルである CARE1 を導入しました。同社は、CAREフレームワークはより広範で高性能な臨床AIアプリケーションを可能にすることを目的としており、FDAの審査のために最初のCARE1由来のアプリケーションを提出し、画像診断への基礎モデル技術の動きがますます進んでいることを示していると述べた。

外科および介入技術セグメントは、分析期間中に 30.81% の CAGR で成長すると予測されています。

エンドユーザー別

確立されたポートフォリオと専門的なエンジニアリング能力により、医療機器およびメッドテック企業セグメントが市場をリード

エンドユーザーに基づいて、市場は医療機器および医療技術企業、病院および医療システム、診断研究所および画像センター、専門クリニックおよび外来手術センター、受託研究、エンジニアリングおよび製造組織などに分類されます。

2025 年の市場は、医療機器および医療技術企業セグメントが独占しました。その圧倒的なシェアは、確立されたソフトウェアおよびハードウェアのポートフォリオ、専門的なエンジニアリング能力、および規制対象の医療技術の開発経験によるものです。これらの企業は、GenAI を社内機能だけでなく、画像システム、診断プラットフォーム、臨床ソフトウェア、カスタマー サポート、コネクテッド デバイス エコシステム全体に適用できます。その結果、確立された MedTech メーカーによる独自の GenAI 機能への投資が増加し、このエンドユーザー グループの市場参加が比較的大きくなりました。

• たとえば、Siemens Healthineers は 2023 年 11 月に、画像とレポートを組み合わせたソリューションや、顧客サービス、技術サポート、医療スタッフのトレーニング用のアプリケーションなど、医療技術ポートフォリオ全体で複数の生成 AI コンセプトを開発する計画を発表しました。

受託研究、エンジニアリングおよび製造組織セグメントは、予測期間中に 28.53% の CAGR で成長すると予測されています。

メッドテック市場における GenAI の地域別展望

地理的に、市場はヨーロッパ、北アメリカ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカに分類されます。

北米

この市場の地域分析についての詳細情報を取得するには、 無料サンプルをダウンロード

北米は、2024 年に 7 億米ドルと評価され、2025 年には 11 億 4,000 万米ドルとなり、首位の座を維持しました。この地域市場は、主要な医療技術および AI 企業の強い存在感、医療の高度なデジタル化、画像処理、臨床ワークフロー、製品開発における GenAI の早期採用により成長しています。

医療技術市場における米国 GenAI

北米の多大な貢献とこの地域における米国の優位性を考慮すると、米国市場は 2026 年に約 14 億 2,000 万米ドルに達し、世界市場の約 42.72% を占めると推定されています。

ヨーロッパ

ヨーロッパ市場は、予測期間中に 23.74% の CAGR で成長すると予測されています。この地域は、2026 年までに評価額が 8 億 4,000 万米ドルに達し、第 2 位の市場になる見込みです。地域市場の成長は、病院や医療技術企業全体での AI 導入の増加、GenAI デジタル医療インフラの拡大、ワークフローの自動化と診断の効率化に対する強い需要によって支えられています。

医療技術市場における英国 GenAI

英国市場は 2026 年に 1 億 6,000 万米ドルと推定され、世界市場の約 4.83% を占めます。

医療技術市場におけるドイツ GenAI

ドイツ市場は、2026 年に約 1 億 9 千万米ドルに達すると予測されており、これは世界市場の約 5.84% に相当します。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域の市場は、2026年には5億2,000万米ドルに達し、市場で3番目に大きい地位を確保すると推定されています。医療のデジタル化の進展、AI投資の拡大、先進医療技術の展開の増加により、市場は急速に拡大しています。病院インフラの拡大と、地域のテクノロジー企業や医療技術企業の参加の増加により、GenAI の導入がさらに後押しされています。

メドテック市場における日本のGenAI

日本市場は2026年に約1億8000万ドルに達すると推定されており、世界市場の約5.31％を占める。

医療技術市場における中国GenAI

中国市場は世界最大の市場の一つとなり、2026年の収益は約2億6,000万米ドルと推定され、世界売上の約7.68％を占めると予測されています。

インドの医療技術市場におけるGenAI

インド市場は、2026 年に約 0 億 9 千万米ドルに達すると推定されており、世界収益の約 2.82% を占めます。

ラテンアメリカ、中東、アフリカ

ラテンアメリカ市場は、予測期間中にこの市場で緩やかな成長を遂げると予想されます。ラテンアメリカの市場は、2026 年に 1 億 2,000 万米ドルに達すると推定されています。市場の成長は、医療 IT システムの段階的な近代化、クラウドベースの医療技術の採用の増加、およびコスト効率の高い臨床ワークフロー ソリューションに対する需要の高まりによって推進されています。中東とアフリカでは、GCC は 2026 年に 0.4 億米ドルに達すると予想されています。

医療技術市場における南アフリカの GenAI

南アフリカ市場は、2026 年までに約 0.1 億米ドルに達すると予測されており、世界収益の約 0.38% を占めます。

競争環境

主要な業界プレーヤー

市場での地位を強化するため、主要企業による生成 AI 製品開発と戦略的コラボレーションに焦点を当てる

医療技術市場における世界の GenAI は細分化され、急速に進化する競争構造を持っており、Microsoft Corporation、Amazon Web Services, Inc.、NVIDIA Corporation、Google LLC、GE HealthCare Technologies Inc.、Siemens Healthineers AG などの企業が市場で重要な地位を占めています。これらの企業の強力な存在感は、その広範な AI およびクラウド機能、確立されたヘルスケア テクノロジー ポートフォリオ、大規模な顧客ベース、ヘルスケア固有の基盤モデルと生成 AI ソリューションへの投資の増加に起因しています。主要企業は、新製品の発売、技術統合、戦略的提携、マルチモーダルな製品の開発に注力しています。エージェントAI市場での地位を強化する能力。

• For instance, in March 2024, NVIDIA Corporation launched more than 24 generative AI microservices specifically for healthcare, including NVIDIA NIM models and GPU-accelerated workflows for medical imaging, healthcare data, speech recognition, and other applications. The solutions allow healthcare and medtech developers to integrate generative AI capabilities into new and existing applications across cloud and on-premise environments, thereby strengthening NVIDIA's position across the healthcare AI ecosystem.

世界市場の他の著名なプレーヤーは、予測期間中に自社の地位を強化するために、生成AI製品開発、ヘルスケア特有のプラットフォームの拡張、戦略的パートナーシップ、臨床、研究開発、品質、規制、医療技術のエンタープライズワークフローへのGenAIの統合を優先すると予想されます。

プロファイルされたメッドテック企業の主要なGENAIのリスト

• Microsoft Corporation (U.S.)
• Amazon Web Services, Inc. (U.S.)
• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• Rad AI, Inc. (U.S.)
• GE HealthCare Technologies Inc. (U.S.)
• Siemens Healthineers AG (Germany)
• Accenture plc (Ireland)
• Dassault Systèmes SE (France)
• Veeva Systems Inc. (U.S.)
• Salesforce, Inc. (U.S.)
• PTC Inc. (U.S.)
• ServiceNow, Inc. (U.S.)
• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
• MasterControl Solutions, Inc. (U.S.)

主要な産業の発展

• 2026 年 7 月:ダッソー・システムズのブラン​​ドである Medidata は、Medidata Platform 全体に人工知能機能を拡張するように設計された AI ネイティブのインテリジェンス層である Medidata Plus を立ち上げました。このソリューションは、AI を活用した研究の構築、合成患者データの生成、データ変換、およびエージェント的な AI 対応の監査調査をサポートします。この開発により、同社の AI 機能が臨床開発ワークフロー全体に拡張され、バイオ医薬品および医療技術の顧客の間での存在感が強化されます。
• 2026 年 2 月:ダッソー・システムズのブラン​​ドである Medidata は、研究プロトコルを使用して臨床研究システムの構成を自動化するように設計された生成 AI 対応機能である Medidata AI Study Build を導入しました。このソリューションにより、Rave EDC および eCOA システムの迅速な構成が可能になり、手動によるスタディ構築作業が削減されます。この開発により、バイオ医薬品およびメッドテック顧客向けの同社の AI 対応臨床開発ポートフォリオが強化されます。
• 2026 年 1 月:MasterControl Solutions, Inc. は、規制要件に対する標準操作手順の評価を自動化するように設計された AI を活用したソリューションである SOP Analyzer を発売しました。このソリューションは、高度な言語モデルと検索拡張生成を使用して、コンプライアンスのギャップを特定し、規制対象のメーカーに推奨事項を提供します。この開発により、ライフサイエンスおよび医療技術企業向けの MasterControl の GenAI 対応の品質および規制遵守サービスが強化されます。
• 2026 年 1 月:PTC Inc. は、アプリケーション ライフサイクル管理ソリューションの新バージョンとともに Codebeamer AI 1.0 を発表しました。 Codebeamer AI は、要件の品質を向上させ、規制された製品開発中のテスト ケースの生成を自動化するために、要件アシスタントとテスト ケース アシスタントの機能を導入しました。この開発により、医療技術分野を含むソフトウェア集約型産業向けの PTC の AI 対応エンジニアリング ポートフォリオが強化されます。
• 2025 年 8 月:MasterControl Solutions, Inc. は、ライフサイエンス メーカー向けの世界的な規制要件へのアクセスを簡素化するために設計された AI を活用した自然言語ソリューションである Regulatory Chat を開始しました。このソリューションは生成 AI を使用し、米国連邦規制法や欧州連合の医療機器規制などの規制情報へのアクセスを提供します。この開発により、規制対象の医療メーカー向けの同社の AI 対応規制および品質管理ポートフォリオが強化されます。
• 2025 年 5 月:Koninklijke Philips N.V. は、NVIDIA Corporation と協力して、NVIDIA の高度な AI コンピューティング テクノロジを使用した磁気共鳴イメージングの基礎モデルを開発すると発表しました。このモデルは、自動化されたスキャン計画、画像強調、検出、解釈、およびより効率的な MRI ワークフローをサポートすることを目的としています。この提携により、画像診断における基礎モデル技術の応用が拡大し、AI 対応の MedTech ソリューションにおける両社の存在感が強化されます。

レポートの範囲

世界のgenAI in medtech市場レポートは、調査対象となっているすべての主要セグメントの市場規模の推定と予測を提供します。市場の見通しは、予測期間中に市場の成長に影響を与えると予想される主要な推進要因、制約、機会、課題、および新たな傾向も評価します。さらに、このレポートは、推定市場シェア、GenAI製品とプラットフォームのポートフォリオ、テクノロジー能力、展開モデル、戦略的コラボレーション、製品発売、AI統合イニシアチブ、地理的プレゼンス、最近の開発、主要な市場参加者のプロフィールを網羅する包括的な市場分析と詳細な競争状況を示しています。

カスタマイズのご要望  広範な市場洞察を得るため。

レポートの範囲とセグメント化

研究方法

1. ボトムアップのアプローチ

アプローチ 1: 企業と製品の収益帰属モデル

• 年次報告書、有価証券報告書、投資家向けプレゼンテーション、決算発表、企業 Web サイト、および製品開示からの企業/製品固有の収益の収集。
• ソフトウェア プラットフォーム、コパイロット、API、臨床/デバイス ソフトウェア、合成データ ソリューション、エンジニアリング ツール、関連サービスなど、主要な市場参加者が提供する GenAI 固有の製品とサービスの特定
• 製品ポートフォリオ、顧客ベース、地理的プレゼンス、展開、価格設定モデル、商業規模に基づいた医療技術エクスポージャの分析
• 開示されたサブスクリプション、契約、API 消費、組み込みソフトウェア収益、顧客展開、その他の商業指標を使用した GenAI-in-MedTech 収益の推定
• 医療技術業界内で特に GenAI アプリケーションに起因するシェアを分離し、無関係な収益が含まれないようにするための、広範な AI、クラウド、およびソフトウェア収益の調整
• 企業レベルの収益見積もりを三角測量して世界市場の見積もりを導き出す

アプローチ 2: 国レベルの医療技術企業の導入と GenAI 支出モデル

• 主要国のアドレス指定可能な医療機器メーカー、医療技術企業、診断プロバイダー、病院、研究所、その他の関連組織の特定
• 医療技術の研究開発支出、エンタープライズ ソフトウェアとクラウドの導入、デジタル化レベル、AI の成熟度、各国のヘルスケア テクノロジーへの投資の分析
• 観察された導入、パートナーシップ、実装活動に基づいて、大規模、中規模、および小規模の医療技術組織全体での GenAI 導入率の推定
• ソフトウェア ライセンス、プラットフォーム、API、クラウド インフラストラクチャ、実装、プロフェッショナル サービスにわたる、導入組織ごとの GenAI の年間平均支出額の推定
• AIの成熟度、クラウドの普及、規制環境、人件費、企業規模、テクノロジー導入のペースに関する国レベルの推定値の調整
• 地域および世界の市場価値を導き出すための国レベルの GenAI 支出見積りを集計

アプローチ 3: ユースケース、設置ベースおよび GenAI 収益化モデル

• 研究開発および製品開発、規制および品質管理、臨床および診断アプリケーション、合成データ、製造業務、市販後調査、商業機能にわたる収益化可能な GenAI ユースケースの特定
• ソフトウェアシート、臨床ユーザー、画像システム、コネクテッドデバイス、開発チーム、プロジェクト、企業展開に基づく、アドレス指定可能なユーザーとインストールベースの機会の推定
• 画像診断、体外診断、患者モニタリング、外科技術、埋め込み型デバイスなど、さまざまな GenAI アプリケーションおよび MedTech 分野にわたる導入率と利用率の分析
• シートごとのサブスクリプション、エンタープライズ ライセンス、API/トークンの使用量、OEM ライセンス、プロジェクト料金、クラウド使用量、およびマネージド サービス料金の対応するインストール ベースへの適用
• GenAI ソフトウェア プラットフォーム、臨床/デバイス ソフトウェア、研究開発ツール、合成データ プラットフォーム、開発 API、および関連サービスの個別の見積もり
• ユースケースの収益を集計し、企業レベルおよび国レベルの推定値と調整して全体の市場規模を導き出す

2. トップダウンアプローチ

アプローチ 1: 親市場の分析、信頼できる二次情報源と機関データの分析

• 医療分野における生成 AI などの関連市場の親市場を分析し、医療技術市場における GenAI の占める割合を推定する
• 米国 FDA、欧州委員会、EU MDR、EU AI Act、PMDA、NMPA、CDSCO、TGA、MHRA、およびその他の関連規制当局からの規制情報の収集と検証
• NIST、IMDRF、WHO、OECD、およびその他の認知された機関による AI リスク管理、ガバナンス、相互運用性、サイバーセキュリティ、およびソフトウェア検証ガイダンスのレビュー
• 企業の年次報告書、有価証券報告書、投資家向けプレゼンテーション、製品ページ、公式プレスリリース、臨床展開、規制当局の認可、商品化発表の分析
• MedTech Europe、AdvaMed、医療協会、学術出版物、特許データベース、その他の信頼できる公的情報源からの業界情報の評価
• 製品の発売、パートナーシップ、顧客展開、企業契約、投資、M&A活動、設置ベースの開示、臨床検証研究を使用した市場想定の検証
• 最終的な市場推定に組み込む前に、外部ソースのすべての統計と開発を相互検証します。

3. 主要な情報源のリスト

• 企業の年次報告書、SEC/証券取引所への提出書類、投資家向けプレゼンテーション、収益開示、買収関連書類、セグメントレベルの収益開示、財務諸表、医療技術、AI、クラウド、エンタープライズ ソフトウェア企業の持続可能性報告書
• GenAI 製品の発売、基盤モデルの開発、マルチモーダル AI ソリューション、エージェント AI プラットフォーム、臨床導入、戦略的パートナーシップ、ライセンス契約、買収、顧客契約、地理的な商業化の取り組みをカバーする企業のプレス リリース。
• S. FDA/Digital Health Center of Excellence、欧州委員会/EU MDR/EU AI Act、MHRA、PMDA/MHLW、NMPA/CDE、CDSCO/DCGI、TGA、カナダ保健省、および AI 対応医療機器の承認、SaMD 要件、臨床検証、ソフトウェア修正、サイバーセキュリティ、市販後モニタリング、および規制ガイダンスに関するその他の国内規制当局。
• NIST、IMDRF、WHO、OECD、ISO、IEC、IEEE、および AI リスク管理、医療機器ソフトウェア標準、データ ガバナンス、相互運用性、サイバーセキュリティ、責任ある AI、検証要件に関するその他の認知された標準およびガバナンス組織
• MedTech Europe、AdvaMed、HIMSS、COCIR、各国の MedTech 協会、医療技術組織、および MedTech のデジタル化、AI 導入、医療 IT 投資、エンタープライズ テクノロジーの導入、業界動向に関する関連公的機関
• 公式製品ページ、技術ドキュメント、開発者ポータル、価格開示、クラウド サービス ドキュメント、API ドキュメント、モデル カード、GenAI プラットフォーム、LLM、マルチモーダル モデル、臨床/デバイス ソフトウェア、合成データ プラットフォーム、エンジニアリング ツール、および関連サービスの顧客事例
• GenAI のパフォーマンス、診断アプリケーション、医療画像、臨床ワークフローの統合、合成データ、新たな医療技術の使用例に関する情報については、政府、PubMed、査読済みジャーナル、会議議事録、特許データベース、病院出版物、および臨床検証研究が含まれます。

4. 一次面接

サプライサイドインタビュー: 60%

• Key Respondents:
  • GenAI software platform and healthcare AI solution providers
  • Foundation model and large language model developers
  • Hyperscalers and cloud-based AI infrastructure providers
  • Medical device and medtech manufacturers
  • Diagnostic imaging and radiology AI companies
  • In-vitro diagnostic and laboratory technology companies
  • Patient monitoring and connected medical device manufacturers
  • Surgical, interventional, and implantable device companies
  • GenAI-enabled clinical and medical device software product managers
  • R&D, engineering, software development, and product design executives
  • AI/ML, data science, and digital transformation professionals
  • Regulatory affairs, quality management, and clinical validation professionals
  • Commercial, strategy, business development, and partnership executives
  • Product lifecycle management, manufacturing, and post-market surveillance professionals
  • System integrators, technology consultants, and GenAI implementation/service providers
  • Pricing, licensing, cloud consumption, and enterprise software commercialization executives

デマンドサイドインタビュー: 40%

• 主な回答者:
  • 放射線科医および画像診断専門医
  • 病理医および臨床検査医学の専門家
  • AI 対応の医療技術を使用する外科医と介入専門医
  • GenAI 対応の臨床意思決定サポートとワークフロー ソリューションを使用する医師
  • 病院の最高情報責任者および最高デジタル責任者
  • 病院 AI、分析、デジタル変革のリーダー
  • 生物医学および臨床工学の専門家
  • ヘルスケア IT およびエンタープライズ アーキテクチャのプロフェッショナル
  • 臨床研究および医療機器研究の専門家
  • 病院の調達と医療技術の意思決定者
  • 医療機関内の品質、コンプライアンス、規制の専門家
  • 医療機器ソフトウェアおよび臨床アプリケーションのユーザー
  • 学術医療センターおよびヘルスケア AI 研究機関
  • 支払者、医療技術評価専門家、医療政策専門家
  • データプライバシー、サイバーセキュリティ、責任あるAI、臨床ガバナンスの専門家