世界のヘルスケアデータ注釈ツール市場は2030年までにCAGR 27.5％で成長する見込み
市場概要
ヘルスケアデータ注釈ツールの世界市場規模は、2022年に1億2990万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）27.5％で成長する見込みです。ヘルスケア分野におけるデータアノテーションツールは、正確な診断の生成と個別化治療の強化により、ヘルスケア研究と転帰を大幅に改善することで、診断、治療、患者モニタリングを再構築しています。これらのツールは、医療専門家による膨大な量の臨床文書を分析し、疾患マーカーを迅速に特定するのに役立ちます。
これらのツールの潜在的な用途には、病気の早期発見のための放射線画像のスキャンや、電子カルテからの結果の予測などがあります。アノテーションは、ヘルスケア分野におけるAI/MLモデルを学習するための高品質なデータを生成し、医薬品開発に有用な生物学的および化学的相互作用の探索を加速します。患者記録、臨床試験、特許、研究論文から得られる膨大なデータを分析することで、新薬の開発を加速させることができます。
さらに、データアノテーションにより、候補薬、生物種、組織、症状、疾患、遺伝子間の何十億もの関係を推測することもできます。さらに、専門的なアノテーションチームは、より安全でより良い治療を可能にするコンピュータビジョン駆動の自律ロボット手術を実行するために、手術ビデオの何百万ものフレームの重要な構造にラベルを付けます。したがって、これらのツールのアプリケーションの増加と、ヘルスケア分野でのAI/ML技術の採用の増加が市場を推進しています。
さらに、医療サービスの容易な利用、コスト削減、診断・治療サービスの向上など、eヘルスや遠隔医療サービスの利点は、デジタルヘルスやその他のeヘルス関連サービスへの投資を後押しすると予想されています。例えば、2020年9月、Aidocは、AIベースのデジタル画像＆放射線学サービスの開発を支援するため、Square Peg Capitalが主導するシリーズB資金調達ラウンドで2,000万米ドルを調達しました。また、eヘルスとデジタルヘルスを支援するイニシアチブの増加が、予測期間にわたって市場を牽引する見込みです。例えば、2022年5月には、研究、革新的な医療提供、政策立案の改善のための健康データの利用を支援する欧州健康データ空間プログラムが発表されました。
さらに、いくつかの市場プレーヤーは、市場の未開拓の機会を満たすために技術的に高度なツールを導入しています。例えば、2023年1月、CloudFactoryは、業界をリードするAI支援ラベリング技術とCloudFactoryの労働力を融合させ、手動ラベリングよりも5倍速く高品質のラベリングデータを生成するVision AI製品、Accelerated Annotationを発表しました。同様に、Googleは2022年10月、AI支援アノテーションによるトレーニングデータセットと自動画像ラベリングを作成するMedical Imaging Suiteツールを発表しました。メディカル・イメージング・スイートは、人間の臨床医よりも迅速かつ正確な診断を支援するとともに、放射線科医の作業負担を軽減します。主要企業によるこうした戦略的イニシアチブは、調査期間中、医療におけるこれらのソフトウェアソリューションの採用を後押しすると思われます。
タイプ別では、画像/動画セグメントが2022年に60.4%の最大の収益シェアを占め、2023年から2030年にかけて最も速いCAGR 28%で成長すると予測されています。これは、医療診断のための効率的で費用対効果の高いソリューションに対する要求の高まりとともに、医療分野における画像/動画データ注釈ツールの大規模な採用によるものです。これらのツールは、肉眼では識別できない人体の異常な欠陥を診断するために、特定の臓器の視覚化作成に使用されます。
癌では、画像アノテーションは、ラベル付けされた癌画像データを使用して癌を予測するAIモデルを訓練するために使用されます。これにより、ヒューマンエラーの可能性を減らし、様々な種類の癌の早期発見に役立ちます。さらに、歯科画像診断では、ラベル付けされたX線画像データを使用して歯の構造を視覚化し、虫歯、歯周病、その他の異常を検出します。さらに、ヘルスケアにおけるビデオデータのアノテーションは、手術などの様々な医療作業を容易にします。
自動化された手術ボットもビデオアノテーションで訓練され、位相の識別や病変の検出など、外科処置や内視鏡検査を支援します。このような機能が画像/ビデオ分野を牽引しています。同市場の主要企業は、医療業界向けに斬新な画像/ビデオアノテーションツールを継続的に発表しており、それが同分野の推進力となっています。例えば、2022年4月、Encord社は、ヘルスケアAI向けのDICOM画像注釈ツールを発表しました。このツールは、MRI、CT、X線などのモダリティの3D医療画像注釈を自動化し、手動によるデータラベリングを根絶するためのモデルの実行とトレーニングを可能にします。
技術別では、半教師あり分野が2022年に39.8%の最大収益シェアを獲得。技術に基づいて、市場は手動、半監視下、自動に分類されます。半教師付き技術は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを使用します。これにより、手作業によるデータアノテーションの支出を削減し、データ準備時間を短縮します。ラベル付けされていないデータは豊富で安価であり、簡単に入手できるため、半教師あり技術はさまざまなアプリケーションで採用され、この分野を押し上げます。
例えば、半教師付き技術を使った虫歯の早期診断は、予防治療を可能にし、侵襲的な治療を防ぐことができます。2023年にSpringer Nature Limitedが発表した論文によると、半教師付き手法はう蝕の検出に成功しており、完全な教師付き学習手法と比較して競争力のある結果を提供しています。
自動化セグメントは、予測期間中最も速いCAGR 28.8%で成長すると予測されています。これは、迅速かつ費用対効果の高いデータラベリングと注釈付きデータの配信の重要性が高まっているためです。AIは、階層的な学習プロセスを使用してデータセットから複雑で高度な抽象化を抽出することができる技術であるため、この業界にとって不可欠となっています。膨大な医療データから意味のあるパターンを抽出・採掘する必要性がAIの成長を後押ししており、予測期間中に自動ツールの需要がさらに高まると予想されます。
エンドユーザー別では、病院分野が2022年の世界売上高シェア40.8%で市場をリードしており、予測期間中も大きな成長が見込まれています。医療データ注釈ツールは、注釈プロセスを効率化し、より効率的でスケーラブルにするため、病院部門で不可欠です。医療データをアノテーションすることで、病院は機械学習アルゴリズムやその他のデータ駆動型アプリケーションの可能性を引き出し、医療転帰の改善やより効果的な意思決定支援システムにつなげることができます。
機械学習と人工知能は、医療成果、診断、治療の改善に大きな可能性を示しています。さらに、医療データの注釈ツールは、病院が実施する臨床研究において極めて重要です。これらのツールは、臨床記録や電子カルテ（EHR）のアノテーションを容易にし、研究パラメータ、包含/除外基準、研究結果に関連する適切な情報を抽出します。病院は、ヘルスケアデータアノテーションツールを利用することで、アノテーションされた臨床研究データを効率的に抽出、分析、報告することができ、研究プロセスを合理化し、研究結果に対する貴重な洞察を得ることができます。
用途別では、診断支援分野が2022年に32.9%の最大の売上シェアを占めました。診断支援におけるデータ注釈ツールは、X線、超音波スキャン、MRI、CTにおけるヒューマンエラーの特定と修正を支援します。これらのツールは、コストを削減することで精度とスピードを向上させます。例えば、データ注釈ツールはAIモデルによるCOVID-19肺炎の検出や胚分類の実行を支援します。さらに、これらのソフトウェアツールは、AIを使用することで、がんなどのさまざまな慢性疾患の早期診断を可能にします。例えば、AIを搭載した熱センサーは、腫瘍から放出される赤外線エネルギーの量を視覚的に表示することで、乳がんを特定することができます。このように、様々な慢性疾患や感染症の診断において、ヘルスケアデータ注釈ツールが提供する診断サポートが、このセグメントを後押ししています。
バーチャルアシスタント分野は、予測期間中最も速いCAGR 28%で成長すると予測されています。医療システムにおけるバーチャルアシスタントは、病気の発見を早め、投薬のリマインダーを上げ、健康状態を監視し、待ち時間を減らすために医師の予約をスケジュールします。さらに、バーチャルアシスタントは、より良い患者体験、生産性の向上、最大70％の雇用コストの削減、持続可能な成長、燃え尽き症候群になる可能性の低下など、いくつかの利点を提供します。したがって、バーチャルアシスタントが提供するいくつかの利点は、調査期間中にセグメントを後押しすると予想されます。
2022年には、北米が43.8％の収益シェアで市場を支配しました。この大きな収益シェアは、高い医療費とAI、機械学習、ビッグデータ、クラウド、IoTを含む先進技術の受け入れ拡大に起因しています。また、COVID-19への対応として、mHealth、e-prescribing、テレヘルス、その他のヘルスケアIT技術の利用が増加していること、ヘルスケアにおける先進的なAI/MLソリューションに対する政府の支援や要件の増加が、市場を活性化させる主な成長要因となっています。さらに、この地域では電子カルテの導入が大幅に増加しています。2021年までの医療ITレポートによると、米国を拠点とする医師の10人中9人近くがEHRを採用しています。そのため、高い導入率も北米の市場成長を促進する上で重要な役割を果たしています。
アジア太平洋地域は、予測期間中のCAGRが28.8%と最も速くなると予測されています。これは、アジアの新興経済圏における医療費の増加と医療機能の向上によるものです。また、医療費の削減や病院のワークフローの合理化を目的としたAI/MLなどの先進技術の採用が増加していることが、この地域における医療データ注釈ツールの主な促進要因となっています。さらに、数多くの政府の取り組みや支援プログラムも、この地域におけるこれらのソフトウェアソリューションの採用を促進しています。例えば、中華人民共和国の国家保健家族計画委員会（NHFPC）は、同国における遠隔医療の発展を促進する中国金威ネットワーク・エンジニアを設立しました。
主要企業・市場シェア
事業プレーヤーが採用する事業拡大、投資、資金調達、パートナーシップ、製品開発などの様々な戦略が市場を牽引しています。例えば、AIデータ業界のプラットフォームとサービスの大手プロバイダーであるShaip社は、2023年3月にインドに新たな事業所を開設して事業を拡大しました。この取り組みにより、同社のヘルスケアデータ注釈ツールの提供が強化される見込みです。ヘルスケアデータ注釈ツールの世界市場における主要企業は以下の通りです：
インフォシスリミテッド
シャイプ
イノデータ
アンゴAI
Capestart
リンクスケア
アイメリット
アノリティクス
V7
スーパーアノテートLLC
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査レポートは、世界の医療データ注釈ツール市場をタイプ、技術、用途、地域別に分類しています：
タイプ別展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
テキスト
画像/ビデオ
X線
CTスキャン
MRI
超音波
DICOM
ニフティ
ビデオ
その他の画像
オーディオ
技術展望（収益, USD Million, 2018 – 2030）
マニュアル
半監視型
自動
エンドユーザーの展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
病院
画像診断センター
医療技術企業
その他
アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
バーチャルアシスタント
会話ボット
診断支援
医薬品開発プロセス
ロボット手術
医療文書
地域別展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
スウェーデン
ノルウェー
デンマーク
アジア太平洋
日本
中国
インド
韓国
オーストラリア
タイ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
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
クウェート
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 調査方法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報・データ分析
1.4. 方法論
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
1.8. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 医療データ注釈ツール市場の変数、動向、範囲
3.1. 市場系統の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.1.1. 医療診断におけるAI/MLベース技術の採用拡大
3.2.1.2. コスト削減イニシアチブを促す医療資金と投資の増加
3.2.1.3. eヘルスとデジタルヘルスを支援するイニシアチブの増加
3.2.1.4. データ注釈ツールの技術的進歩
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. 医療データアノテーションに熟練した専門家の必要性
3.2.2.2. 複雑な画像の手動ラベリングに伴う高コスト
3.2.3. 業界の課題
3.3. 医療データ注釈ツール市場の分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. 買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4. ペインポイント分析
第4章. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 タイプ別推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 タイプ別動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
4.3. テキスト
4.3.1. テキスト市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）
4.4. 画像/動画
4.4.1. 画像/ビデオ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
4.5. オーディオ
4.5.1. オーディオ市場の収益予測および予測、2018～2030年（USD Million）
第5章. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 技術推計と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 医療データ注釈ツール市場： 技術動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
5.3. マニュアル
5.3.1. 手動市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）
5.4. 半監視型
5.4.1. 半監視下市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5. 自動
5.5.1. 自動市場の収益予測と予測、2018年～2030年（USD Million）
第6章. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 エンドユーザー別推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 エンドユーザーの動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
6.3. 病院
6.3.1. 病院市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）
6.4. 画像診断センター
6.4.1. 画像診断センター市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
6.5. 医療技術企業
6.5.1. 医療技術企業市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
6.6. その他
6.6.1. その他市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
第7章. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 用途別推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. ヘルスケアデータアノテーションツール市場 アプリケーション動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
7.3. バーチャルアシスタント
7.3.1. バーチャルアシスタント市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）
7.4. 会話ボット
7.4.1. 会話ボット市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
7.5. 診断サポート
7.5.1. 診断サポート市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
7.6. 医薬品開発プロセス
7.6.1. 医薬品開発プロセス市場の収益予測および予測、2018年〜2030年（USD Million）
7.7. ロボット手術
7.7.1. ロボット手術市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
7.8. 医療文書
7.8.1. 医療文書市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
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