世界の医療＆ライフサイエンスにおけるNLP市場（～2028）：提供サービス別、NLP種類別、NLP手法別
ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLPの世界市場は、2023年の27億米ドルから2028年には118億米ドルに成長し、予測期間中のCAGRは34.4%と予測されています。急速に進化する技術に伴い、ヘルスケア業界は定期的に新しいアプローチを採用しています。AIのサブセットである自然言語処理は、自然言語を通じて人間とコンピュータのコミュニケーションを促進します。 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLPは、膨大な量の医療テキストの解釈に使用され、臨床上の意思決定、文書化、患者ケアを強化します。NLPは記録から未整理のデータを構造化し、診断や治療の提案を支援します。また、傾向を特定し、医薬品開発と安全性をサポートします。さらに、パーソナライズされたサポートのためのチャットボットなどの患者エンゲージメントツールを強化し、迅速な文献レビューによって研究を促進し、規制コンプライアンスを確保します。
本レポートでは、2030年までの技術ロードマップを、短期、中期、長期の開発に関する洞察とともに解説します。
短期ロードマップ（2023年〜2025年）
患者記録からより正確で効率的な臨床記録抽出のためのNLPアルゴリズムの強化。
データ抽出と分析を改善するための、放射線レポートと画像診断へのNLPの適用。
チャットボットやバーチャルアシスタントによる基本的な健康情報の提供や予約スケジューリング。
創薬ターゲット同定のための科学文献や臨床試験データのテキストマイニングに使用されるNLP。
中期ロードマップ（2025～2028年）
音声ベースのNLPを統合してリアルタイムの臨床文書化を実現し、医療従事者の管理負担を軽減
より正確な診断を可能にする高度な画像技術との統合
パーソナライズされた健康推奨と、文脈を考慮した対応のための治療アドヒアランスサポートを提供する、高度な患者中心のNLPアプリケーション。
ターゲット検証や化合物スクリーニングを支援するNLPによる、創薬ワークフローの自動化の促進。
長期ロードマップ（2028～2030年）
AIを活用した高度な臨床文書作成ツールによる文書の質の向上。
NLPを活用したAI駆動型画像解析ツール、および精度と文脈理解を向上させた包括的診断のためのジェネレーティブAI。
NLP、Generative AI、LLMを活用したAI主導の会話エージェントによる、ニュアンスに富んだ患者との対話。
ジェネレーティブAIによって促進されるNLP主導の予測モデルで、医薬品開発を加速。
市場動向
推進要因：臨床意思決定支援の強化に注力
高度な臨床意思決定サポートへの需要が高まっており、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLPの成長を後押ししています。医師は従来、十分な情報に基づいた治療の意思決定を電子カルテ（EHR）ソフトウェアに依存してきましたが、これらのシステムは主に臨床意思決定支援システムを通じて構造化データを扱います。しかし、臨床意思決定支援システムでは構造化データのみの処理には限界があり、より包括的な洞察の必要性が生じています。
NLPは、このシナリオで未開発の可能性を引き出す重要なソリューションとして浮上しています。NLPは、従来の臨床意思決定支援システムのデータ範囲を超えて、さまざまなソースから複雑な情報を抽出することを可能にし、意思決定能力を大幅に向上させます。医療システムは、臨床意思決定支援システムの機能を向上させ、予測分析を強化するためにNLPを活用しています。これは、医師の語りや患者のメモなどの非構造化データを理解することで達成されます。NLPの統合は、臨床意思決定支援の向上を追求し、患者データをより徹底的かつ広範囲に理解できるようにすることが動機となっています。最終的に、これはより良い医療結果と十分な情報に基づいた医療行為を促進します。
制約： NLPモデル開発における領域特有の言語と医療用語に関する問題
医療用語や医療言語の使用は、ヘルスケアやライフサイエンスにおける自然言語処理（NLP）の進歩に大きな障害をもたらします。これらの障壁を克服するためには、医療用語やソーシャル・メディアの言説のような言語のサブセットのニュアンスに対応できる、業界特有のNLPモデルを開発することが不可欠です。医療用語は、PDFレポート、臨床ノート、EHRなど、データのソースによって臨床テキストが大きく異なるため、一貫性のないデータにつながり、NLPにとってかなりのハードルとなります。さらに、専門用語は様々な臨床専門分野によって大きく異なるため、さらに複雑な問題が生じます。従来の NLP メソッドでは、医療テキストに埋め込まれた独自の語彙、文法構造、および意図された意味を理解することはできません。
例えば、「Prescribe azithromycin 500 mg for SOB related to pneumonia」というフレーズを考えてみましょう。NLPは、薬、投与量、臨床略語（SOB）、処方の状態や患者の現在の状態に関する文脈的なニュアンスなどの詳細を理解するのに苦労します。
このような複雑さがヘルスケアとライフサイエンスにおける NLP の発展を妨げており、正確な解釈と洞察に満ちた分析を可能にするために、医療用語の複雑な言語とニュアンスをナビゲートできる特殊なモデルを必要としています。
機会： ヘルスケアのための価値ある洞察を生み出す高度なAI技術の出現
高度なAI、特に大規模な言語モデルは、ヘルスケアとライフサイエンスに大きな機会を提供します。これらの最先端技術は、ヘルスケアの様々な側面を改善し、自然言語処理の成長を促進します。大規模言語モデルは、臨床現場における電子カルテ（EHR）の取り扱いの効率と精度を高めます。臨床文書を見直し、改良し、矛盾や欠落している情報を特定し、治療計画と診断の整合性を確保します。さらに、これらのAIを搭載したモデルは、臨床テキスト分析を通じて非構造化臨床テキストを掘り下げ、臨床ノート、退院サマリー、電子カルテなどの多様なソースから貴重な洞察を抽出します。コンテンツを解読し理解する能力は、放射線レポートからの重要なデータの抽出を加速し、関連する所見を効率的にインデックス化して検索することで、迅速かつ正確な診断を促進します。さらに、大規模言語モデルは、膨大な生物医学文献や臨床データを分析することで、創薬や医薬品開発において極めて重要な役割を果たしています。遺伝子マーカーを特定し、疾患メカニズムを明らかにし、潜在的な創薬標的を示唆することで、標的治療の道を開き、その潜在的な有効性を確認します。ヘルスケアとライフサイエンスにおけるNLPの急速な拡大は、高度なAI技術の出現によってもたらされ、患者ケアの向上と科学の進歩のための情報処理、分析、活用に革命をもたらしています。
課題 NLPアルゴリズムを導入する際の説明可能性と解釈可能性の問題の達成
NLPモデルの透明性と解釈可能性を達成することは、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野への統合を成功させるために極めて重要です。しかし、これらのモデルはしばしばブラックボックスとして機能し、意思決定プロセスが隠されているため、これは重要な課題となっています。NLPモデルの背後にある推論を説明するために、説明可能なAIや注意メカニズムが開発されてきましたが、根本的な複雑さは依然として残っています。ヘルスケア業界では、患者や医療従事者との信頼関係を築き、受け入れられるためには、透明性と解釈可能性が重要です。これらのモデルが結論を導き出すプロセスが明確でなければ、その正確性、偏り、信頼性に対する懸念が残り、臨床現場での普及を妨げてしまいます。したがって、NLPモデルの解釈可能性と透明性を実現することは、NLPモデルの認知度を高め、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野への統合を成功させるために不可欠です。
予測期間中のCAGRが最も高いのはサービスです。
ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場におけるサービスは、データ駆動型の洞察と業務効率を改善するための幅広いツールとソリューションを提供します。これらのサービスには、特定のヘルスケア用途に合わせたNLPモデルの開発、カスタマイズ、展開が含まれます。各社は、臨床ノートの分析、医療記録からの情報抽出、患者からのフィードバックの感情分析、科学文献のテキストマイニングによる創薬の促進などのタスクに対応するモデルの作成を専門としています。これらの企業はまた、NLPソリューションを既存の医療インフラと統合し、シームレスな相互運用性と業界規制へのコンプライアンスを確保するためのコンサルティングサービスも提供しています。
アプリケーション別では、臨床試験のマッチングが予測期間中に最大の市場規模を占める見込みです。
臨床試験のマッチングにおけるNLPの使用は、AIを活用することでプロセスを自動化し、合理化します。この技術は、臨床医の負担を軽減し、臨床試験の適格性に関する患者スクリーニングの効率を高めます。セマンティックに強化された文書表現や機械学習などの技術は、手間のかかる患者募集プロセスを自動化します。NLPは、ナラティブな臨床文書から重要な情報を抽出し、特定の臨床試験に対する患者の適格性を判断することで、手作業と時間消費を大幅に削減します。
エンドユーザー別では、製薬・バイオテクノロジー企業が予測期間中に最も高いCAGRを維持する見込みです。
製薬・バイオ企業は、ヘルスケアおよびライフサイエンス市場に革命を起こすため、NLPの利用を増やしています。製薬・バイオ企業はNLPを活用することで、研究開発の最適化、医薬品の安全対策の改善、戦略的なビジネス上の意思決定を行うことができます。これによりイノベーションが促進され、ヘルスケア＆ライフサイエンス製品の品質とアクセシビリティが向上します。
予測期間中、最大の市場規模を占めるのは北米。
北米のヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLPの採用は、大幅な成長が見込まれています。この傾向は主に、先進技術の広範な統合と、主要な業界プレーヤーが実施する積極的な戦略によって推進されています。北米がヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場を支配すると予想される主な理由は、医療記録の文脈理解を可能にするNLPシステムの需要が高まっているためです。さらに、コグニティブ・コンピューティングの出現が、特に精密医療アプリケーションにおけるNLPソリューションの導入をさらに促進しています。
主要企業
ヘルスケア＆ライフサイエンス分野におけるNLP市場のベンダーは、同市場における製品提供を強化するため、提携や契約、新製品の発売、製品のアップグレード、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施しています。医療・ライフサイエンス分野におけるNLPの世界市場における主要ベンダーには、IBM（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、IQVIA（米国）、Oracle Corporation（米国）、Inovalon（米国）、Dolbey and Company（米国）、Averbis（ドイツ）、SAS Institute（米国）、3M（米国）、Press Ganey（米国）などがあります、 エリプシスヘルス（米）、センテーン・コーポレーション（米）、レクサリティクス（米）、キャプションヘルス（米）、クリニシンク（米）、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（米）、オンコラ・メディカル（米）、フラットアイアン・ヘルス（米）、アピクシオ（米）、エディフェックス（米）、ジョン・スノー・ラボ（米）、ITRexグループ（米）、フォーシー・メディカル（米）、Gnani. ai（インド）、Notable（米国）、Biofourmis（米国）、Suki（米国）、Wave Health Technologies（米国）、Corti（デンマーク）、CloudMedx（米国）、MedlnReal（オランダ）、Emtelligent（カナダ）、Enlitic（米国）、Deep 6 AI（米国）。
この調査レポートは、ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場を、提供、NLPタイプ、NLP手法、用途、エンドユーザー、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
ソリューション
タイプ別
ソフトウェア
プラットフォーム
導入形態別
オンプレミス
クラウド
サービス
プロフェッショナルサービス
トレーニング＆コンサルティング
6システムの統合と導入
マネージド・サービス
NLPタイプ別
ルールベース
統計的
ニューラル
ハイブリッド
NLPテクニック別
光学的文字認識
名前実体認識
感情分析
テキスト分類
トピックモデリング
画像・パターン認識
その他のNLP技術（予測リスク分析、自動コーディング、スペル訂正、メールフィルタリング、質問応答、シミュレーション＆モデリング）
アプリケーション別
臨床判断・診断
創薬・医薬品開発
クリニカルトレイルマッチング
電子カルテの検索
医療チャットボット＆バーチャルアシスタント
臨床文書処理
メディカルイメージング
その他のアプリケーション（遠隔医療＆遠隔健康相談、ヘルスケアナレッジグラフ）
エンドユーザー別
臨床医
医療研究者
医療管理者
医療保険・支払担当者
製薬・バイオテクノロジー企業
その他のエンドユーザー（医学教育者・研究者、データプライバシー・倫理コンサルタント）
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
日本
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
2023年10月、イノヴァロンはAWSと協業し、ヘルスケア業界向けのAI/MLソリューションを開発。当初はリスク調整に焦点を当てますが、疾病管理、集団健康、臨床意思決定支援など、他の分野にも協業が拡大する見込みです。協業の目標は、患者の転帰を改善し、コストを削減することです。
2023年9月、Apollo Hospitalsは、デジタルプラットフォームApollo 24|7 を通じてすべてのインド人がヘルスケアにアクセスできるようにするため、Google Cloudとの提携拡大を発表しました。このパートナーシップには、Google CloudのVertex AIと生成AIモデルを使用したClinical Intelligence Engine（CIE）の開発が含まれています。アポロ病院はまた、医療クエリに応答し、臨床テキストサマリーを生成できるGoogle開発のLLMであるMed-PaLM 2の使用も検討しており、医療サービスをさらに強化します。
2023年8月、オラクルはTeleVoxと提携し、医療機関にクラウドベースの患者エンゲージメント・ソリューションを提供。この提携により、TeleVoxの患者エンゲージメントに関する専門知識とOracle Cloud Infrastructure（OCI）のスケーラビリティ、セキュリティ、信頼性が融合されます。
2023年4月、ModernaはIBMと、mRNA治療薬とワクチンの科学的進歩を加速させる目的で、mRNA研究に量子コンピューティングと人工知能を活用する契約を締結しました。この契約は、データ主導の洞察と革新的なソリューションを活用することで、ヘルスケアとバイオテクノロジーに革命をもたらす可能性のある最先端技術を探求することを目的としています。
2023年3月、シネオス・ヘルスはマイクロソフトとの複数年にわたるパートナーシップを発表し、同社の臨床試験および商業プログラムにおいて人工知能（AI）を導入するためのプラットフォームを使用することになりました。
【目次】
1 はじめに （ページ – 35）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.4 考慮した年数
1.5 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.6 利害関係者
1.7 変化の概要
1.7.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 41)
2.1 調査データ
図1 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLP：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要な業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推定手法 – アプローチ1（供給側）：市場のソリューション／サービスからの収益
図5 市場規模推定手法 – アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLPのソリューション／サービスからの総収入
図6 市場規模推定手法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場のソリューション／サービスからの総収入
図7 市場規模推計手法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP支出全体を通じたコンポーネントレベルのシェア
2.4 市場予測
表3 要因分析
2.5 調査の前提
2.6 制限とリスク評価
2.7 世界市場に対する景気後退の影響
3 要約（ページ数 – 54）
表4 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP世界市場と成長率、2018～2022年（百万米ドル、前年比）
表5 世界のNLP市場と成長率、2023-2028年（百万米ドル、前年比）
図8 2023年に市場規模を拡大するのはソリューション部門
図9 2023年に市場規模を拡大するのはソフトウェア分野
図10 2023年はクラウド分野がより大きなシェアを占める
図11 2023年に市場をリードするのはプロフェッショナルサービス分野
図12 2023年にはシステムインテグレーション＆インプリメンテーション分野が最大市場を占める
図13 2023年に市場をリードするのは統計セグメント
図14 2023年に最大の市場を占めるのはテキスト分類分野
図15 臨床試験マッチング分野が2023年に最大市場を占める
図16 2023年に市場をリードするのは医療研究者セグメント
図17 2023年に最も成長するのは北米市場
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ数 – 61)
4.1 ヘルスケア・ライフサイエンス市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図18 先端AI技術の出現がヘルスケア＆ライフサイエンス市場の普及を促進
4.2 世界のヘルスケア＆ライフサイエンス市場における景気後退の概要
図19 2023年のヘルスケア＆ライフサイエンス市場の前年比成長率は微減
4.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場、主要用途別
図20 2028年までにヘルスケアチャットボット＆バーチャルアシスタント分野が市場をリード
4.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場：主なNLP手法別、エンドユーザー別
図21 2023年にはテキスト分類分野とヘルスケア研究者分野が大きなシェアを占める見込み
4.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場：地域別
図22 2023年には北米が市場を支配
5 市場概要と業界動向（ページ数 – 64）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図23 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 医療提供と患者エンゲージメントの強化に対する需要の高まり
5.2.1.2 重大な健康問題を改善するための予測分析の必要性
5.2.1.3 臨床意思決定支援の強化への注力
5.2.2 制約事項
5.2.2.1 NLPモデル開発における領域特有の言語と医療用語に関する問題
5.2.2.2 既存の医療システムとNLPを統合する際の複雑さ
5.2.3 機会
5.2.3.1 生産性向上のためのコンピュータ支援コーディングの採用増加
5.2.3.2 ヘルスケアのための価値ある洞察を生み出す高度AI技術の出現
5.2.3.3 医療アプリケーションのためのコグニティブコンピューティングの出現
5.2.4 課題
5.2.4.1 NLP技術の導入と保守にかかるコストの高さ
5.2.4.2 NLPアルゴリズム導入時の説明可能性と解釈可能性の問題
5.3 ヘルスケア・ライフサイエンス分野におけるNLP市場の進化
図 24 市場の進化
5.4 市場：アーキテクチャ
図25 ヘルスケア＆ライフサイエンスソリューションにおけるNLPの機能要素
5.5 エコシステム／市場マップ
図26 市場における主要支払者
表6 市場におけるプレーヤーの役割
5.6 ケーススタディ分析
5.6.1 ケーススタディ1：CSSL ベーリングは、iqvia の NLP チームである linguamatics と共同で概念実証を実施。
5.6.2 ケーススタディ 2: アトリウス・ヘルスは、臨床医のプログレスノートおよび臨床レポート内のフリーテキストフィールドから臨床データを抽出するためのクエリを作成するために、linguamatics i2e を使用しました。
5.6.3 ケーススタディ 3: ヒューマナがワトソンのボイスエージェントを採用し、医療従事者に強化されたセルフサービス機能を提供
5.6.4 ケーススタディ4：バイオ製薬会社がiqviaのソリューションを導入して医療技術評価を実施
5.6.5 ケーススタディ5：フィリップス社は、セキュアでサイズ変更可能なコンピューティング能力を得るために、アマゾンのエラスティック・コンピュート・クラウド（amazon ec2）を採用。
5.6.6 ケーススタディ6：カリフォルニア大学のathena breast health networkは、乳がん検診の最適な頻度と方法を決定するために、グーグルクラウドプラットフォームのmammosphereを採用。
5.6.7 ケーススタディ7：Healthplixはawsと連携してデータのプライバシーとセキュリティを確保
5.6.8 ケーススタディ 8：Biomérieux 社が sas 社と連携し、高度なデータ管理、アナリティクス、データ可視化テクノ ロジーを使用してアンチバイオグラムのプロセスを変革
5.6.9 ケーススタディ 9: Cuf 社、システムとワークフォースの Google Workspace への移行を成功させ、5 ヶ月で全社を新システムに統合
5.6.10 ケーススタディ 10: シーモードは、クリニックから提供された超音波画像を使用して、アバの背後でmlモデルを訓練するために、アマゾンウェブサービス（AWS）クラウド上でアバを立ち上げました。
5.6.11 ケーススタディ 11: cdphp 社、データ処理スタックをクラウドに移行し、aws 上で専用の健康人工知能サービスを実装してアップグレード
5.7 サプライチェーン分析
図27 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLP：サプライチェーン分析
5.8 技術分析
5.8.1 主要技術
5.8.1.1 機械学習
5.8.1.2 クラウドコンピューティング
5.8.1.3 モノのインターネット
5.8.1.4 ビッグデータ＆アナリティクス
5.8.2 補足技術
5.8.2.1 拡張現実（AR）
5.8.2.2 バーチャルリアリティ（VR）
5.8.2.3 ウェアラブル＆センサー
5.8.3 隣接技術
5.8.3.1 ブロックチェーン
5.8.3.2 3Dプリンティング
5.8.3.3 ロボティック・プロセス・オートメーション
5.8.3.4 ナノテクノロジー
5.9 ジェネレーティブAIとLLMがヘルスケア＆ライフサイエンス市場のNLPに与える影響
表7 ジェネレーティブAIとLLMが市場に与える影響
5.10 ポーターの5つの力分析
表8 ポーターの5つの力が市場に与える影響
図28 ポーターの5つの力分析
5.10.1 新規参入の脅威
5.10.2 代替品の脅威
5.10.3 供給者の交渉力
5.10.4 買い手の交渉力
5.10.5 競争の激しさ
5.11 価格分析
5.11.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLPベンダー別の価格設定指標分析
表9 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLPソリューションの価格水準（参考値
5.11.2 主要プレイヤーの平均販売価格動向（トップアプリケーション別
図29 主要企業の平均販売価格動向（上位アプリケーション別
表10 主要企業の平均販売価格動向（上位アプリケーション別
5.12 特許分析
5.12.1 方法論
5.12.2 出願特許、文書タイプ別
表11 出願された特許（2013-2023年
5.12.3 技術革新と特許出願
図30 過去10年間に付与された特許数（2013-2023年
5.12.3.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場における上位10件の出願人
図 31 市場における上位 10 社の出願者、2013 年～2023 年
図32 市場における付与特許の地域分析（2013-2023年
表 12 市場における特許所有者上位 20 社（2013 年～2023 年
表13 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLPの特許リスト（2022-2023年
5.13 主要会議・イベント
表14 主要会議・イベントの詳細リスト（2023-2024年
5.14 関税と規制の状況
5.14.1 ヘルスケア＆ライフサイエンスソフトウェアにおけるNLP関連関税
表15 ヘルスケア＆ライフサイエンスソフトウェアにおけるNLP関連関税（2022年
5.14.2 規制機関、政府機関、その他の組織
表16 北米: 規制機関、政府機関、その他の団体
表17 欧州：規制機関、政府機関、その他の団体
表18 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表19 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト
表20 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.3 北米
5.14.3.1 米国
5.14.3.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.14.3.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.14.3.1.3 AI/MLベースの医療機器としてのソフトウェア（SaMD）行動計画
5.14.3.2 カナダ
5.14.3.2.1 カナダ公共安全規制
5.14.4 欧州
5.14.4.1 一般データ保護規則（GDPR）
5.14.5 アジア太平洋
5.14.5.1 韓国
5.14.5.1.1 個人情報保護法（PIPA）
5.14.5.2 中国
5.14.5.3 インド
5.14.5.4 シンガポール
5.14.6 中東・アフリカ
5.14.6.1 アラブ首長国連邦
5.14.6.2 KSA
5.14.7 ラテンアメリカ
5.14.7.1 ブラジル
5.14.7.2 メキシコ
5.15 貿易分析
5.15.1 コンピュータソフトウェアの輸入シナリオ
図33 コンピュータソフトウェアの輸入（主要国別）、2015～2022年（10億米ドル
5.15.2 コンピュータソフトウェアの輸出シナリオ
図34 コンピューターソフトウェアの輸出、主要国別、2015年～2022年（10億米ドル）
5.16 主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図35 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
表21 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.16.2 購入基準
図36 上位3アプリケーションの主な購買基準
表22 上位3アプリケーションの主な購買基準
5.17 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図 37 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.18 ヘルスケア＆ライフサイエンス市場におけるNLPの技術ロードマップ
5.19 市場におけるベストプラクティス
5.20 市場：ビジネスモデル
5.20.1 Saasモデル
5.20.2 コンサルティングサービスモデル
5.20.3 収益分配モデル
5.20.4 ペイパーユースモデル
6 ヘルスケア＆ライフサイエンスにおける NLP 市場, 分野別 (ページ番号 – 118)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 市場促進要因
図 38 サービス分野は予測期間中に高い成長率を記録
表 23：オファリング別市場、2018～2022 年（百万米ドル）
表24 オファリング別市場、2023～2028年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
6.2.1 医療従事者がイノベーションを促進し、患者ケアを向上させることが市場成長の原動力
図39 予測期間中、ソフトウェア分野はより高い成長率で成長
表25 ソリューションタイプ別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表26：ソリューションタイプ別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表27 ソリューション： 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表28 ソリューション 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLPソリューション市場：タイプ別
6.2.2.1 ソフトウェア
表29 ソフトウェア：ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表30 ソフトウェア：市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
6.2.2.2 プラットフォーム
表31 プラットフォーム 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 32 プラットフォーム プラットフォーム：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLPソリューション市場：展開形態別
表 33 ソリューション： 市場：展開モード別、2018年～2022年（百万米ドル）
表34 ソリューション： ソリューション：展開モード別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.3.1 クラウド
表35 クラウド：市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表36 クラウド：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3.2 オンプレミス
表 37 オンプレミス 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 38 オンプレミス： 市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 特定のヘルスケアアプリケーションにNLPモデルを導入するニーズの高まりが市場を促進
図 41 マネージドサービス分野は 2028 年までに高い成長率で成長
表39 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：サービス別、2018～2022年（百万米ドル）
表40 サービス別市場：2023～2028年（百万米ドル）
表41 サービス： 市場：地域別、2018-2022年（百万米ドル）
表42 サービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2 プロフェッショナルサービス
図 42 トレーニング＆コンサルティング分野が予測期間中に最大市場を占める見込み
表43 プロフェッショナルサービス別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表44 プロフェッショナルサービス別市場：2023-2028年（百万米ドル）
表45 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2018年-2022年（百万米ドル）
表46 プロフェッショナルサービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.1 トレーニング＆コンサルティングサービス
表 47 トレーニング＆コンサルティングサービス 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表48 トレーニング＆コンサルティングサービス 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.2 システムインテグレーション＆インプリメンテーション
表 49 システムインテグレーション＆インプリメンテーションサービス 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表50 システムインテグレーション＆インプリメンテーションサービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス
表 51 サポート＆保守サービス： 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 52 サポート＆保守サービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.3 マネージドサービス
表 53 マネージドサービス： 市場：地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 54 マネージドサービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
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