がん診断治療における人工知能(AI)市場規模、シェア、競争環境およびトレンド分析レポート、治療法別、がん別、構成要素別、用途別、エンドユーザー別、地域別 :2026年から2035年までの機会分析および業界予測

レポートID : ROJP04261173  |  最終更新 : 2026年04月  |  フォーマット :  :   : 

がん診断治療における人工知能(AI)市場のトレンドおよび予測

がん診断治療における人工知能(AI)市場は、2025年から2035年まで4億8300万米ドル から28億200万米ドル に達すると予測されており、2026年から2035年の予測期間にかけて年平均成長率(CAGR)が `19.2%で成長すると見込まれています。

がんの診断および治療における人工知能(AI)とは、高度なコンピュータアルゴリズム、具体的には機械学習(ML)、深層学習(DL)、およびニューラルネットワークを用いて複雑な医療データを分析し、従来の手法よりも高速かつ高精度で、患者一人ひとりに合わせたがんの検出、診断、治療、経過観察を行うことを指します。これは、画像データ(ラジオミクス)、組織サンプル(パトミクス)、遺伝子プロファイル(ゲノミクス)など、膨大かつマルチモーダルなデータセットを解釈するためのツールとして機能します。

主要市場のハイライト

  • がん診断治療における人工知能(AI)市場は、2025年の4億8,300万米ドルから成長すると予測されています。
  • 世界的にがんの負担が増大していること、および早期診断の重要性が極めて高いことから、AIを活用したスクリーニングおよび診断ツールの導入が加速しています。AIによる予測分析は、早期発見を可能にし、生存率を向上させ、個別化治療戦略を支援することで、腫瘍学の分野に変革をもたらしています。
  • アジア太平洋地域は、AI医療イノベーションへの積極的な投資、がん有病率の増加、および医療画像技術の進歩により、市場を牽引しています。政府主導の取り組みやAIベースの診断システムの導入拡大が、同地域の成長をさらに後押ししています。

市場ダイナミクス

市場を牽引する要因

がん有病率の上昇と早期診断への需要

米国がん協会(American Cancer Society)の『Global Cancer Facts & Figures』によると、がんは依然として世界的な健康上の主要な課題であり、2022年には世界中で約2,000万人の新規患者が診断され、約970万人がこの病気により死亡したとされています。予測によれば、人口の高齢化と生活習慣に関連するリスク要因を背景に、2050年までに年間新規症例数は3,500万件に達する可能性があり、医療システムへの負担増大が懸念されています。早期発見は患者の予後改善に極めて重要であります。例えば、乳がんなどの場合、早期に発見されれば5年生存率は99%を超えることもあるが、進行した段階では生存率は大幅に低下します。

こうした背景から、腫瘍学の診断と早期スクリーニングにおけるAI技術への需要が高まっています。AIアルゴリズムは、画像データ(マンモグラフィーやCTスキャンなど)と電子カルテを大規模に分析し、従来の方法では見逃されがちな悪性腫瘍の微細な兆候を検出することができます。臨床現場でのパイロットプログラムでは、AIの活用により検出率が向上することが示されています。例えば、あるAIツールは、イングランドの一般診療現場においてがんの特定率を8%向上させました。このような早期発見を求めるデータ主導の需要は、医療提供者や政府が進行がんの診断を減らし、生存率を向上させ、長期的な治療費を軽減するためのツールを求めていることから、腫瘍学AI市場の拡大を支えています。したがって、これらすべての要因が、予測期間中の市場成長を後押ししています。

市場の制約

導入およびソフトウェア統合にかかる高額なコスト

AIソリューションを腫瘍学のワークフローに統合するには、ソフトウェアのライセンス料、データインフラ、臨床医の研修など、多額の資金投資が必要となります。医療分野におけるAI導入に関する報告書によると、高性能コンピューティング、セキュアなサーバー、継続的なソフトウェア更新、そしてモデルの出力を管理と解釈する専門スタッフなどを考慮すると、中規模病院1施設あたりでAIシステムの導入に数百万ドルの費用がかかる可能性があります。こうしたコストは、小規模な病院と診療所にとっては特に障壁となり、大規模な学術医療センター以外でのAI導入を制限しています。

初期費用に加え、既存の電子カルテ(EHR)システムとのAI統合の複雑さも、さらなるコスト増を招いています。医療データはしばしばサイロ化されており、標準化されていないため、AIが効果的に機能するには大規模な前処理が必要となります。断片化されたワークフローや、AIツールと既存の臨床システム間の相互運用性の問題により、病院はカスタマイズとワークフローの再設計に追加のリソースを投入せざるを得なりません。さらに、米国の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(HIPAA)や欧州の一般データ保護規則(GDPR)といった厳格なプライバシー規制への準拠には、堅牢なセキュリティおよびコンプライアンス基盤が必要であり、継続的な運用コストが発生します。したがって、これらすべての要因が、予測期間における市場の成長を阻害しています。

市場機会

AIを活用した予測腫瘍学と治療計画

腫瘍学におけるAI市場で最も有望な分野の一つは、AIを用いて疾患の進行、治療反応、および患者の予後を予測する「予測腫瘍学」です。高度な機械学習モデルは、ゲノム配列、画像診断結果、臨床歴など膨大なデータセットを分析し、個々の患者に合わせた予後に関する知見を提供します。研究によると、AIモデルは非構造化された電子医療データを解釈することで、疾患の経過予測において最大80%の精度を達成でき、従来の臨床指標を超えたリスク層別化を可能にします。

さらに、AIが推奨する治療経路を治療計画に組み込むことで、生存率の20%向上と特定のがんにおける無増悪生存期間の延長など、有意義な臨床的利益が得られることが研究で実証されています。また、予測分析は臨床試験のマッチングを向上させ、実験的治療から最も恩恵を受けられる可能性の高い患者を特定し、試験の効率化に寄与します。「Cancer Moonshot」をはじめとする国家的なイニシアチブは、免疫療法、化学療法、標的治療を個別化するための予測モデルを推進しており、個別化がん医療の加速化を図っています。したがって、これらすべての要因が、予測期間における市場の成長を後押ししています。

市場セグメンテーションの洞察

がん別

2025年、前立腺がんセグメントは、収益面においてがん診断と治療におけるAI市場を独占しました。このセグメントの成長は、前立腺がんが男性において皮膚がんを除く最も頻度の高いがんであり、がんによる死亡原因の第2位であるという事実に起因しています。米国の男性6人に1人が、生涯のうちにこの疾患に罹患すると予測されています。AIでは、生物の脳ネットワークに着想を得て、その一部を基盤とした統計モデルを採用する人工ニューラルネットワークが頻繁に用いられます。これらは、入力と出力の間の非線形な相互作用をモデル化し、処理することができます。全体として、前立腺がんへのAIの応用は、前立腺がんの分類と治療を評価するための標準化された病理学的グレード付けを支援する上で有効であることが判明しています。したがって、これらすべての要因が、市場におけるこのセグメントの成長を後押ししました。

地域分析別

2025年、アジア太平洋地域は、収益面においてがん診断と治療におけるAI市場を独占しました。この成長は、AI医療スタートアップへの投資の増加、疾患検出におけるAIの利用拡大、そして患者ケアの多面的な側面を提供できるAIの可能性に起因すると考えられます。例えば、2019年10月4日、東京に拠点を置く日本の企業「AIメディカルサービス」は、内視鏡映像を用いて悪性腫瘍を診断するAIシステムを開発しました。

ジャパンタイムズによると、国立がん研究センターと理化学研究所が開発したAIは、早期がんの検出にわずか0.004秒しかかからず、このシステムはがん患者の80%において正確にがんを特定できるとのことです。さらに、日本のPFDeNA社は、血液サンプルから早期がんを検出するためにディープラーニングを活用しています。オーストラリア医学画像と放射線治療学会(ASMIRT)は、医療画像診断におけるAIの活用を強調しています。その目的は、画像の解釈能力の向上と高品質な画像の生成にあります。その結果、AIは疾患検出においてより正確になり、診断データのより有益な情報源となっています。したがって、これらすべての要因が、この地域における市場の成長を後押ししました。

主要企業のリスト:

セグメンテーションの概要

治療法別

  • 放射線療法
  • 化学療法
  • 免疫療法
  • 精密医療
  • 光線療法
  • 遺伝子治療
  • 超音波動的療法

がん別

  • 乳がん
  • 肺がん
  • 悪性黒色腫
  • 大腸がん
  • 前立腺がん
  • その他

構成要素別

  • ソフトウェアソリューション
  • ハードウェア
  • サービス

用途別

  • スクリーニングおよび診断
  • 腫瘍の特定
  • 経過観察
  • 治療

エンドユーザー別

  • 病院
  • がん研究センター
  • 診断検査室

地域別

北アメリカ

  • アメリカ
  • カナダ
  • メキシコ

ヨーロッパ

  • 西ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その地の西ヨーロッパ
  • 東ヨーロッパ
  • ポーランド
  • ロシア
  • その地の東ヨーロッパ

アジア太平洋

  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアおよびニュージーランド
  • 韓国
  • ASEAN
  • その他のアジア太平洋

中東・アフリカ(MEA)

  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • UAE
  • その他のMEA

南アメリカ

  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • その他の南アメリカ
よくあるご質問
これは、機械学習、深層学習、ニューラルネットワークなどのAI技術を活用し、医療データ(画像、ゲノム、臨床データ)を分析して、がんの正確な検出、診断、治療計画の策定、および経過観察を行うことを指します。
主な要因としては、世界的ながん発症率の上昇、早期かつ正確な診断への需要の高まり、AI技術の進歩、そして個別化医療や精密医療のアプローチの普及拡大などが挙げられます。
スクリーニングと診断および治療計画といった応用分野は、臨床上の意思決定や患者の転帰を改善する能力があるため、ソフトウェアソリューションとAIを活用した予測腫瘍学ツールとともに、急速な成長が見込まれています。
Booklet
  • 最終更新 :
    2026年04月
  • 予想年 :
    2026年~2035年
  • 納期 :
    即日から翌営業日

レポート言語: 英語、日本語

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