市場概要
医療におけるAIトレーニングデータセットの世界市場規模は、2022年に2億7,580万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）23.1％で成長すると予測されている。ヘルスケアにおける人工知能（AI）の応用が拡大し続ける中、説明可能なAIを実現するトレーニングデータセットのニーズが高まっている。説明可能なAI（XAI）データセットは、AIモデルの予測に詳細な説明を与え、特定の診断や治療の提案がなされた理由を理解する上で医療従事者や患者を支援する。このような傾向は、AIヘルスケアシステムに対する開放性と信頼性を促進し、両者とも普及に不可欠である。
ヘルスケアAIのトレーニングデータセットにおけるデータプライバシーとセキュリティの重要性が高まっているため、顕著な傾向の1つに、患者データの綿密な非識別化と匿名化がある。これは個人のプライバシーを保護し、HIPAAやGDPRのような厳格な規制に沿うものである。このプロセスでは通常、個人を特定できる情報（PII）を削除または暗号化する一方、AIモデルが特定の患者と関連付けられないデータで学習されるようにする。このような取り組みにより、ヘルスケア業界はAI主導のアプリケーションに信頼を浸透させ、ヘルスケアAIにおける最優先事項として患者の守秘義務を守りつつ、より広く受け入れられるようにすることを目指している。
希少疾患の包括的な治療ソリューションに対する需要が高まっているため、希少疾患や希少疾患治療薬の開発に特化したデータセットに対するニーズが高まっている。これらのデータセットには、ゲノムデータ、臨床試験の結果、珍しい病状に関連する患者記録など、さまざまな情報が含まれている。これらのデータセットで訓練されたAIモデルは、研究者が希少疾患の潜在的治療法を発見し、既存薬を再利用する機会を特定し、臨床試験への患者募集を強化する上で極めて重要な役割を果たしている。この傾向は、希少疾患の理解と治療の進歩に対する需要の高まりに後押しされており、この重要な医学研究分野に特化したデータセットの重要性が浮き彫りになっています。
世界の大手ハイテク企業は、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを促進し、業務効率を高めるために、人工知能と機械学習技術の活用に注力している。例えば2020年10月、エヌビディアは世界的なヘルスケア企業であるGSKおよびそのAI部門と提携し、計算手法による創薬・ワクチン開発プロセスの強化に取り組んでいる。GSKはロンドンに革新的なAIハブを設立し、その膨大な遺伝子・ゲノムデータを活用して画期的な医薬品やワクチンの創製を効率化している。
この課題には、創薬に使用される膨大なデータセットを扱うことが含まれ、高度なハードウェアと斬新な機械学習ソフトウェアが必要となる。GSKはエヌビディアと協力し、英国の繁栄するエコシステムの中で、医学、遺伝学、人工知能の交差点における専門知識をプールすることにより、この問題に取り組んでいます。このパートナーシップにおけるNVIDIAの役割は、GPU最適化と高性能計算パイプライン開発における熟練した技術を活用することであり、これにはNVIDIA Clara Discoveryとして知られる計算創薬に特化したアプリケーションやフレームワークも含まれる。
2022年の収益シェアは41.3%で、画像/動画セグメントが市場を独占した。AIのトレーニングデータセットには、MRI、CTスキャン、超音波の融合など、さまざまな画像モダリティが含まれるようになってきている。これらのデータセットにより、複数の画像ソースからのデータを組み合わせることで、完全な診断洞察を与えることができるAIモデルを作成することができる。この方法は、困難な病状において、情報に基づいた意思決定を行うために包括的な画像が必要な場合に特に有用である。この傾向は、多数の画像モダリティからのデータを分析・融合できるAIモデルの開発に有利である。
テキスト分野は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると推定されている。電子カルテ（EHR）と臨床ノートデータセットの需要が高まっている。これらのデータセットには、診療録、診断レポート、患者履歴など、さまざまなテキスト患者情報が含まれる。この傾向は、非構造化医療テキストから重要な洞察を抽出し、自動医療コーディング、臨床意思決定支援、医療研究などのアプリケーションを可能にするNLPモデルに対する需要の増加に対応しています。これらのデータセットは、膨大な医療データを効率的に理解・整理するAIモデルのトレーニングに不可欠です。
データセットの種類別では、医療画像セグメントが2022年の売上高シェア29.5％で市場を支配している。3Dおよび4D医療画像技術の出現は、これらのデータモダリティに対応するデータセットを生み出した。これらのデータセットには、3D CTスキャンや4D MRIシーケンスなど、体積および時間に依存する医療画像が含まれている。このようなデータセットで訓練されたAIモデルは、放射線学や循環器学において、より詳細で正確な診断を提供することができる。これらのデータセットは、AIによる医用画像解析の精度と信頼性を向上させる上で極めて重要であり、次元を追加することで解剖学的構造や生理学的プロセスをより深く理解することができる。
特筆すべき発展として、ウェアラブルデバイスの各種センサーからのデータを含むデータセットの作成がある。心拍数モニター、加速度計、温度センサーなどのセンサーからのデータがこれらのデータベースに含まれている。この動きは、AIモデルが複数のセンサーからのデータを同時に分析し、患者の健康状態についてより包括的でニュアンスのある画像を提供できるようにすることを意図している。このマルチセンサー統合は、転倒検知、活動モニタリング、健康状態追跡などのアプリケーションを可能にすることで、AI主導型ヘルスケアシステムの全体的な精度を向上させる。
北米セグメントは、2022年の収益シェア35.8％で市場を支配した。個別化医療は北米の顕著なトレンドであり、AIのトレーニングデータセットはゲノムデータを含むように適応しつつある。これらのデータセットには個人の遺伝子構成に関する情報が含まれており、臨床データとリンクしている場合もある。この傾向により、個別化された治療法を提案したり、遺伝学に基づいて病気のかかりやすさを予測したりできるAIモデルの開発が可能になる。この地域では精密医療とゲノミクス研究が重視されており、よりオーダーメイドのヘルスケアソリューションのために臨床データとゲノムデータを統合するデータセットの重要性が強調されている。
APAC地域は予測期間中に最も高いCAGRを記録すると推定されている。APAC地域は、アーユルヴェーダ、中国伝統医学、漢方などの伝統医学システムを重要視している。データセットは現在、伝統的な医療行為からの情報と現代の医療データを組み合わせている。この傾向は、AIモデルが伝統医療と現代医療の長所を組み合わせたホリスティック・ヘルスケア・ソリューションを提供することを可能にし、この地域特有のヘルスケア状況に対応する。
主要企業・市場シェア
この業界は激しい競争によって特徴付けられ、特定の世界的リーダーが市場のかなりの部分を支配している。主な焦点は、製品開発における技術革新をリードし、業界の主要企業間の提携を促進することである。例えば、2023年1月、BioNTechは創薬、設計、開発のためのAI活用における先駆的役割を強化するためにInstaDeepを買収した。この買収により、BioNTechの治療プラットフォームと業務全体を通じて人工知能と機械学習技術を活用することで、大規模に高度な免疫療法を発見、設計、創出する包括的な能力を確立することができる。
別の例では、2023年5月、ゼロトラスト原則に焦点を当てた実世界データ・コラボレーション・ソフトウェアの先駆者であるBeeKeeperAI, Inc.は、特許で保護されたゼロトラスト・コラボレーション・プラットフォームであるEscrowAIの広範なアクセシビリティを発表した。この革新的なプラットフォームは、Azureの機密コンピューティングを活用し、データ主権、プライバシー、セキュリティの問題に対処します。EscrowAIは、患者データの機密性を損なうことなく、完全なPHI（個人健康情報）を含むHIPAA準拠の研究を支援します。共同研究契約を簡素化し、より正確なデータへのアクセスを提供することで、AI開発のタイムラインを大幅に短縮します。ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセットの世界市場における有力企業には、以下のような企業がある：
アレジオン
アマゾン ウェブ サービス社
アペン・リミテッド
コギト・テックLLC
ディープビジョンデータ
Google, LLC (Kaggle)
ライオンブリッジテクノロジーズ
マイクロソフト株式会社
株式会社サマソース
スケールAI社
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、2017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。この調査に関してGrand View Research社は、世界のヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場をモデル、データセットタイプ、地域に基づいて区分している：
モデルの展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
テキスト
画像/ビデオ
その他（音声、構造化データなど）
データセットタイプの展望（売上高、百万米ドル、2017年 – 2030年）
電子カルテ
医療画像
ウェアラブル機器
遠隔医療
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
中東・アフリカ
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
【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. 情報またはデータ分析
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. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場の変数、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. 市場ドライバー分析
3.2.1.1. 電子カルテと患者データは、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションの進展に極めて重要な役割を果たす。
3.2.1.2. 医療画像と個別化医療の進歩が、ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット利用の成長を促進している。
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. ヘルスケア市場における多様で倫理的なAIトレーニングデータセットの欠如。
3.3. ヘルスケア市場におけるAIトレーニングデータセットの分析ツール
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. ユースケース分析
第4章. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場 モデル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. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場 モデル動向分析、百万米ドル、2022年および2030年
4.3. テキスト
4.3.1. テキスト市場の収益推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
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. その他（オーディオ、構造化データなど）
4.5.1. その他（オーディオ、構造化データなど）市場の収益予測および予測、2018～2030年（百万米ドル）
第5章. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場 データセットタイプの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場 データセットタイプの動向分析、百万米ドル、2022年および2030年
5.3. 電子カルテ
5.3.1. 電子カルテ市場の収益推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4. 医療画像
5.4.1. 医用画像市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5. ウェアラブルデバイス
5.5.1. ウェアラブルデバイス市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6. 遠隔医療
5.6.1. 遠隔医療市場の収益予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.7. その他
5.7.1. その他市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場 地域別推計と動向分析
6.1. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場シェア（地域別）：2022年・2030年（百万米ドル
6.2. 北米
6.2.1. 北米のヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.2.2. 米国
6.2.2.1. 米国のヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.2.3. カナダ
6.2.3.1. カナダのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.3. 欧州
6.3.1. ヘルスケアにおける欧州のAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（USD MILLION）
6.3.2. 英国
6.3.2.1. 英国のヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（USD MILLION）
6.3.3. ドイツ
6.3.3.1. ドイツのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（USD MILLION）
6.3.4. フランス
6.3.4.1. フランスのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.4. アジア太平洋地域
6.4.1. アジア太平洋地域のヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.4.2. 中国
6.4.2.1. 中国のヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.4.3. 日本
6.4.3.1. 日本のヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.4.4. インド
6.4.4.1. インドのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.4.5. 韓国
6.4.5.1. 韓国のヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.4.6. オーストラリア
6.4.6.1. オーストラリアのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.5. ラテンアメリカ
6.5.1. 中南米のヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（USD MILLION）
6.5.2. ブラジル
6.5.2.1. ブラジルのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.5.3. メキシコ
6.5.3.1. メキシコのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.6. 中東・アフリカ
6.6.1. ヘルスケアにおけるAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.6.2. 南アフリカ
6.6.2.1. 南アフリカのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.6.3. サウジアラビア
6.6.3.1. サウジアラビアのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.6.4. アラブ首長国連邦
6.6.4.1. UAEのヘルスケア向けAIトレーニングデータセット市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第7章 競争環境 競争環境
7.1. 企業の分類
7.2. 各社の市場ポジショニング
7.3. 参加企業の概要
7.4. 業績
7.5. 製品ベンチマーク
7.6. 企業ヒートマップ分析
7.7. 戦略マッピング
7.8. 企業プロフィール/リスト
7.8.1. アレジオン
7.8.2. アマゾン・ウェブ・サービス
7.8.3. アペン・リミテッド
7.8.4. コギト・テック・エルエルシー
7.8.5. ディープビジョンデータ
7.8.6. グーグル合同会社（Kaggle）
7.8.7. ライオンブリッジテクノロジーズ
7.8.8. マイクロソフト株式会社
7.8.9. サマソース
7.8.10. スケールAI社
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