# **戦略的偵察：遠隔診断と心電図解析の未来（2025年～2045年）**

## **エグゼクティブサマリー**

本レポートは、遠隔画像診断支援サービスおよびホルター心電図解析事業の今後20年（2025年～2045年）にわたる再構築を企図する戦略的意思決定者に対し、包括的な情報基盤を提供することを目的とする。医療業界は、人工知能（AI）技術の進化を核として、構造的な大変革期に突入している。本分析は、現在の市場動向、先進的な技術事例、そして未来の医療エコシステムを多角的に検証し、長期的な事業戦略策定に資する戦略的必須事項を提示する。  
市場は現在、ハードウェア中心の成長から、ソフトウェア、データ解析、プラットフォームサービスが主導する高成長フェーズへと価値の重心を明確に移行させている。特に、遠隔医療およびAI関連サービス市場は年平均成長率（CAGR）二桁という急成長を遂げており、これは単なるサービス提供者から、技術を基盤とするプラットフォームの構築・運営者へとビジネスモデルを変革する必要性を示唆している。  
先進事例の分析からは、競争の主戦場が「アルゴリズム（個別疾患の検出）」「プラットフォーム（複数AIの統合・管理）」「フルスタックソリューション（AIと臨床ワークフローの融合）」という3層構造に分化しつつあることが明らかになった。特に、イスラエルのAidocや米国のViz.aiといった企業は、単に診断を支援するだけでなく、AIを起点として医療チーム全体の連携を最適化し、治療までの時間を短縮する「ケアコーディネーションプラットフォーム」を構築することで、極めて高い付加価値と競争優位性を確立している。心電図解析分野においても、不整脈の事後的な検出から、通常時の心電図データを用いて将来のリスクを予測する「予測診断」へと技術の最前線は移行しており、これは新たな高価値サービスの創出機会を示している。  
2035年を見据えた未来予測では、医療は「疾患の治療」から「ウェルネスの維持」へとパラダイムシフトする。ウェアラブルデバイスによる常時モニタリングが標準となり、患者の医療体験は、症状発現後に始まる断続的なものから、生涯にわたる継続的なデータストリームに基づくパーソナライズされたものへと変貌する。この変化は、診断サービス事業に対し、従来の単発的な検査解析モデルから、長期的な健康状態を監視・分析する「縦断的ヘルスモニタリングサービス」への転換を迫るものである。  
さらに2045年に向けては、量子コンピューティングが実用化の段階に入り、診断の概念そのものを覆す可能性がある。特に、ゲノム情報のような超多次元データの解析や精密な分子シミュレーションを可能にすることで、個々人の疾患リスクや治療応答性を予測する「量子由来データ」が診断情報に加わる。この次世代の診断エコシステムに適応するためには、2030年代半ばまでに量子技術への備えを開始することが不可欠となる。  
これらの技術的・構造的変化を事業として成功させるためには、規制、法的責任、倫理というガバナンスの枠組みを乗り越えなければならない。AIの精度やバイアス、診断エラー発生時の責任所在、データプライバシーの保護といった課題は、技術の社会実装における最大の障壁となりうる。逆に言えば、これらの課題に対して透明性、公平性、安全性を担保する包括的な「信頼のフレームワーク」をサービスと一体で提供することが、他社との決定的な差別化要因となる。  
以上の分析に基づき、本レポートは、事業再構築に向けた戦略的必須事項として、①サービス提供者からプラットフォーム運営者への進化、②「予測診断」と「生成AIによるレポート作成」分野への重点的な研究開発投資と、その他領域における戦略的提携の推進、③ウェアラブルデバイスからの継続的データ解析能力と量子コンピューティングへの対応という未来への備え、そして④これらの技術基盤の上に「信頼」をサービスとして提供するガバナンス体制の構築、を提言する。

## **第I部：グローバル市場の概観 \- 2025年の基準点**

本章では、遠隔画像診断およびホルター心電図解析市場の現在の定量的・定性的基盤を確立し、市場の規模、成長性、そしてその急激な進化を駆動する根本的な要因を分析する。

### **1.1 市場規模と成長軌道**

遠隔診断関連市場は、世界的に力強い成長を続けており、特に日本市場の成長ポテンシャルが際立っている。  
**世界の遠隔画像診断・デジタルイメージング市場** 世界の医療用デジタル画像システム市場は、2024年に361億米ドルと推定され、2025年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）6.2%で成長すると予測されている 。この市場を包含する、より広範な遠隔医療市場は、2024年の1,046億4,000万米ドルから2032年までに3,348億米ドルに達すると見込まれ、そのCAGRは16.9%に及ぶ 。さらに、遠隔画像診断（テレラジオロジー）に特化した市場は、2025年の281億6,000万米ドルから2029年には604億4,000万米ドルへと、CAGR 21%という驚異的な成長が予測されている 。別の調査では、2025年に66億6,000万米ドル、2030年に130億1,000万米ドル（CAGR 14.33%）との予測もあり、市場定義による差異は見られるものの、いずれも二桁成長という高い期待を示している 。地域別では、現在北米が最大の市場シェアを占めている 。  
**世界のホルター心電図・心臓モニタリング市場** 世界のホルター心電図市場は、2024年に5億6,380万米ドルと評価され、2034年までには11億米ドルに達すると予測されており、この間のCAGRは6.6%である 。より広範な心電計（ECG）機器市場全体では、2025年の64億7,000万米ドルから2030年には77億7,000万米ドル（CAGR 3.72%）へと安定した成長が見込まれる 。しかし、ホルターモニターのセグメントに限定すると、2025年から2032年にかけてCAGR 13.3%という、機器市場全体を大きく上回る成長が予測されている 。  
**日本市場の動向** 日本の遠隔医療市場は、世界的に見ても特に急成長が期待される市場である。2025年から2032年にかけて約22.5%という極めて高いCAGRで成長し、市場規模は2025年の約52億米ドルから2032年には228億米ドルに達すると見込まれている 。国内の診断用画像機器市場も堅調で、2024年の35億3,000万米ドルから2033年には58億5,000万米ドル（CAGR 4.83%）へと成長する予測である 。心電計機器市場も同様に、2025年から2032年にかけてCAGR約6.9%～7.2%での成長が予測されている 。  
これらの市場規模のデータは、単なる量的拡大を示すだけでなく、質的な変化を示唆している。医療機器という「ハードウェア」市場の成長率が安定的な一桁台であるのに対し、そのハードウェアから生成されるデータを活用する「サービス」や「ソフトウェア」が中心となる遠隔医療やホルターモニター市場は、二桁台の急成長を遂げている 。この成長率の著しい乖離は、医療における価値の源泉が、物理的な機器そのものから、データを解析し、臨床ワークフローを効率化し、診断精度を向上させるソフトウェアおよびプラットフォームへと劇的に移行していることを明確に物語っている。この構造変化は、事業戦略を策定する上で最も重要な前提条件となる。もはや単に画像や心電図を読影するサービスを提供するだけでは不十分であり、これからの成長は、データからいかにして付加価値の高い情報を引き出すか、すなわち「ヘルステック企業」としての能力にかかっている。  
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**表1：市場規模と成長予測（2025年～2035年）**

| 市場セグメント | 2025年推定市場規模（億米ドル） | 2035年予測市場規模（億米ドル） | 予測CAGR (%) |
| :---- | :---- | :---- | :---- |
| **遠隔画像診断（世界）** | 281.6 | 1,478.9 (推定) | 21.0 |
| **遠隔医療（日本）** | 52.0 | 398.2 (推定) | 22.5 |
| **ホルター心電図（世界）** | 6.06 | 11.0 (2034年) | 6.6 |
| **心電計機器（日本）** | 3.4 | 6.7 (推定) | 6.9 |

*注：2035年の予測市場規模は、提供されたCAGRを基に複利計算により推定。ホルター心電図（世界）は2034年の値を記載。*  
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### **1.2 変革を推進する要因**

市場の急成長は、複数の強力なマクロトレンドが複合的に作用することで生まれている。  
**人口動態と疾病構造の変化** 世界的な高齢化の進展と、それに伴う心血管疾患、がん、神経疾患といった慢性疾患の罹患率の上昇が、市場の根源的な需要を牽引している 。これらの疾患は、早期発見と継続的なモニタリングが治療成績を大きく左右するため、画像診断や心電図検査の需要を構造的に押し上げている。  
**医療システムの構造的課題** 特に先進国において、放射線科医をはじめとする専門医の不足は深刻な問題となっている 。一方で、CTやMRIといった画像診断装置の高性能化により、一度の検査で生成される画像データ量は爆発的に増加しており、専門医一人当たりの業務負担は限界に達しつつある 。遠隔画像診断は地理的な制約を超えて専門医の知見を共有することを可能にし、AIによる解析支援は診断の効率と精度を飛躍的に向上させるため、これらの構造的課題に対する直接的な解決策として期待されている。  
**テクノロジーの進化と普及** クラウドベースのPACS（医療用画像管理システム）やVNA（ベンダーニュートラルアーカイブ）の普及は、医療機関の壁を越えた安全な画像共有の基盤となった 。加えて、5Gを含む高速インターネット網の整備は、大容量の医用画像データを遅延なく伝送することを可能にし、遠隔診断の実用性を高めている 。そして、これらのインフラの上で、AI技術が診断支援の主役となりつつある。AIは単なる自動化ツールではなく、診断精度そのものを向上させ、ワークフローを根本から変革する中核技術として位置づけられている 。  
**政策と経済的インセンティブ** 各国の政策も、遠隔医療の普及を強力に後押ししている。日本では、厚生労働省による遠隔医療の診療報酬拡大がサービスの利用を促進している 。また、「医師の働き方改革」は、医師の長時間労働を是正する観点から、読影業務などを外部の遠隔診断サービスへ委託することを推奨しており、市場にとって強力な追い風となっている 。さらに、医療費抑制の圧力が高まる中で、効率化とアウトカム向上を両立する価値に基づく医療（Value-Based Healthcare）への移行が世界的な潮流となっており、AIを活用した効率的な診断サービスはこの流れに完全に合致するものである。

## **第II部：AIが駆動する変革：世界の先進事例**

本章では、市場の量的拡大を牽引するAI技術が、具体的にどのような企業によって、どのようなビジネスモデルで社会実装されているのかを詳述する。競争の最前線は、単一のAIアルゴリズム開発から、複数のAIを統合し、臨床ワークフロー全体を最適化するプラットフォームへと移行している。

### **2.1 AIプラットフォームエコシステム：新たな競争領域**

市場は、特定の疾患（例：肺結節）のみを検出する単機能のAIソリューションから、病院のIT環境全体に統合され、複数のAIツール（自社製およびサードパーティ製）を配備・管理できる統合プラットフォーム、いわば「臨床AIのオペレーティングシステム」へと進化している。  
**グローバルにおけるプラットフォーム構築の動き**

* **Aidoc（イスラエル／米国）：** 同社が提供するaiOS™（AI Operating System）は、この分野の先進モデルである。病院の既存システムと統合し、画像、検査データ、電子カルテ（EHR）情報をリアルタイムで分析する。20以上のFDA（米国食品医薬品局）承認済みアルゴリズムとサードパーティ製ソリューションを配備するハブとして機能し、脳卒中や肺塞栓症といった緊急性の高い疾患のケアパスウェイ全体を統括・最適化する 。  
* **Viz.ai（米国）：** 単なる病変検出に留まらず、AIを活用した「ケアコーディネーションプラットフォーム」を提供している。CTスキャン等から脳卒中、動脈瘤、肺塞栓症などの疑いを検知すると、関連する全ての医療チーム（脳神経外科医、循環器内科医など）にモバイルアプリを通じて自動で一斉に通知する。これにより、専門医への連絡や情報共有にかかる時間を劇的に短縮し、治療開始までの時間を最小化する新たなワークフローを創出している 。  
* **GEヘルスケア（米国）：** Edisonプラットフォームは、GEおよびサードパーティ開発者によるAIアプリケーションを開発、展開、管理するためのオープンなエコシステムとして設計されている。既存のワークフローや画像診断装置にAIをシームレスに組み込むことを目指している 。

**日本におけるプラットフォーム事業者**

* **ドクターネット：** 同社のAI-RADは、複数のAIエンジンを医療機関および約930名の契約読影医に遠隔で接続する「人工知能エンジンプラットフォーム」と明確に位置づけられている。自社で全てのAIを開発するのではなく、国内外の優れたAIを評価・選定し、医療機関が初期投資を抑えて従量課金制で利用できるサービスとして提供するモデルを確立している 。  
* **エムスリー／M3 AI：** M3 AI Platformを運営し、世界中の質の高い医療AIソリューションを集約し、日本の医療機関に提供する役割を担う。日本の臨床環境に最適なAIを選定し、流通させるチャネルとして、また品質を担保するゲートキーパーとして重要な地位を築いている 。

これらの事例から、市場が3つの階層に分化しつつあることがわかる。第一に、特定の疾患に対して高精度な検出・解析能力を持つ\*\*「アルゴリズム層」**。第二に、これらのアルゴリズムを複数統合し、病院のITインフラ内で効率的に運用するための**「プラットフォーム層」**。そして第三に、アルゴリズムとプラットフォームを基盤に、新たな臨床ワークフローやコミュニケーションツールまでを一体として提供する**「フルスタックソリューション層」\*\*である。単体のアルゴリズムを販売するビジネスモデルは、プラットフォームによるコモディティ化のリスクに直面する。将来的な競争優位性と収益性は、顧客との接点を持ち、ワークフロー全体を支配するプラットフォーム層およびフルスタックソリューション層にこそ存在する。事業再構築においては、自社がどの層で競争するのかを明確に定義することが、戦略の根幹を成す。

### **2.2 AI遠隔画像診断のリーディングカンパニー**

以下に、AI遠隔画像診断分野で世界をリードする主要企業のプロファイルを示す。

* **Lunit（韓国）：** がん診断AIのグローバルリーダー。  
  * **技術・製品：** 放射線画像（Lunit INSIGHT）および病理画像（Lunit SCOPE）を対象とする深層学習技術を保有 。主力製品のLunit INSIGHT CXRは、胸部X線画像から11種類以上の異常所見を97-99%のAUC（曲線下面積）で検出し、臨床試験において読影医のパフォーマンス向上と作業負荷軽減に貢献することが示されている 。  
  * **ビジネスモデル：** 富士フイルム、GEヘルスケア、フィリップスといった大手医療機器メーカーとのB2Bパートナーシップを主軸とし、彼らのハードウェアやPACSシステムに自社のAIを組み込む戦略を採る 。クラウドマーケットプレイスを通じた月額約5,000米ドルのサブスクリプションモデルも提供している 。  
* **Koios Medical（米国）：** 超音波画像診断AIに特化。  
  * **技術・製品：** 乳房および甲状腺の超音波画像を解析し、がん診断を支援するAIソフトウェアを開発 。  
  * **提供価値：** AIによる客観的なリスク評価を医師に提供することで、不要な生検を削減し、患者の精神的・身体的負担と医療コストを軽減することを目指す 。  
* **DeepTek（インド）：** NTTデータと提携するAIソリューションプロバイダー。  
  * **技術・製品：** COVID-19を含む胸部X線画像のAI解析ソリューションを、遠隔読影サービスと統合して提供 。  
* **日本の主要企業：**  
  * **NTTデータ：** 放射線科医の業務負荷軽減を明確な目標に掲げ、MaestroAI®を開発。CTやMRI画像から臓器横断的に複数の異常所見を網羅的に検出することを目指す 。スペインやインドでの実証実験に成功し、グローバル展開を積極的に進めている 。  
  * **富士フイルム：** 伝統的な画像診断機器メーカーからAIプラットフォーマーへの変革を推進。REiLIブランドの下、臓器認識、病変検出、ワークフロー支援といったAI技術を自社のPACS製品SYNAPSEに深く統合している 。Lunitのような先進企業との提携も積極的に行い、最高クラスのAIを市場に投入している 。  
  * **エルピクセル：** 脳・胸部領域のAIに強みを持つ日本のスタートアップ。脳動脈瘤などを検出するEIRLシリーズを展開 。NTTデータなど他社が開発したAI技術を製品化・販売するEIRL AI Partner Programというユニークな事業モデルも持つ 。  
  * **Preferred Networks (PFN)：** 日本を代表するAI研究開発企業。医用画像解析、オミックス解析、創薬などライフサイエンス分野に重点を置く。国立がん研究センターやDeNAといったトップレベルの機関・企業と連携し、最先端のAIシステム開発を推進している 。

### **2.3 AIホルター心電図解析のイノベーター**

心電図解析分野でも、AIは診断の質と効率を大きく変えつつある。

* **カルディオインテリジェンス（日本）：** 国内の有力企業。  
  * **技術・製品：** 長時間ホルター心電図データを解析し、95%以上の精度で心房細動（AFib）を自動検出するソフトウェアSmartRobin AIシリーズを提供 。  
  * **提供価値：** 長時間モニタリングによって得られる膨大なデータの解析という課題に直接対応し、医師の負担を軽減するとともに、従来は見逃されがちだった間欠性の不整脈の検出を可能にする 。  
* **フクダ電子（日本）：** 既存の医療機器メーカーによる革新事例。  
  * **技術・製品：** 日本初となる、AIによる「隠れ心房細動リスク推定機能」を搭載した12誘導心電計を開発。このAIは、不整脈が起きていない通常（洞調律）の心電図を解析し、患者が過去に未検出の発作性心房細動（PAF）を起こしていた可能性を予測する 。  
  * **提供価値：** これは、単に既存の不整脈を「検出」することから、隠れた不整脈のリスクを「予測」することへのパラダイムシフトである。このAIをスクリーニングツールとして用いることで、高価なホルター心電図検査を真にリスクの高い患者に絞って実施できるようになり、医療資源の効率的な配分に貢献する。  
* **海外の主要企業：**  
  * **Cardiologs（フランス、フィリップスが買収）：** 特定の機器に依存しないクラウドベースのAIプラットフォーム。様々な心電計からのデータを解析し、20種類以上の不整脈を検出可能 。  
  * **Idoven（スペイン）：** 早期発見と個別化医療に焦点を当てたAI心電図解析プラットフォーム 。  
  * **イスラエルのスタートアップ群：** 心エコー診断AIの**AISAP** や、心電図・酸素飽和度・呼吸を統合解析して冠動脈疾患を検出する**AccuLine** など、単一のデータソースに留まらないマルチモーダルな心臓解析へとトレンドが向かっていることを示す活発なエコシステムが存在する。

ホルター心電図解析の分野における最も重要な変化は、フクダ電子の事例に見られるように、AIが単なる効率化ツールから、新たな臨床的価値を創造する「予測ツール」へと進化している点である。これは、ホルター心電図解析サービスのビジネスモデルを根底から変える可能性を秘めている。単に解析レポートを迅速・正確に提供するだけでなく、「どの患者にホルター検査を実施すべきか」という上流の意思決定を支援する高付加価値な「リスク層別化サービス」へと事業を進化させる道筋を示している。

### **2.4 生成AIによるレポート作成革命**

診断AIのもう一つの大きな潮流は、生成AI（Generative AI）の応用である。

* **Rad AI（米国）：** この分野のパイオニア。  
  * **技術・製品：** 放射線科医が口述した「所見（Findings）」に基づき、レポートの「結論（Impression）」部分を生成AIが自動で作成するRad AI ReportingおよびRad AI Impressionsを提供 。  
  * **実証された効果：** 導入事例では、結論部分の口述単語数が80%削減、結論作成にかかる時間が30%短縮され、放射線科医は1シフトあたり60分以上の時間を節約できたと報告されている 。これは、医師の燃え尽き症候群の防止と生産性向上に直接的に貢献する 。  
* **全般的なトレンド：** ノースウェスタン大学医学部のような研究機関でも、内製の生成AIツールが精度を損なうことなく放射線科医の効率を最大40%向上させ、さらには緊急所見の自動トリアージ（優先順位付け）まで可能にしたと報告されている 。これは、生成AIによるレポート作成支援が、一過性の技術ではなく、今後の画像診断における標準的な業務プロセスとなることを強く示唆している。

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**表2：主要AI診断プラットフォームの比較分析**

| 会社名（国） | 主要領域 | 主要技術・製品 | ビジネスモデル | 規制承認状況 | 主要な提供価値 |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| **Aidoc（イスラエル/米国）** | プラットフォーム、ケアコーディネーション | aiOS™, 20以上のFDA承認アルゴリズム | SaaS、病院単位の契約 | 多数のFDAクリアランス | AIによる検出から治療までのワークフロー全体を最適化・高速化 |
| **Viz.ai（米国）** | フルスタックソリューション、ケアコーディネーション | Viz.ai One™, 50以上のFDA承認アルゴリズム | SaaS、病院・システム単位のサブスクリプション | 多数のFDAクリアランス | 専門医チームへのリアルタイム自動通知による治療時間の大幅短縮 |
| **Lunit（韓国）** | アルゴリズム（がん診断） | Lunit INSIGHT (画像), Lunit SCOPE (病理) | B2Bパートナーシップ、SaaS | FDA, CEマーク, PMDA | 高精度なAIによるがんの早期発見、読影医のパフォーマンス向上 |
| **Rad AI（米国）** | 生成AI（レポート作成） | Rad AI Reporting, Rad AI Impressions | SaaS | 複数FDAクリアランス | 読影レポート作成の自動化による医師の業務負荷・燃え尽きを劇的に軽減 |
| **ドクターネット（日本）** | プラットフォーム | AI-RAD | 従量課金制サービス | \- | 複数のAIエンジンを統合し、初期投資不要で提供 |
| **カルディオインテリジェンス（日本）** | 心電図解析 | SmartRobin AIシリーズ | ソフトウェア販売 | PMDA承認 | 長時間心電図のAI解析による心房細動の 高精度検出 |
| **フクダ電子（日本）** | 心電図解析（予測） | AI搭載12誘導心電計 | 機器販売 | PMDA承認 | 通常心電図から「隠れ心房細動」のリスクを予測する新たな臨床価値 |

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## **第III部：近未来 \- 2035年の医療提供ビジョン**

本章では、未来予測に関する複数のレポートを統合し、2035年の医療エコシステムの鮮明な姿を描き出す。これは、再構築された事業が将来的にどのような環境で運営されるかを理解するための不可欠なコンテキストである。

### **3.1 再創造される患者の医療体験**

2035年、患者と医療システムの関わり方は根本的に変化する。  
**「事後対応型」から「事前予防型」へ** 医療のパラダイムは、病気になってから治療する「事後対応型」から、健康を維持し病気を未然に防ぐ「事前予防型」へと大きくシフトする 。患者の医療体験は、もはや症状の出現から始まるのではなく、常時接続されたデバイスによる継続的なモニタリングと、それに基づく能動的な介入から始まることになる。  
**デジタル・フロントドア** 英国の国民保健サービス（NHS）が構想するように、ほとんどの医療との接点は、国の公式ヘルスケアアプリのようなデジタルインターフェースから開始されるようになる 。このアプリがAIを用いて症状のトリアージを行い、適切な受診予約を取り、来院前には既に関連医療チームに必要な情報を提供するといった役割を担う。  
**在宅での継続的モニタリング** スマートウォッチやパッチ型センサーといったウェアラブルデバイスが中心的な役割を果たす。これらのデバイスは、活動量だけでなく、心電図、血糖値、炎症マーカーといった多様な生体情報をリアルタイムで継続的に収集する 。収集されたデータはAIによって即座に解析され、症状として自覚されるずっと前に、疾患の微細な兆候を捉えることが可能になる。  
**ハイパー・パーソナライゼーション** 医療は、個人の遺伝子情報、生活習慣、リアルタイムの生体情報に基づいて、完全に個別化される 。出生時の全ゲノム解析が標準となり、その情報に基づいて生涯にわたる個別化された予防戦略が立てられる。  
この変化は、診断サービス事業の在り方を根底から揺るがす。従来の、単一のCTスキャンや24時間のホルター心電図検査といった「断続的」な診断イベントに基づくビジネスモデルは、時代遅れとなる。未来の主流は、ウェアラブルデバイスや在宅設置型機器から得られる「継続的」なデータストリームの解析である。これは、単発の読影依頼に対応するビジネスから、特定の患者の心血管系の健康状態を1年間24時間体制で監視し、個人の基準値からの逸脱を警告するような「縦断的ヘルスモニタリングサービス」へと事業モデルを転換する必要があることを意味する。この転換は、従来とは全く異なる技術基盤（クラウド、時系列データ解析、同意管理プラットフォームなど）とビジネスモデル（サブスクリプション型）を要求する。

### **3.2 進化する臨床ワークフロー**

医療従事者の働き方と医療提供の場所も大きく変わる。  
**病院外へのケアシフト** 医療提供の主戦場は、高コストな病院から、外来手術センター、地域のクリニック、そして患者の自宅へと劇的に移行する 。「未来の病院」とは、もはや単一の建物ではなく、物理的施設と仮想空間上のサービスがデジタルで結ばれたネットワークそのものを指すようになる 。  
**拡張される臨床医（Augmented Clinician）** AIは臨床医に取って代わるのではなく、その能力を拡張する存在となる。アンビエントAI（環境知能）が診察中の会話から自動でカルテを作成することで、医師は煩雑な事務作業から解放され、週に十数時間もの時間を節約できる可能性がある 。AIは強力な臨床意思決定支援ツールとして機能し、予測分析、診断支援、個別化された治療法の提案を行う 。臨床医の役割は、AIが処理できない複雑な症例の管理や、患者との共感に基づいたコミュニケーションといった、より人間的な側面に重点が置かれるようになる。  
**マルチモーダルAIの統合** 2035年までに、AIは画像、ゲノム、電子カルテ、ウェアラブルデバイスのデータといった複数の異なる種類の情報（マルチモーダルデータ）を統合的に解析できるようになる 。これにより、患者の全体像を極めて高い解像度で把握し、大規模な予測医療を実現することが可能となる。

### **3.3 データ駆動型医療エコシステム**

未来の医療は、データを中心に動くエコシステムとなる。  
**デジタル・バックボーン** 医療システム全体が、堅牢なクラウド基盤と高度な分析レイヤーから成る「デジタル・バックボーン」によって接続される。これにより、施設、地域、在宅といったあらゆる場所で提供されるケアのデータが統合される 。  
**コマンドセンター** 医療版の航空管制塔ともいえる中央集権的な「コマンドセンター」が設置される。ここでは、AIと予測分析を用いて、患者の流れ、医療資源の配分、遠隔モニタリング下の患者の状態を管理し、異常があれば即座に担当チームへ警告を発する 。  
**データという中核資産** 高品質で相互運用可能なデータが、この新しいエコシステムの生命線となる。このデータにアクセスし、統合し、分析する能力が、競争優位の最も重要な源泉となる 。

## **第IV部：遠い未来 \- 2045年の量子跳躍**

本章では、AIの予測可能な進化の先にある、次の破壊的技術の波である量子コンピューティングに目を向け、20年という長期的な戦略が将来の技術変革に対しても強靭であることを確実にする。

### **4.1 医療における量子コンピューティング序論**

**古典コンピュータとの根本的な違い** 量子コンピューティングは、「重ね合わせ」や「もつれ」といった量子力学の原理を利用することで、現在のスーパーコンピュータでも解決不可能な、極めて複雑で多変数の問題を解く能力を持つ 。  
**開発ロードマップ** 現在はまだノイズが多く不安定な「NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）」の時代であるが、GoogleやQuantinuumといった主要プレイヤーは、2030年前後に誤り耐性を持つ量子コンピュータを実現し、2035年から2040年にかけて大規模なシステムを構築するというロードマップを掲げている 。このタイムラインは、本レポートが対象とする2045年という計画期間に完全に合致する。

### **4.2 診断とデータ解析への量子的インパクト**

**「オミックス」解析とバイオマーカー発見の革命** ゲノムやプロテオームといった「オミックス」データは、特徴量の数が膨大であるのに対し、サンプル数が少ないという「次元の呪い」に悩まされており、古典的なAIではその真価を十分に引き出せていない。量子機械学習（QML）は、このような高次元データの中から複雑な相関関係を見つけ出し、疾患の超早期発見や患者の層別化に繋がる新たなバイオマーカーを発見するのに特に適している 。  
**創薬と個別化医療の加速** 量子コンピュータは、分子間の相互作用を極めて正確にシミュレーションできるようになるため、創薬プロセスを劇的に加速させる。これにより、患者一人ひとりの生体情報に基づいた、真に個別化された治療薬の設計が可能になる 。  
**医用画像の高度化** 量子技術を応用した新たな撮像法や、既存の画像データからより多くの情報を抽出する量子アルゴリズムにより、医用画像の解像度や情報量が飛躍的に向上する可能性がある 。  
これらの進展は、2045年の診断データが、もはや単なる画素や波形の集合体ではなくなることを意味する。それは、画像データ、ウェアラブルからの継続的な生体情報、そしてゲノムリスクプロファイルや分子シミュレーション結果といった「量子由来」の複雑なデータが融合したものになる。例えば、CT画像上の「疑わしい結節」の解釈は、もはや画像単体で行われるのではなく、その患者の量子コンピュータによって導き出された個人的な発がんリスクプロファイルという文脈の中で行われるようになる。この診断データの「相転移」とも言える変化に対応できない企業は、2045年の高価値な診断市場で競争力を失うだろう。したがって、2030年代半ばまでには、量子機械学習に関する専門知識の構築や学術機関との連携を開始し、「量子対応（Quantum-Ready）」の状態を整えておくことが、長期的な生き残りのための戦略的必須事項となる。  
\<br\>  
**表3：技術進化ロードマップ（2025年～2045年）**

| 期間 | 主要AIパラダイム | 診断における主要な応用 | 必須となる事業能力 |
| :---- | :---- | :---- | :---- |
| **2025-2030** | **識別系AI** | ・病変の検出、トリアージ\<br\>・ワークフローの自動化 | ・高精度な単一目的AIアルゴリズムの開発・導入\<br\>・病院ITシステムとの堅牢な連携 |
| **2030-2035** | **生成AI & マルチモーダルAI** | ・レポート作成の自動生成\<br\>・画像・EHR・ウェアラブルデータの統合診断 | ・大規模言語モデル（LLM）の臨床応用\<br\>・継続的データストリームの解析基盤\<br\>・AIプラットフォームの運営能力 |
| **2035-2045** | **量子拡張AI** | ・ゲノム情報に基づく超早期リスク予測\<br\>・新規バイオマーカーの発見\<br\>・個別化治療応答性の予測 | ・量子機械学習（QML）の専門知識\<br\>・量子由来データと古典的データのハイブリッド解析能力\<br\>・量子コンピューティング企業とのエコシステム構築 |

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## **第V部：ガバナンスと信頼のフレームワーク**

本章では、AI駆動型診断ビジネスの成否を左右する、技術以外の重要な要因である規制、法的責任、倫理について詳述する。

### **5.1 規制のハードル：FDAとPMDAへの対応**

**米国FDA** FDAは、AI搭載医療機器（SaMD: Software as a Medical Device）に対する審査・承認プロセスを確立しており、これまでに850以上の機器を承認している 。最近の承認リストを見ると、放射線科と循環器科が中心であることがわかる 。GEヘルスケアは承認取得数で業界をリードしている 。  
**日本PMDA** 日本においても、医薬品医療機器総合機構（PMDA）によるAI SaMDの承認プロセスが存在し、特に内視鏡や画像診断分野で承認品目が増加している 。政府は「DASH for SaMD」のような戦略を打ち出し、審査の迅速化を図っている 。  
**主要な課題** 規制プロセスは、特にスタートアップにとって大きな参入障壁となり得る。規制当局を通過するには、深い専門知識と、有効性・安全性を証明する質の高い臨床的エビデンスが不可欠である 。

### **5.2 法的責任の迷宮：AI時代における責任の所在**

**現状** AIに関連する医療過誤訴訟の前例は、現時点ではほとんど存在しない 。  
**責任の連鎖** AIによる診断エラーが発生した場合、その責任は複数の主体に及ぶ可能性がある。AI開発者（製造物責任）、AIの推奨に従った、あるいは無視した医師（医療過誤）、そしてそのAIシステムを導入した病院（使用者責任）である 。  
**医師の役割** 法専門家の間では、当面の間は、最終的な責任を負うのは医師であるという見方が有力である。医師は、AIの推奨が不適切であると判断した場合には、自らの専門的判断でそれを覆すことが期待されるからだ 。しかし将来的には、有効性が確立されたAIツールを「使用しない」こと自体が、医療水準を満たさないとして過失と見なされる可能性も指摘されている 。  
**リスク軽減策** 医療機関は、AI開発者とのライセンス契約を慎重に交渉する必要がある。多くの開発者は、AIがもたらす医療上の損害に対する責任を免責する条項を契約に含めているためである 。

### **5.3 信頼の構築：倫理的要請とバイアスへの対処**

**アルゴリズム・バイアス** AIにおける最大の倫理的課題の一つがバイアスである。多様性に欠けるデータセットで学習したAIは、人種、性別、社会経済的地位といった要因に基づく既存の医療格差を、意図せず維持・増幅してしまう危険性がある 。例えば、白人の皮膚がんデータで主に学習したAIは、有色人種の皮膚がん検出精度が低くなることが知られている 。  
**バイアス軽減戦略** バイアスへの対処には、多角的なアプローチが求められる。学習データの多様性確保、開発チームの多様性、アルゴリズムの透明性、そして市場投入後の継続的な性能監視が不可欠である 。  
**日本におけるデータガバナンス：次世代医療基盤法** 日本においては、「次世代医療基盤法」がAI開発におけるデータガバナンスの根幹をなす。この法律は、国の認定を受けた事業者が、多数の医療機関から実臨床データ（画像、カルテ情報等）を収集し、仮名加工または匿名加工を施した上で、研究開発目的で利活用することを許可するものである 。これは、日本の法制度の下で、倫理的かつ合法的に大規模なリアルワールドデータをAI開発に活用できるという、ユニークかつ強力なアドバンテージを提供する。  
**倫理ガイドライン** 世界保健機関（WHO）や米国医師会（AMA）といった主要な国際機関は、AIの倫理的な開発と利用に関するガイドラインを公表しており、人間の監督、透明性、公平性、データプライバシーの重要性を強調している 。日本でも、日本医療研究開発機構（AMED）が、AIを含む医療研究における倫理的・社会的課題に関する研究を支援し、教材を提供している 。  
これらの規制、法務、倫理の複雑な課題は、単なるコンプライアンス上のコストではない。むしろ、これからの市場において、信頼性は最も価値のある資産となる。顧客である医療機関は、単に高精度なアルゴリズムを求めているのではなく、法的なリスクを最小限に抑え、公平な医療を提供するという社会的責務を果たすためのパートナーを求めている。したがって、技術的な優位性だけでなく、透明性が高く、倫理的に開発され、法的に堅牢で、規制に準拠したサービスであることを包括的に証明できる「信頼のフレームワーク」を構築し、それをサービスの一部として提供することが、強力な競争優位性となる。これは、例えば、AIに起因する損害に対する補償条項の提供、バイアス監査レポートの定期的な公開、規制当局への申請支援、透明性の高い性能監視ダッシュボードの提供といった形で具現化できる。このような「サービスとしての信頼（Trust as a Service）」は、単なるソフトウェアライセンスを超えた価値を提供し、価格競争からの脱却と顧客との長期的な関係構築を可能にする。

## **第VI部：事業再構築に向けた戦略的必須事項**

本章では、これまでの分析結果を、事業再構築のための具体的かつ実行可能な提言に集約する。

### **6.1 サービス提供者からプラットフォーム運営者へ**

**提言：** ビジネスモデルを、従来の出来高払いの読影サービスから、サブスクリプションベースのプラットフォーム中心モデルへと進化させる。  
**論拠：** 第II部の分析で明らかになったように、市場の価値はプラットフォーム層へと移行している。自社の高品質な解析サービスを中核としつつ、厳選したサードパーティ製のAIツールを統合・提供するプラットフォームを構築することで、単なる下請け業者としてコモディティ化することを避け、臨床ワークフローと顧客接点を支配することが可能になる。これは、ドクターネットやM3 AIが日本市場で展開する成功モデルとも合致する 。

### **6.2 投資と提携のロードマップ**

**提言：** 社内研究開発（R\&D）は、独自の高付加価値IP（知的財産）を創出できる分野に集中させる。具体的には、第II部で特定した心臓病学における「予測リスク」エンジンの開発と、業務効率を劇的に改善する「生成AIレポート作成」ツールである。一般的な疾患検出アルゴリズムについては、LunitやAidocといったリーディングカンパニーとの提携・統合戦略を追求する。  
**論拠：** 世界市場で開発される全てのアルゴリズムで競争優位に立つことは非現実的である。「構築と購入（Build and Buy）」の戦略が最適である。自社がパラダイムシフトを起こせる独自の強みを持つ分野（予測心臓病学）では「構築」し、それ以外の領域では、自社のプラットフォームを流通チャネルとして活用し、他社の優れた技術を「購入（提携）」する。

### **6.3 2035年～2045年を見据えた未来への備え**

**提言1（データ戦略）：** 第III部の分析に基づき、ウェアラブルデバイスや遠隔モニタリング機器から得られる継続的かつ縦断的なデータを処理するためのインフラ開発に直ちに着手する。これには、クラウドインフラへの投資、時系列データ解析に長けたデータサイエンティストの確保、患者同意管理プラットフォームの構築が含まれる。  
**提言2（量子対応）：** 第IV部の分析に基づき、2030年までに、量子機械学習（QML）を探求するための小規模な専門R\&Dチームまたは学術機関との連携プログラムを設立する。目的は量子コンピュータを自社開発することではなく、技術の動向を理解し、2035年以降に商用化されるであろう量子由来データ（例：ゲノムリスクプロファイル）を自社の診断プラットフォームに統合できる準備を整えておくことである。  
**提言3（信頼のフレームワーク）：** 第V部の分析に基づき、「サービスとしての信頼（Trust as a Service）」の提供体制構築に投資する。法務・規制の専門家を雇用し、自社アルゴリズムのバイアス監査を積極的に実施し、顧客向けの透明性の高いレポートシステムを構築する。特に、日本の「次世代医療基盤法」の枠組みを積極的に活用し、データガバナンスにおけるベストプラクティスを遵守・実証することで、信頼性を高める 。

### **6.4 日本の医療制度への適応**

**提言：** 日本の主要な政策動向と事業開発を積極的に連携させる。自社サービスを「医師の働き方改革」の解決策として位置づけ 、2026年度診療報酬改定の議論を注視し、AIを活用した新たなサービスが適切に評価・保険収載されるよう働きかける 。また、高額なAIソフトウェアの価値を正当化するため、「費用対効果評価制度」の活用を検討する 。このような日本市場に特化した戦略が、国内での成功に不可欠である。

#### **Works cited**

1\. 医療用デジタル画像診断システムの世界市場（2025-2030）：市場規模、シェア、動向分析, https://www.globalresearch.co.jp/medical-digital-imaging-system-market/ 2\. 遠隔医療市場規模、シェア、成長|グローバルレポート\[2032\], https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E6%A5%AD%E7%95%8C-%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88/%E9%81%A0%E9%9A%94%E5%8C%BB%E7%99%82%E5%B8%82%E5%A0%B4-101067 3\. Telemedicine Market Size, Share, Growth | Global Report \[2032\] \- Fortune Business Insights, https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/telemedicine-market-101067 4\. Tele-Radiology Market Report 2025, https://www.researchandmarkets.com/reports/6053652/tele-radiology-market-report 5\. Teleradiology Market Size, Trend Analysis & Growth Report | 2030 \- Mordor Intelligence, https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/global-teleradiology-market 6\. ホルター心電図の市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025～2034年予測, https://www.gii.co.jp/report/gmi1773270-holter-ecg-market-opportunity-growth-drivers.html 7\. ホルター心電図市場シェアと規模｜グローバルレポート、2034年, https://www.gminsights.com/ja/industry-analysis/holter-ecg-market 8\. 心電計（ECG）-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2025年～2030年）, https://www.gii.co.jp/report/moi1686543-electrocardiograph-ecg-market-share-analysis.html 9\. ホルター心電図モニター市場分析：業界のトレンドとCAGR 13.3％の成長（2025年か \- Pando, https://pando.life/article/1762525 10\. 遠隔医療 市場 市場 | SIZE |発展の見通し \- 2025年の業界需要 ..., https://www.innovations-i.com/release/1614528.html 11\. レポートオーシャン株式会社プレスリリース :日本診断用画像機器市場は2033年までに58.5億ドルに急増する見込み、医療需要の高まり、AI統合画像システム、高齢化社会が原動力 \- ドリームニュース, https://www.dreamnews.jp/press/0000323515/ 12\. 日本診断用画像機器市場は最先端技術で医療インフラに変革をもたらし \- NEWSCAST, https://newscast.jp/news/3826058 13\. 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