プレスリリース
日本のヘルスケアアナリティクス市場2025～2033年、市場規模・企業動向・分析レポートを発表
株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「日本のヘルスケアアナリティクス市場2025～2033年、英文タイトル：Japan Healthcare Analytics Market Research 2025-2033」調査資料を発表しました。本資料には、日本市場規模、企業動向、セグメント別予測、市場シェアなどの情報などが盛り込まれています。
■主な掲載内容
日本のヘルスケアアナリティクス市場は、2024年に24億米ドル規模となり、2033年には151億米ドルに達すると予測されている。2025～2033年の年平均成長率（CAGR）は19.8％であり、医療データ量の増加、AI・機械学習・クラウドの普及、病院経営効率化、予防医療、個別化医療、臨床研究高度化などを背景に、高い成長が見込まれている。
ヘルスケアアナリティクスとは、患者記録、治療結果、病院運営データ、財務情報などを収集・処理・分析し、医療上の意思決定を改善する技術・サービス領域である。目的は、患者ケアの質向上、医療コスト削減、業務効率化、医療体験の改善などにある。
分析手法には、記述的分析、予測分析、処方的分析、診断的分析などが含まれる。記述的分析は、患者属性、治療効果、病院パフォーマンスなど過去の傾向やパターンを把握するもので、予測分析は過去データと統計モデルを用いて、疾病発症リスクや再入院可能性など将来の結果を予測する。
市場成長の中心的な要因は、AI、機械学習、クラウドコンピューティングなどの技術進歩である。これらの技術により、従来は扱いにくかった大量の医療データを高速かつ高精度に分析し、臨床、病院運営、財務の各領域で意思決定を高度化できるようになっている。
特にAIと機械学習は、予測分析の性能向上に大きく寄与している。医療機関は、患者の過去の診療履歴、検査値、年齢、既往歴などをもとに、高リスク患者を早期に抽出したり、疾病の進行、再入院、医療需要などを予測したりできる。これにより、問題が起きてから対応するのではなく、事前に介入する医療モデルへ移行しやすくなる。
クラウドベースの分析基盤も、日本市場で重要性を増している。病院が大規模な自前インフラを保有しなくても、クラウド上で分析能力を拡張できるため、初期設備投資を抑えつつ、大量データを処理しやすくなる。複数施設や異なるシステムからデータを統合しやすい点も大きな強みである。
自然言語処理（NLP）も重要な技術として挙げられている。医療記録の多くは、医師の診療メモ、紹介状、退院サマリー、放射線レポートなどの文章形式で保存されており、従来の構造化データ分析だけでは十分に活用できなかった。NLPを使えば、こうした非構造化テキストから疾病名、症状、治療内容などを抽出し、患者の状態をより包括的に把握できる。
具体的な企業動向として、Fujitsuは2023年3月、日本でパーソナライズドヘルスケアと創薬を支援するクラウド型ヘルスケアプラットフォームを立ち上げたとされる。この基盤ではクラウド、AIに加え、HL7 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）などの相互運用標準を利用し、医療機関間でのデータ可搬性や連携強化を目指している。
FHIRのような標準の重要性は大きい。医療データが病院やベンダーごとに異なる形式で保存されていると、分析基盤へ統合するために多くの変換作業が必要になる。共通標準が普及すれば、EHR、検査システム、画像診断、ウェアラブルなど複数のデータ源を横断的に分析しやすくなる。
2024年6月にはSoftBank GroupとTempus AIによる合弁会社「SB TEMPUS」が設立され、個人の医療データをAIで解析し、治療推奨につなげる取り組みが進められたとされる。この動きは、ヘルスケアアナリティクスが病院経営や業務改善だけでなく、精密医療や個別化治療へ広がっていることを示している。
一方、市場の大きな制約はデータプライバシーである。医療データは極めてセンシティブであり、日本の個人情報保護法（APPI）など厳格な規制のもとで収集、共有、分析する必要がある。患者の機密性を保護する必要があるため、データを自由に統合・共有できず、高度な分析の潜在力が十分に発揮されない場合がある。
特にクラウドや第三者プラットフォームを利用する場合、サイバー攻撃やデータ漏洩への懸念が高まる。漏洩が発生すれば、直接的な財務損失だけでなく、病院やサービス企業の信用低下にもつながるため、医療機関が新しい分析技術の採用に慎重になる要因となる。
そのため、ヘルスケアアナリティクスでは分析性能だけでなく、データ匿名化、暗号化、アクセス制御、監査ログ、クラウドセキュリティ、患者同意管理などを一体的に提供できることが重要になる。
市場は、タイプ、コンポーネント、提供形態、用途別に分類されている。タイプでは記述的分析、予測分析、処方的分析、診断的分析、コンポーネントではソフトウェア、サービス、ハードウェア、提供形態ではオンプレミスとクラウド、用途ではオペレーション管理、財務分析、ポピュレーションヘルスマネジメント、臨床分析などが含まれる。
タイプ別では、予測分析が日本市場を主導すると予測されている。予測分析は、過去データ、統計アルゴリズム、機械学習モデルを利用して将来の結果を予測するもので、早期介入の価値が大きい医療分野との相性が良い。
具体的には、糖尿病、心疾患、がんなどの発症リスクが高い患者を事前に特定し、予防的な検査や生活指導を行う用途がある。これにより、病気が重症化してから治療するより、長期的な医療費を抑え、患者の生活の質を改善できる可能性がある。
再入院予測も重要な用途である。退院患者の中から再入院リスクが高い人を抽出し、退院後フォロー、遠隔モニタリング、服薬支援などを重点的に行えば、不要な再入院を減らせる可能性がある。これは病院のコスト削減と患者アウトカム改善の両方につながる。
予測分析は、病院運営にも利用できる。将来の患者数や診療需要を予測し、医師、看護師、病床、手術室などのリソースを適切に配置することで、待ち時間削減やスタッフ負担の平準化が可能になる。
日本では高齢化に伴い医療需要が増える一方、医療人材は限られているため、「将来どこで需要が増えるか」を予測して人員や設備を配置する能力は重要になる。ヘルスケアアナリティクスは、医療の質だけでなく、医療制度全体の生産性向上にも関係する市場といえる。
記述的分析は、過去の患者数、平均在院日数、治療成績、病床稼働率などを可視化するために使われる。これは高度なAIを使わなくても病院経営に直接役立つため、分析基盤導入の入口として重要である。
診断的分析では、「なぜ特定の結果が起きたのか」を分析する。たとえば、特定病棟で再入院率が高い理由、手術待ち時間が長い原因、特定治療で有害事象が増えた原因などをデータから探る用途が考えられる。
処方的分析はさらに一歩進み、「次に何をすべきか」を提案する。複数の治療選択肢や運営施策の中から、予測結果に基づいて最適な行動を提示する領域であり、AIの高度化に伴って重要性が増す可能性がある。
臨床分析では、患者ごとの検査、薬剤、画像、診療記録などを分析し、診断や治療を支援する。医療AIや精密医療との境界が非常に近く、ヘルスケアアナリティクス市場の中でも高付加価値領域となる。
ポピュレーションヘルスマネジメントでは、個々の患者ではなく、地域や患者集団全体のデータを分析する。たとえば、地域ごとの糖尿病リスク、高血圧患者数、予防接種率などを把握し、限られた医療資源をどこに配分するかを判断できる。
日本では地域ごとに高齢化率や医療アクセスが大きく異なるため、ポピュレーション分析を利用して地域医療政策を設計する価値は高い。地方で特定疾患が増えていることを早期に把握できれば、専門医配置や遠隔医療導入などの対策を行える。
財務分析も重要である。病院の診療収益、薬剤費、人件費、設備コストなどを分析し、どの診療領域でコストが増えているかを把握できれば、経営改善につなげられる。
医療機関では、患者アウトカムを損なわずにコストを抑える必要があるため、臨床データと財務データを組み合わせることが重要になる。単に「安い治療」を選ぶのではなく、再入院や合併症まで含めた総コストを評価する考え方が必要になる。
オペレーション管理では、病床、救急外来、手術室、検査機器、スタッフ配置などを分析し、施設全体の流れを最適化する。データ分析によってボトルネックを可視化できれば、患者待ち時間やスタッフ残業を削減できる可能性がある。
クラウドベースの提供形態は、今後さらに重要になる可能性がある。オンプレミスでは施設ごとにサーバーを設置・運用する必要があるが、クラウドであれば計算能力や保存容量を柔軟に拡張できる。
特にAIモデルや大規模データ解析では計算負荷が大きいため、必要なときだけクラウドリソースを利用する方が効率的な場合がある。複数施設をまたぐ共同研究や医療データ解析にもクラウドは適している。
一方、医療データを外部クラウドへ保存することに対する不安もあるため、セキュリティ、データ所在、アクセス権限などを明確にする必要がある。そのため、日本市場ではオンプレミスとクラウドを組み合わせたハイブリッド型も重要になる可能性がある。
主要企業として、McKesson、Inovalon、CitiusTech、Arcadia Solutions、IBM、SAS Institute、Verisk Analytics、Oracleなどが挙げられている。
競争環境を見ると、ヘルスケア専業分析企業だけでなく、IBM、Oracle、SASのような大手IT・データ分析企業が含まれている。これは市場競争が単なる医療ソフトウェアではなく、クラウド、AI、統計解析、データ統合、セキュリティなど複数の技術基盤で行われていることを示している。
今後の競争では、分析アルゴリズムの精度だけでなく、日本の病院システムとの接続、EHRとの相互運用性、日本語医療テキストへの対応、国内規制への適合などが重要になる。
また、医療分析ではデータの品質が結果を大きく左右する。入力データに誤りや欠損が多い場合、どれほど高度なAIを使っても正しい予測はできない。そのため、データクレンジング、マスター統合、標準化などの基盤整備が非常に重要になる。
ヘルスケアアナリティクス企業にとっては、分析ソフトウェアを販売するだけでなく、病院データを整理・統合するデータエンジニアリングサービスにも大きな需要がある。
2025年2月には、TriNetXとFujitsuが「TriNetX Japan K.K.」を設立したとされる。この合弁事業は、日本人患者の匿名化EHRデータ活用を進め、臨床試験効率化、医療研究、創薬期間短縮を目指すものである。
この動きは、日本のヘルスケアアナリティクス市場が病院内の診療・経営改善だけでなく、リアルワールドデータを利用した製薬R&Dへ広がっていることを示している。匿名化された多数患者のEHRを解析できれば、臨床試験候補患者の探索、疾患自然歴の分析、治療成績比較などに利用できる。
2023年11月にはRapidAIが脳卒中識別プラットフォームについて日本でClass IIIのShonin承認を取得したとされる。これは、AI画像分析や臨床判断支援がヘルスケアアナリティクスの一部として実際の医療機器承認へ進んでいる例といえる。
2023年1月にはFujitsuと札幌医科大学が、EHRやPHRをクラウド基盤上で患者自身がアクセス・管理できるようにするデータポータビリティプロジェクトを開始したとされる。これは患者中心の医療データ流通を進める取り組みである。
こうしたデータポータビリティが進めば、患者が病院を変えても過去データを引き継ぎやすくなり、重複検査や情報断絶を減らせる。また、本人の同意のもとで研究や分析に利用しやすくなる可能性もある。
一方、資料には明らかに注意すべき記述がある。予測分析セグメントの説明中に、2024年11月のDentsu「Tobiras」とMeta Advanced Analyticsを利用したマーケティング分析の事例が入り、初期利用者でROIが10％改善したとされている。
この事例は、文章上は日本のヘルスケアアナリティクス市場のセグメント成長を説明するために掲載されているものの、記載内容自体は広告・マーケティング分析に関するものであり、医療分析との直接的な関係が明確ではない。別分野の分析レポートから混入した可能性が高く、日本のヘルスケアアナリティクス市場を裏付ける医療事例としては扱わない方が適切である。
これは原資料の品質上の重要な不整合であり、「予測分析が有望」という全体的な市場方向性と、Dentsu/TobirasのROI10％という具体例は切り分けて解釈する必要がある。
今後の市場では、AIと予測分析の組み合わせが一段と重要になる。単に患者データを可視化するだけでなく、数時間後・数日後・数か月後に何が起こる可能性が高いかを予測することで、医療者の意思決定を支援できる。
救急医療では、来院患者の重症化リスクを予測して優先順位を付ける、病棟では急変リスクを予測する、退院患者では再入院リスクを推定するといった用途が考えられる。
ただし、予測モデルが多くの警告を出しすぎると、医療者がアラートを無視する「アラーム疲労」が起こる可能性がある。そのため、AIモデルには高い精度だけでなく、臨床的に意味のある通知設計が求められる。
また、予測結果を表示するだけではなく、「なぜ高リスクと判定されたのか」を医師が理解できる説明可能性も重要である。ブラックボックス型モデルより、主要なリスク因子や判断根拠を示せるシステムの方が臨床利用されやすい。
今後は生成AIとの統合も考えられる。大量の患者記録を要約したり、分析結果を自然言語で説明したりすることで、医師や病院管理者がデータをより簡単に利用できる可能性がある。ただし、今回の資料では生成AIは独立した具体的市場要素としては説明されていないため、これは一般的な技術発展の可能性として考えるべきである。
日本の高齢化を考えると、ポピュレーションヘルスと慢性疾患管理は中長期的に重要になる。糖尿病、高血圧、心血管疾患などの患者集団を分析し、悪化リスクが高い人へ優先的に介入することで、限られた医療人材を効率的に使える。
遠隔患者モニタリングとの融合も重要である。家庭血圧計、ウェアラブル、体重計などから継続的にデータを収集し、分析プラットフォームが異常傾向を検出すれば、医療者がすべての患者を同じ頻度で確認する必要がなくなる。
このモデルでは、ヘルスケアアナリティクスが単なる「分析ツール」ではなく、「誰にいつ介入すべきかを決める医療運営基盤」になる。
製薬企業にとっても市場価値は大きい。EHRやリアルワールドデータを分析し、薬剤の実臨床下での効果、安全性、患者特性を評価できれば、創薬、臨床開発、市販後調査に活用できる。
TriNetX Japanの事例は、まさにこの方向性を示しており、日本人患者の匿名化データを活用して臨床試験候補患者探索や研究を効率化する可能性がある。
保険者にとっては、疾病発症や高額医療リスクを予測し、予防プログラムを実施する用途が考えられる。医療費抑制と患者アウトカム改善を同時に目指す上で分析技術は重要になる。
しかし、保険者が個人の医療データをどの程度利用できるかについては、プライバシー、公平性、同意など慎重な設計が必要になる。
病院経営では、将来の患者数、スタッフ需要、病床稼働などを分析し、限られた人員を最適配置することが重要になる。医師・看護師不足が進む環境では、分析による人員配置最適化の価値が高まる。
また、データ分析によって治療成果を比較し、どの診療プロセスが最も良い患者転帰につながっているかを把握できれば、医療の標準化や品質改善にも利用できる。
そのため、今後の競争では「分析結果が正確か」だけではなく、「その結果を現場の行動へ変換できるか」が重要になる。医師、看護師、病院経営者が実際に意思決定へ使えなければ、分析プラットフォームの価値は限定的である。
ユーザーインターフェースも重要になる。統計専門家でなくても使えるダッシュボード、自然言語による説明、重要指標だけを表示する仕組みが採用を左右する。
日本市場では、国内の医療システムが施設ごとに異なることから、システム統合能力も重要な参入障壁となる。EHR、検査、画像、会計、保険請求など複数システムからデータを取り込む必要があるため、医療ITインテグレーションに強い企業が有利になりやすい。
一方、クラウドネイティブな新興企業には、柔軟性、導入速度、AI機能などで差別化する機会がある。大手IT企業とスタートアップが競争すると同時に、提携する可能性も高い。
総じて、日本のヘルスケアアナリティクス市場は、2024年の24億米ドルから2033年の151億米ドルへ約6.3倍に拡大すると予測される高成長市場であり、CAGR19.8％という成長は、AI、機械学習、クラウド、NLP、医療データ標準化などの技術進歩を背景としている。
特に予測分析が市場を主導するとされ、高リスク患者の特定、疾病発症予測、再入院予測、病院需要予測などが重要用途になる。日本の高齢化と医療人材不足を考えると、限られた医療資源をどの患者へ優先的に配分するかを決めるツールとして価値が高まる。
一方、データプライバシー、APPIへの対応、クラウドセキュリティ、データ漏洩リスク、医療機関間のデータ標準化不足が市場拡大の主要障壁となる。
今後は、単純な可視化ダッシュボードから、AIが将来を予測し、推奨行動まで提示する高度な分析プラットフォームへ市場が移行すると考えられる。また、病院内分析だけでなく、EHR、PHR、RPM、ゲノムデータ、製薬R&Dなどを横断したデータ活用が重要になる。
最終的には、日本のヘルスケアアナリティクス市場は「医療データを見る市場」から、「医療データを使って次の行動を決める意思決定インフラ市場」へ発展する可能性が高い。特に、臨床・経営・研究データを安全に統合し、AIで解析し、その結果を医師や病院経営者が実際の行動へ落とし込める企業が中長期的に優位な立場を築くと考えられる。
※目次構成
- 市場の導入および調査範囲
レポートの目的
レポートの対象範囲および定義
調査範囲 - エグゼクティブインサイトおよび主要ポイント
市場ハイライトおよび戦略的示唆
主なトレンドおよび将来予測
タイプ別市場概要
コンポーネント別市場概要
提供形態別市場概要
用途別市場概要 - 市場動向
市場への影響要因
成長要因
技術進歩
予測分析に対する需要の拡大
XX
阻害要因
データプライバシーに対する懸念
厳格な規制
XX
市場機会
AIおよびビッグデータとの統合
XX
影響分析 - 戦略的インサイトおよび業界展望
市場リーダーおよび先駆的企業
新興の先駆的企業および主要プレイヤー
売上上位ブランドを有する有力企業
確立された製品を有する市場リーダー
経営層（CXO）の見解
最新動向および技術的ブレークスルー
ケーススタディ／進行中の研究
規制および償還制度の動向
ポーターの5フォース分析
サプライチェーン分析
SWOT分析
アンメットニーズおよび市場ギャップ
市場参入・事業拡大に向けた推奨戦略
シナリオ分析：楽観・基本・悲観ケース予測
価格分析および価格動向
キーオピニオンリーダー（KOL） - 日本のヘルスケアアナリティクス市場 — タイプ別
はじめに
タイプ別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
タイプ別市場魅力度指数
記述的分析（Descriptive Analytics）*
はじめに
市場規模分析および前年比成長率分析（%）
予測分析（Predictive Analytics）
処方的分析（Prescriptive Analytics）
診断的分析（Diagnostic Analytics） - 日本のヘルスケアアナリティクス市場 — コンポーネント別
はじめに
コンポーネント別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
コンポーネント別市場魅力度指数
ソフトウェア*
はじめに
市場規模分析および前年比成長率分析（%）
サービス
ハードウェア - 日本のヘルスケアアナリティクス市場 — 提供形態別
はじめに
提供形態別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
提供形態別市場魅力度指数
オンプレミス*
はじめに
市場規模分析および前年比成長率分析（%）
クラウドベース - 日本のヘルスケアアナリティクス市場 — 用途別
はじめに
用途別市場規模分析および前年比成長率分析（%）
用途別市場魅力度指数
オペレーション管理*
はじめに
市場規模分析および前年比成長率分析（%）
財務分析
集団健康管理（Population Health Management）
臨床分析
その他 - 競争環境および市場ポジショニング
競争環境の概要および主要市場プレイヤー
市場シェア分析およびポジショニング・マトリクス
戦略的提携、M&A（合併・買収）
製品ポートフォリオおよびイノベーションに関する主な動向
企業ベンチマーキング - 企業プロファイル
10.1 McKesson Corporation*
企業概要
製品ポートフォリオ
製品概要
製品主要業績評価指標（KPI）
製品売上高の実績および予測
製品販売数量
財務概要
企業売上高
地域別売上構成比
売上高予測
主な動向
M&A（合併・買収）
主な製品開発活動
規制当局による承認など
SWOT分析
10.2 その他の主要企業
Inovalon
CitiusTech Inc.
Arcadia Solutions, LLC
IBM
SAS Institute Inc.
Verisk Analytics, Inc.
Oracle
※企業一覧は網羅的なものではありません。
- 前提条件および調査方法
データ収集方法
データ・トライアンギュレーション
予測手法
データの検証および妥当性確認 - 付録
当社およびサービスについて
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