どの技術、どの市場を狙うのか、そして、どこと組むべきか
事業戦略の立案に必要な情報が全てここに

デジタルヘルス未来戦略 調査編 有望市場分析

健康・医療・介護の成長分野・市場分析
「デジタル医療」5000人の利用意向/
主要プレーヤーの戦略・動向/
有力ベンチャー100社調査

誌面サンプル読めます

異分野のプレーヤーも益々活発に
成長市場「デジタルヘルス」に乗り遅れるな

「AIが診断を支援」「ロボットで手術」「アプリで病気を治療」という時代がついに到来しました。国産初の手術支援ロボットが登場し、治療用アプリが日本で承認を受け、医師を支援するAIの活用が進んでいます。新型コロナウイルス感染症への対策として推進された、健康・医療・介護の領域におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)も着実に浸透しています。

健康・医療・介護の現場に最新技術の導入が進み始めたことで、医療機器メーカーや製薬会社、ベンチャーなどの既存のプレーヤーだけでなく、IT企業や携帯大手、商社など異分野のプレーヤーの動きも活発になってきました。「診断・治療」「リハビリ・介護」に加えて、「健康維持・増進」の重要度が高まりヘルスケアが日常生活の一部になる中で、住宅や食品、スポーツ、旅行、保険といった業界も関わるようになっています。

本レポートでは、健康・医療・介護の領域においてテクノロジーによって生まれるイノベーションを「デジタルヘルス」の範囲と捉え、技術や市場、企業の動きをさまざまな角度から分析、整理しました。

健康・医療・介護の領域に技術でイノベーションを起こそうとする人や企業に加えて、ヘルスケア関連の新ビジネス創出を狙う周辺業界(ITや製造、流通、交通、金融、不動産、建設など)の皆様が事業計画を立案・推進する際に必ず役立つ一冊と自負しております。ぜひ、ご活用ください。

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特長1成長分野・市場予測

有望11分野の市場規模・開発動向を分析

  • ①プログラム医療機器 世界で2兆円超の市場へ
  • ②治療用アプリ 日本でも利用始まり開発加速
  • ③AI 画像診断支援ソフト 様々な疾患向けで実用化
  • ④ウエアラブル医療機器 疾患の早期発見を競う
  • ⑤手術支援ロボット 国産品の登場で競争激化
  • ⑥体内埋め込みデバイス 新たな治療法として研究推進
  • ⑦遠隔医療 実施条件の緩和で異業種も参入
  • ⑧メンタルヘルス対策 コロナ禍で市場が拡大
  • ⑨認知症対策 認知機能低下の早期発見を目指す
  • ⑩リハビリ支援 将来は脳を鍛える手法が主流に
  • ⑪不妊治療支援 2022年の保険適用で需要増

特長2生活者5000人の利用意向調査

デジタル医療を「どの程度認知しているか、利用したいか」を独自調査

特長3主要プレーヤーの戦略・動向

市場拡大のカギを握る大手10社の参入・提携・技術戦略を分析

  • (1)NTT ドコモ メドレーと提携し医療に本格進出
  • (2)KDDI 健康と医療体験をスマホで支援
  • (3)ソフトバンク DX でヘルスケア領域の課題を解決
  • (4)富士フイルム ヘルスケア領域を最大セグメントに
  • (5)オムロン ヘルスケア 遠隔診療サービスを世界で展開
  • (6)NEC AI などで先進的な個別化医療を実現
  • (7)ソニー イメージング技術などを生かし事業展開
  • (8)アステラス製薬 医薬品の枠を超えた新事業を創成
  • (9)三井物産 ウェルネス領域で事業推進
  • (10)JCOM テレビ活用のオンライン診療を全国へ

特長4有力ベンチャー100社調査

新ビジネス創出を担う国内ベンチャーの事業戦略レポートを収録

  • ●国内ベンチャー資金調達動向

    ベンチャーキャピタリストがデジタルヘルス国内ベンチャーの資金調達動向を徹底分析。設立後経過年数別、創業者属性別、また調達額ランキングや投資家ランキングなど、デジタルヘルス関連の資金の流れが一目でわかります。

  • ●事業領域・マッピング分析

    消費者向け、医療現場向け、介護施設向けの業界マップでサービスと企業をグルーピング。レッドオーシャン/ ブルーオーシャンが一目でわかります。

  • ●[調査]有力ベンチャー100社, 事業戦略レポート

    各社の事業内容や主要メンバーの経歴、提携の意向、主要な出資先・取引先、従業員数、ステージなどに加え、「新型コロナの事業への影響」「アフターコロナを見据えた戦略」を掲載。提携先選びに役立ちます。

こんな方にお勧めです!

  • 経営企画部門で中期経営計画の立案や提携先を探している方
  • 新規事業開発や研究開発の担当者など、デジタルヘルス分野の最新動向を知りたい方
  • デジタルヘルス分野の有力な投資先、提携先を探している方

目次

目次

本書の目次

第0章プロローグ

  • 技術革新で「健康・医療・介護」が変わる

第1章有望11分野の市場予測・開発動向分析

1-1 期待度高い新分野、国内市場は合計で年1兆円超
  • AIやロボット、アプリが医療現場へ
1-2 プログラム医療機器~世界で2兆円超の市場へ
  • 新規産業として注目を集めるSaMD
  • 動き出した日本政府の開発促進策と企業への影響
  • 新規性の高いSaMDを開発するための4つのポイント
  • 先行する海外企業と連携するためのコツ
1-3 治療用アプリ~日本でも利用始まり開発加速
  • 製薬会社が医薬品開発のノウハウ活用
  • 12兆円の医薬品市場の一部がアプリ活用に置き換わる
1-4 AI画像診断支援ソフト~様々な疾患向けで実用化
  • 参入プレーヤーは多いが、検出すべき病変は膨大
  • 対象機器を保有する医療機関は合計5万に
1-5 ウエアラブル医療機器~疾患の早期発見を競う
  • 無自覚症状/未病検知を模索するフェーズへ
  • 主戦場は1800万人の生活習慣病患者
1-6 手術支援ロボット~国産品の登場で競争激化
  • 内視鏡手術向けで開発競争が激化
  • 大規模病院向けだが高単価で4000億円市場に
1-7 体内埋め込みデバイス~新たな治療法として研究推進
  • 個人識別チップは2023年にも日本へ
  • 対象となり得る患者数は100万人
1-8 遠隔医療~実施条件の緩和で異業種も参入
  • コロナ対策の特例措置から恒久化へ
  • 携帯大手の揃い踏みで一気に加速、「使いやすさ」が勝負所に
1-9 メンタルヘルス対策~コロナ禍で市場が拡大
  • 注目はゲームやVR技術を活用した治療
  • 治療と診断・モニタリング領域に大別
1-10 認知症対策~認知機能低下の早期発見を目指す
  • 超高齢社会の社会的費用抑制が市場を拓く
  • 認知症患者の生活を支援する技術も
1-11 リハビリ支援~将来は脳を鍛える手法が主流に
  • データに基づいたリハビリに注目
  • ベースは1兆5000億円の福祉用具市場
1-12 不妊治療支援~2022年の保険適用で需要増
  • 良好な精子の判別をAIで支援
  • オンライン診療との連携が進む

第2章「デジタル医療」5000人の認知度・利用意向調査

2-1 最新技術・サービス普及のヒントを探る
  • 調査の目的と概要
  • デジタル技術や医療情報への接し方
  • ・「情報」「健康」「医療」「デジタル」に関する基本意識(性別・年齢層別分析)
  • ・回答者の趣味嗜好
  • ・デジタル機器の利用状況(性別・年齢層別分析)
2-2 5000人の健康・病気への不安意識を分析
  • 6割超が健康に不安感
  • ・健康状態への不安意識(性別・年齢層別・同居家族別・職業別分析)
  • ・不安や関心がある病気・症状(性別・年齢層別・同居家族別・職業別分析)
  • ・健康・医療に関する情報源(性別・年齢層別分析)
2-3 デジタルヘルス10分野の全体分析
  • 「手術支援ロボット」と「遠隔医療」は半数超が認知
  • 利用意向は「AI画像診断」がトップ
  • (10分野:手術支援ロボット、デジタル技術を通じた遠隔医療、ウエアラブル医療機器、体内埋め込みデバイス、AI画像診断支援ソフトウエア、デジタル技術を通じたリハビリ支援、治療用アプリ、メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用、認知症対策へのデジタル技術の利用、デジタル技術を通じた不妊治療支援)
  • ・10分野に対する認知度(性別・年齢層別分析、医療制度満足度別分析、健康状態への不安意識別分析)
  • ・10分野に対する総合認知レベル(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別分析)
  • ・10分野に対する魅力度
  • ・10分野に対する利用意向(性別・年齢層別分析、平均認知レベル別分析、デジタルリテラシー区分別分析、医療制度満足度別分析、健康状態への不安意識別分析)
2-4 デジタルヘルス10分野の詳細分析
  • 認知度と利用意向、イメージを分析
  • 治療用アプリ、「20代以下」の4割超が「利用したい」
  • ・治療用アプリの認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・治療用アプリの利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・治療用アプリに対するイメージ
  • AI画像診断支援ソフトウエア、利用意向は「50代以降」で増加
  • ・AI画像診断支援ソフトウエアの認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・AI画像診断支援ソフトウエアの利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・AI画像診断支援ソフトウエアに対するイメージ
  • 手術支援ロボット、中高年ほど認知度増加
  • ・手術支援ロボットの認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・手術支援ロボットの利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・手術支援ロボットに対するイメージ
  • ウエアラブル医療機器、「ウエアラブル端末利用者」は7割弱が「利用したい」
  • ・ウエアラブル医療機器の認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・ウエアラブル医療機器の利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・ウエアラブル医療機器に対するイメージ
  • 体内埋め込みデバイス、利用意向は「否定」が優勢
  • ・体内埋め込みデバイスの認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・体内埋め込みデバイスの利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・体内埋め込みデバイスに対するイメージ
  • メンタルヘルス対策、認知は16.2%にとどまる
  • ・メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用の認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用に対するイメージ
  • 認知症対策、ターゲットに情報届かず
  • ・認知症対策へのデジタル技術の利用の認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・認知症対策へのデジタル技術の利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・認知症対策へのデジタル技術の利用に対するイメージ
  • 遠隔医療、10分野「低認知度層」でも3割弱に利用意向
  • ・デジタル技術を通じた遠隔医療の認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・デジタル技術を通じた遠隔医療の利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・デジタル技術を通じた遠隔医療に対するイメージ
  • リハビリ支援の認知度は2割弱
  • ・デジタル技術を通じたリハビリ支援の認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・デジタル技術を通じたリハビリ支援の利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・デジタル技術を通じたリハビリ支援に対するイメージ
  • 不妊治療の進展の認知度、わずか1割
  • ・デジタル技術を通じた不妊治療支援の認知度(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・デジタル技術を通じた不妊治療支援の利用意向(性別・年齢層別・同居家族別・職業別・年収別・10分野認知度別分析)
  • ・デジタル技術を通じた不妊治療支援に対するイメージ

第3章主要プレーヤーの参入・提携・技術戦略分析

3-1 多彩な企業が健康・医療・介護に集う
  • 携帯大手やIT・電機、商社などが本格参入
3-2 NTTドコモ~メドレーと提携し医療に本格進出
  • 健康・医療サービスを一気通貫で提供
  • 行動変容につなげる技術基盤を構築
3-3 KDDI~健康・医療体験をスマホで支援
  • 3000万人超の顧客基盤を生かす
  • 「使って楽しい・得になる」アプリへ
3-4 ソフトバンク~DXでヘルスケア領域の課題を解決
  • アプリやAIを活用しヘルスケア事業へ
  • 健康医療相談からオンライン診療まで
3-5 富士フイルム~ヘルスケア領域を最大セグメントに
  • 2023年度に売り上げ8600億円を目指す
  • 医療AI技術の社会実装をさらに加速
3-6 オムロン ヘルスケア~遠隔診療サービスを世界で展開
  • 市場規模の大きな3領域に注力
  • 2025年には100万人にサービス提供へ
3-7 NEC~AIなどで先進的な個別化医療を実現
  • ヘルスケア・ライフサイエンスを次の柱に
  • AI画像診断支援に顔認証技術を応用
3-8 ソニー~イメージング技術などを生かし事業展開
  • メディカル事業はソニーの成長事業の1つ
  • 医療映像を一元的に管理・活用
3-9 アステラス製薬~医薬品の枠を超えた新事業を創成
  • 異分野の技術や知見を融合して開発
  • 治療用アプリを日本やアジアで商業化
3-10 三井物産~ウェルネス領域で事業推進
  • 病院・クリニック事業をコアに3事業を展開
  • アジア最大級の病院グループに出資
3-11 JCOM~テレビ活用のオンライン診療を全国へ
  • 加入者の半数を占める高齢者の課題解決
  • バイタルデータ取得で診療の質向上へ

第4章有力ベンチャー100社、2030年への事業戦略

4-1 国内ベンチャー資金調達動向
  • 新型コロナによる停滞から復調へ、多様な投資家が資金調達を後押し
  • ・資金調達額および資金調達件数、設立後経過年別の資金調達件数・資金調達金額・平均資金調達額、顧客カテゴリー・技術カテゴリー・創業者カテゴリー・投資家カテゴリー別の資金調達割合、調達金額ランキング、資金調達金額に占める事業会社参加案件比率、資金調達額に占める参加者属性の構成、投資家ランキング、IPO事例、M&A事例
4-2 有力ベンチャー100社、事業領域・マッピング分析
  • 一般消費者・従業員向けサービス業界マップ
  • 医療現場・医療者向けサービス業界マップ
  • 介護・高齢者施設向けサービス業界マップ
  • デジタルヘルス有望11分野ベンチャー関連図
4-3 【調査】有力ベンチャー100社、アフターコロナ時代を見据えた事業戦略
  • 事業内容・2030年への事業戦略を調査
  • ・主な取り組み/手掛けているプロジェクト、主な出資企業や提携先、主要取引先、主要メンバーの氏名と経歴、2030年時点の事業イメージ、新型コロナの事業への影響、アフターコロナを見据えた戦略、株式上場の意向、業務提携の意向、希望提携先の業種・重点領域や希望する提携の形態、設立年月日、ステージ、資本金、従業員数など17項目
  • アイ・ブレインサイエンス
  • アイリス
  • アルム
  • アンター
  • 医師のとも
  • インテグリティ・ヘルスケア
  • ウィルモア
  • ウェルモ
  • ウンログ
  • エーテンラボ
  • エクサウィザーズ
  • エクスメディオ
  • エコナビスタ
  • エピグノ
  • エムスリーデジタルコミュニケーションズ
  • エルピクセル
  • カケハシ
  • クリプラ
  • サウンドファン
  • サスメド
  • ジーンクエスト
  • シェアメディカル
  • スピンシェル
  • ダンテ
  • テンクー
  • トータルブレインケア
  • トマーレ
  • トリプル・ダブリュー・ジャパン
  • 日本医療機器開発機構(JOMDD)
  • 日本メディカルキャリア
  • バーズ・ビュー
  • バックテック
  • ハルメク・ベンチャーズ
  • ファミワン
  • フィッツプラス
  • ヘルスグリッド
  • ヘルスケアシステムズ
  • ヘルスビット
  • ミーカンパニー
  • ミナカラ
  • ミルウス
  • メディウィル
  • メディカルデータカード
  • メディカルノート
  • メディフォン
  • メディホーム
  • メロディ・インターナショナル
  • メンタルヘルステクノロジーズ
  • ユカシカド
  • ライトタッチテクノロジー
  • リーズンホワイ
  • リーバー
  • リバーフィールド
  • リモハブ
  • レバレジーズメディカルケア
  • ロジック
  • ワイズ
  • ワイズ・リーディング
  • AMI
  • asken
  • A-Traction(朝日サージカルロボティクスに社名変更)
  • BiPSEE
  • Connected Industries
  • CORESCOPE
  • CureApp
  • DTアクシス
  • Empath
  • FiNC Technologies
  • HACARUS
  • HealtheeOne
  • HIKARI Lab
  • HIROTSUバイオサイエンス
  • Holoeyes
  • iMed Technologies
  • Integral Geometry Science
  • IoTBASE
  • Kids Public
  • Lily MedTech
  • Luxonus
  • MBTリンク
  • Mealthy
  • MedicalCompass
  • Medii
  • Mediplat
  • MICIN
  • MinaCare
  • Moff
  • MOLCURE
  • NOSWEAT
  • OPExPARK
  • PGV
  • Rehab for JAPAN
  • Save Medical
  • T-ICU
  • TXP Medical
  • Ubie
  • vivola
  • WHITE CROSS
  • WINフロンティア
  • Z-Works

図表一覧
200点以上の図表を収録。
「オンラインサービス」セットをご購入の場合、ダウンロードして企画書などにご利用いただけます。

第1章 有望11分野の市場予測・開発動向分析
  • 1-1 期待度高い新分野、国内市場は合計で年1兆円超
  • 図表1-1-1-1 デジタルヘルス有望11分野
  • 図表1-1-1-2 プログラム医療機器の実用化促進策について国内ベンチャーに事業への影響を聞いた
  • 図表1-1-1-3 国内ベンチャー100社に自社の事業に関連する有望11分野を聞いた
  • 1-2 プログラム医療機器
  • 図表1-2-1-1 プログラム医療機器の利用で期待できること
  • 図表1-2-1-2 プログラム医療機器を開発する日本企業の多くは死の谷に直面している
  • 図表1-2-1-3 医療機器に該当するプログラムの範囲
  • 図表1-2-1-4 推定されるSaMDと医療機器の市場規模
  • 図表1-2-1-5 海外のSaMD関連ベンチャー企業の資金調達額の合計と調達件数
  • 図表1-2-1-6 SaMD関連ベンチャー企業のSPAC上場準備銘柄
  • 図表1-2-1-7 医療機器への該当性を確認するチャート図
  • 図表1-2-1-8 医療機器該当性の基本的な概念
  • 図表1-2-1-9 医療機器の種類の名称と類別数
  • 図表1-2-1-10 プログラムの類別と一般的名称の数
  • 図表1-2-2-1 プログラム医療機器に関する当面の規制改革の実施事項
  • 図表1-2-2-2 規制改革の実施事項の中身と厚労省の対応状況
  • 図表1-2-2-3 厚労省のプログラム医療機器実用化促進パッケージ戦略(DASH for SaMD)
  • 図表1-2-2-4 プログラム医療機器を開発する上での課題と厚労省の取り組みの関係
  • 図表1-2-3-1 新規性の高いSaMDを開発する上で開発者が検討する内容
  • 図表1-2-3-2 医療機器該当性の事例
  • 図表1-2-3-3 開発する上でコンタクトしたりチームを組んだりするプレーヤー候補
  • 図表1-2-3-4 SaMD開発を手掛ける日本企業の例
  • 図表1-2-3-5 承認や認証を得た日本企業によるSaMDの例
  • 図表1-2-3-6 第4世代AIに対する期待
  • 図表1-2-3-7 声を用いて特定の疾患をスクリーニング、モニタリングする企業例
  • 図表1-2-3-8 Akili Interactive Labsの「EndevorRx」を使用するイメージ
  • 図表1-2-4-1 FDA認証済みの人工知能を用いたSaMD数(部位ごと)
  • 図表1-2-4-2 FDA認証済みの人工知能を用いたSaMD数(モダリティーごと)
  • 図表1-2-4-3 2019年時点の治療用SaMDを開発する企業の例
  • 図表1-2-4-4 FDAのPre-Cert Pilot Program(事前認証プログラム)
  • 図表1-2-4-5 FDAに新設されたDigital Health Center of Excellenceの概要
  • 図表1-2-4-6 FDAのDigital Health Center of Excellenceが実施している取り組み
  • 図表1-2-4-7 ドイツで保険償還されているアプリの例
  • 図表1-2-4-8 提携候補の発掘から販売までのステップ例
  • 図表1-2-4-9 SaMDに関するトピックがあるカンファレンスの例
  • 1-3 治療用アプリ
  • 図表1-3-1-1 様々な疾患向けに治療用アプリの開発が進んでいる
  • 図表1-3-1-2 治療用アプリの過去・現在・未来
  • 図表1-3-2-1 治療用アプリの関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-3-2-2 治療用アプリの参入企業の例
  • 図表1-3-2-3 治療用アプリの市場規模予測
  • 1-4 AI画像診断支援ソフト
  • 図表1-4-1-1 AI画像診断支援ソフトの分類
  • 図表1-4-1-2 AI画像診断支援ソフトの過去・現在・未来
  • 図表1-4-2-1 AI画像診断支援ソフトの関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-4-2-2 AI画像診断支援ソフトの参入企業の例
  • 図表1-4-2-3 AI画像診断支援ソフトの市場規模予測
  • 1-5 ウエアラブル医療機器
  • 図表1-5-1-1 ウエアラブル医療機器の種類
  • 図表1-5-1-2 期待されるウエアラブル医療機器の役割
  • 図表1-5-1-3 ウエアラブル医療機器の過去・現在・未来
  • 図表1-5-2-1 ウエアラブル医療機器の参入企業の例
  • 図表1-5-2-2 ウエアラブル医療機器の関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-5-2-3 ウエアラブル医療機器の市場規模予測
  • 1-6 手術支援ロボット
  • 図表1-6-1-1 より高度な手術を支援するロボットも
  • 図表1-6-1-2 手術支援ロボットの過去・現在・未来
  • 図表1-6-2-1 手術支援ロボットの関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-6-2-2 手術支援ロボットの参入企業の例
  • 図表1-6-2-3 手術支援ロボットの市場規模予測
  • 1-7 体内埋め込みデバイス
  • 図表1-7-1-1 体内埋め込みデバイスの種類
  • 図表1-7-1-2 体内埋め込みデバイスの過去・現在・未来
  • 図表1-7-2-1 体内埋め込みデバイスの関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-7-2-2 体内埋め込みデバイスの参入企業の例
  • 図表1-7-2-3 体内埋め込みデバイスの市場規模予測
  • 1-8 遠隔医療
  • 図表1-8-1-1 遠隔医療の過去・現在・未来
  • 図表1-8-2-1 遠隔医療の関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-8-2-2 遠隔医療の参入企業の例
  • 図表1-8-2-3 遠隔医療の市場規模予測
  • 1-9 メンタルヘルス対策
  • 図表1-9-1-1 ゲームやVRを活用する動きが広がる
  • 図表1-9-1-2 メンタルヘルス対策の過去・現在・未来
  • 図表1-9-2-1 メンタルヘルス対策の関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-9-2-2 メンタルヘルス対策の参入企業の例
  • 図表1-9-2-3 メンタルヘルス対策の市場規模予測
  • 1-10 認知症対策
  • 図表1-10-1-1 認知症対策の過去・現在・未来
  • 図表1-10-2-1 認知症対策の関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-10-2-2 認知症対策の参入企業の例
  • 図表1-10-2-3 認知症対策の市場規模予測
  • 1-11 リハビリ支援
  • 図表1-11-1-1 脳に着目したリハビリの研究が進む
  • 図表1-11-1-2 リハビリ支援の過去・現在・未来
  • 図表1-11-2-1 リハビリ支援の関連業界・サプライチェーン
  • 図表1-11-2-2 リハビリ支援の参入企業の例
  • 図表1-11-2-3 リハビリ支援の市場規模予測
  • 1-12 不妊治療支援
  • 図表1-12-1-1 不妊治療支援向け技術・サービスの種類
  • 図表1-12-1-2 不妊治療支援の過去・現在・未来
  • 図表1-12-2-1 不妊治療支援の外部連携・サプライチェーン
  • 図表1-12-2-2 不妊治療支援の参入企業の例
  • 図表1-12-2-3 不妊治療支援の市場規模予測
第2章 「デジタル医療」5000人の認知度・利用意向調査
  • 2-1 最新技術・サービス普及のヒントを探る
  • 図表2-1-1-1 第2章の構成
  • 図表2-1-1-2 回答者の性別
  • 図表2-1-1-3 回答者の年齢層
  • 図表2-1-1-4 回答者の居住地域
  • 図表2-1-1-5 回答者の職業
  • 図表2-1-1-6 回答者の同居家族
  • 図表2-1-1-7 回答者の世帯年収
  • 図表2-1-2-1 情報・健康・医療・デジタル等に関する基本意識
  • 図表2-1-2-2 情報・健康・医療・デジタル等に関する基本意識(肯定回答の属性別結果)
  • 図表2-1-2-3 情報・健康・医療・デジタル等に関する基本意識(否定回答の属性別結果)
  • 図表2-1-2-4 回答者が好きなこと
  • 図表2-1-2-5 デジタル機器の利用状況
  • 2-2 5000人の健康・病気への不安意識を分析
  • 図表2-2-1-1 健康状態への不安意識
  • 図表2-2-1-2 健康状態への不安意識(属性別結果)
  • 図表2-2-1-3 不安や関心がある病気・症状
  • 図表2-2-1-4 不安や関心がある病気・症状(属性別結果)
  • 図表2-2-1-5 健康・医療に関する情報源
  • 図表2-2-1-6 健康・医療に関する情報源(属性別結果)
  • 2-3 デジタルヘルス10分野の全体分析
  • 図表2-3-1-1 10分野に対する認知度
  • 図表2-3-1-2 10分野に対する性別ごとの認知度
  • 図表2-3-1-3 10分野に対する年齢層別の認知度
  • 図表2-3-1-4 10分野に対する日本の医療制度満足度別の認知度
  • 図表2-3-1-5 10分野に対する健康状態への不安意識別の認知度
  • 図表2-3-1-6 10分野の「知っていた計」の項目数分布
  • 図表2-3-1-7 10分野の認知レベル3区分の分布
  • 図表2-3-1-8 10分野の属性別認知レベル分布
  • 図表2-3-1-9 10分野に対する魅力度(回答者全体結果)
  • 図表2-3-2-1 10分野に対する利用意向度(回答者全体結果)
  • 図表2-3-2-2 性別の10分野の利用意向
  • 図表2-3-2-3 年齢層別の10分野の利用意向
  • 図表2-3-2-4 10分野平均認知レベル別の各分野の利用意向
  • 図表2-3-2-5 デジタルリテラシー区分別の10分野の利用意向
  • 図表2-3-2-6 10分野の日本の医療制度満足度別の利用意向
  • 図表2-3-2-7 10分野の健康状態への不安意識別の利用意向
  • 2-4 デジタルヘルス10分野の詳細分析
  • 図表2-4-1-1 治療用アプリの認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-1-2 治療用アプリの利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-1-3 治療用アプリに対するイメージ
  • 図表2-4-2-1 AI画像診断支援ソフトウエアの認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-2-2 AI画像診断支援ソフトウエアの利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-2-3 AI画像診断支援ソフトウエアに対するイメージ
  • 図表2-4-3-1 手術支援ロボットの認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-3-2 手術支援ロボットの利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-3-3  手術支援ロボットに対するイメージ
  • 図表2-4-4-1 ウエアラブル医療機器の認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-4-2 ウエアラブル医療機器の利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-4-3 ウエアラブル医療機器に対するイメージ
  • 図表2-4-5-1 体内埋め込みデバイスの認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-5-2 体内埋め込みデバイスの利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-5-3 体内埋め込みデバイスに対するイメージ
  • 図表2-4-6-1 メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用の認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-6-2 メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-6-3 メンタルヘルス対策へのデジタル技術の利用に対するイメージ
  • 図表2-4-7-1 認知症対策へのデジタル技術の利用の認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-7-2 認知症対策へのデジタル技術の利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-7-3 認知症対策へのデジタル技術の利用に対するイメージ
  • 図表2-4-8-1 デジタル技術を通じた遠隔医療の認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-8-2 デジタル技術を通じた遠隔医療の利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-8-3 デジタル技術を通じた遠隔医療に対するイメージ
  • 図表2-4-9-1 デジタル技術を通じたリハビリ支援の認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-9-2 デジタル技術を通じたリハビリ支援の利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-9-3 デジタル技術を通じたリハビリ支援に対するイメージ
  • 図表2-4-10-1 デジタル技術を通じた不妊治療支援の認知度(属性別結果)
  • 図表2-4-10-2 デジタル技術を通じた不妊治療支援の利用意向(属性別結果)
  • 図表2-4-10-3 デジタル技術を通じた不妊治療支援に対するイメージ
第3章 主要プレーヤーの参入・提携・技術戦略分析
  • 3-1 多彩な企業が健康・医療・介護に集う
  • 図表3-1-1-1 デジタルヘルス領域に各種企業が集まる
  • 3-2 NTTドコモ
  • 図表3-2-1-1 NTTドコモのデジタルヘルス事業の全体像
  • 図表3-2-1-2 オンライン診療・オンライン服薬指導のビジネスモデル(メドレー)
  • 図表3-2-1-3 オンライン診療のサプライチェーン・外部協力のイメージ
  • 図表3-2-2-1 ストレス推定AIのメカニズム
  • 図表3-2-2-2 AI健診の利用イメージ
  • 3-3 KDDI
  • 図表3-3-1-1 ヘルスケア領域のアプリケーション
  • 図表3-3-1-2 「auウェルネス」と「ポケットヘルスケア」の提供機能
  • 図表3-3-1-3 オンライン診療の収益構造
  • 図表3-3-1-4 オンライン診療の構造
  • 図表3-3-2-1 ヘルスケアアプリの外部連携
  • 図表3-3-2-2 KDDIの外部パートナーの概要
  • 3-4 ソフトバンク
  • 図表3-4-1-1 ソフトバンクが取り組むヘルスケア事業例
  • 図表3-4-1-2 「AI(人工知能)ホスピタルによる高度診断、治療システム」の構想
  • 図表3-4-1-3 2019年に締結した包括連携協定における体制図
  • 図表3-4-2-1 HELPOのサービス内容
  • 図表3-4-2-2 ヘルスケアテクノロジーズが目指す全体像
  • 図表3-4-2-3 HELPO事業の外部連携
  • 3-5 富士フイルム
  • 図表3-5-1-1 富士フイルムのセグメント別の売上高目標
  • 図表3-5-1-2 AI技術を活用した「画像診断支援ソフトウエア」の提案する領域
  • 図表3-5-1-3 AI技術を活用した富士フイルムの画像診断支援ソフトウエア
  • 図表3-5-1-4 AI技術を活用した画像診断支援ソフトウエアの活用までの流れ
  • 図表3-5-1-5 AI医療画像情報システム「SYNAPSE SAI viewer」が提案する機能
  • 図表3-5-1-6 富士フイルムが展開する幅広いモダリティ
  • 図表3-5-2-1 ポートフォリオ拡充のイメージ
  • 図表3-5-2-2 画像診断支援AI技術の社会実装に向けた外部連携
  • 図表3-5-2-3 画像診断支援AI技術の普及ポイント
  • 3-6 オムロン ヘルスケア
  • 図表3-6-1-1 オムロングループの事業別売上構成比
  • 図表3-6-1-2 オムロン ヘルスケアの事業別売上構成比
  • 図表3-6-1-3 遠隔診療のイメージ
  • 図表3-6-2-1 海外での遠隔診療サービスの取り組み
  • 図表3-6-2-2 遠隔診療サービスのサプライチェーン・外部連携
  • 3-7 NEC
  • 図表3-7-1-1 NECヘルスケア・ライフサイエンス事業のセグメント
  • 図表3-7-2-1 WISE VISIONのユーザーインターフェース
  • 図表3-7-2-2 WISE VISIONの供給形態
  • 図表3-7-2-3 WISE VISIONに関する取り組み推移
  • 図表3-7-2-4 病変の鑑別を支援する機能「Cx20」の表示イメージ
  • 図表3-7-2-5 AI画像診断支援ソフトウエアの市場構造
  • 3-8 ソニー
  • 図表3-8-1-1 NUCLeUSのシステム構成のイメージ
  • 図表3-8-1-2 NUCLeUSの利用シーンのイメージ
  • 図表3-8-2-1 NUCLeUSの特徴、機能
  • 図表3-8-2-2 NUCLeUSの流通フロー
  • 3-9 アステラス製薬
  • 図表3-9-1-1 Rx+事業の概要
  • 図表3-9-2-1 治療用アプリの利用イメージ
  • 図表3-9-2-2 「BlueStar」の製品イメージ
  • 図表3-9-2-3 アステラス製薬の外部連携イメージ
  • 3-10 三井物産
  • 図表3-10-1-1 三井物産の注力領域と概要
  • 図表3-10-1-2 三井物産のウェルネス事業のビジネスモデル
  • 図表3-10-2-1 三井物産のIHHに対するValue-add
  • 図表3-10-2-2 WAMが目指す健康事業の展開イメージ
  • 図表3-10-2-3 ヘルスケア・ニュートリション事業の定量目標とマイルストーン
  • 3-11 JCOM
  • 図表3-11-1-1 地域医療の課題
  • 図表3-11-2-1 JCOMのオンライン診療の提供スキーム
  • 図表3-11-2-2 利用者向けの申し込み・サポート体制
  • 図表3-11-2-3 医療機関向けの申し込み・サポート体制
  • 図表3-11-2-4 JCOMの外部連携イメージ
第4章 有力ベンチャー100社、2030年への事業戦略
  • 4-1 国内ベンチャー資金調達動向
  • 図表4-1-1-1 デジタルヘルスの概念図
  • 図表4-1-1-2 デジタルヘルスに対する期待が高まりつつある
  • 図表4-1-1-3 デジタルヘルスを取り巻く関連産業の事業環境変化
  • 図表4-1-1-4 国内デジタルヘルスベンチャー資金調達額および資金調達件数
  • 図表4-1-1-5 国内デジタルヘルスベンチャー平均資金調達額
  • 図表4-1-1-6 国内デジタルヘルスベンチャー設立後経過年別資金調達件数
  • 図表4-1-1-7 国内デジタルヘルスベンチャー設立後経過年別資金調達金額
  • 図表4-1-1-8 国内デジタルヘルスベンチャー設立後経過年別平均資金調達額
  • 図表4-1-1-9 国内デジタルヘルスベンチャー顧客カテゴリー別の資金調達金額割合
  • 図表4-1-1-10 国内デジタルヘルスベンチャー技術カテゴリー別の資金調達金額割合
  • 図表4-1-1-11 国内デジタルヘルスベンチャー創業者カテゴリー別の資金調達件数割合
  • 図表4-1-1-12 2020年第3四半期~2021年第2四半期の国内デジタルヘルスベンチャー調達金額ランキング
  • 図表4-1-1-13 国内デジタルヘルスベンチャー投資家カテゴリー別の資金調達件数割合
  • 図表4-1-1-14 国内デジタルヘルスベンチャー資金調達金額に占める事業会社参加案件比率の推移
  • 図表4-1-1-15 国内デジタルヘルスベンチャー資金調達額に占める参加者属性の構成
  • 図表4-1-1-16 2020年第3四半期~2021年第2四半期の国内デジタルヘルスベンチャー投資家ランキング(出資件数ベース)
  • 図表4-1-1-17 2020第3四半期~2021年第2四半期の国内デジタルヘルスベンチャーのIPO事例
  • 図表4-1-1-18 2020第3四半期~2021年第2四半期の国内デジタルヘルスベンチャーM&A事例
  • 4-2 有力ベンチャー100社、事業領域・マッピング分析
  • 図表4-2-1-1 一般消費者・従業員向けサービス業界マップ
  • 図表4-2-2-1 医療現場・医療者向けサービス業界マップ
  • 図表4-2-3-1 介護・高齢者施設向けサービス業界マップ
  • 図表4-2-4-1 デジタルヘルス有望11分野ベンチャー関連図(1)
  • 図表4-2-4-2 デジタルヘルス有望11分野ベンチャー関連図(2)
  • 4-3 【調査】有力ベンチャー100社、アフターコロナ時代を見据えた事業戦略
  • 設立年月日、事業領域、ステージ、資本金、代表者、従業員数、事業内容、事業内容の詳細(主な取り組み/手掛けているプロジェクト)、主な出資企業や提携先、主要取引先、主要メンバーの氏名と経歴、将来の事業展望(計画)、2030年時点の事業イメージ、新型コロナの事業への影響、アフターコロナを見据えた戦略、株式上場の意向、業務提携の意向、希望提携先の業種・重点領域や希望する提携の形態

編集者からのメッセージ

健康・医療・介護の現場にAIやロボット、アプリなどの最新技術が着実に浸透しつつあることを日々の取材で実感しています。成長市場「デジタルヘルス」が社会実装のフェーズに入ったことで、様々な企業が積極的に関わるようになってきました。これまで以上に活気づくデジタルヘルスの有望市場はどこか、どのような技術の開発が進み、主要プレーヤーはどう動くのか。さらに、最新技術を人々は利用したいと考えているのか。このような問題意識で本書を編集しました。健康・医療・介護の分野で新たなビジネスの創出や自社技術の活用を目指す、あらゆる業界の皆さんにお役に立つ1冊になっています。

河合 基伸

日経BP 日経デジタルヘルス編集長

<経歴>電機メーカーで半導体の研究開発に従事した後、2000年に日経BP入社。「日経エレクトロニクス」「日経マイクロデバイス」編集部で半導体や電子部品、エネルギー分野などを担当。日本経済新聞社企業報道部を経て、2018年から現職。

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【収録内容】
●第1章「デジタルヘルス有望11 分野の市場・開発動向分析」より「プログラム医療機器~世界で2 兆円超の市場へ」の一部
●第2章「最新デジタルヘルス/ 医療サービス受容性調査」より「10分野徹底分析 治療用アプリ」の一部
●第3章「注目大手10 社の参入・提携・技術戦略分析」より「KDDI~健康と医療体験をスマホで支援」
●第4章「注目ベンチャー100 社、2030 年への事業戦略」よりベンチャー事例3社紹介
※誌面サンプルは日経BPの許諾なく無断転載することを禁じます。

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  • ■著者:日経デジタルヘルス 編
  • ■価格:書籍のみ:660,000円(10%税込)
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  • ■発行日:2021年10月26日
  • ■仕様:A4変型判、約400ページ
  • ■発行:日経BP

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