医療用自動認識・データキャプチャーの世界市場規模は、2028年までに620億米ドルとなり、予測期間中に22.3%の複合年間成長率（CAGR）で成長すると予想されています。医療費の増加、市場関係者による技術の進歩、自動認識・データキャプチャ（AIDC）ソリューションを支持する政府政策の増加が、市場の主要な推進要因となっています。
医療業界は、患者やスタッフが安全だと感じる環境を維持しながら、高まる規制の圧力に対応するため、絶え間なく進化を続けています。COVID-19の衝撃は、世界中で自動認識とデータキャプチャの重要性を明らかにしています。これらのデバイスは、患者の急増によって病院にかかる高い圧力を軽減することができます。COVID-19による患者数や死亡者数の増加は、医療費の増加を余儀なくされ、医療用自動認識・データキャプチャの市場成長にプラスの影響を与える可能性が高いです。
さらに、主要企業が提供する革新的な製品は、成長をさらに後押しします。例えば、ユニテックのEA630HC頑丈なスマートフォンは、ヘルスケア環境での使い勝手に優れています。また、エタノールを使用しているため、洗浄や消毒を繰り返しても安全です。近年、ソフトウェアやコンピュータの利用が増加し、ミスの減少、意思決定の支援、患者へのより良いケアの提供などに大きく貢献しています。
RFIDを使用した追跡方法は、投薬ミスを減らし、患者の安全性を向上させるのに役立ちます。また、外科医は患者の背景を理解し、適切な治療を行うことができます。また、様々な目的のために病院や医療センター全体でバーコードの使用は、さらに今後数年間で有利な需要を集めています。
現在、多くのデータ収集デバイスは、頑丈な設計と防菌ケーシングを備え、ヘルスケア用に精密に作られています。例えば、ハネウェル社のモバイル機器は、検体の採取、リストバンドのスキャン、正しい薬の投与など、さまざまなポイントオブケア・アプリケーション用に設計されています。ヘルスケアITは、機器を追跡し、リアルタイムの在庫を管理するシステムを取り入れています。そのため、製薬会社、バイオ医薬品会社、医療機器メーカー、病院、その他のライフサイエンス企業の間で、在庫コストを管理するためのこれらの技術に対する需要が高まっており、予測期間中の需要を後押しするものと思われます。
自動認識・データキャプチャ（AIDC）デバイスに対する消費者の欲求の高まり、AIDC技術の使用に関する政府の政策の高まり、急速に拡大するオンライン小売業などが、健康自動認識・データキャプチャ市場の上昇を後押ししています。COVID-19の発生は、非接触型市場の需要を押し上げています。
バイオメトリクス技術分野がAIDC市場の大半を占めると推定される。BFSI、セキュリティ、ヘルスケア、輸送、ロジスティクスの各分野でこの技術の導入が進んでいることが、この方式が大きな割合を占めている理由です。非接触型生体認証デバイスへの要求が高まっているのは、COVID-19の大流行が原因です。特にBFSI、セキュリティ、ヘルスケア、輸送・物流分野における生体認証デバイスの需要増は、同市場における生体認証技術の成長を促す重要な要因となっています。
他の産業における技術やアプリケーションの拡大に伴い、主要なバイタル企業は現在AIDCに投資しており、グローバルヘルスケア産業への注力を促しています。バイオメトリクスやRFIDシステムの導入は高価であり、市場の成長を制限している。また、新しい技術を受け入れることに消極的であることも、世界の産業成長を制限している。
効率的な医療スタッフと患者のワークフロー管理に対する高い需要が、業界の成長を後押ししています。世界的な産業の成長を支える多数のデバイスと資産に関するリアルタイムの可視性を保持すること。患者の安全性と技術に関する懸念が進化するにつれて、機会の増加がヘルスケア業界を駆動します。
バイオメトリクスセグメントは、ヘルスケア自動識別およびデータキャプチャの市場を支配し、進行中のヘルスケア詐欺および医療ID盗難を制限するためにヘルスケア施設でのバイオメトリクスの導入を支援する政府のイニシアティブのために2020年に40.5％の最大の売上シェアを占めた。さらに、バイオメトリクスに関連する利点への認識レベルの上昇とともに、ヘルスケアIT導入の増加、ヘルスケア業務におけるサイバーセキュリティの高い需要が、このセグメントの成長に寄与する主な要因の1つとなっています。
COVID-19の大流行により、人々は物理的な距離の取り方に注意を払うようになり、ヘルスケア用の自動識別およびデータ取得ソリューションの採用が促進されています。アイリススキャンは、医療施設で患者を一意に識別するために使用される生体認証の種類の1つであり、最近人気を集めています。これは、ヘルスケア用自動認識・データキャプチャの市場成長にさらに寄与しています。
医薬品や薬局関連製品の偽造は世界的に問題視されており、RFID技術は偽造防止技術として機能しています。 ヘルスケア分野におけるRFIDは、その用途の広さにより、大きく拡大しています。病院では、患者や医療スタッフの追跡から手術器具や在庫の追跡まで、様々な形でRFIDが活用されています。
非臨床部門は、医療スタッフおよび資産の追跡、サプライチェーン管理などのアプリケーションでRFIDおよびバーコード技術の採用が進んでいることから、市場を支配し、2020年には74.9%の最大売上シェアを占めた。輸送や倉庫管理のためのサプライチェーン管理ソリューションを求めるメーカーは、正確かつ迅速で、より効率的な機能を確保するために、RFIDを使用している。したがって、今後数年間、非臨床アプリケーションの需要を牽引する。
バーコードは、ヘルスケア産業において非常に適応性の高い技術です。食事管理、輸血の確認、受精時の配偶子追跡、投薬、確認、実験用検体の識別など、さまざまな臨床用途に使用されています。このため、ヘルスケア分野における自動認識・データキャプチャ技術の市場が活性化すると期待されています。
さらに、技術的に高度なソリューションの導入や新製品の発売戦略が、今後数年間における自動識別およびデータキャプチャの臨床用途の成長に向けてさらに貢献しています。例えば、2019年5月、サトーはISBT Basel 2019会議でPJM RFIDを用いた血液管理ソリューションのデモンストレーションを行いました。血液銀行や輸血用医薬品に使用されるPJM RFID技術は、ISBTが推奨しています。 この種の製品の導入は、予測期間中の採用を後押しすると予想される。
ハードウェア分野は、バイオメトリクス技術の採用が急増していることから、市場を支配し、2020年時点で44.0%の最大収益シェアを占めている。プリンター、スキャナー、リーダー、カードなど、自動認識装置やデータキャプチャ装置におけるハードウェアベースのコンポーネントに対する要求が高まっていることが、成長を後押しすると予想されます。費用対効果の高いRFIDソリューションへのアクセスにつながる競争力の高まりや、COVID-19によるRFIDシステムの設置の増加が、ハードウェア分野の成長をさらに後押ししています。
使いやすさに特化した技術的進歩の高まりと、これらの技術を採用する患者の意欲が、ソフトウェア分野の成長を促進しています。さらに、主要な市場プレーヤーによるイニシアチブの高まりが、このセグメントの成長を後押ししています。例えば、2020年12月、ハネウェルはスパルタシステムズを買収し、それゆえ、ライフサイエンスとソフトウェアの能力を拡大しました。この買収により、ハネウェルは、ライブサイエンスとソフトウェアセグメントでその製品の浸透を増加させます。
北米は、ヘルスケア自動識別およびデータキャプチャ市場を支配し、2020年に41.0％の最大の収益シェアを占めたが、これは患者へのより良いヘルスケアを促進するための先進技術の高い採用、より良いヘルスケア施設の需要、およびヘルスケア支出によるものである。CMSによると、米国の2019年の医療費はGDPの17.7%であった。これは、この地域における医療用自動認識およびデータキャプチャの高い採用率を示しています。
一方、アジア太平洋地域は、医療従事者の不足という問題に対処するための医療自動化の需要の高まり、一人当たりの所得の増加、主要な市場関係者による医療産業への投資の増加により、大きな成長を遂げると思われます。
主要企業および市場シェアに関する考察
市場プレイヤーは、ヘルスケア自動認識・データキャプチャの市場で競争優位に立つために、製品投入、買収、拡張、提携などの戦略に投資しています。例えば、2020年5月、Datalogic S.p.Aは、充填ライン上のキャップ、ラベル、印刷物などのコンポーネントの正確な有無の識別が可能なデバイス、Smart-VSを発売しました。同社は、ヘルスケアの自動識別とデータキャプチャの市場に関して、製品ポートフォリオを拡大しました。
さらに、2019年2月、ゼブラテクノロジーズは、医療＆バイオ製品および出荷品の温度偏差を通知する差別化技術のメーカーである米国を拠点とするTemptime Corporationを買収しました。この買収は、ヘルスケア自動認識やデータキャプチャなどの高成長分野への拡大を目指すゼブラ・テクノロジーズの戦略に合致しています。さらに、2021年3月、コード・コーポレーションは、モバイル医療バーコードのスキャンでドライレイン・テクノロジーズ、ACSメディヘルス、MEDITECHと協業した。したがって、地理的なプレゼンスの拡大が可能になった。これらのような戦略は、近い予見可能な将来に市場の完成を促進することが期待されます。
最近の動向
2022年2月、自動データキャプチャシステムの業界アライアンスであるAIMは、AIDC業界の新計画を開始した。AIMは、志を同じくするグループと共同でこれらの規格を開発・管理し、市場の変化に合わせてリアルタイムに更新しています。
2021年3月、感熱式バーコード印刷技術のリーダーであるTSC Printronix Auto IDは、感熱式バーコードラベルプリンターを発売しました。改良されたT6000eの印刷、エンコード、バーコード検証を一度に行う能力により、1台のプリンターで多数のデバイス、パフォーマンス、コスト削減の仕事を達成することができるようになったのです。
ヘルスケア用自動認識・データキャプチャ（AIDC）市場の有力企業には、以下のような企業があります。
Datalogic S.p.A
SICK AG
ハネウェルインターナショナル株式会社
コグネックス株式会社
東芝テック株式会社
株式会社ブルーバード
NXPセミコンダクターズ
サトーホールディングス株式会社
株式会社コード
Jadak – A Novanta Company
ユニテック・エレクトロニクス株式会社
株式会社インピンジ
デンソーウェーブヨーロッパ
エイブリーデニソン株式会社
TSC Auto ID Technology Co.
…
…
【目次】
第1章 方法と範囲
1.1. 市場細分化と範囲
1.2. 市場の定義
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入したデータベース
1.3.2. GVRの内部データベース
1.3.3. セカンダリーソースと第三者の視点
1.3.4. プライマリーリサーチ
1.4. 情報分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場形成とデータの可視化
1.6. データの検証・公開
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメント別の展望
第3章 ヘルスケア向け自動認識・データキャプチャーの市場変数、トレンド、スコープ
3.1 市場の系譜の展望
3.1.1 親市場の展望
3.1.2 アンシラリ市場の展望
3.2 普及・成長展望マッピング
3.3. ヘルスケア用自動認識・データキャプチャーの市場ダイナミクス
3.3.1. 市場ドライバー分析
3.3.2. 市場阻害要因の分析
3.4. ヘルスケア用自動認識・データキャプチャーの産業分析 – ポーターズ
3.4.1. サプライヤーパワー
3.4.2. バイヤーパワー
3.4.3. 代替の脅威
3.4.4. 新規参入の脅威
3.4.5. 競合他社との競争
3.5. ヘルスケア用自動認識・データキャプチャーの産業分析 – PESTLE
3.5.1. 政治的・法的情勢
3.5.2. 経済情勢
3.5.3. 社会情勢
3.5.4. 技術的景観
第4章 Covid-19の影響分析
第5章 ヘルスケア向け自動認識・データキャプチャ市場 – 競合分析
5.1 主要な市場参加者別の最近の動向とインパクト分析
5.2 企業／競合の分類（主要イノベーター、市場リーダー、新興プレイヤー）
5.3 上場企業
5.3.1 企業マーケットシェア/ポジション分析
5.3.2 競合のダッシュボード分析
5.3.3 シナジー分析。主要取引と戦略的提携
5.4 非上場企業
5.4.1 主要な新興企業のリスト
5.4.2 企業の市場ポジション分析
第6章 ヘルスケアの自動認識・データキャプチャ市場。技術推計と動向分析
6.1 技術動向分析＆市場シェア、2020年＆2028年
6.2. 以下の市場規模＆予測＆動向分析、2016年～2028年。
6.2.1 バーコード
6.2.1.1 バーコード市場、2016年～2028年（USD Million）
6.2.2 RFID
6.2.2.1 RFID市場、2016年〜2028年（USD Million）
6.2.3 バイオメトリクス
6.2.3.1 バイオメトリクス市場、2016年〜2028年（USD Million）
6.2.4 その他
6.2.4.1 その他市場、2016〜2028年 (億米ドル)
第7章 ヘルスケアの自動認識・データキャプチャ市場。構成要素の推定と動向分析
7.1 コンポーネントの動向分析＆市場シェア、2020年＆2028年
7.2 以下の市場規模＆予測＆トレンド分析（2016年〜2028年）。
7.2.1 ハードウェア
7.2.1.1 ハードウェア市場、2016年～2028年 (百万米ドル)
7.2.2 ソフトウェア
7.2.2.1 ソフトウェア市場、2016年〜2028年 (百万米ドル)
7.2.3 サービス
7.2.3.1 サービス市場、2016年～2028年（USD百万ドル）
第8章 ヘルスケア向け自動認識・データキャプチャ市場 アプリケーションの推定と動向分析
8.1 アプリケーションの動き分析＆市場シェア、2020年＆2028年
8.2 以下の市場規模＆予測＆トレンド分析、2016年〜2028年。
8.2.1 臨床分野
8.2.1.1 臨床用ソリューション市場、2016年〜2028年（USD Million）
8.2.2 非臨床
8.2.2.1 非臨床ソリューション市場、2016年～2028年（USD Million）
第9章 医療用自動認識・データキャプチャ市場。地域別推計とトレンド分析
9.1 地域別市場スナップショット
9.2 国別市場シェア分析（2020年
9.2.1 北米
9.2.2 欧州
9.2.3 アジア太平洋
9.2.4 ラテンアメリカ
9.2.5 中東・アフリカ
9.3 北米
9.3.1 北米の医療用自動認識・データキャプチャ市場の2016年〜2028年の推定と予測（USD Million)
9.3.2 米国
9.3.2.1 米国の医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.3.3 カナダ
9.3.3.1 カナダの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万円)
9.4 欧州
9.4.1 欧州の医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.4.2 英国
9.4.2.1 イギリスの医療用自動認識・データキャプチャ市場
9.4.3 ドイツ
9.4.3.1 ドイツの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年〜2028年 (百万米ドル)
9.4.4 フランス
9.4.4.1 フランスの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万円)
9.4.5 イタリア
9.4.5.1 イタリアの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万円)
9.4.6 スペイン
9.4.6.1 スペインの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年〜2028年 (USD百万ドル)
9.5 アジア太平洋地域
9.5.1 アジア太平洋地域の医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.5.2 日本
9.5.2.1 日本 ヘルスケア用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.5.3 中国
9.5.3.1 中国医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年〜2028年 (百万米ドル)
9.5.4 インド
9.5.4.1 インドの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.5.5 オーストラリア
9.5.5.1 オーストラリアの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万)
9.5.6 韓国
9.5.6.1 韓国 医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年-2028年 (百万米ドル)
9.6 中南米
9.6.1 中南米の医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年-2028年 (百万米ドル)
9.6.2 メキシコ
9.6.2.1 メキシコの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.6.3 ブラジル
9.6.3.1 ブラジル医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年-2028年 (百万米ドル)
9.6.4 アルゼンチン
9.6.4.1 アルゼンチンの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年-2028年 (百万米ドル)
9.7 中東・アフリカ
9.7.1 中東・アフリカの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年-2028年 (百万米ドル)
9.7.2 南アフリカ
9.7.2.1 南アフリカの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年 – 2028年 (USD百万ドル)
9.7.3 サウジアラビア
9.7.3.1 サウジアラビアの医療用自動認識・データキャプチャ市場の予測・推計、2016年～2028年 (USD百万円)
第10章 企業プロファイル
10.1 データロジック社（Datalogic S.p.A.
10.1.1 会社概要
10.1.2 財務パフォーマンス
10.1.3 製品ベンチマーク
10.1.4 戦略的な取り組み
10.2 SICK AG
10.2.1 会社概要
10.2.2 財務パフォーマンス
10.2.3 製品ベンチマーク
10.2.4 戦略的な取り組み
10.3 ハネウェルインターナショナル
10.3.1 会社概要
10.3.2 財務パフォーマンス
10.3.3 戦略的な取り組み
10.4 コグネックス株式会社
10.4.1 会社概要
10.4.2 財務パフォーマンス
10.4.3 製品ベンチマーク
10.4.4 戦略的な取り組み
10.5 東芝テック株式会社
10.5.1 会社概要
10.5.2 製品ベンチマーク
10.5.3 戦略的な取り組み
10.6 ブルーバード
10.6.1 会社概要
10.6.2 財務パフォーマンス
10.6.3 製品ベンチマーク
10.6.4 戦略的な取り組み
10.7 NXPセミコンダクターズ
10.7.1 会社概要
10.7.2 財務パフォーマンス
10.7.3 製品ベンチマーク
10.7.4 戦略的な取り組み
10.8 サトーホールディングス株式会社
10.8.1 会社概要
10.8.2 財務パフォーマンス
10.8.3 プロダクトベンチマーキング
10.8.4 戦略的な取り組み
10.9 株式会社ザ・コード
10.9.1 会社概要
10.9.2 財務パフォーマンス
10.9.3 製品ベンチマーク
10.9.4 戦略的な取り組み
10.10 Jadak – A Novanta Company (ノバンタ社)
10.10.1 会社概要
10.10.2 財務パフォーマンス
10.10.3 製品ベンチマーク
10.10.4 戦略的な取り組み
10.11 ユニテックエレクトロニクス(株)
10.11.1 会社概要
10.11.2 財務パフォーマンス
10.11.3 製品ベンチマーク
10.11.4 戦略的な取り組み
10.12 インピンジ社（Impinj, Inc.
10.12.1 会社概要
10.12.2 財務パフォーマンス
10.12.3 製品ベンチマーク
10.12.4 戦略的な取り組み
10.13 デンソーウェーブヨーロッパ
10.13.1 会社概要
10.13.2 財務パフォーマンス
10.13.3 製品ベンチマーク
10.13.4 戦略的な取り組み
10.14 エイブリィ・デニソン・コーポレーション
10.14.1 会社概要
10.14.2 財務パフォーマンス
10.14.3 製品ベンチマーク
10.14.4 戦略的な取り組み
10.15 TSC Auto ID Technology Co.
10.15.1 会社概要
10.15.2 財務パフォーマンス
10.15.3 製品ベンチマーク
10.15.4 戦略的な取り組み
【お問い合わせ・販売サイト】
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