研究や創薬から患者のケアや管理業務まで、AI はヘルスケアとライフ サイエンスのほぼすべての分野で変革を起こす可能性を示しています。
たとえば、生成 AI は、文書の要約や作成、データのレポートからの抽出や分析など、反復的で時間のかかる作業を自動化するのに役立ちます。また、新しいタンパク質構造を見つけることで創薬開発を支援したり、チャットボットや AI アシスタントを通じて患者に支援を提供することで、臨床スタッフや管理スタッフの負担を軽減することも可能になります。
このように幅広い用途があるということは、NVIDIA が初めて実施した調査「State of AI in Healthcare and Life Sciences (ヘルスケアとライフ サイエンスにおける AI の現状)」で得られた重要なインサイトの 1 つでした。
デジタル ヘルスケア、医療用ツールおよびテクノロジ、製薬およびバイオテクノロジ、保険者や医療従事者など、世界中の 600 人以上の専門家を対象に実施された今回の調査では、業界での AI 導入が活発であることが明らかになっており、回答者の約 3 分の 2 が自社で AI テクノロジを積極的に活用していると回答しています。
AI は業界の収益にも目に見える影響を与えており、回答者の 81% が AI が収益増加に役立ったと回答し、45% が導入後 1 年以内にメリットを実現していると回答しています。
この調査で得られた主なインサイトと導入事例は以下のとおりです。
- 回答者全体の 83% が「AI は今後 3 年から 5 年でヘルスケアとライフ サイエンスに革命を起こす」という意見に「同意」と回答
- 73% が AI が運用コストの削減に役立っていると回答
- AI ワークロードの実例についての質問で、最も多かった回答がデータ アナリティクスで 58%、2 位は生成 AI で 54%、3 位は大規模言語モデルで 53%と回答
- 製薬会社とバイオテクノロジ会社の回答者の 59% が、AI の主な導入事例を創薬と開発と回答
ヘルスケアとライフ サイエンスにおける AI のビジネスへの影響
ヘルスケアとライフ サイエンス業界では、年間収益の増加と運用コストの削減に AI がどのように役立つかが注目されています。回答者の 41% が研究開発の加速がプラスの影響を及ぼしたと回答し、36% は AI が競争上の優位性を生み出すのに役立ったと回答しています。また、35% は、プロジェクト サイクルの短縮、臨床または研究に関するより優れたインサイトの提供、精度と正確性の向上にそれぞれ役立ったと回答しています。
AI の幅広い導入事例で有益な成果が得られていることを踏まえると、回答者の 78% が AI インフラストラクチャの予算を今年度増やす予定であると回答していることは驚くことではありません。さらに、回答者の 3 分の 1 以上が AI への投資を 10% 以上増やすと回答しています。
この調査では優先的に投資する分野について、新たな AI 導入事例の特定 (47%)、ワークフローと生産サイクルの最適化 (34%)、AI エキスパートの雇用の増加 (26%) が上位 3 分野であることも明らかになりました。
ヘルスケア分野全体に適用される AI
調査では、各分野で AI 導入の優先事項が異なっていました。たとえば、医療保険会社、病院、臨床サービス、在宅医療などの保険者や保険業者の分野では、回答者のうち 48% が AI の最大の導入事例は管理タスクとワークフローの最適化であると回答しています。
医療ツールおよびテクノロジ分野では、回答者の 71% が AI の最大の導入事例は医用画像診断 (AI を使用した MRI または CAT スキャンの分析など) であると回答しました。また、デジタル ヘルスケアでは、回答者の 54% が臨床判断支援を最大の導入事例と回答し、一方で製薬およびバイオテクノロジ分野では 54% が創薬と薬剤開発が上位に来ると回答しています。
今後 5 年間にヘルスケアとライフ サイエンスに最も大きな影響を与えると予想される AI の導入事例としては、高度な医用画像診断 (51%)、仮想ヘルスケア アシスタント (34%)、精密医療 (個々の患者の特性に合わせた治療) (29%) などが挙げられます。
生成 AI の適用拡大
全体として、調査回答者の 54% が生成 AI を使用していると回答しています。そのうち 63% が積極的に使用していると回答しており、36% がパイロットや臨床試験を通じてこの技術を評価していると回答しています。
最も多く生成 AI を使用していると回答したのがデジタル ヘルスケア分野で、71% にのぼります。2 位は製薬およびバイオテクノロジで 69%、次いで医療テクノロジが 60%、保険者および医療提供者が 44% でした。
生成 AI のすべての導入事例の中で一番多かったのが、コーディングと文書要約 (臨床関連の記録に特化) で、55% でした。次いで医療チャットボットと AI エージェントが 53% で 2 位、文献分析が 45% で 3 位でした。注目すべき例外としては、製薬バイオテクノロジ分野において、回答者の 62% が創薬を生成 AI の最も多い導入事例として挙げています。
詳細な結果とインサイトについては、「State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2025 Trend (ヘルスケアとライフ サイエンスにおける AI の現状: 2025 年のトレンド)」レポートをダウンロードしてください。
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