内視鏡におけるAI市場の規模は、2025年には28億7000万米ドルと評価され、2026年の35億米ドルから2034年には171億5000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間（2026年～2034年）中の年平均成長率（CAGR）は21.98%となる見込みです。北米は、2025年に51.20%の市場シェアを占め、内視鏡におけるAI市場を牽引しました。
内視鏡検査におけるAIとは、内視鏡検査中に医師が異常を検出、特徴付け、診断するのを支援するために設計されたAI搭載システムを指します。これらのソリューションは、機械学習、深層学習、リアルタイム画像解析を用いて、視覚化の向上、病変検出の精度向上、臨床意思決定の支援を行います。
消化器疾患の罹患率の上昇、低侵襲手術の普及拡大、早期疾患発見への注目の高まりを背景に、内視鏡検査におけるAI市場の需要は増加しています。医療従事者は、診断精度の向上と病変の見落としの減少を目指し、AI搭載内視鏡システムを導入しています。AI技術の進歩、AI支援診断への認知度向上、そして規制面での支援も、市場の成長に貢献しています。
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内視鏡におけるAI市場は、高度な画像処理コンポーネント、チップ、センサー、プロセッサ、および特殊な医療機器製造への依存度が高いため、サプライチェーンの混乱の影響を間接的に受けやすい。電子部品、物流ネットワーク、原材料の供給における世界的な混乱は、生産コストの増加、機器納入期間の延長、そして医療施設全体へのAI搭載内視鏡システムの導入遅延を引き起こしている。これらの課題は、技術統合と製品の入手可能性にも影響を与え、調達決定を左右し、導入のペースを遅らせている。こうした制約にもかかわらず、半導体供給の改善、製造能力の拡大、そして医療のデジタル化への継続的な投資に支えられ、市場は生産能力に制約のある回復を見せている。
医療従事者は、内視鏡検査中にポリープ、腺腫、および初期段階の消化管病変をリアルタイムで検出できるように、AIを内視鏡検査のワークフローにますます統合しています。従来の目視検査からAI支援による画像解析への移行は、診断の確実性を高め、病変の見落としを減らし、標準化された臨床結果を支援します。この傾向は、病院や外来手術センター全体でインテリジェント内視鏡システムの導入を加速させています。
医療機関は、ワークフローの効率化、品質モニタリング、臨床意思決定の改善を目的として、AI分析とクラウドベースの内視鏡データプラットフォームの統合をますます進めている。スタンドアロンシステムから接続されたデジタルエコシステムへの移行は、相互運用性を強化し、デジタル内視鏡の普及を加速させている。
内視鏡分野におけるAI市場は、AI支援診断の普及拡大、消化器疾患の早期発見に対する需要の高まり、そして内視鏡サービス全体におけるデジタル変革の継続を背景に、持続的な投資活動が見込まれています。投資家は、診断精度を高め、精密医療を支援するAI搭載画像解析プラットフォーム、クラウド対応内視鏡エコシステム、インテリジェントなワークフローソリューションを開発する企業を優先的に投資対象としています。
2025年10月、Surgical Automations社は、応募額が目標額を上回った340万米ドルのシード資金調達ラウンドの成功を発表しました。この投資は、消化器系の診断および介入内視鏡検査のためのAI搭載ロボットプラットフォームであるVāsuki Robotic Systemの開発と商業化を支援するものです。また、製品設計と製造準備の推進にも活用されます。この投資により、AI支援型ロボット内視鏡技術の普及が加速し、今後の商業展開が促進されることが期待されます。
消化器疾患および大腸がん検診の普及拡大と、AI支援内視鏡ソリューションに対する規制当局の承認増加が市場を牽引
消化器疾患や大腸がんの発生率の上昇に伴い、AI支援内視鏡システムの需要が高まっています。医療従事者は、腺腫の検出率向上やポリープの見落とし減少を目指し、AIソリューションの導入を進めています。これにより、病院や外来手術センターにおけるAI搭載内視鏡の普及が加速しています。例えば、EU4Healthが資金提供するPRAISE-Uイニシアチブ（2025年）は、欧州各国における組織的な大腸がん検診プログラムを支援し、AI支援大腸内視鏡検査の普及を促進することで、検診の質と患者の予後改善を目指しています。
AIベースの内視鏡ソフトウェアに対する規制当局の承認件数の増加は、市場の信頼を高め、先進技術の商業化を加速させている。承認手続きの迅速化により、医療従事者は臨床的に検証済みのAIソリューションを利用できるようになり、ワークフローの効率化と診断精度の向上につながり、市場需要が高まっている。これは、メーカー各社が製品ポートフォリオを拡大し、イノベーションへの投資を促進する要因となっている。
AI搭載内視鏡システムの高コストとデータプライバシー規制が市場拡大を阻害
AI搭載内視鏡システムを導入するには、高性能内視鏡、AIソフトウェア、クラウドインフラ、システム統合、臨床医の研修など、多額の投資が必要となる。こうした導入コストの高さは、特に医療予算が限られている新興国などの中小規模病院における導入を阻害する要因となっている。
AIベースの内視鏡ソリューションは、トレーニングと臨床使用のために大量の患者画像データに依存しています。厳格なデータプライバシー規制と進化するAIコンプライアンス要件は、実装の複雑さを増大させ、製品承認までの期間を長期化させます。結果として、これらの問題は商業化を遅らせ、データ共有を制限し、AI搭載内視鏡システムの普及を阻害します。
AIを活用したカプセル内視鏡検査の拡大と、バレット食道監視におけるAI導入の増加は、市場参加者に成長機会を提供する。
カプセル内視鏡検査の普及拡大に伴い、AI開発者と内視鏡機器メーカーにとって新たなビジネスチャンスが生まれています。AIアルゴリズムは、カプセル内視鏡検査中に生成される数千枚の画像を迅速に解析できるため、医師の負担を軽減し、小腸出血、クローン病、腫瘍などの検出精度を向上させることができます。この機会は、AI搭載カプセル内視鏡ソリューションの商業化を加速させると期待されています。AnX Robotica（Navicam）やMedtronic（PillCam）といった企業は、診断プラットフォームを強化するためにAI機能を拡張しています。
食道がんの早期発見への注目が高まるにつれ、AIを活用した上部消化管内視鏡ソリューションの成長機会が生まれています。AI支援システムは、バレット食道患者における異形成や初期の腫瘍性変化の特定精度を向上させ、タイムリーな介入と良好な臨床転帰を実現します。この機会を受けて、テクノロジープロバイダーは上部消化管診断に特化したAIアプリケーションの開発に取り組んでいます。ペンタックスメディカルやオリンパスなどの企業は、バレット食道の監視と上部消化管がんの検出を強化するために、AIを活用した画像技術を拡大しています。
高品質な注釈付き臨床データの入手可能性の制限と、AIを日常的な臨床ワークフローに統合することの難しさが市場成長の課題となっている。
AIモデルは、多様な患者集団や疾患の種類に関わらず一貫した性能を発揮するために、多様で正確に注釈付けされた内視鏡画像を大量に必要とします。しかし、医療機関によって画像診断機器、臨床診療、注釈の質にばらつきがあるため、標準化されたデータセットの入手は依然として困難です。これはアルゴリズムの汎用性を制限し、製品開発を遅らせ、AI搭載内視鏡システムの臨床現場への普及を遅らせています。
病院のITインフラ、内視鏡機器、臨床プロトコルの違いにより、AIソリューションを日常的な内視鏡検査ワークフローに統合することは依然として大きな課題となっています。医療提供者は、既存の手順を中断することなく、AIソフトウェア、画像システム、電子カルテ間のシームレスな相互運用性を確保する必要があります。本格的な導入前には、ワークフローの検証、スタッフのトレーニング、システムの最適化が必要となることが多く、これがAI搭載内視鏡技術の普及を遅らせ、広範な展開を制限しています。
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AI搭載デバイス分野は、内視鏡機器とのシームレスな統合、リアルタイム画像処理機能、および処置中の即時臨床使用性により、2025年には48.34%のシェアを占めると予測されています。外部コンピューティングインフラストラクチャを必要としない動作により、迅速な導入、標準化されたパフォーマンス、および医療従事者からの高い支持が得られます。
AIソフトウェアおよびプラットフォーム分野は、ベンダーニュートラルな互換性、ソフトウェアリリースによる継続的なアルゴリズム更新、複数病院ネットワークへの拡張可能な導入に対する需要の高まりを背景に、予測期間中に年平均成長率（CAGR）約22.71%で成長すると予想されています。これらのプラットフォームは、集中型分析、ワークフロー最適化、サブスクリプションベースの収益機会も提供します。
2025年には、CADeはリアルタイムの視覚的アラート機能、ポリープ検出の一貫性向上、および日常的なスクリーニング手順への容易な統合といった特長により、65.76%のシェアを獲得しました。ワークフローへの影響が最小限に抑えられるため、大規模な内視鏡検査センターでの導入が加速しています。
CADx（コンピュータ支援診断）分野は、内視鏡検査における病変の特徴付け、光学的生検支援、治療決定支援に対する需要の高まりを背景に、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.43%で成長すると予想されています。これらの機能は、不必要な組織採取を削減しつつ、診断の信頼性を向上させます。
消化器内視鏡検査分野は、2025年には63.27%のシェアを占めると予測されています。これは、検査件数の多さ、AI学習済みデータセットの豊富な入手可能性、そして大腸および上部消化管検査における確立された臨床ワークフローによるものです。これらの要因により、AIの導入が加速し、臨床現場での受け入れも拡大すると見込まれています。
カプセル内視鏡分野は、自動画像レビューの需要増加、効率的な小腸病変検出、医師の解釈時間の短縮などを背景に、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.69%で成長すると予想されています。AIは、数千枚もの診断画像を生成する検査手順の分析効率を大幅に向上させます。
2025年には、病院と診療所が全体の51.33%を占める見込みであり、これは多職種からなる消化器内科チーム、高度なデジタル内視鏡インフラ、そして効率的なAI支援診断ワークフローを必要とする高い患者処理能力によって支えられている。これらの施設は、大規模な導入と継続的な臨床検証も可能にする。
診断画像センター分野は、外来診断サービスの拡大、AIを活用した専門的なスクリーニングプログラムの普及、リソース最適化による迅速なレポート作成への需要の高まりを背景に、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.80%で成長すると予想されています。これらのセンターは、業務効率を高める拡張性の高いAIソリューションの恩恵を受けています。
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北米：高度な内視鏡インフラとAI搭載内視鏡プラットフォームの導入拡大が市場支配を牽引
北米の内視鏡分野におけるAI市場は、AIを活用した消化器診断の普及、医療のデジタル化の進展、大腸がん検診件数の多さを背景に、2025年には地域別で最大の51.20%のシェアを占めると予測されています。また、同地域は高度な内視鏡インフラ、有利な診療報酬制度、AI技術の臨床現場への迅速な導入といった利点も享受しています。
米国の内視鏡分野におけるAI市場は、AI支援型ポリープ検出技術の普及拡大、大腸がん検診の取り組みの拡大、デジタルヘルスケアへの投資増加などを背景に、2025年には12億8000万米ドル規模に達すると予測されています。医療従事者は、診断精度の向上、病変の見落としの減少、処置効率の向上を目指し、AI搭載内視鏡プラットフォームを導入しています。米国には、AI開発のリーディングカンパニー、大学病院、高度な消化器病ネットワークが数多く存在し、インテリジェント内視鏡ソリューションの普及をさらに加速させています。
カナダの内視鏡検査におけるAI市場規模は、2025年には1億9129万米ドルと評価されており、大腸がん検診プログラムの拡大、医療デジタル変革への投資増加、AI支援診断技術の普及拡大がその成長を支えています。病院は、早期疾患発見の改善、臨床ワークフローの最適化、消化器疾患治療への需要増加に対応するため、内視鏡検査サービスにAIを統合しています。カナダの公的資金による医療制度と、テクノロジーを活用した診断への重点的な取り組みは、主要な医療機関におけるAI搭載内視鏡検査の導入を引き続き後押ししています。
アジア太平洋地域：胃腸がん検診プログラムの増加とデジタルヘルスケアに対する政府の強力な支援により、最も急速な成長を遂げている。
アジア太平洋地域のAI内視鏡市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）23.15%で成長すると予想されており、地域別で最も速い成長率を示しています。この成長は、各国の消化器がん検診プログラム、AIを活用した医療インフラへの投資増加、高度な内視鏡検査サービスへのアクセス向上によって促進されています。各国政府は、増大する疾病負担に対処するため、デジタル診断を優先的に推進しています。
中国の内視鏡におけるAI市場は、国内のAI医療機器イノベーションの急速な拡大、導入の増加に支えられ、2025年には1億6406万米ドルと評価された。スマート病院また、デジタルヘルスケアに対する政府の強力な支援も挙げられます。中国は、医療効率の向上を目指し、病院情報システムや診断サービスへのAIの統合を継続的に進めています。中国国家衛生健康委員会によると、2025年までに3,000以上の病院がスマート病院の成熟度認証を取得し、AIを活用した内視鏡検査の導入に有利な環境が整う見込みです。
インドの内視鏡検査におけるAI市場規模は、国内におけるAI搭載医療機器のイノベーションの拡大、民間医療ネットワーク全体で熟練した消化器専門医の増加、診断精度を重視する価値に基づく医療モデルの普及拡大などを背景に、2025年には8,392万米ドルと評価されています。国内の医療技術開発への投資増加と三次医療センターへのAIの統合は、国内におけるAI支援内視鏡検査ソリューションの普及をさらに加速させています。
日本の内視鏡分野におけるAI市場規模は、技術革新、消化器内科診療へのAIの早期導入、AI検証のための大学病院と医療機器メーカー間の強力な連携に支えられ、2025年には9,682万米ドルと評価されています。また、AI支援による消化器診断に対する有利な診療報酬制度も市場の恩恵となっています。日本消化器病学会と日本消化器内視鏡学会は、消化器内視鏡におけるAIの標準化された導入を促進し、AI支援診断の実践を強化するために、AIに特化した臨床ガイドラインと教育プログラムを拡充しています。
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内視鏡におけるAI市場の競争環境は、既存の内視鏡メーカー、医用画像処理企業、およびコンピュータ支援による検出・診断ソリューションを提供するAIソフトウェア開発企業が主導する、適度に統合された状況にある。主要企業は、リアルタイム画像解析、病変検出精度、ワークフロー統合、規制当局の承認取得における進歩を通じて競争を繰り広げるとともに、医療提供者とのパートナーシップを強化している。内視鏡におけるAI市場のエコシステムは、急速な技術革新、デジタルヘルスケアの普及拡大、臨床ガイドラインの進化、そして診断精度、処置効率、患者転帰を改善する早期疾患検出ソリューションへの需要の高まりによって形成されている。
2026年5月：オリンパス株式会社は、ロボット支援内視鏡技術の商業化に向けて、エンドロボティクス株式会社と独占的なグローバル販売契約を締結しました。
2025年10月：オリンパス株式会社は、肝胆膵疾患（HPB疾患）向けのAI搭載型医療機器ソフトウェア（SaMD）ソリューションを開発するため、DigestAID社と戦略的パートナーシップを締結しました。
2025年9月：オリンパス株式会社は、米国と欧州でOLYSENSE CAD/AIプラットフォームを発売し、消化器系処置におけるコンピュータ支援検出機能を追加することで、クラウドベースのAI内視鏡エコシステムを拡張した。
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著者の詳細
Senior Research Associate
Dhanashri Bhapakar is a Senior Research Associate with 3+ years of experience in the Biotechnology sector. She focuses on tracking innovation trends, R&D breakthroughs, and market opportunities within biopharmaceuticals and life sciences. Dhanashri’s deep industry knowledge enables her to provide precise, data-backed insights that help companies innovate and compete effectively in global biotech markets.
掲載実績：
sales@straitsresearch.com