眼科分野におけるAIの世界市場規模は、2025年には2億8309万米ドルと評価され、2026年の3億8350万米ドルから2034年には43億9552万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35.65%となる見込みです。北米は、2025年の市場シェアが51.26%で、眼科分野におけるAI市場を牽引しました。
眼科におけるAIとは、機械学習や深層学習などの人工知能技術を応用し、眼疾患の検出、診断、モニタリング、および管理を支援することを指します。これらのソリューションは、網膜画像やその他の眼科データを分析し、糖尿病網膜症、緑内障、白内障などの疾患を高精度で特定します。
眼科分野におけるAI市場の需要は、視覚障害の罹患率の上昇、AIを活用した診断技術の普及拡大、早期発見への重視といった要因により増加しています。画像技術とデジタルヘルスケアの進歩も、眼科分野におけるAI市場の成長に貢献しています。
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眼科分野におけるAI市場は、消耗品ではなく、高度な画像診断装置、半導体、センサー、クラウドインフラ、および特殊なコンピューティングハードウェアに依存しているため、サプライチェーンの混乱の影響を間接的に受けやすい。眼科画像診断システム、AI対応診断機器、電子部品、および医療グレードのハードウェアの供給が途絶えると、世界中の医療施設における製品の製造、設置、ソフトウェア統合、および展開が遅れる可能性がある。世界的な物流上の制約、部品不足、および調達期間の長期化も、テクノロジープロバイダーや医療機関に影響を与え、眼科分野におけるAI導入のペースに影響を及ぼしている。市場は、部品の入手可能性の向上と、デジタルヘルスケアインフラおよびAIイノベーションへの継続的な投資に支えられ、生産能力に制約のある回復を示している。
医療システムは、専門医に依存した眼科検診から、プライマリケア、薬局、地域保健センターにおけるAIを活用した自律型網膜評価へと移行しつつあり、視力障害を引き起こす疾患の早期発見が可能になっています。この移行により、アクセス性が向上し、眼科医の業務負担が軽減され、専門治療を必要とする患者への紹介が迅速化されています。医療提供者が予防的な眼科医療を重視するにつれ、AIを活用したスクリーニングは、糖尿病および視力健康プログラムの日常的な一部になりつつあります。例えば、Digital Diagnostics社は、専門医による即時の診断を必要とせずに糖尿病網膜症を検出する自律型AIプラットフォームを提供しています。
単一画像診断に頼るのではなく、眼底写真、光干渉断層計、視野データなどのモダリティを活用することで、より包括的な疾患評価が可能になり、診断の信頼性が向上し、複数の眼疾患にわたる個別化された臨床意思決定がサポートされます。この傾向は、ワークフローの効率性を強化すると同時に、AI アプリケーションを糖尿病網膜症だけでなく緑内障や網膜疾患の管理にも拡大しています。たとえば、ZEISS メディカル エコシステムは、ZEISS Visual Field Workspace や ZEISS CIRRUS OCT などの AI 搭載アプリケーションを FORUM プラットフォームと統合し、臨床医が OCT 画像、視野検査結果、眼底データを組み合わせて、統一されたワークフロー内で包括的な緑内障および網膜疾患評価を行えるようにします。
眼科分野におけるAI市場は、AI搭載診断プラットフォームの普及拡大、網膜スクリーニングプログラムの拡大、自動化された臨床意思決定支援ソリューションへの需要の高まりを背景に、今後も投資活動が活発化すると予測されています。投資家は、高度な網膜画像AI、マルチモーダル眼科分析、自律型スクリーニングプラットフォーム、そして診断精度の向上、眼科医療へのアクセス拡大、臨床ワークフローの効率化に貢献するロボット眼科技術を開発する企業に注目しています。
眼科分野におけるAI市場の主要な投資および資金調達活動、2025年
D-Sight
220万米ドル
2026年2月、D-SightはClave Capitalが主導する資金調達ラウンドで220万米ドルを調達し、糖尿病網膜症と緑内障に対する眼科技術の開発を進めた。
AI4Eyes
470万米ドル
2026年1月、AI4Eyesは、AIを活用した眼科ソリューションの規制当局の承認、臨床試験、製品開発、および商業化を支援するために、470万米ドルを確保しました。
オプテインヘルス
2,600万米ドル（シリーズA）
2025年9月、オプテイン・ヘルスはインサイト・パートナーズ主導のシリーズA資金調達ラウンドを完了した。この資金は、同社のロボット網膜画像診断装置の商業化、企業向け導入、および新たなグローバル市場への進出を支援するものである。
フォーサイト・ロボティクス
1億2500万米ドル（シリーズB）
2025年6月、ForSight Roboticsは、AI搭載ロボット眼科手術プラットフォーム「ORYOM」の開発を加速させ、ヒト臨床試験を支援するため、Eclipse主導の資金調達を行った。
糖尿病網膜症の有病率の上昇とAIを活用した網膜スクリーニングの普及拡大が市場を牽引
糖尿病や加齢に伴う眼疾患の罹患率の上昇は、より迅速かつ拡張性の高いスクリーニングの必要性を生み出し、AIを活用した眼科診断ソリューションへの需要を高めています。医療従事者は、糖尿病網膜症、緑内障、加齢黄斑変性症を早期に発見するためにAIを導入し、臨床転帰の改善と予防可能な視力喪失の減少を図っています。こうした疾患負担の増大は、病院やプライマリケア施設におけるAIスクリーニングプログラムの導入を促進し、市場の成長を牽引しています。
政府や医療機関は、眼科医療へのアクセスを改善し、眼科専門医の不足に対処するため、AIを活用した網膜スクリーニングの取り組みを拡大している。AIは迅速な画像解析を可能にし、大規模な集団スクリーニングを支援し、診断の遅延を軽減するため、AIベースの眼科プラットフォームへの需要が高まっている。これらのソリューションを国の糖尿病および予防医療プログラムに統合することで、市場への普及が加速し、医療効率も向上している。例えば、シンガポール統合糖尿病網膜症プログラムでは、シンガポール眼科研究所が開発したAIベースの網膜画像解析システムであるSELENA+を使用して、糖尿病網膜症のスクリーニングと高リスク患者の早期紹介を支援している。
高い統合コストとデータプライバシーに関する懸念が市場拡大を阻害
眼科領域におけるAIの導入には、高度な網膜画像診断装置、クラウドインフラ、電子カルテシステムとの連携、そしてスタッフ研修への投資が必要です。多くの病院や眼科クリニック、特に低・中所得地域では、予算の制約や、AIを活用したワークフローを支えるデジタルインフラの不足といった課題に直面しています。そのため、導入コストの高さやインフラの制約が、眼科領域におけるAIソリューションの普及を阻害する要因となっています。
AIを活用した眼科プラットフォームは、クラウドベースまたはネットワーク接続された医療システムを介した、機密性の高い患者画像や医療記録の収集、保存、交換に依存しています。データ保護規制への準拠やサイバーセキュリティへの懸念は、医療提供者にとって導入の複雑さと運用コストを増加させます。したがって、データプライバシーとサイバーセキュリティの課題は、眼科ソリューションにおけるAIの普及を阻害する要因となっています。
AIを活用した家庭用OCTモニタリングとAIを活用した臨床試験最適化は、市場参入企業に成長機会を提供する。
網膜疾患の在宅モニタリングへの移行は、AIを活用した眼科モニタリングプラットフォームや遠隔疾患管理ソリューションを開発する企業にとって新たな機会を生み出しています。AIは病院外で撮影された網膜スキャンの継続的な分析を可能にし、臨床医が疾患の進行を早期に発見し、治療間隔を最適化することを可能にします。例えば、SCANLY Home OCT AIプラットフォームを搭載したNotal Vision Home OCTシステムは、新生血管性加齢黄斑変性症の患者が自宅でセルフスキャンを行うことを可能にし、AIが網膜液の変化を自動的に識別して医師にタイムリーな介入を促します。遠隔網膜モニタリングの拡大は、AIを活用した眼科診断およびデジタル眼科医療エコシステムにとって長期的な成長機会を生み出すと期待されています。
眼科用医薬品開発におけるAIの利用拡大は、AI開発者、画像処理ソフトウェアプロバイダー、網膜疾患治療に携わる製薬会社にとって大きなビジネスチャンスを生み出している。AIは、適格患者を自動的に特定し、網膜バイオマーカーを定量化し、OCT画像や眼底画像から疾患の進行をモニタリングできるため、治験期間の短縮とエンドポイントの一貫性の向上につながる。
アルゴリズムのパフォーマンス変動と複雑な臨床ワークフロー統合の課題が市場成長を牽引
眼科分野におけるAI市場の大きな課題は、様々な画像診断装置、患者集団、臨床環境において、一貫した診断性能を維持することです。特定のデータセットで学習させたAIモデルは、地理的に多様な医療現場や画質の異なる環境で展開された場合、精度が低下する可能性があります。そのため、アルゴリズムの継続的な検証、データセットの拡張、ソフトウェアのアップデートが必要となり、開発コストの増加や、グローバルな医療システムにおける大規模な商業化の遅延につながっています。
電子カルテ、画像プラットフォーム、病院のITインフラとの互換性の問題から、AIソリューションを既存の眼科ワークフローに統合することは依然として困難です。また、多くの臨床医は、AIによる推奨事項を日常診療に取り入れる前に、AIの出力結果と臨床的根拠の透明性を求めています。こうした導入上の障壁は、導入の複雑さを増大させ、調達期間を長期化させ、医療機関全体におけるAIを活用した眼科診断ソリューションの普及を遅らせています。
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製品タイプ別に見ると、AI統合型画像診断装置セグメントは、画像取得とAIによる自動分析を単一のワークフロー内でシームレスに統合することで、診断の遅延やオペレーターへの依存度を低減できるため、2025年には37.93%のシェアを占めると予測されています。OCTや眼底画像診断システムとの互換性に加え、病院ベースのスクリーニングプログラムへの導入拡大も、市場におけるリーダーシップをさらに強化しています。
ソフトウェア分野は、既存の眼科画像診断装置とのベンダーニュートラルな互換性と、主要なハードウェア投資を不要にするクラウドベースの導入により、予測期間中に年平均成長率（CAGR）36.79%で成長すると予想されています。継続的なアルゴリズムの更新とサブスクリプションベースのビジネスモデルは、複数の拠点を持つ医療ネットワーク全体での導入をさらに加速させます。
技術別に見ると、機械学習分野が34.47%のシェアを占めており、これは大規模な眼科画像データセットから疾患パターンを正確に認識する能力と、臨床データの精緻化による継続的な改善能力によって支えられている。糖尿病網膜症、緑内障、網膜疾患スクリーニングなど幅広い分野での商業利用も、普及をさらに促進している。
コンテキスト認識コンピューティング分野は、患者の病歴、画像所見、臨床パラメータを組み合わせて個別化された診断推奨を行う能力により、予測期間中に年平均成長率（CAGR）36.08%で成長すると予想されています。インテリジェントなワークフローの優先順位付けと統合コネクテッドヘルスケアこれらのシステムは市場拡大をさらに促進する。
用途別に見ると、疾患検出・モニタリング分野は、定期的な評価を必要とする慢性網膜疾患の早期診断と継続的なモニタリングに対する需要の高まりにより、2025年には60.21%のシェアを占めると予測されています。連続する網膜画像の自動比較により、客観的な疾患進行評価が可能となり、タイムリーな臨床介入を支援します。
手術計画および結果予測分野は、個別化された手術計画のためのAI支援による眼球生体計測、角膜測定、網膜解剖学的構造の評価を背景に、予測期間中に年平均成長率（CAGR）36.11%で成長すると予想されます。白内障手術および屈折矯正手術の件数の増加は、予測型意思決定支援技術への需要をさらに高めています。
エンドユーザー別に見ると、病院は2025年には38.14%のシェアを占めると予測されています。これは、病院が高度な眼科画像診断インフラ、多職種からなる臨床チーム、そして集中型のデジタルヘルスケアシステムを備えているためです。また、患者数の多さは、複数の眼科部門にわたるAI支援診断ワークフローの利用率を最大化することにもつながります。
眼科クリニック分野は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）36.40%で成長すると予想されています。これは、民間の眼科医療機関が診察効率の向上と診断時間の短縮のためにAIをますます導入しているためです。小型のAI搭載画像システムと拡大する外来眼科検診サービスも、専門クリニック全体でのAIの急速な導入をさらに後押ししています。
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北米：AI医療技術開発企業の集中とデジタルヘルスへの投資拡大が市場支配を牽引
北米の眼科分野におけるAI市場は、AI医療技術開発企業の集中、AIを活用した眼科ソリューションの広範な商業化、高度な網膜画像インフラの充実といった要因により、2025年には地域別シェア51.26%と最大規模になると予測されています。また、この地域は、有利な規制枠組み、デジタルヘルス技術の広範な統合、医療ITへの多額の投資、眼科医と検眼医の大規模な基盤、そしてAI支援による臨床意思決定をサポートする価値に基づく眼科医療モデルの普及拡大といった恩恵も受けています。
米国の眼科分野におけるAI市場は、AIを活用した糖尿病網膜症スクリーニングの導入、加齢に伴う眼疾患の早期発見に対する需要の高まり、そしてデジタルヘルスケア技術への継続的な投資を背景に、2025年には1億2,625万米ドル規模に達すると予測されています。医療提供者は、診断効率の向上、専門医の業務負担軽減、そしてプライマリケアにおける眼科医療へのアクセス拡大を目指し、自律型AIシステムを導入しています。国内の強力な学術医療センター、AI開発者、眼科画像機器メーカーのエコシステム、そして支援的な規制環境は、商業化と臨床導入を加速させ続けています。
カナダの眼科分野におけるAI市場規模は、デジタルヘルスへの投資拡大、遠隔眼科医療サービスの拡大、そして州全体の医療制度におけるAI支援網膜疾患スクリーニングの普及拡大に支えられ、2025年には1,886万米ドルと評価されています。医療提供者は、AIを活用して遠隔地や医療サービスが行き届いていない地域の人々が専門的な眼科医療を受けやすくするとともに、診断効率を高めています。カナダの公的資金による医療制度、予防的スクリーニングへの重点、そして研究機関と医療提供者間の連携拡大は、AIを活用した眼科技術の導入を引き続き後押ししています。
アジア太平洋地域：地域密着型眼科医療ネットワークの拡大と糖尿病患者数の増加が成長を牽引
アジア太平洋地域の眼科分野におけるAI市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）37.19%で成長すると予想されており、地域別では最速の成長率を示しています。この成長は、地域密着型の眼科医療ネットワークの拡大、AIヘルスケアへの政府投資の増加、眼科AIソリューションのローカライズの進展によって支えられています。シンガポールの国家AI戦略2.0では、ヘルスケア分野におけるAIの導入が優先事項とされており、韓国、シンガポール、オーストラリアなどの国々は、デジタルヘルスエコシステムへのAIの統合を継続しており、地域市場の拡大をさらに強化しています。
中国の眼科分野におけるAI市場は、2025年には1,565万米ドル規模に達すると予測されており、これは中国の「インターネット＋ヘルスケア」戦略、国内で開発されたAI医療ソフトウェアの急速な商業化、そしてデジタル診断を推進する大規模な地方医療連携組織によって支えられている。Airdocなどの企業は、数千もの一次医療施設にAI網膜スクリーニングソリューションを導入し、大規模な慢性疾患スクリーニングを可能にするとともに、眼科AI技術の普及を加速させている。
インドの眼科におけるAI市場は、糖尿病患者の増加、専門眼科病院のネットワークの拡大、国家失明・視覚障害対策プログラム（NPCBVI）へのAIの統合の進展により、2025年には801万米ドルと評価された。デジタルヘルスアユシュマン・バーラト・デジタル・ミッション（ABDM）の下、遠隔眼科医療サービスの拡大、および都市部と農村部の医療施設における携帯型網膜画像診断装置の導入拡大は、市場での普及をさらに強化し続けている。
日本の眼科分野におけるAI市場は、眼科画像処理における国内の高度な専門知識、精密診断の高い普及率、産業界と学術機関の緊密な連携に支えられ、2025年には924万米ドルと評価されました。トプコンヘルスケアは、AIを活用した分析機能をデジタルヘルスプラットフォーム「Harmony」に統合し、臨床医がマルチモーダルな眼科データを組み合わせて、病院や専門眼科クリニック全体で網膜疾患の管理を効率化できるようにしています。
地域別インサイトを確認国別データと地域動向をご確認ください。
眼科分野におけるAI市場の競争環境は、既存の医療機器メーカー、AIソフトウェア開発企業、眼科画像診断プロバイダー、そして新興のデジタルヘルススタートアップ企業など、多様な企業がひしめき合っています。既存企業は主に、包括的な製品ポートフォリオ、眼科画像診断システムや病院のワークフローとの統合、臨床検証、そして医療提供者や研究機関との戦略的提携を通じて競争しています。新興企業は、疾患特異的なAIアルゴリズム、自律型スクリーニングソリューション、クラウドベースの診断プラットフォームの開発に注力しています。眼科分野におけるAI市場のエコシステムは、技術革新、診断精度、電子カルテとの相互運用性、データセキュリティ、そして拡張性によって牽引されています。
2026年1月：OptomedとAireenは戦略的パートナーシップを発表し、Optomed Lumoハンドヘルド眼底カメラとAireenのCEマーク取得済みAIアルゴリズムを統合して糖尿病網膜症スクリーニングを行うためのEU承認を取得しました。これにより、欧州の医療市場全体での商業展開が可能になります。
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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