2026～2030年のAI医療画像市場は、診断件数の増加、放射線技師の不足、遠隔診療の普及により加速的に拡大すると予測されている。ResearchAndMarkets.comが発行した市場調査レポートによると、2023年の世界のAI医療画像市場規模は17.5億米ドルで、2030年までに85.6億米ドルに達すると見込まれ、年平均成長率（CAGR）は30％にのぼる。この成長は、深層学習を活用した高度なアルゴリズムの進化に支えられており、大規模な非構造化データの処理を可能にすることで、個別化医療や精密診断の実現を後押ししている。 主な成長要因として、AIが画像診断の精度を向上させ、放射線技師の負担を軽減する点が挙げられる。特に、コンボリューショナルニューラルネットワーク（CNN）や生成対抗ネットワーク（GAN）などの技術により、X線、MRI、CT、超音波画像の異常検出が飛躍的に進化。また、AIは画像ノイズの低減や放射線被曝量の削減にも貢献しており、診療の安全性と効率性を高めている。 市場の競争は激化しており、GE Healthcare、シーメンスヘルスラインズ、フィリップスといった大手医療機器メーカーに加え、AidocやArterysといった新興企業が活躍。競争の鍵は、AIモデルの説明可能性（XAI）、臨床での検証実績、オープンプラットフォームの採用にある。 一方で、高額な導入コスト、データセキュリティの懸念、規制の不整合、医療従事者の受容度の低さ、ITインフラの断片化といった課題が依然として存在する。特に、AIを活用するための専門人材の不足と、明確な規制ガイドラインの不在が、広範な導入を阻んでいる。 地域別では、北米が市場シェアでリード。米国は先進的な医療インフラ、強力な研究開発投資、規制環境の整備、テック企業との連携により、AI活用が進んでいる。一方、アジアは人口規模と技術導入の加速により、今後、最も成長が期待される市場となる。 AI医療画像は、肺がん、脳損傷、心疾患、乳がんなど多様な疾患分野で応用され、診断の早期化と患者の治療成績向上に貢献する。今後、説明可能なAIやフェデレーテッドラーニングといった新技術の進展により、信頼性と透明性がさらに高まることが期待される。