第2回 特許情報から読み解くヘルスケア業界におけるエマージングテクノロジー活用

1. ヘルスケア業界のマクロ動向

ヘルスケア業界では、高齢化に伴う社会保障費の増大、医療・介護現場のヒューマンリソース不足、医療機器・医薬品の国内市場の飽和など、さまざまな課題が山積しています。このような課題の解決に向けて、政府は成長戦略の一分野として「次世代ヘルスケア」を提唱しており、今後の取り組みとして「1. 人生100年時代を見据えた健康づくり、疾病・介護予防の推進」「2. 健康・医療・介護サービス提供の基盤となるデータ利活用の推進」「3. ICT、ロボット、AI等の医療・介護現場での技術活用の促進」「4. 医療・介護現場の組織改革や経営の大規模化・共同化」「5. 日本発の優れた医薬品・医療機器等の開発・事業化」を挙げています（図表1）。

出所：首相官邸「次世代ヘルスケア」を基に日立コンサルティングにて作成

このような取り組みにおいて期待されているのは、データやICTを用いた技術、とりわけエマージングテクノロジーの積極的な導入です。そのため、これまではヘルスケア業界と関わりがなかった企業が、事業成長のための新たなビジネスチャンスと捉え、参入してくることも予想されます。それではエマージングテクノロジーを改めて定義してみましょう。

2. エマージングテクノロジーとは

エマージングテクノロジーとはどのような技術を指すのでしょうか。もう少し詳しく確認していきます。一般的な定義は定まっていませんが、日立コンサルティングでは、技術的側面およびビジネス的展開をもたらす特徴から、エマージングテクノロジーを、以下の図表2における定義1・2のいずれかもしくは両方、および定義3に該当する技術群を指すこととします。

出所：日立コンサルティングコラム「エマージングテクノロジーの時代」における「第1回 Beyond Digitalとしてのエマージングテクノロジー 3」を基に作成

¹

DAO：Decentralized Autonomous Organizationの略で、分散型自立組織と訳される。

具体的には、従来のコンピュータでは難しい計算を行い課題解決に寄与する量子コンピューティング、画像や音声、文書などのあらゆるコンテンツを出力できるGenerative AIなどの技術が実例として挙げられます。

次章では、ヘルスケア業界において、エマージングテクノロジーを活用してどのように課題解決がなされようとしているのかに加えて、どのようなプレーヤーが技術開発・実用化に向けて技術投資をしているかについて、技術的な課題や解決策などの情報が掲載される特許情報の観点から見ていきましょう。

3. ヘルスケア業界でのエマージングテクノロジー活用に係る分析・考察

本章では、ヘルスケア業界を11区分に、エマージングテクノロジーを12区分に分類した上で、各区分においてどのようなエマージングテクノロジーの特許が出願されているのか、その特許出願傾向を分析することにより、今後ヘルスケア業界において活用が拡大すると予測されるエマージングテクノロジーを特定しました。

（1）ヘルスケア業界の区分

エマージングテクノロジーが活用される領域を特定するために、ヘルスケア業界を11区分に分類し、それぞれを以下のように定義しました（図表3）。

（2）エマージングテクノロジーの区分

エマージングテクノロジーは12区分に分類しました（図表4）。

出所：公知情報を基に日立コンサルティングにて作成

（3）ヘルスケア業界におけるエマージングテクノロジーへの技術投資状況の可視化

上記（2）で分類したエマージングテクノロジーのヘルスケア業界における注目度、つまりヘルスケア業界でどのような技術に投資がなされているのか、そのトレンドを確認するために、以下の手順でポジショニングマップを作成し、可視化しました。
まず、上記（1）で分類したヘルスケア業界の各区分に関係する特許出願の集合を作成しました。
次に、各エマージングテクノロジーに関係する出願件数を指標とする①累計技術投資指数、および2018〜2023年の出願件数増加率を指標とする②技術投資増加度指数を導出しました。その導出結果を基に①を縦軸、②を横軸にエマージングテクノロジーをマッピングすることで、投資トレンドを4つの象限に分類しました（図表5）。

各エマージングテクノロジーのポジショニングマップの4象限について簡単に考察していきます。

❶

左上【件数 多×増加率 低】
「再生医療」は、再生医療などの製品市場および周辺市場（機器/装置/消耗品など）の成長を見込み、さまざまなプレーヤーが以前から継続的に技術投資を行っている区分であると推察します。「ロボティクス」は、近年もヘルスケア業界向けロボット技術の高度化・多様化は進むものの、本業界での利用は過去から存在する区分であると推察します。

❷

右上【件数 多×増加率 高】
「ビッグデータ」は、以前から各区分でデータを活用した高品質な医療の提供が検討されつつ、近年はIoTやウエアラブルデバイスの普及によりEHR（Electronic Health Record）やPHR（Personal Health Record）の利用が注目され、以前にも増して活発に幅広く技術検討がなされている区分であると推察します。

❸

右下【件数 少×増加率 高】
「メタバース」「3Dプリンティング」「web3」「量子コンピュータ」は、ヘルスケア業界での活用に向けた技術投資が比較的近年に活発化してきた/これから活発化する区分であると推察します。

❹

左下【件数 少×増加率 低】
「IoT/5G」「ナノテクノロジー」「ヒューマンマシンインターフェース」「生成AI」「ゲノム編集」のうち、「IoT/5G」は、ヘルスケア業界以外でも多く用いられているため、この技術区分はヘルスケア業界の各区分に特化して開発されていない区分であると推察されます。また、「ナノテクノロジー」「ヒューマンマシンインターフェース」はヘルスケア業界での技術開発の“幅”が少ない区分であると推察します。一方、「生成AI」は、知財データ公開のタイムラグの関係でChatGPTの爆発的な知名度拡大がデータに反映される前であり、その兆しがまだ表れておらず、加えて、まだその活用方法が具体化されていない区分と考えられており、今後1〜2年のウォッチが最も必要な領域です。「ゲノム編集」は、技術が高度化して近年食品分野などで話題には上がるものの、基礎的な技術思想は歴史のあるものであり、ロボティクスなどと比べると技術適用の幅が限定的な区分であると考えられます。
ここでは、4象限の右下（図表5青色部分）の「これまで技術投資がされていないが、今後活発化する気配を見せている」に分類した4つのエマージングテクノロジー「メタバース」「3Dプリンティング」「web3」「量子コンピュータ」について、より詳細に分析を進めていきます。

4. エマージングテクノロジーの主流技術動向や具体事例

本章では、前章ポジショニングマップの右下【件数 少×増加率 高】の象限に位置する4つのエマージングテクノロジー（1）メタバース、（2）3Dプリンティング、（3）web3、（4）量子コンピュータについて、3章（1）で定義したヘルスケア業界の区分ごとの累計技術投資指数を導出し、その指数が高い区分における活用概況を明らかにした上で、その技術開発トレンドおよび先進技術を紹介していきます。

（1）メタバース

メタバースが活用される主なヘルスケア区分は、累計技術投資指数から、画像診断、手術、医療器具、製薬であることが分かります。

画像診断では、例えば「超音波データから胎児の4D画像を生成して胎児の動作を検出する装置」、医療器具では、例えば「仮想現実技術によって患者の体をリラックスさせながら足裏マッサージを行う器具」、製薬では、例えば「患者に対する投薬などの仮想実施データと実際の実施データとを照合し、差異を報告書として提供する技術」が開発されています。ここでは、「メタバース×手術」について詳細に見ていきましょう。
「メタバース×手術」では、どのような技術が主流なのでしょうか。主要プレーヤー（＝出願件数が多い企業）の取り組みを確認することで、主流の技術動向を把握していきます。

〈「メタバース×手術」の主流技術〉※かっこには主要プレーヤー例を抽出

• インプラントアイテムを3D画像上で取り付け可否のシミュレーション（Stryker、Siemens）
• ダヴィンチのような遠隔手術支援ロボットで触覚や視覚を再現する技術（Sony、Stryker）
• CT画像にリアルタイムで手術器具の仮想現実／VR画像を重ねて、手術状況を見える化する技術（INNEROPTIC TECHNOLOGY）
• 手術室の器具などを仮想現実／VR空間に取り入れる技術（Synaptive Medical）
• 仮想ロボット外科手術の仮想現実訓練（Johnson & Johnson）

続いて、上記の主要プレーヤーを追う形で、近年「メタバース×手術」の領域に出願し始めた企業（ベンチャーなど）の取り組みを確認することで、新たな技術を把握していきます。

コストや時間のかかる実作業を仮想空間で行うことができるメタバース技術の活用では、効率向上だけではなく、失敗リスクの低減や情報共有精度の向上を狙う傾向があります。
今回取り上げた「メタバース×手術」でも、手術の安全性向上やスキル向上を狙い、大学病院などで先進的な取り組みが進められており、技術的には実行できることが増えていますが、医療現場への実際の導入・実用化に向けては別の側面の課題が残っていると考えられます。例えば、メタバース導入の費用対効果に関する課題や、メタバース関連技術を活用した際の医療ミスの責任所在に関する課題などが考えられます。今後は、手術のみならずヘルスケア業界全体でのメタバース活用が検討されると想定しますが、技術的に可能なことをいかに安価かつ容易に実現するか、活用に向けてどのように環境を整備するかといったところが注目されます。

（2）3Dプリンティング

3Dプリンティングで活用される主なヘルスケア区分は、累計技術投資指数から、医療器具、歯科、手術、製薬であることが分かります。

医療器具では、例えば「3Dプリントされた骨移植材料」、歯科では、例えば「矯正マウスピース」、手術では、例えば「手術用ステープラー」が開発されています。ここでは、「3Dプリンティング×製薬」について詳細に見ていきましょう。
「3Dプリンティング×製薬」においても、主要プレーヤー（＝出願件数が多い企業）の取り組みから主流の技術動向を把握していきます。

〈「3Dプリンティング×製薬」の主流技術〉※かっこには主要プレーヤー例を抽出

• 薬剤を積層造形で製造する技術（Triastek）
• 細胞パターンを作成し、立体的な組織や臓器を製造するバイオプリンティング技術（BICO、Organovo）
• 高強度材料などで立体的な骨の形状を造形する人工骨製作技術（Ossiform、Medtronic）

続いて、上記の主要プレーヤーを追う形で、近年「3Dプリンティング×製薬」の領域に出願し始めた企業（ベンチャーなど）の取り組みを確認することで、新たな技術を把握していきます。

3Dプリンティングは産業分野で先行して用いられ、建築分野や食品分野でも応用が進んできた技術です。造形の自由度や複雑な形状への対応力が高いため、小ロットやオーダーメードでの製造が求められるヘルスケア分野との相性も良いと言えます。
ヘルスケア分野の中では、これまで歯科分野（矯正マウスピース、インプラント）や整形外科の治療などで活用されてきましたが、最近は製薬分野（製剤）でも実用化に向けた取り組みが進んでいます。
従来では困難であった精密な製剤組成やさまざまな形状・用量への対応が進むとすると、個別化医療に向けた革新的なイノベーションが起こる可能性があります。また将来的には病院内に3Dプリンター装置が導入され、必要な薬剤を必要なタイミングで院内製造する世界が実現するかもしれません。その場合、医薬品サプライチェーンの効率化・高度化だけでなく、廃棄リスクも低減され環境問題や社会問題にも大きなインパクトを与えることが期待されます。

（3）web3

web3で活用される主なヘルスケア区分は、累計技術投資指数から、製薬、画像診断、臨床検査、介護であることが分かります。

製薬では、例えば「ブロックチェーンを用いた医薬サプライチェーンプラットフォーム」といった技術（製薬以外の観点も含む）、画像診断では、例えば「ブロックチェーンを用いた遠隔監視による疾患や疾病の治療および診断」といった技術、介護では、例えば「年金の支払いに関する透明性を向上させるソリューション」といった技術が開発されています。ここでは、「web3×臨床検査」について詳細に見ていきましょう。
「web3×臨床検査」においても、主要プレーヤー（＝出願件数が多い企業）の取り組みから主流の技術動向を把握していきます。

〈「web3×臨床検査」の主流技術〉
基本的には、ブロックチェーン技術を活用してデータの信頼性を向上させたり、改ざんを防止したりするソリューションが中心となっています。

• ユーザーの移動情報を収集するための方法・システム。ブロックチェーン技術を用いて管理された移動経路情報に基づき、疾病の確認事例がある場合には当該ユーザーと接触した可能性があるユーザーに通知する
• あらかじめ設定されたニューラルネットワークと、対象の臨床研究の歴史的データおよび同じタイプの臨床研究データに基づいて、対象の臨床研究データの欠損部分を予測する
• デジタルツインやメタバースベースのバーチャルコントロール処理技術。コンピューティングデバイスによるICTベースの遠隔医療サービスを提供する

  ①

  遠隔医療マッチングサービスを端末に提供する

  ②

  端末から診療情報を受信し、人工知能ベースの電子カルテ情報を生成する

  ③

  人工知能ベースの診断名および診断検査に関する推奨情報を生成し、端末に提供する

  ④

  生成された診断名に対応するブロックチェーン技術を活用したNFTベースのデジタル処方箋情報を端末に送信する

続いて、近年「web3×臨床検査」の領域に出願し始めた企業（ベンチャーなど）の取り組みを確認することで、新たな技術を把握していきます。

CTやレントゲンなどを通して対面医療において取得される医療データに、ウエアラブルデバイスなどを通して日々収集される患者のバイタルデータ（体温、脈拍、血圧など）を組み合わせることで、患者の身体情報をデジタル上に再現することが可能となります。
web3を応用した遠隔医療の進展により、自宅にいながら検査に至るまでのプロセス（診察、診断結果・検査要否の確認など）をデジタルツイン上で実現できるだけでなく、在宅検査機器も活用することで自宅にいながら遠隔で検査を受けられるようになります。このような世界を実現することは、医療格差の解消にも大きな影響を与えます。
また、web3と関連が深いNFTは、現在は禁煙プログラム、デジタルアート、ゲーム、音楽での適用が中心となっていますが、今後はあらゆる分野への応用が期待されており、デジタル処方箋もその一つです。処方箋に臨床検査結果情報を載せるケースも増えてきていることから、複数の事業者間で情報共有の円滑化を図るためにweb3技術が活用されることが増えてくると想定しています。

（4）量子コンピュータ

量子コンピュータで活用される主なヘルスケア区分は、累計技術投資指数から、製薬、画像診断、放射線治療、臨床検査であることが分かります。

ここでは、「量子コンピュータ×放射線治療」について詳細に見ていきましょう。

〈「量子コンピュータ×放射線治療」の主流技術〉※かっこには主要プレーヤー例を抽出

• 放射線治療の計画の最適化を量子コンピュータで行う技術（Accenture）
• 量子アニーリングを用いてCTやMRの計算の精度を上げる技術（XI’AN ET MEDICAL TECH）

続いて、上記の主要プレーヤーを追う形で、近年「量子コンピュータ×放射線治療」の領域に出願し始めた企業（ベンチャーなど）の取り組みを確認することで、新たな技術を把握していきます。

ヘルスケア業界では、臓器への影響を避けるため複数の治療線束を組み合わせて照射を病巣の形状に一致させる放射線治療計画を人の手で実施するフォワードプランニングで、量子コンピュータに基づく計算を導入して医療プロセスの最適化・効率化を図る動きが見られたものの、医療プロセスに大きな変革を与えるような特異的な動きは見られませんでした。

一方で公知情報から、大手製薬メーカーが創薬領域において量子コンピューティングを活用しようといった試みは複数確認できます。例えば米Biogenは、米Accenture、カナダ・1QBitと提携し、神経変性疾患を対象に量子コンピュータから着想した分子比較アプリケーションを開発し、一定の成果を得たことを明らかにしています。また米Amgenは米QSimulateと組み、同社が開発した大規模な量子力学計算の創薬への応用を検討しています²。）
このようにヘルスケア領域においては、自社で量子コンピューティングに関する技術を有するのではなく、それを専門とする各社と連携を行い、活用経路を見いだすような動きがトレンドと考えられます。

²

量子コンピューターは創薬に何をもたらすのか…海外大手など応用探索へ | AnswersNews（ten-navi.com）

5. おわりに

本コラムでは、公開特許情報を基にした技術的な観点からの分析によって、エマージングテクノロジー×ヘルスケアのトレンド・今後の展望を分析・考察してきました。このような手法を用いることにより、まだ市場に登場していない技術について、それが本稿でのエマージングテクノロジーのような新しい技術であっても、これまでの投資・研究の動向を確認し、事業検討のヒントをつかむことができます。
日立コンサルティングでは、これまで行ってきたトレンド分析手法にこのような手法を組み合わせて、市場動向や競合動向を捉える取り組みを今後さらに加速させていきます。また、ここではヘルスケア業界を例に紹介しましたが、当社では、業界を問わずさまざまな領域において事業創出や業務改革などにエマージングテクノロジーを活用するコンサルティングサービスを展開しています。
エマージングテクノロジーはその斬新さ故に話題になっていますが、ビジネスでの活用・価値創出という面ではこれからといえるでしょう。私たちと技術起点からのビジネス創出、新たな市場での貴社技術の適用可能性、そして貴社事業・業務へのエマージングテクノロジーの活用を一緒に考えていきましょう。