日本の病院デジタルツイン市場は、医療施設でデジタルシミュレーション、リアルタイムモニタリング、データ駆動型の運営管理の導入が進む中で、勢いを増しています。スマートホスピタル、リソース最適化、コネクテッド・ヘルスケア・インフラへの注目が高まることで、2036年まで強力な市場機会が創出されると予想されています。
日本政府が推進するヘルスケアDX戦略は、この発展の重要な基盤となっています。厚生労働省は全国医療情報プラットフォーム、電子記録の標準化、医療データのさらなる活用を推進しており、デジタル庁は従来型のオンプレミス環境から最新のクラウドベース環境への病院情報システムの移行について検討を進めています。
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病院運営がデジタルツインの主要な機会に
最も有望な用途の一つは、病院運営のデジタルツインの構築です。
過去のデータとリアルタイム情報を組み合わせることで、病院は以下を仮想的にモデル化できる可能性があります。
患者 → 病床 → 医療スタッフ → 手術室 → 医療機器 → 救急部門 → 薬局 → 診断 → 退院
このようなモデルは、入院患者数、スタッフ配置、病床の空き状況、治療ワークフローなどの変化が病院全体にどのような影響を与えるかをシミュレーションするのに役立ちます。
これは、高齢化する人口と限られた医療人材を抱えながら、医療提供者が業務効率の改善を目指している日本において特に重要です。
AIベースの患者フロー・病床管理
患者フローの最適化は、特に有望なビジネス機会となっています。
日本ではすでに、より高度なデジタルツインの基盤となり得る実用的なAI病院の取り組みが進んでいます。慶應義塾大学病院のMedical AI Centerによると、2026年のプログラムには、司令塔型の入退院管理システムを高度化し、3日後および7日後の病床占有率を予測する取り組みが含まれています。同プログラムでは、病院ロボット、医療画像AI、退院・看護サマリー作成向け生成AIなども対象となっています。
デジタルツインは、こうした機能をさらに拡張し、以下をシミュレーションできる可能性があります。
患者の入院
救急部門の需要
病床稼働率
ICUの収容能力
手術室のスケジュール
看護師の必要人数
患者の退院
診断部門の業務負荷
医療機器の稼働状況
病院内のボトルネック
病院管理者にとって、これは業務計画を過去の実績を振り返る事後的な管理から、予測型の病院運営へ移行させる可能性があります。
患者デジタルツインが新たな臨床機会を創出
もう一つの新興分野が患者デジタルツインです。
病院施設全体をモデル化するのではなく、患者デジタルツインでは長期的な臨床情報を活用し、個々の患者を継続的に更新される計算モデルとして表現します。
2026年にJACC: Asiaで発表された論文では、相互運用可能な複数医療機関のリアルワールドデータと、日本語医療言語モデルを組み合わせた、日本におけるデジタルツイン対応型の心血管医療インフラの発展について説明されています。同論文では、心不全患者の退院後モニタリングなどの用途が示される一方、実際の臨床で運用可能なデジタルツインについては、さらなる開発が必要であるとされています。
将来的な病院での用途には、治療シミュレーション、疾患進行モデリング、個別化治療計画、術後モニタリング、再入院リスク分析などが考えられます。
電子健康記録がデータ基盤に
デジタルツインには、信頼性が高く、相互運用可能で、継続的に利用できる医療データが必要です。
そのため、日本ではクラウド型医療インフラとEHRの近代化に向けた投資が進んでいます。2026年5月、富士通と日本IBMは、医療向けソブリンクラウドプラットフォームの開発、EHRソリューションの統合、医療機関間での医療データの安全なAI活用を目的とするヘルスケア分野での協業を正式に発表しました。両社は、大学病院や国立センターを含む日本の医療機関とともに、医療データおよびAIの活用事例を検証する計画です。
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/363038/images/bodyimage1】
病院ロボットとフィジカルAIがデジタルツインの用途を拡大
ロボティクスは、病院デジタルツインのエコシステムにおけるもう一つの重要なレイヤーになる可能性があります。
2026年7月、川崎重工業と富士通は、電子カルテなどの病院業務システムをロボットやAIと統合する、フィジカルAIを活用した医療ソリューションの研究を開始しました。
病院ロボットをデジタルツインに接続することで、以下の業務を仮想的にシミュレーションし、最適化できる可能性があります。
医薬品の搬送
医療用品の配送
検査サンプルの搬送
病院内物流
自律型清掃
患者支援
医療機器の搬送
看護支援ワークフロー
これにより、病院デジタルツインは単なる可視化プラットフォームから、人、設備、自律システムを連携させるAI対応の業務制御環境へと発展する可能性があります。
スマートホスピタルの施設管理
デジタルツインは、臨床ケア以外の領域にも機会を創出します。
病院には、HVACシステム、電力インフラ、手術室、医療ガス、冷却設備、エレベーター、クリーン環境、画像診断装置、非常用電源システムなど、複雑な設備が組み合わされています。
施設向けデジタルツインは、これらの資産を継続的にモデル化し、予知保全、エネルギー最適化、スペース計画、設備ライフサイクル管理などを支援できます。
主な用途には以下があります。
HVAC最適化
病院エネルギー管理
医療機器の追跡
設備の予知保全
建物利用状況の分析
屋内環境モニタリング
緊急事態対応シミュレーション
手術室の稼働率最適化
資産ライフサイクル管理
病院改修計画
これにより、この市場は医療ITプロバイダーだけでなく、ビルオートメーション企業、エンジニアリング企業、IoTベンダー、スマートインフラ事業者にとっても関連性の高い分野となります。
ヘルスケアデータプラットフォームが市場を加速
日本のより広範な医療データエコシステムも拡大しています。
2026年5月、SMBCグループ、富士通、ソフトバンクは、医療データと個人の健康データを統合し、AIベースのサービスや医療機関との相互運用性を備えた、日本発のヘルスケアプラットフォームを構築する計画を発表しました。同社らは、4,000の医療機関と6,000万人規模での利用を目指す構想を示しています。
大規模で相互運用可能な医療データ環境は、重要な基盤インフラとなります。高度なデジタルツインには、これまで個別のシステムに分散していた情報を統合する必要があるためです。
クラウドベースの病院デジタルツイン
クラウド導入により、病院は大規模なデータセットや計算負荷の高いシミュレーション、AI処理を統合できるため、デジタルツイン技術を利用しやすくなる可能性があります。すべての処理能力を院内で維持する必要性も軽減できます。
厚生労働省はクラウドネイティブな電子カルテの導入とオンプレミスシステムからの移行を支援しており、病院情報システムのクラウド化に関する同省のプログラムでは、対象となる費用について、上限1億円を条件として最大5分の4を補助しています。
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この移行により、クラウドベースのデジタルツイン、病院データレイク、AI分析、サイバーセキュリティ、医療データ相互運用サービスなどへの川下需要が生まれる可能性があります。
日本の病院デジタルツイン市場：主要なビジネス機会
高付加価値の機会分野には以下があります。
病院デジタルツインプラットフォーム
患者フローシミュレーションソフトウェア
AI病院司令塔
デジタル病床管理プラットフォーム
患者デジタルツイン
臨床シミュレーションシステム
病院IoTプラットフォーム
スマート医療資産追跡
手術室最適化
救急部門シミュレーション
予測型病院分析
病院ロボティクス統合
フィジカルAIヘルスケアプラットフォーム
設備の予知保全
ヘルスケアクラウドインフラ
EHR統合プラットフォーム
医療AI・ヘルスケアLLM
スマートホスピタルのビル管理
病院エネルギーデジタルツイン
医療画像デジタルツイン
サイバーセキュリティ・医療データガバナンス
3D病院可視化
仮想病院計画・建設
デジタルツインコンサルティング・システムインテグレーション
日本の病院デジタルツイン市場の展望
日本には病院デジタルツインに必要となる多くの技術基盤が整いつつありますが、導入はなお発展段階にあります。ヘルスケアDX、クラウド型医療情報システム、相互運用可能な臨床データ、AI病院、IoT医療機器、ロボティクス、フィジカルAIが、ますます融合しています。
長期的には、患者、スタッフ、病床、設備、建物、臨床ワークフローを一つの相互接続された環境内で表現できる、リアルタイムのインテリジェントな病院モデルの構築が機会となります。
テクノロジープロバイダーにとって、特に有望な分野は、デジタルツインによって測定可能な業務価値を生み出せる領域です。具体的には、患者の待ち時間短縮、病床利用率の向上、病院リソースの最適化、設備需要の予測、臨床意思決定の支援、病院業務の自動化などが挙げられます。
日本の病院デジタルツイン市場レポート：主な対象分野
病院デジタルツインプラットフォーム
患者デジタルツイン
AI病院技術
患者フロー・病床管理システム
病院司令塔
電子健康記録（EHR）統合
IoT・コネクテッド医療機器
クラウドベースのヘルスケアプラットフォーム
AI・予測分析
病院ロボティクス・フィジカルAI
臨床ワークフローシミュレーション
医療機器デジタルツイン
スマートホスピタル施設管理
病院エネルギー最適化
予知保全
救急部門最適化
手術室管理
医療データ相互運用性
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