Key trend
- AIが医療人材を代替するまでに発達し、ソフトウェアで効率化出来なかった業務が代替できる可能性が出てきた
- 効率化出来なかった:ソフトウェアを使用できる人材が非常に少ない
- 発達:医師免許試験に合格
- 規制緩和:https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000179749_00004.html
Market
- healthtechの上場プレイヤー不足 (22/8)
ㅤ | 時価総額(億) | 売上(億) | 純利益率 | ㅤ |
M3 | 20,000 | 570 | 23% | ㅤ |
JMDC | 3,200 | 278 | 21% | ㅤ |
SMS | 2,478 | 456 | 13% | ㅤ |
SUSMED | 2,600 | 4 | 64% | ㅤ |
ペプチドリーム | 2,355 | 268 | 43% | ㅤ |
MEDLEY | 1,600 | 40 | 8% | ㅤ |
Medpeer | 210 | 71 | 10% | ㅤ |
- unicornは領域に偏り
- コミュニケーション・治療補助
ㅤ | 総調達額 | 領域 |
1.969B | 高齢者むけ健康保険 | |
We Doctor | 1.936B | 医師と患者のコミュニケーションツール |
Caris | 1.714B | 医師向け評価補助ツール |
Tempus | 1.345B | 医師向け治療補助ツール |
Ro | 1.027B | 医師と患者のコミュニケーションツール |
Hinge Health | 853.85M | 治療管理 |
Doctolib | 815.98M | 医師と患者のコミュニケーションツール |
Benchling | 412M | bio research software |
- 日本の最大産業がhealth careに

AI startup
- 以下のアプローチが有り得そう
- データの構造化・オンラインに
- 病気の診断・治療
- 治療に長時間かかる・患者が増加している
- 業務効率化
- 21年以降のAI startup
ㅤ | VC | 事業内容 |
a16z | 医療従事者向けLLM | |
Latent | Y-con | medical language models to automate healthcare ops. |
Y-con | ㅤ | |
Output Biosciences | Y-con | 慢性疾患治療薬をAIで開発 |
Ankr | Y-con | がん治療サポートapp |
INVERT | Y-con | ㅤ |
リサーチクエスチョン考えてくれる会社 | ㅤ | ㅤ |