市場調査レポート

詐欺検出と予防の市場規模と見通し、2025-2033

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世界の詐欺検出と予防の市場規模は、2024年に529億1,000万米ドルと評価され、2025年には657億1,000万米ドルから2033年には3,720億7,000万米ドルに達することが予測されており、予測期間(2025年から2033年)の間に年平均成長率(CAGR)24.2%で成長すると予測されています。電子商取引、モバイル決済、デジタルバンキングにおけるオンラインおよびデジタル取引の急速な拡大は、詐欺師により多くの機会を提供しています。このため、企業や金融機関は、詐欺防止ソリューションへの投資を進めています。

詐欺検出と予防のソリューションは、詐欺を特定し、監視し、防止することを目的とした方法と戦略の組み合わせです。問題の根源を特定するための最初のステージは詐欺の検出であり、これが達成された後、詐欺は特定のソフトウェアを使用して自動または手動で回避される必要があります。詐欺のカテゴリーに該当する活動には、マネーロンダリング、サイバーセキュリティの脅威、脱税、アイデンティティ盗難、保険の不正請求、不正な銀行小切手、テロ資金供与などが含まれます。これらの不正行為は、金融機関、政府、医療、公的部門、保険業界に見られます。その結果、企業が増加する詐欺の機会に対抗するために、現代の詐欺検出と予防の技術およびリスク管理戦略を導入しています。これらの戦略はビッグデータソースとリアルタイムの監視を組み合わせ、機械学習や人工知能などの適応的かつ予測的な分析技術を適用しています。

銀行や金融サービス業界、医療業界、電子商取引業界などの複数の業界の既存企業は、デジタル詐欺に対抗するために古い技術と既存の方法をアップグレードする必要性を認識しています。しかし、伝統的な詐欺調査技術を依然として採用し遵守している企業もあり、これらは困難で時間がかかります。高度な持続的脅威(APT)の洗練された手法や詐欺師が侵入の方法を継続的に適応させることで、従来の概念を利用して検出を回避することが可能です。そのため、分析および認証ツールを使用することで、詐欺行為のリアルタイム検出が容易になり、詐欺検出と予防(FDP)ソリューションの採用が促進されると予想されます。

デジタル革命は現在、世界中で進行中です。今日のインターネットユーザーは、オンライン検索やオンラインソーシャルネットワーキングに参加するだけでなく、オンラインバンキングやオンラインショッピングなど他のオンライン活動にも移行しています。COVID-19の際に実施されたロックダウンにより、人々は家の中に留まることになり、多くの人々がオンライン取引に参加しました。これにより、詐欺的なウェブサイトの数が劇的に増加しました。金融セクターに加えて、顧客の自宅に商品を輸送するビジネスやサービスを偽装する詐欺的なウェブサイトの数も増加しました。これらのウェブサイトは顧客をオンライン取引に誘導します。

IoTは急速に現代の消費者ライフスタイルおよび産業プロセスの重要な要素となっており、その使用が広がるとともに市場にIoTを内蔵した新しいガジェットが導入されています。モバイル通信のためのグローバルシステム(GSMA)によると、2020年末までにモノのインターネットの接続数が230億に達すると予測されています。接続されたデバイスは、提供する利便性のためにハッカーがコンピュータシステムに侵入しやすくする要素の1つです。これらのデバイスは、さまざまな機密顧客データの収集、送信、保存を担当しています。広告や自動現金支払機を使用した詐欺は、業界で広く受け入れられている重要なIoT詐欺の例です。

詐欺検出と予防システムの開発には、デビットカードとクレジットカードの不正な有効化、オンライン予約、無料のコロナウイルステスト、求人広告をターゲットにしたサイバー犯罪の増加が寄与しています。ビジネス・ツー・コンシューマー(B2C)、ビジネス・ツー・ビジネス(B2B)、コンシューマー・ツー・コンシューマー(C2C)の電子商取引取引の人気が高まり、これらの取引はしばしば重要な情報、個人情報、および企業情報の相互交換を含んでおり、オンライン詐欺のリスクの増加と関連しています。モバイルゲームの普及とソーシャルメディアの利用拡大も将来の詐欺行為の可能性を高めています。

詐欺行為によって失われる金額はますます複雑化した詐欺スキームとともに増加しています。Help Net Securityは、世界中の8億人のアクティブユーザーにわたる440億以上の出来事をレビューし、新たに発見された脅威の洗練度が急速に増加していることを明らかにしました。このため、潜在的な損失が発生する前に侵入を防ぐために、文脈的検出システムに重大な重点を置く必要性が高まっています。

現代における企業が直面する最も深刻な課題の1つは、詐欺行為に対抗できる有能な人材の不足です。サイバー攻撃中に複雑な詐欺を分析し特定する際に、セキュリティ専門家を採用している組織は必要なスキルを欠いています。ペニンシュラニュースが提供した労働統計局のデータを分析したところ、2021年までに少なくとも50万人の有資格のサイバーセキュリティ専門家の不足がアメリカで予測されています。ソフトウェアおよびサービス企業協会(NASSCOM)によれば、2020年までに100万人のサイバーセキュリティ専門家の需要があると報告されています。サイバーセキュリティの非営利専門協会(ISC)による3,237人の専門家を対象とした調査の回答によると、51%がサイバーセキュリティ専門家の不足が企業に非常に高いリスクをもたらすと考えています。

銀行および金融サービス業界は、リスク防止技術の早期採用者です。金融機関は、大量のインターネットデータ交換の結果として非常に脆弱です。BCGとFICCIによる別の報告では、インドのオンラインバンキング利用率は2022年までに80%に成長すると予測されており、これは約10億人のユーザーに相当します。しかし、オンラインバンキングの使用の増加は、デジタル決済システムやネットワークの脆弱性や抜け穴を悪用するサイバー犯罪者により、詐欺行為のリスクも増加させます。

パターン認識の出現に伴い、詐欺検出システムは進化しています。機械学習技術は、MLが内部の詐欺から企業を保護し、データを漏らす可能性のある人物の不正行為を検出できるため、AIの防御能力を大幅に向上させました。AIと機械学習の需要が高まるにつれ、詐欺検出と予防のソリューションの人気も高まっています。

北アメリカは、世界の詐欺検出と予防市場で最大の市場シェアを占めています。この成長は、主に地域の高度な技術インフラストラクチャ、高いデジタル取引量、および金融、電子商取引、医療などのセクターで活動する多くの企業によるものです。この市場は、北アメリカの確立された技術企業、金融機関、規制当局の存在により拡大しています。

ヨーロッパは、予測期間において最も高いCAGRで成長すると予測されています。これは、ネットワーク犯罪、詐欺、洗練されたサイバー攻撃の顕著な増加により、強固な詐欺検出と予防のソリューションが必要とされているためです。サイバー脅威の高度化が進むにつれ、ヨーロッパの企業や政府は資産やデータを保護するために最先端の詐欺検出と予防技術に投資せざるを得なくなっています。さらに、ヨーロッパの詐欺検出と予防市場の主要参加者は、銀行、金融サービス、保険(BFSI)、電気通信、小売、政府、製造などの多様な縦割り市場に努力を多様化しています。この多様化により、詐欺検出と予防のプロバイダーは複数の業界にアクセスし、拡大の機会を活用できます。

異なる業界は、独自の詐欺の課題に直面しており、セクター固有の詐欺検出と予防ソリューションが必要です。2022年には、ソリューションカテゴリが総収入の70%を占めました。アカウント乗っ取り(ATO)やフィッシングメールの増加により、企業は詐欺の異常を早期に検出するための高度なツールとソリューションに投資しています。これらの方法は、大量のデータをリアルタイムで処理することにより、検出時間を短縮します。さらに、これらのソリューションは企業が規制基準を満たすのに役立ちます。予測期間中、サービスカテゴリは最も速い成長率で成長すると予測されます。開発途上国の企業は、包括的な詐欺防止技術をますます展開しています。詐欺保護サービスプロバイダーからの統合、コンサルティング、トレーニング、サポートサービスが、効果的なフレームワークを構築するために必要とされています。予測期間中、詐欺をリアルタイムで検出するための専門的なコンサルティングおよびその他のサードパーティサービスの需要は、セグメントの拡大を促進する可能性があります。

市場は、詐欺分析、認証、ガバナンス、リスク、およびコンプライアンスに分けられています。2022年には、認証ソリューションカテゴリが市場をリードし、総収入の30%を占めました。企業は伝統的に顧客の認証情報や機密データを保護するために認証システムを利用してきました。企業は、顧客向けアプリケーションでの詐欺試行が複雑化するにつれ、音声認証、単一要素認証、多要素認証などの高度な認証ソリューションに依存しています。予測期間中、詐欺分析ソリューションカテゴリは最も速い成長率で成長すると予測されています。デジタル技術からのデータの取り込みが増加しており、企業環境を変革し、新たな企業成長の機会を開いています。分析ソリューションは、大量のデータを保持する企業における詐欺や異常活動の調査に役立ちます。このような予測的かつ予防的な分析ツールの使用は、企業が必要な是正措置を講じるのを支援します。予測期間中、ソリューションが提供するこれらの潜在的な利益は、セグメントの拡大を促進する可能性があります。

プロのサービスカテゴリは2022年に20%の収益シェアを持ち、予測期間中もその支配を維持すると予測されています。プロのサービスには、コンサルティング、支援、トレーニングおよび開発が含まれます。これらのサービスプロバイダーは、技術の導入を支援し、スタッフを訓練するために専門家の専任チームを割り当てます。トレーニングとサポートプログラムは、プロのサービスの重要な構成要素であり、専門家がセキュリティホールを埋め、詐欺検出方法を実施するのを支援します。一方で、マネージドサービスカテゴリは予測期間中に最も速いCAGRで発展すると予測されています。マネージドサービスは、リアルタイムで詐欺に対抗するための予防措置を講じたい企業によって使用されます。マネージドサービスプロバイダーは、すべてのタッチポイントで生成される大規模なデータから異常なユーザー行動を収集し、企業活動をリアルタイムで監視します。リアルタイムのデータレビューとマイニングは、詐欺を検出するための積極的な方法です。さらに、そのようなリスクベースのセキュリティフレームワークをマネージドサービスプロバイダーにアウトソーシングすることで、企業はより高価値の業務に集中するための時間を確保できます。予測期間中、これらの要因がセグメントの拡大を促進する可能性があります。


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Report Coverage & Structure

詐欺検出と予防に関するレポートの構造

このレポートは、詐欺検出と予防市場の包括的な分析を提供し、各セクションで市場の異なる側面に焦点を当てています。

序論と研究方法

  • セグメンテーション
  • 研究方法論
  • サンプル取得

エグゼクティブサマリー

エグゼクティブサマリーでは、レポート全体の概要と主要な所見がまとめられています。

研究範囲とセグメンテーション

  • 研究目的
  • 制限と仮定
  • 市場範囲とセグメンテーション
  • 考慮された通貨と価格

市場機会評価

  • 新興地域/国
  • 新興企業
  • 新興アプリケーション/エンドユース

市場動向分析

  • 市場の推進要因
  • 市場の警告要因
  • 最新のマクロ経済指標
  • 地政学的影響
  • 技術要因

市場評価

  • ポーターの5フォース分析
  • バリューチェーン分析

規制フレームワーク

地域別の規制フレームワークが記載されています。

  • 北アメリカ
  • ヨーロッパ
  • アジア太平洋地域 (APAC)
  • 中東およびアフリカ
  • ラテンアメリカ (LATAM)

ESGトレンド

環境、社会、およびガバナンスに関するトレンドが分析されています。

詐欺検出と予防の市場サイズ分析

詐欺検出と予防市場の様々な側面に基づいた詳細な分析が行われています。

コンポーネント別分析

  • ソリューションおよびサービス

ソリューション別分析

  • 詐欺分析、認証、ガバナンス、リスクとコンプライアンス

サービス別分析

  • プロフェッショナルサービス、マネージドサービス

アプリケーション別分析

  • アイデンティティ盗難、マネーロンダリング、支払い詐欺、クレジットおよびデビット詐欺、電子詐欺、その他

組織サイズ別分析

  • 中小企業、大企業

縦型セグメント別分析

  • BFSI、政府と防衛、ヘルスケア、ITと通信、工業と製造、小売とEコマース、メディアとエンターテインメント、エネルギーとユーティリティ、その他

展開モード別分析

  • オンプレミス、クラウド

地域別市場分析

北アメリカ地域における詐欺検出と予防市場の詳細な分析が含まれています。


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グローバル市場調査レポート販売と委託調査

[参考情報]
詐欺検出と予防の技術は、現代のビジネスや個人の生活において非常に重要な役割を果たしています。この技術は、詐欺行為を早期に発見し、未然に防ぐことを目的としています。詐欺の形態は多岐にわたり、金融詐欺、身分詐称、オンライン詐欺などが一般的です。これらの詐欺行為は、個人や企業に多大な損害を与える可能性があるため、効果的な検出と予防が求められています。

詐欺検出と予防の技術には、主にデータ分析や機械学習が利用されています。これらの技術は、大量のデータを迅速に分析し、異常なパターンを特定することが可能です。例えば、クレジットカードの不正使用を検出するためには、通常の取引パターンから逸脱した活動を識別することが重要です。このため、過去のトランザクションデータを基に機械学習モデルを構築し、リアルタイムでの異常検出を行います。これにより、不正な取引が発生した際に即座に警告を発することができます。

また、詐欺検出と予防の技術には、ルールベースのシステムも存在します。これは、あらかじめ定義されたルールに基づいて取引を評価し、不正の可能性がある場合にアラートを発する仕組みです。このアプローチはシンプルである一方で、柔軟性に欠けるため、複雑な詐欺パターンには対応しにくいという欠点があります。したがって、機械学習と組み合わせることで、より効果的な詐欺検出システムを構築することが一般的です。

詐欺予防に関しては、ユーザー認証の強化が重要な役割を果たします。例えば、二要素認証や生体認証技術は、詐欺行為を未然に防ぐための有効な手段です。これらの技術は、不正アクセスを防止し、ユーザーのアカウントを保護するために広く利用されています。特に生体認証は、個人の特性に基づいて認証を行うため、他人によるなりすましを防ぐ効果が高いです。

さらに、ブロックチェーン技術も詐欺防止に寄与しています。この技術は、データの改ざんを困難にする特性を持ち、信頼性の高い取引を可能にします。特に、金融業界では透明性とセキュリティを向上させるために、ブロックチェーン技術の導入が進んでいます。

詐欺検出と予防の技術は、進化する詐欺手法に対抗するために常に進化し続けています。新しい技術の開発や既存技術の改良を通じて、より効果的な詐欺防止策が追求されています。これにより、私たちの社会はより安全で信頼性の高いものになっています。詐欺の脅威は完全に排除することは難しいかもしれませんが、これらの技術を活用することで、そのリスクを大幅に軽減することが可能です。