市場規模と予測：

• 2025年の市場規模：320億米ドル
• 2026年の市場規模：357.1億米ドル
• 2031年の売上高予測：800.1億米ドル
• 成長率：2026年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）17.5％
• データ対象期間：2020年から2031年
• 基準年：2025年
• 予測期間：2026年～2031年
• 最も成長が著しい地域：アジア太平洋地域
• ソリューション分野は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）15.4％で市場を牽引すると見込まれます。

主な市場動向と洞察

• 成長要因：AIの導入拡大、デジタル取引の増加、およびサイバー詐欺の増加が、高度な不正検知・防止ソリューションへの需要を牽引しています。
• 主なトレンド：AIを活用した不正分析、行動バイオメトリクス、クラウドベースの導入、およびリアルタイムの取引モニタリングが、市場の成長を加速させています。
• 機会：デジタル決済の拡大、クラウドの導入、および規制コンプライアンスの厳格化が、大きな成長機会を生み出しています。
• AIの影響：AIにより、予測分析、異常検知、行動分析、および自動化されたリスクスコアリングが可能となり、不正検知の精度と対応時間の向上が図られます。

主なポイント

2026年には、北米がFDP市場の35％という最大のシェアを占めると予想されます。

提供形態別では、ソリューションセグメントが2026年に市場シェアの面で市場をリードすると予想されます。

不正の種類別では、内部不正セグメントが予測期間中に最も高い成長率を記録する見込みです。

導入形態別では、クラウドセグメントが予測期間中に16％という最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予想されます。

機能別では、2026年から2031年にかけて、リアルタイム検知セグメントが最も急速に成長する見込みです。

組織規模別では、2026年に大企業セグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。

業種別では、予測期間中にヘルスケアセグメントが17％という最も高いCAGRを記録する見込みです。

FIS Global、NICE Actimize、Experian、およびFICOは、不正検知・防止市場の主要企業であり、不正分析、リアルタイム取引監視、IDインテリジェンス、リスクスコアリング、認証、およびケース管理を組み合わせたAI駆動型プラットフォームを提供しています。これにより、組織は銀行、決済、融資、およびデジタルチャネル全体にわたる不正の検知、防止、調査を行うことができます。

SEON、Incognia、Alfa Group、およびJuicyScoreは、デバイスインテリジェンス、行動分析、デジタル本人確認、リスクベースの意思決定に焦点を当てたAIを活用した不正防止ソリューションを提供する新興のイノベーターであり、組織がアカウント乗っ取り、合成ID、決済不正を検知すると同時に、誤検知を減らし、顧客のオンボーディングを改善できるようにしています。

銀行、保険、小売、医療、政府機関などの組織は、デジタル取引や顧客の身元を保護するために、不正防止戦略を強化しています。AI、機械学習、リスクベース認証の利用拡大により、不審な活動の迅速な検知、誤検知の低減、および不正調査の効率化が可能になっています。これらの機能は、急速に進化する不正手口に適応しつつ、組織が収益を保護し、規制遵守を確保し、安全なデジタル体験を提供するのに役立ちます。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革

不正検知・防止業界は、従来のルールベースの不正監視から、不正分析、行動インテリジェンス、認証、リアルタイムの意思決定を組み合わせた、AIを活用したインテリジェントなプラットフォームへと進化しています。この図は、デジタル詐欺の増加や規制要件の進化を背景に、収益構成が高度な不正分析、適応型認証、およびアイデンティティ・インテリジェンス・ソリューションへとシフトしている様子を示しています。また、BFSI（銀行・金融・保険）、政府、医療分野における具体的な不正防止ニーズが、テクノロジーの導入を加速させ、セキュリティ、コンプライアンス、および顧客の信頼の向上につながっている点も強調しています。

市場の動向

推進要因：合成IDおよび不正行為の急増

合成ID、AIを活用した詐欺、そしてますます巧妙化する不正攻撃の急速な増加が、高度な不正検知・防止（FDP）プラットフォームへの需要を牽引しています。LexisNexis Risk Solutionsによると、2026年4月に発表された同社の「サイバー犯罪レポート」では、1,160億件以上のオンライン取引の分析に基づき、合成IDによる不正、ボットによる攻撃、およびアカウント乗っ取りが、世界的な不正活動の増加の主な要因であると特定されました。

抑制要因：高感度な不正検知システムによる誤検知

組織がますます高感度な不正検知モデルを導入する一方で、過度な誤検知が正当な顧客取引を妨げ続け、運用上の作業負荷を増大させています。誤検知率の高さは顧客との摩擦を生み、追加の手動による審査を必要とし、デジタルサービスへの信頼を損なう可能性があり、組織が不正防止とユーザー体験のバランスを取ることを困難にしています。エクスペリアンによると、2025年3月時点で、英国企業の半数以上が、顧客への意思決定プロセスを改善し、不正検知における誤検知を減らすことを目的として、新たなAIモデルの構築を計画していました。

機会：不正検知・防止における予測分析の利用拡大

予測分析の採用拡大は、FDPベンダーにとって、リスク評価の改善や不正判定の自動化に向けた大きな機会をもたらしています。AIや機械学習モデルは、新たな不正パターンを特定し、進化する攻撃手法に適応し、デジタルチャネル全体でのリアルタイム取引監視を強化することができます。

2025年7月に発表されたエクスペリアンの「2025年米国ID・不正レポート」によると、企業の3分の1以上が、不正対策として生成AIを含むAIをすでに活用しており、これは予測分析の採用が拡大していることを反映しています。

課題：多面的なクロスチャネル不正

クロスチャネル不正の複雑化が進む中、組織は、デジタルバンキング、決済、モバイルアプリ、eコマース、顧客オンボーディングにまたがる組織的な攻撃を検知することに苦慮しています。不正行為者は、単一の攻撃において複数のID、デバイス、チャネルを悪用するケースが増えており、サイロ化された検知システムの有効性は低下しています。Feedzai社によると、同社は2026年6月、年間9兆米ドルを超える決済リスクの評価から得られた知見を活用した「Feedzai IQ Score」をリリースしました。これは、金融機関が機関やチャネルを横断して不正のパターンをリアルタイムで特定できるよう支援するものです。

市場エコシステム

不正検知・防止市場のエコシステムは、ソリューションプロバイダーとサービスプロバイダーで構成されており、これらが連携して、組織が進化する不正の脅威を検知、防止、調査、対応できるよう支援しています。ソリューションプロバイダーは、不正分析、ID不正管理、リスクベース認証、ガバナンス・リスク・コンプライアンス（eGRC）などの技術を提供し、サービスプロバイダーはコンサルティング、導入支援、マネージドサービス、リスク評価を提供します。これらのステークホルダーが連携することで、銀行、金融サービス、医療、小売、政府機関、その他の業界にわたる組織が、不正に対する耐性を強化し、規制コンプライアンスを向上させ、デジタル上の顧客とのやり取りの安全性を確保できるよう支援しています。

市場セグメント

不正検知・防止市場（ソリューション別）

組織がデジタルチャネル全体にわたる高度な不正パターンを検知するために、AI、機械学習、行動インテリジェンスへの依存度を高めていることから、不正分析は最大のソリューションセグメントとなっています。これらの機能により、リアルタイムのリスクスコアリング、異常検知、不正調査の迅速化が可能となり、手作業の負担を軽減することができます。2025年7月に発表されたエクスペリアンの「2025年米国ID・不正レポート」によると、企業の60％近くが不正による損失の増加を報告している一方で、3分の1以上がすでに生成AIを含むAIを活用して不正対策を行っており、不正分析プラットフォームへの投資が加速しています。

不正検知・防止市場（不正の種類別）

デジタルバンキング、リモートオンボーディング、オンライン取引の拡大に伴い、不正行為者による攻撃対象領域が拡大し続けているため、ID不正が最大のシェアを占めています。組織は、合成IDやアカウント乗っ取りに対抗するため、IDインテリジェンス、行動分析、適応型認証への投資を進めています。

2026年3月に発行されたLexisNexis Risk Solutionsの「サイバー犯罪レポート」によると、2025年に行われた1,160億件以上のオンライン取引を分析した結果、合成ID、ボットによる攻撃、およびアカウント乗っ取りが、世界的な不正活動の増加を牽引する主な要因であることが明らかになりました。

機能別不正検知・防止市場

組織は不正取引が完了する前に不審な活動を特定する必要があるため、リアルタイム検知が最大の機能セグメントとなっています。継続的なモニタリングとAIを活用した意思決定は、デジタルチャネル全体における金銭的損失を最小限に抑え、業務効率の向上に寄与します。2025年7月に発表されたエクスペリアンの「2025年米国ID・不正レポート」によると、経営幹部の72％が、2026年までにAIによる不正やディープフェイクが大きな課題になると予想しており、リアルタイムの不正検知機能に対する需要が高まっています。

地域

予測期間中、アジア太平洋地域が世界のFDP市場で最も急速に成長する地域となる見込み

アジア太平洋地域は、デジタル決済の急速な普及、フィンテック・エコシステムの拡大、モバイルバンキングの利用増加、および新興経済国におけるサイバー詐欺の手口の高度化により、不正検知・防止市場において最も急速に成長する地域となっています。

各組織は、デジタルへの信頼を強化するため、AIを活用した不正分析、本人確認、およびリアルタイム取引監視への投資を加速させています。2026年に発行されたLexisNexis Risk Solutionsの「APACサイバー犯罪レポート」によると、2025年のアジア太平洋地域におけるデジタル取引は20％増加した一方で、同地域の不正攻撃率は前年比12％上昇しており、高度な不正防止ソリューションの必要性が浮き彫りになっています。

不正検知・防止（FDP）市場：企業評価マトリックス

FIS Global（主要プレイヤー）は、不正検知・防止市場の主要プロバイダーであり、AIを活用した不正分析、リアルタイム取引監視、認証、ケース管理を組み合わせた統合型不正管理、決済リスク、金融犯罪対策ソリューションを提供し、デジタル決済および銀行エコシステムを保護しています。GBG（新興企業）は、AIを活用した本人確認および不正防止ソリューションにより事業展開を拡大しており、組織がデジタルオンボーディング、アイデンティティ・インテリジェンス、リスクベースの意思決定を強化すると同時に、顧客体験全体における本人確認詐欺を削減できるようにしています。

主要市場プレイヤ

FIS Global (US)
LexisNexis Risk Solutions (US)
TransUnion (US)
Fiserv (US)
NICE Actimize (US)
Experian (Ireland)
FICO (US)
SAS Institute (US)
SAP (Germany)
DXC Technology (US)
F5 (US)

最近の動向

2026年4月：エクスペリアンは、AIを活用した不正・マネーロンダリング対策ソリューション「Transaction Forensics」をリリースしました。このソリューションは、取引分析と行動分析を組み合わせることで、金融機関が高度な金融犯罪をリアルタイムで検知・防止できるよう支援します。

2024年12月：Visaは、AIを活用した不正検知およびリスクスコアリングのポートフォリオを強化するため、Featurespaceの買収を完了しました。これにより、世界中の金融機関や決済事業者向けに、リアルタイムの決済不正防止および金融犯罪検知機能が強化されます。

2024年5月：Mangopayは、AIを活用した不正防止ソリューションをリリースしました。このソリューションは、リアルタイムの不正検知、デバイスフィンガープリント、ダークネット情報、リスク分析を提供し、プラットフォームがアカウント乗っ取り、決済不正、チャージバック、再販業者による不正を防止できるよう支援します。

1 はじめに 57
1.1 調査の目的 57
1.2 市場の定義 57
1.3 調査範囲とセグメンテーション 57
1.3.1 市場のセグメンテーション 58
1.3.2 調査対象の範囲および除外項目 59
1.3.3 調査対象期間 60
1.4 調査対象通貨 61
1.5 ステークホルダー 61
1.6 変更点の概要 62
2 エグゼクティブ・サマリー 63
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 63
2.2 主要な市場参加者：戦略的展開のマッピング 65
2.3 市場を形作る破壊的トレンド 66
2.4 高成長セグメントおよび新興市場 67
2.5 概要：世界の市場規模、成長率、および予測 68
3 プレミアムインサイト 70
3.1 「
不正検知・防止（FDP）市場」における事業者にとって魅力的な機会 70
3.2 不正検知・防止（FDP）市場：不正の種類別 71
3.3 不正検知・防止（FDP）市場：ソリューション別 71
3.4 不正検知・防止（FDP）市場：業種別 72
3.5 不正検知・防止（FDP）市場：地域別 72
4 市場概要 73
4.1 はじめに 73
4.2 市場の動向 73
4.2.1 成長要因 74
4.2.1.1 合成IDおよび不正行為の急増 74
4.2.1.2 規制環境の変化 74
4.2.1.3 不正による収益損失およびチャージバックの増加 75
4.2.1.4 不正対策としての不正分析およびリスクベース認証ソリューションの導入拡大 75
4.2.2 抑制要因 76
4.2.2.1 高感度な不正検知システムにおける誤検知 76
4.2.2.2 オンライン不正の複雑化 76
4.2.2.3 不正検知に関連するプライバシー上の懸念 76
4.2.3 機会 77
4.2.3.1 不正の検知および防止における予測分析の利用拡大 77
4.2.3.2 AIやMLなどの先進技術の導入拡大 77
4.2.3.3 デジタル決済プロバイダー間における「トランザクション不正防止サービス（TFPaaS）」への需要の高まり 77
4.2.3.4 オンライン口座開設チャネル全体における申請不正検知ソリューションの拡大 78
4.2.3.5 決済不正を防止するための、カード発行会社および決済処理業者による不正検知ツールの利用拡大 78
4.2.3.6 DeFiおよびWeb3取引の拡大に伴い、暗号資産に特化した不正防止のユースケースが登場 78
4.2.4 課題 79
4.2.4.1 多面的なクロスチャネル不正 79
4.2.4.2 不正攻撃を分析できる熟練した専門家の不足 79
4.3 未充足のニーズと未開拓分野 80
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的な機会 82
4.4.1 相互に関連する市場 83
4.4.2 セクター横断的な機会 83
4.5 ティア1/2/3のプレーヤーによる戦略的動き 84
4.5.1 ティア横断的な戦略パターン 85
4.5.2 戦略的トレンド 86
4.5.2.1 AIを活用した不正検知と自律的な意思決定 87
4.5.2.2 不正防止と金融犯罪コンプライアンスの融合 87
4.5.2.3 ID中心のセキュリティとリアルタイム決済保護 87
5 業界の動向 88
5.1 ポーターの5つの力分析 88
5.1.1 新規参入の脅威 89
5.1.2 代替品の脅威 89
5.1.3 供給者の交渉力 89
5.1.4 買い手の交渉力 90
5.1.5 競争の激しさ 90
5.2 マクロ経済指標 90
5.2.1 はじめに 90
5.2.2 GDPの推移と予測 91
5.2.3 世界のICT産業の動向 92
5.2.4 世界のサイバーセキュリティ産業の動向 93
5.3 バリューチェーン分析 94
5.3.1 計画と設計 94
5.3.2 FDPソリューションの開発および導入 94
5.3.3 システム統合 95
5.3.4 流通 95
5.3.5 エンドユーザー 95
5.4 エコシステム 95
5.5 価格分析 99
5.5.1 主要企業の製品別平均販売価格の推移（2025年） 99
5.5.2 ベンダー別参考価格分析（2025年） 100
5.6 2026年～2027年の主要な会議およびイベント 102
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドとディスラプション 102
5.8 投資および資金調達のシナリオ 103
5.9 ケーススタディ分析 104
5.9.1 JUICYSCOREは、UNA FINANCIALのデジタル融資における不正防止体制の強化を支援しました 104
5.9.2 BIOCATCHは、NATWESTの承認済みプッシュ決済による不正の削減を支援しました 104
5.9.3 フィードザイがシティ・ナショナル・バンクのリアルタイム決済不正検知能力の強化を支援 105
5.10 2025年の米国関税がもたらす影響 – 不正検知・防止（FDP）市場 105
5.10.1 はじめに 105
5.10.2 主な関税率 106
5.10.3 価格への影響分析 109
5.10.4 国・地域への影響 110
5.10.4.1 北米 110
5.10.4.2 欧州 111
5.10.4.3 アジア太平洋 112
5.10.5 最終用途産業への影響 112
6 規制環境 114
6.1 地域ごとの規制およびコンプライアンス 114
6.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 114
6.1.2 業界基準 116
7 消費者動向と購入者の行動 119
7.1 意思決定プロセス 119
7.2 購入者のステークホルダーと購入評価基準 120
7.2.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 120
7.2.2 購買基準 121
7.3 導入の障壁と内部的な課題 122
7.4 さまざまな最終用途産業における未充足ニーズ 123
7.4.1 収益の可能性 125
7.4.2 コストの動向 125
7.4.3 主要用途における利益率向上の機会 126

8 技術の進歩、AIによる影響、特許、イノベーション、および将来の応用 127
8.1 技術分析 127
8.1.1 主要な新興技術 127
8.1.1.1 AIおよびML 127
8.1.1.2 ビッグデータ分析 127
8.1.1.3 予測分析 128
8.1.2 補完的技術 128
8.1.2.1 クラウドコンピューティング 128
8.1.2.2 認証 128
8.1.2.3 暗号化 129
8.1.3 関連技術 129
8.1.3.1 モノのインターネット（IoT） 129
8.1.3.2 ブロックチェーン 129
8.2 技術ロードマップ 130
8.2.1 短期（2026年～2027年） | 基盤整備および初期段階のプラットフォーム拡大 130
8.2.2 中期（2027年～2030年） | スケールアップ、自動化、および金融犯罪管理の統合 131
8.2.3 長期（2030年～2035年以降） | 自律的、適応型、およびAI主導のFDP 132
8.3 特許分析 133
8.4 将来の応用 136
8.4.1 AI駆動型不正分析および予測リスクインテリジェンス 136
8.4. 2 行動バイオメトリクスおよびID中心の不正防止 137
8.4.3 統合型金融犯罪管理プラットフォーム 137
8.4.4 適応型認証およびリアルタイム不正防止 137
8.4.5 プライバシー保護型不正インテリジェンスおよびフェデレーテッドラーニング 138
8.5 AI／汎用AIが不正検知・防止（FDP）市場に与える影響 138
8.5.1 不正検知・防止（FDP）市場におけるベストプラクティス 139
8.5.2 不正検知・防止（FDP）市場におけるAI導入の事例研究 139
8.5.3 相互に連携する隣接エコシステムと市場プレイヤーへの影響 140
8.5.4 不正検知・防止（FDP）市場における生成AIの導入に対する顧客の準備状況 141
8.6 成功事例と実世界での応用 141
8.6.1 FEEDZAI：グローバル金融機関向け AI 駆動型決済不正防止ソリューション 141
8.6.2 BIOCATCH：本人確認不正防止のための行動バイオメトリクス 142

9 不正検知・防止市場（不正の種類別） 143
9.1 はじめに 144
9.1.1 不正の種類：不正検知・防止市場の推進要因 145
9.1.2 MNMによる不正の種類に関する戦略的洞察 146
9.2 小切手不正 147
9.2.1 市場に影響を与える技術の進歩とセキュリティ対策の有効性 147
9.3 身元詐欺 148
9.3.1 デジタル取引の増加に伴う身元詐欺の急増 148
9.4 インサイダー詐欺 150
9.4.1 リスク軽減に不可欠な効果的な予防、検知、および対応策 150
9.5 投資詐欺 151
9.5.1 市場を活性化させるブロックチェーンおよび暗号資産の採用拡大 151
9.6 決済詐欺 153
9.6.1 市場の成長を加速させるクレジットカード・デビットカードの利用拡大と金融取引のデジタル化 153
9.7 保険詐欺 154
9.7.1 保険契約者を保護するための分析およびコンプライアンス・ソリューションへの需要の高まり 154
9.8 フレンドリー・フラウド 156
9.8.1 市場成長を促進するための顧客コミュニケーションの改善と不正検知システムの最適化 156
9.9 その他の不正の種類 157
10 提供サービス別 不正検知・防止市場 160
10.1 はじめに 161
10.1.1 提供サービス：不正検知・防止市場の推進要因 162
10.1.2 MNMによる提供サービスに関する戦略的インサイト 163
10.2 ソリューション 163
10.2.1 収益損失の急増がFDPソリューションの需要を牽引 163
10.2.2 ソリューション：不正検知・防止市場の推進要因 164
10.2.3 不正分析 166
10.2.3.1 企業のシステムやデータベースを分析して脆弱性を特定する一連の分析手法が含まれます 166
10.2.3.2 予測分析 167
10.2.3.3 記述分析 167
10.2.3.4 処方的分析 168
10.2.3.5 ソーシャルネットワーク分析 168
10.2.3.6 テキスト分析 168
10.2.3.7 行動分析 169

10.2.4 認証 169
10.2.4.1 不正アクセスを阻止し、不正なユーザー入力を特定するのに役立ちます 169
10.2.4.2 単一要素認証 170
10.2.4.3 多要素認証 170
10.2.4.4 リスクベース認証 171
10.2.5 ガバナンス、リスク、コンプライアンス 171
10.2.5.1 身元詐欺、決済詐欺、およびマネーロンダリング防止詐欺を検知します 171
10.3 サービス 172
10.3.1 サービス：不正検知および防止市場の推進要因 172
10.3.2 プロフェッショナルサービス 174
10.3.2.1 不正リスクの特定、防止、および軽減に対する需要の急増 174
10.3.2.2 リスク評価 175
10.3.2.3 コンサルティングサービス 175
10.3.2.4 研修および教育 175
10.3.2.5 導入 175
10.3.3 マネージドサービス 175
10.3.3.1 サービスプロバイダーの専門知識を活用し、組織が中核業務に集中できるよう支援 175
11 導入形態別 不正検知・防止市場 178
11.1 はじめに 179
11.1.1 導入形態：不正検知・防止市場の推進要因 180
11.1.2 MNMによる導入形態に関する戦略的洞察 181
11.2 オンプレミス 181
11.2.1 プラットフォーム、システム、およびデータを完全に制御できることが、オンプレミス型ソリューションへの需要を後押ししています 181
11.3 クラウド 182
11.3.1 コスト効率の良さや、クラウド上のアプリケーションのセキュリティ確保の容易さが、市場の成長を後押ししています 182
11.4 ハイブリッド 183
11.4.1 組織が既存のシステムを置き換えることなく、不正防止機能を近代化できる 183
12 機能別不正検知・防止市場 185
12.1 はじめに 186
12.1.1 機能別：不正検知・防止市場の推進要因 187
12.1.2 MNMによる機能に関する戦略的洞察 188
12.2 リアルタイム検知 188
12.2.1 市場の成長を促進するための、ほぼリアルタイムでの不正取引の特定および防止に対するニーズの高まり 188
12.3 不正調査およびケース管理 190
12.3.1 組織による不正への対応および解決の迅速化を可能にする 190
13 組織規模別 不正検知・防止市場 192
13.1 はじめに 193
13.1.1 組織規模：不正検知・防止市場の推進要因 194
13.1.2 MNMによる組織に関する戦略的洞察 195
13.2 大企業 195
13.2.1 市場を牽引するビジネスアプリケーションの効果的な管理に対する需要の高まり 195
13.3 中小企業（SME） 196
13.3.1 脆弱性や攻撃からアプリケーションを保護する必要性の高まりが市場を牽引 196
14 業種別 不正検知・防止市場 198
14.1 はじめに 199
14.1.1 業種別：不正検知・防止市場の成長要因 200
14.1.2 MNMによる業種別の戦略的洞察 201
14.2 銀行、金融サービス、保険 202
14.2.1 市場成長を後押しする銀行・金融サービスの急速なデジタル化 202
14.2.2 銀行業 204
14.2.2.1 口座開設（デジタル顧客オンボーディング – KYC/eKYC） 205
14.2.2.2 口座へのアクセスおよび再認証 205
14.2.2.3 高額取引の承認 206
14.2.2.4 口座乗っ取りの検知と防止 206
14.2.2.5 顧客、従業員、および代理人の本人確認 206
14.2.3 金融サービス 206
14.2.3.1 決済および送金 208
14.2.3.2 融資および与信管理 208
14.2.3.3 暗号資産およびデジタル資産取引所 208
14.2.3.4 投資、資産運用および証券仲介 208
14.2.3.5 その他（信用格付け機関、金融アドバイザリーおよびコンサルティング、財務およびキャッシュマネジメント） 209
14.2.4 保険 209
14.3 小売・Eコマース 210
14.3.1 市場を活性化するためのデジタルチャネルを通じた金融取引の増加 210
14.4 政府 211
14. 4.1 市場を牽引する政府機関による重要データを扱うデジタルアプリケーションの導入 211
14.5 医療 213
14.5.1 市場を牽引するために、個人情報や極秘性の高い医療データを保護し、患者からの信頼を維持する必要性 213
14.6 製造業 214
14.6.1 FDPソリューションへの投資拡大が市場を牽引 214

14.7 旅行・運輸 215
14.7.1 不正行為者がロイヤリティアカウントを標的にすることを防ぐ動きが市場を後押し 215
14.8 不動産 217
14.8.1 不動産転売詐欺、住宅ローン詐欺、差し押さえ詐欺、賃貸詐欺の増加が市場を牽引 217
14.9 電気通信 218
14.9.1 市場成長を促進するための、不正行為の軽減および顧客利益の保護に対する需要の高まり 218
14.10 その他の業種 220
15 地域別不正検知・防止市場 223
15.1 はじめに 224
15.2 北米 225
15.2.1 北米：不正検知・防止市場の推進要因 226
15.2.2 北米：MNMの戦略的インサイト 226
15.2.3 北米：規制環境 228
15.2.4 米国 235
15.2.4.1 技術の進歩、規制基準の強化、および詐欺手口の多様化が市場を牽引 235
15.2.5 カナダ 240
15.2.5.1 詐欺行為の増加とディープフェイクの脅威の高まりが市場を牽引 240
15.3 欧州 247
15.3.1 欧州：不正検知・防止市場の推進要因 247
15.3.2 欧州：MNMの戦略的インサイト 248
15.3.3 欧州：規制環境 249
15.3.4 英国 255
15.3.4.1 詐欺対策に向けた政府の取り組みの強化が市場を後押し 255
15.3.5 ドイツ 261
15.3.5.1 銀行や金融機関によるFDPソリューションの導入拡大が市場を牽引 261
15.3.6 フランス 267
15.3.6.1 市場成長を後押しする厳格な規制の導入 267
15.3.7 スペイン 273
15.3.7.1 市場成長を促進するための政府による取り組みの強化と厳格な規制 273
15.3.8 イタリア 279
15.3.8.1 市場の成長を促進するための、サイバーセキュリティに関する技術への継続的な投資と意識向上 279
15.3.9 ポーランド 285
15.3.9.1 市場の成長を後押しするための、不正対策に向けた政府の取り組みおよび先進技術への投資 285

15.3.10 アイルランド 291
15.3.10.1 市場を後押しする、技術の進歩と不正防止ソリューションの革新 291
15.3.11 チェコ共和国 297
15.3.11.1 金融、保険、不動産セクターにおける不正、横領、マネーロンダリングの急増が市場を牽引 297
15.3.12 その他のヨーロッパ諸国 303
15.4 アジア太平洋地域 308
15.4.1 アジア太平洋地域：不正検知・防止市場の推進要因 309
15.4.2 アジア太平洋地域：MNMの戦略的インサイト 309
15.4.3 アジア太平洋地域：規制環境 311
15.4.4 中国 318
15.4.4.1 オンライン詐欺師の脅威の高まりとインターネット詐欺の増加が市場を後押し 318
15.4.5 日本 324
15.4.5.1 不正事件の防止に向けた強固な内部統制の導入が市場を後押し 324
15.4.6 オーストラリアおよびニュージーランド 330
15.4.6.1 データセキュリティと顧客のプライバシー保護の向上を目的とした規制要件が市場の成長を促進 330
15.4.7 インド 336
15.4.7.1 インターネット普及率の向上、通信サービスの改善、および市場を牽引する政府の取り組み 336
15.4.8 シンガポール 342
15.4.8.1 市場の成長を後押しするサイバーセキュリティ対策への重視の高まり 342
15.4.9 アジア太平洋地域のその他 348
15.5 中東・アフリカ 354
15.5.1 中東・アフリカ：不正検知および防止市場の推進要因 354
15.5.2 中東・アフリカ：MNMの戦略的インサイト 355
15.5.3 GCC 362
15.5.3.1 UAE 368
15.5.3.1.1 不正行為の増加に伴い、政府による取り組みが強化され、市場の成長が加速しています 368
15.5.3.2 サウジアラビア（KSA） 374
15.5.3.2.1 不正に対する意識の高まりが市場を後押ししています 374
15.5.3.3 その他のGCC諸国 379
15.5.4 南アフリカ 385
15.5.4.1 モバイルおよびインターネットの普及率の上昇と急速なデジタル化が市場成長を加速 385
15.5.5 中東・アフリカのその他の地域 391

15.6 ラテンアメリカ 396
15.6.1 ラテンアメリカ：不正検知および防止市場の推進要因 397
15.6.2 ラテンアメリカ：MNMの戦略的インサイト 397
15.6.3 ブラジル 404
15.6.3.1 デジタル化の進展とデジタル決済の普及が市場を牽引 404
15.6.4 メキシコ 409
15.6.4.1 機密情報を保護する必要性の高まりが、FDPソリューションの導入を促進 409
15.6.5 コロンビア 415
15.6.5.1 金融犯罪の増加と先進技術への急速な投資が市場を牽引 415
15.6.6 その他のラテンアメリカ諸国 421
16 競争環境 428
16.1 はじめに 428
16.2 主要企業の戦略／競争優位性（2024年～2026年） 428
16.3 売上高分析（2021年～2025年） 431
16.4 市場シェア分析（2025年） 431
16.5 ブランド比較 434
16.6 企業価値評価および財務指標（2025年） 434
16.6.1 企業価値評価 434
16.6.2 EV/EBITDAを用いた財務指標、2025年 435
16.7 企業評価マトリックス：主要企業、2025年 435
16.7.1 スター企業 436
16.7.2 新興リーダー企業 436
16.7.3 広範な事業展開を行う企業 436
16.7.4 参入企業 436
16.7.5 企業の事業展開範囲：主要企業、2025年 438
16.7.5.1 企業の事業展開範囲 438
16.7.5.2 提供サービスの範囲 439
16.7.5.3 不正の種類別展開状況 440
16.7.5.4 業種別展開状況 442
16.7.5.5 地域別展開状況 443
16.8 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 445
16.8.1 先進的な企業 445
16.8.2 対応力のある企業 445
16.8.3 ダイナミックな企業 445
16.8.4 出発点 445
16.8.5 競合ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2025年 447
16.8.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト 447
16.8.5.2 主要なスタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク 448
16.8.5.3 主要スタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク 448
16.9 競合シナリオと動向 449
16.9.1 製品の発売と機能強化 450
16.9.2 取引 455
17 企業概要 460
17.1 主要企業 460
17.1.1 LEXISNEXIS RISK SOLUTIONS 460
17.1.1.1 事業概要 460
17.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 461
17.1.1.3 最近の動向 463
17.1.1.3.1 取引 463
17.1.1.4 MnMの見解 464
17.1.1.4.1 勝利への権利 464
17.1.1.4.2 戦略的選択 464
17.1.1.4.3 弱点と競合上の脅威 464
17.1.2 TRANSUNION 465
17.1.2.1 事業概要 465
17.1.2.2 提供している製品・ソリューション・サービス 466
17.1.2.3 最近の動向 467
17.1.2.3.1 新製品の発売 467
17.1.2.3.2 取引 468
17.1.2.4 MnMの見解 468
17.1.2.4.1 勝利への権利 468
17.1.2.4.2 戦略的選択 468
17.1.2.4.3 弱点と競合上の脅威 468
17.1.3 FIS GLOBAL 469
17.1.3.1 事業概要 469
17.1.3.2 提供している製品・ソリューション・サービス 470
17.1.3.3 最近の動向 472
17.1.3.3.1 製品の発売 472
17.1.3.3.2 取引 472
17.1.3.4 MnMの見解 473
17.1.3.4.1 勝利への権利 473
17.1.3.4.2 戦略的選択 473
17.1.3.4.3 弱点および競合上の脅威 473
17.1.4 FISERV 474
17.1.4.1 事業概要 474
17.1.4.2 提供している製品・ソリューション・サービス 475
17.1.4.3 最近の動向 477
17.1.4.3.1 取引 477

17.1.4.4 MnMの見解 477
17.1.4.4.1 勝利への権利 477
17.1.4.4.2 戦略的選択 477
17.1.4.4.3 弱点と競合上の脅威 477
17.1.5 SAS INSTITUTE 478
17.1.5.1 事業概要 478
17.1.5.2 提供している製品・ソリューション・サービス 479
17.1.5.3 最近の動向 480
17.1.5.3.1 取引 480
17.1.5.4 MnMの見解 480
17.1.5.4.1 勝つための強み 480
17.1.5.4.2 戦略的選択 480
17.1.5.4.3 弱点と競合からの脅威 481
17.1.6 NICE ACTIMIZE 482
17.1.6.1 事業概要 482
17.1.6.2 提供している製品・ソリューション・サービス 483
17.1.6.3 最近の動向 484
17.1.6.3.1 製品の発売および機能強化 484
17.1.7 EXPERIAN 486
17.1.7.1 事業概要 486
17.1.7.2 提供している製品・ソリューション・サービス 487
17.1.7.3 最近の動向 489
17.1.7.3.1 製品の発売 489
17.1.7.3.2 契約 490
17.1.8 IBM 491
17.1.8.1 事業概要 491
17.1.8.2 提供している製品・ソリューション・サービス 492
17.1.8.3 最近の動向 494
17.1.8.3.1 製品の発売および機能強化 494
17.1.9 ACI WORLDWIDE 495
17.1.9.1 事業概要 495
17.1.9.2 提供している製品・ソリューション・サービス 496
17.1.9.3 最近の動向 499
17.1.9.3.1 契約実績 499
17.1.10 RSA SECURITY (OUTSEER) 500
17.1.10.1 事業概要 500
17.1.10.2 提供している製品・ソリューション・サービス 501
17.1.11 SAP 502
17.1.11.1 事業概要 502
17.1.11.2 提供している製品・ソリューション・サービス 503

17.1.12 FICO 505
17.1.12.1 事業概要 505
17.1.12.2 提供している製品・ソリューション・サービス 506
17.1.12.3 最近の動向 508
17.1.12.3.1 製品の発売および機能強化 508
17.1.12.3.2 契約 509
17.1.13 マイクロソフト 510
17.1.13.1 事業概要 510
17.1.13.2 提供している製品・ソリューション・サービス 511
17.1.13.3 最近の動向 512
17.1.13.3.1 取引 512
17.1.14 F5 513
17.1.14.1 事業概要 513
17.1.14.2 提供している製品・ソリューション・サービス 514
17.1.15 AWS 516
17.1.15.1 事業概要 516
17.1.15.2 提供している製品・ソリューション・サービス 517
17.1.15.3 最近の動向 518
17.1.15.3.1 取引実績 518
17.1.16 BOTTOMLINE TECHNOLOGIES 519
17.1.16.1 事業概要 519
17.1.16.2 提供している製品・ソリューション・サービス 519
17.1.16.3 最近の動向 520
17.1.16.3.1 新製品の発売 520
17.1.16.3.2 取引 521
17.1.17 GENPACT 522
17.1.17.1 事業概要 522
17.1.17.2 提供している製品・ソリューション・サービス 523
17.1.18 SECURONIX 525
17.1.18.1 事業概要 525
17.1.18.2 提供している製品・ソリューション・サービス 525
17.1.19 ACCERTIFY 527
17.1.19.1 事業概要 527
17.1.19.2 提供している製品・ソリューション・サービス 528
17.1.19.3 最近の動向 528
17.1.19.3.1 取引実績 528
17.1.20 FEEDZAI 530
17.1.20.1 事業概要 530
17.1.20.2 提供している製品・ソリューション・サービス 531
17.1.20.3 最近の動向 532
17.1.20.3.1 取引 532

17.1.21 CASEWARE 533
17.1.21.1 事業概要 533
17.1.21.2 提供している製品・ソリューション・サービス 534
17.1.22 ONESPAN 535
17.1.22.1 事業概要 535
17.1.22.2 提供している製品・ソリューション・サービス 536
17.1.22.3 最近の動向 539
17.1.22.3.1 製品の発売および機能強化 539
17.1.22.3.2 契約実績 540
17.1.23 JUICYSCORE 541
17.1.23.1 事業概要 541
17.1.23.2 提供している製品・ソリューション・サービス 542
17.1.23.3 最近の動向 543
17.1.23.3.1 製品の発売 543
17.1.24 SIGNIFYD 544
17.1.24.1 事業概要 544
17.1.24.2 提供している製品・ソリューション・サービス 545
17.1.24.3 最近の動向 545
17.1.24.3.1 製品の発売 545
17.1.24.3.2 契約 545
17.1.25 BIOCATCH 546
17.1.25.1 事業概要 546
17.1.25.2 提供している製品・ソリューション・サービス 547
17.1.25.3 最近の動向 548
17.1.25.3.1 製品の発売・機能強化 548
17.1.25.4 取引実績 549
17.1.26 FRISS 550
17.1.26.1 事業概要 550
17.1.26.2 提供している製品・ソリューション・サービス 550
17.1.26.3 最近の動向 551
17.1.26.3.1 取引実績 551
17.1.27 MAXMIND 552
17.1.27.1 事業概要 552
17.1.27.2 提供している製品・ソリューション・サービス 552
17.1.28 DATAVISOR 554
17.1.28.1 事業概要 554
17.1.28.2 提供している製品・ソリューション・サービス 555
17.1.28.3 最近の動向 555
17.1.28.3.1 取引実績 555

17.1.29 CLEAFY 557
17.1.29.1 事業概要 557
17.1.29.2 提供している製品・ソリューション・サービス 558
17.1.29.3 最近の動向 558
17.1.29.3.1 製品の発売および機能強化 558
17.1.29.3.2 契約実績 559
17.1.30 GURUCUL 560
17.1.30.1 事業概要 560
17.1.30.2 提供している製品・ソリューション・サービス 560
17.1.31 RISKIFIED 561
17.1.31.1 事業概要 561
17.1.31.2 提供している製品・ソリューション・サービス 562
17.1.31.3 最近の動向 562
17.1.31.3.1 製品の発売 562
17.1.31.3.2 取引 563
17.1.32 トムソン・ロイター 564
17.1.32.1 事業概要 564
17.1.32.2 提供している製品・ソリューション・サービス 565
17.1.32.3 最近の動向 567
17.1.32.3.1 新製品の発売 567
17.1.33 SIFT 568
17.1.33.1 事業概要 568
17.1.33.2 提供している製品・ソリューション・サービス 568
17.1.33.3 最近の動向 569
17.1.33.3.1 取引 569
17.1.34 WYLLO (NOFRAUD) 570
17.1.34.1 事業概要 570
17.1.34.2 提供している製品・ソリューション・サービス 570
17.1.35 FEATURESPACE 571
17.1.35.1 事業概要 571
17.1.35.2 提供している製品・ソリューション・サービス 572
17.1.36 XTN COGNITIVE SECURITY 573
17.1.36.1 事業概要 573
17.1.36.2 提供している製品・ソリューション・サービス 574
17.1.37 EQUIFAX 575
17.1.37.1 事業概要 575
17.1.37.2 提供している製品・ソリューション・サービス 575
17.1.37.3 最近の動向 577
17.1.37.3.1 製品の発売 577
17.1.37.3.2 取引実績 578

17.1.38 ALFA GROUP 580
17.1.38.1 事業概要 580
17.1.38.2 提供している製品・ソリューション・サービス 580
17.1.39 PING IDENTITY 582
17.1.39.1 事業概要 582
17.1.39.2 提供している製品・ソリューション・サービス 582
17.1.39.3 最近の動向 584
17.1.39.3.1 取引実績 584
17.1.40 GFT TECHNOLOGIES 585
17.1.40.1 事業概要 585
17.1.40.2 提供製品・ソリューション・サービス 586
17.1.40.3 最近の動向 587
17.1.40.3.1 取引実績 587
17.1.41 GBG 588
17.1.41.1 事業概要 588
17.1.41.2 提供製品・ソリューション・サービス 589
17.1.41.3 最近の動向 590
17.1.41.3.1 製品の発売 590
17.1.41.3.2 取引 590
17.1.42 KROLL 592
17.1.42.1 事業概要 592
17.1.42.2 提供している製品・ソリューション・サービス 592
17.1.42.3 最近の動向 593
17.1.42.3.1 製品の発売 593
17.2 その他の主要企業 594
17.2.1 ALLOY 594
17.2.2 CASTLE 595
17.2.3 ENZOIC 596
17.2.4 SPYCLOUD 597
17.2.5 SEON 598
17.2.6 DEDUCE (CHEQ) 599
17.2.7 インコグニア 600
17.2.8 レジスタントAI 601
17.2.9 アマニ 602
17.2.10 フグ 603
17.2.11 PIPL 604
17.2.12 AGNOVI CORPORATION 605
17.2.13 CLARI5 606
17.2.14 THREATMARK 607

18 調査方法論 608
18.1 調査データ 608
18.1.1 二次データ 609
18.1.2 一次データ 609
18.1.2.1 一次プロファイルの内訳 610
18.1.2.2 主要な業界インサイト 610
18.2 データの三角測量 611
18.3 市場規模の推定 611
18.3.1 トップダウン・アプローチ 612
18.3.2 ボトムアップ・アプローチ 612
18.4 市場予測 616
18.5 調査の前提条件 617
18.6 調査の限界 618
19 付録 619
19.1 ディスカッション・ガイド 619
19.2 KNOWLEDGESTORE：MARKETSANDMARKETSの購読ポータル 623
19.3 カスタマイズオプション 625
19.4 関連レポート 625
19.5 著者情報 626