主なポイント
地域別では、2026年には北米が最大の市場シェアを占めると予測されています。
提供形態別では、2026年にソリューションが80.2％のシェアを占め、市場をリードすると予測されています。
ソリューション別では、認証が年平均成長率（CAGR）14.7％で最も高い成長率を示すと予想されています。
サービス別では、予測期間中、プロフェッショナルサービスが市場を主導すると見込まれています。
不正の種類別では、身元詐欺セグメントが成長率の面でトップになると予測されています。
組織規模別では、予測期間中、中小企業（SME）が15.7％という最も高いCAGRを示すと推定されています。
予測期間中、保険業界が市場で最も高い成長率を示すと予測されています。
主要な市場プレイヤーは、パートナーシップ、買収、製品イノベーションなど、有機的および非有機的な戦略の両方を採用しています。FIS Global、Fiserv、TransUnion、LexisNexis Risk Solutions、およびACI Worldwideは、BFSIセクター全体で進化する不正リスクに対処するため、AIを活用した不正検知、IDインテリジェンス、および戦略的提携を通じて、ポートフォリオの強化を続けています。
ユーザーの行動、デバイスとのやり取り、身元に関するシグナルを継続的に分析することで、これらの技術は金融機関が顧客への負担を最小限に抑えつつ、不正行為をより正確に検知することを可能にします。こうした「身元情報中心の不正防止」への移行により、AIを活用した認証および行動インテリジェンス・プラットフォームへの投資が加速しています。例えば、マスターカードは、金融機関がデジタルバンキングや決済エコシステム全体で進化する不正リスクを軽減できるよう支援するため、身元情報分析および行動認証の機能を拡充しました。
顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革
この図は、BFSI市場における不正検知・防止が、AI主導型、アイデンティティ中心型、そしてリアルタイム型の不正防止へと移行していることを示しています。金融機関は、進化する不正リスクや規制要件に対処するため、予測分析、行動認証、リアルタイムの決済不正検知をますます導入しています。銀行、金融サービスプロバイダー、保険会社は、不正検知を強化し、金銭的損失を削減し、顧客の信頼を高め、安全でシームレスなデジタル金融体験を提供する統合型FDPプラットフォームを優先的に導入しています。
市場の動向
推進要因：BFSIセクター全体における金融詐欺による損失の増加
金融詐欺の発生頻度と手口の高度化が進んでいることから、BFSIセクター全体で高度な詐欺検知・防止（FDP）ソリューションへの投資が促進されています。デジタルバンキング、即時決済、オンライン金融サービスの急速な成長により、攻撃対象領域が拡大し、金融機関は口座乗っ取り、決済詐欺、なりすまし、および承認済み送金詐欺などのリスクにさらされています。
その結果、銀行、保険会社、決済事業者は、AIを活用した分析、行動インテリジェンス、リアルタイムの取引監視を導入することで、不正防止能力を強化し、金銭的損失を最小限に抑え、顧客の信頼を高め、変化し続ける規制要件への準拠を図っています。
抑制要因：高い導入・運用コスト
高い導入・運用コストが、特に中小規模の金融機関において、高度なFDPソリューションの導入を依然として抑制しています。エンタープライズ規模の不正防止プラットフォームを導入するには、多くの場合、ソフトウェア、インフラ、システム統合、熟練した人材、および継続的なソリューションの更新に多額の投資が必要となります。さらに、AIモデルの最適化、規制順守、プラットフォームの保守に関連する継続的なコストが、総所有コスト（TCO）をさらに押し上げています。こうした財政的な制約により、近代化の取り組みが遅れる可能性があり、リソースに制約のある組織において、包括的でAIを活用した不正防止機能の導入が制限される恐れがあります。
機会：デジタルIDおよび行動認証の導入拡大
デジタルIDおよび行動認証の導入拡大は、BFSI分野におけるFDP市場にとって大きな機会となっています。ID盗難、認証情報の漏洩、AIを活用したなりすまし攻撃がますます巧妙化する中、金融機関は従来の認証方法から、継続的な本人確認や行動分析へと移行しつつあります。顧客体験の全過程において、ユーザーの行動、デバイスの情報、および文脈に応じたリスクシグナルを分析することで、これらの技術は、顧客への負担を軽減しつつ、より正確な不正検知を可能にします。この移行により、BFSIセクター全体で、IDを中核とし、AIを活用した不正防止プラットフォームへの投資が加速しています。
課題：不正防止とシームレスな顧客体験のバランス
効果的な不正防止とシームレスな顧客体験のバランスを取ることは、金融機関にとって依然として重要な課題です。認証管理や取引検証を強化することでセキュリティは向上しますが、過度なセキュリティ対策は誤検知を増やし、正当な取引を遅延させ、顧客満足度に悪影響を及ぼす可能性があります。
デジタルバンキングやリアルタイム決済が拡大し続ける中、金融機関は、不必要な摩擦を生じさせることなく、正当なユーザーと不正行為を正確に見分ける必要があります。このバランスを実現するには、セキュリティを強化しつつ、スムーズなデジタル顧客体験を維持する、インテリジェントでリスクベースの認証とAI主導の意思決定が求められます。
市場エコシステム
BFSI市場における不正検知・防止のエコシステムは、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、これらが連携して金融機関が進化する金融不正を検知、防止、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、認証および本人確認、ガバナンス・リスク・コンプライアンス（GRC）ソリューションなどの技術を提供し、不正検知の強化、デジタル取引のセキュリティ確保、および規制コンプライアンスの支援を行います。一方、サービスプロバイダーは、FDP（不正検知・防止）の導入を最適化するために、コンサルティング、導入、統合、マネージドサービス、および継続的なサポートを提供します。これらのステークホルダーが連携することで、銀行、金融サービスプロバイダー、保険会社は、不正に対する耐性を高め、金銭的損失を削減し、安全なデジタル金融サービスを提供することが可能になります。
市場セグメント
BFSI市場におけるFDP、提供サービス別
リアルタイムの不正検知、規制遵守、および一元化された不正管理へのニーズが高まっていることから、予測期間中、BFSI市場におけるFDP市場では「ソリューション」が最大の市場シェアを占めると予想されます。金融機関は、複数のチャネルにわたるデジタル取引を保護するため、不正分析、認証、およびガバナンス・リスク・コンプライアンス（GRC）機能を組み合わせた統合プラットフォームへの投資を進めています。例えば、2026年4月、エクスペリアンは、行動分析とAIを活用して銀行間決済における不正検知およびマネーロンダリング対策を強化するAI搭載ソリューション「Transaction Forensics」をリリースしました。
BFSI市場におけるFDP、不正の種類別
デジタルバンキング、eコマース、即時決済システムの急速な成長により、決済不正がBFSI市場のFDPにおいて最大の市場シェアを占めると予想されています。カード取引やリアルタイム決済の取引量が増加していることから、承認済みプッシュ決済（APP）不正、アカウント乗っ取り、カード不正のリスクが高まっています。その結果、金融機関はAIを活用した取引監視や行動分析を強化しています。例えば、ACI Worldwide社は、銀行が不正取引を特定しつつ誤検知を最小限に抑えられるよう、リアルタイム決済不正管理プラットフォームの機能強化を継続しています。
BFSI市場におけるFDP、組織規模別
大企業は、広範なデジタル業務、高い取引量、そして高度な金融詐欺へのさらなる曝露リスクがあるため、BFSI市場におけるFDPで最大の市場シェアを占めると予想されます。こうした組織には、複数の事業部門にわたり、AI、機械学習、アイデンティティ・インテリジェンス、および規制コンプライアンス機能を統合した、エンタープライズ規模の不正防止プラットフォームが求められています。例えば、FISは2026年1月に「Agentic Commerce」ソリューションをリリースしました。これにより、大手金融機関は、AIによって開始された取引を安全に承認すると同時に、デジタル決済エコシステム全体における不正防止対策を強化することが可能になります。
BFSI市場におけるFDP（不正防止ソリューション）：ユースケース別
銀行は、デジタル取引の処理量が最も多く、支払い詐欺、なりすまし、アカウント乗っ取り攻撃の主な標的であり続けているため、BFSI市場におけるFDP市場で最大の市場シェアを占めると予想されます。デジタルバンキングやリアルタイム決済の普及が進むにつれ、AIを活用した不正分析、行動認証、および継続的な取引監視への投資が加速しています。例えば、マスターカードの「Decision Intelligence Pro」は、生成AIを活用してリアルタイムの不正検知と取引リスク評価を向上させ、銀行が不正を削減しつつ承認率を向上させることを支援しています。
地域
予測期間中、BFSI市場の不正検知・防止（FDP）分野において、アジア太平洋地域が最も急速な成長を遂げる見込み
アジア太平洋地域では、デジタルバンキングやリアルタイム決済プラットフォームの急速な普及、および政府主導のデジタル金融イニシアチブにより、BFSI市場のFDP分野において最も高い成長率を示すと予想されます。取引量の増加と不正事案の増加に伴い、同地域全体でAIを活用した不正検知および本人確認ソリューションへの投資が加速しています。
BFSI市場における不正検知・防止：企業評価マトリックス
FIS Global（スター）は、銀行および決済エコシステム全体でAI駆動の分析、リアルタイム取引監視、本人確認インテリジェンスを活用し、不正管理、マネーロンダリング対策、決済セキュリティ、金融犯罪対策ソリューションの包括的なポートフォリオを擁し、BFSI市場における不正検知・防止（FDP）分野をリードしています。Equifax（新興リーダー）は、金融機関が本人確認詐欺と闘い、顧客のオンボーディングを効率化し、デジタル金融取引の安全性を確保するのに役立つ、高度なデジタル本人確認、不正分析、および本人確認機能を通じて、市場での地位を強化しています。
主要市場プレイヤー
FIS Global (US)
Fiserv (US)
TransUnion (US)
LexisNexis (US)
ACI Worldwide (US)
Experian (Ireland)
SAS Institute (US)
NICE Actimize (US)
BioCatch (US)
Feedzai (US)
RSA Security (US)
Equifax (US)
SIFT (US)
DataVisor (US)
IBM (US)
GBG (UK)
Featurespace (UK)
XTN Cognitive (Italy)
PIPL (US)
JuicyScore (UAE)
Amani Technologies (UAE)
Cleafy (Italy)
Alpha Group (Italy)
FUGU-IT (Israel)
最近の動向
2026年7月：LexisNexis Risk SolutionsとPromonは、ThreatMetrixのデジタルID、デバイス、行動インテリジェンスを「Promon Shield」および「Promon Insight」と統合することで、モバイル不正防止を強化するための戦略的提携を締結しました。この提携により、金融サービス、決済、保険、医療、デジタルバンキングなどの分野における組織に対し、アプリ内保護、リアルタイムの不正検知、リスクインテリジェンスが強化され、より安全なモバイル取引と信頼性の高い意思決定が可能となります
2026年4月：エクスペリアンは、Resistant AI社と共同開発したAIを活用した不正防止および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、行動分析と消費者・企業データを組み合わせることで、銀行間決済におけるリアルタイムの不正検知を強化します。銀行および金融サービス業界向けに設計されており、アプリ経由の不正、マネーミュール活動、マネーロンダリングの検知精度を高めると同時に、誤検知を減らし、調査効率を向上させます
2026年1月：FISは、「Total Issuing Solutions」ポートフォリオの買収に続き、同社初のエージェンティック・コマース・ソリューションを発表し、MastercardおよびVisaと提携して、AIが主導する安全な決済取引を実現しました。このソリューションは、取引承認、不正防止、顧客サービスを強化し、銀行がAI主導のコマースをサポートすると同時に、不正防止対策と決済セキュリティを強化できるようにします。
1 はじめに 36
1.1 本調査の目的 36
1.2 市場の定義 36
1.3 調査範囲とセグメンテーション 37
1.3.1 市場のセグメンテーション 37
1.3.2 対象範囲および除外項目 38
1.3.3 対象期間 39
1.4 対象通貨 40
1.5 ステークホルダー 40
2 エグゼクティブ・サマリー 41
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 41
3 プレミアムインサイト 43
3.1 BFSI市場における
不正検知・防止分野の事業者にとって魅力的な機会 43
3.2 BFSI市場における不正検知・防止：不正の種類別 44
3.3 BFSI市場における不正検知・防止：ソリューション別 44
3.4 BFSI市場における不正検知・防止：BFSIセクター別 45
3.5 BFSI市場における不正検知・防止：地域別 45
4 市場概要 46
4.1 はじめに 46
4.2 市場の動向 46
4.2.1 推進要因 47
4.2.1.1 BFSIセクター全体における金融詐欺による損失の増加 47
4.2.1.2 デジタルバンキングおよびリアルタイム決済エコシステムの拡大 47
4.2.1.3 不正防止およびガバナンスに対する規制当局の重視の高まり 47
4.2.2 制約要因 48
4.2.2.1 レガシーな銀行インフラおよび断片化された技術環境 48
4.2.2.2 導入の複雑さと運用コストの高さ 48
4.2.3 機会 49
4.2.3.1 AIを活用した不正予測分析の進歩 49
4.2.3.2 デジタルIDおよび行動認証の採用拡大 49
4.2.3.3 共同不正情報プラットフォームの拡大 49
4.2.4 課題 50
4.2.4.1 不正防止とシームレスな顧客体験のバランス 50
4.2.4.2 新たな不正手法への継続的な適応 50
4.3 BFSI市場におけるFDPへのAI／汎用AI（GEN AI）の影響 51
4.3.1 主なユースケースと市場の可能性 51
4.3.2 BFSI市場におけるFDPのベストプラクティス 52
4.3.3 BFSI市場におけるFDPへのAI導入に関するケーススタディ 53
4.3.4 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 53
4.3.5 BFSI市場におけるFDPでの生成AI導入に対する顧客の準備状況 54
5 規制環境 55
5.1 地域ごとの規制とコンプライアンス 55
5.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 55
5.1.2 業界標準 59
6 消費者動向と購買行動 61
6.1 意思決定プロセス 61
6.2 購買プロセスに関与する主要なステークホルダーとその評価基準 62
6.2.1 購買プロセスに関わる主要なステークホルダー 62
6.2.2 購買基準 63
6.3 導入の障壁と内部的な課題 63
6.4 各種エンドユース産業における未充足ニーズ 65
7 BFSI市場における不正検知・防止：提供サービス別 68
7.1 はじめに 69
7.1.1 提供サービス：市場の推進要因 69
7.2 ソリューション 70
7.2.1 AIを活用した不正分析プラットフォームが、統合型検知ソリューションの導入を加速 70
7.2.2 不正分析 72
7.2.3 認証 73
7.2.4 ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC） 74
7.3 サービス 75
7.3.1 専門的な不正対策サービスによる検知性能の向上と規制順守の強化 75
7.3.2 プロフェッショナル・サービス 76
7.3.3 マネージド・サービス 77
8 BFSI市場における不正検知・防止：不正の種類別 79
8.1 はじめに 80
8.1.1 不正の種類：市場の推進要因 80
8.2 小切手不正 82
8.2.1 小切手の継続的な利用が、AIを活用した小切手不正検知の導入を促進しています 82
8.3 なりすまし詐欺 83
8.3.1 なりすまし詐欺の増加が、インテリジェントな本人確認ソリューションの導入を加速させています 83
8.4 内部不正 84
8.4.1 内部リスクへの曝露の増加が、AIを活用した内部不正検知の導入を促進しています 84
8.5 投資詐欺 85
8.5.1 投資詐欺の増加が、投資詐欺検知への需要を後押ししています 85
8.6 決済詐欺 86
8.6.1 リアルタイム決済の拡大が、インテリジェントな決済詐欺検知への需要を加速させています 86
8.7 保険詐欺 87
8.7.1 保険金請求の複雑化が進む中、AIを活用した保険詐欺検知システムの導入が促進されています 87
8.8 フレンドリー・フラウド 88
8.8.1 チャージバックの悪用が増加する中、インテリジェントなフレンドリー・フラウド管理システムの導入が促進されています 88
8.9 その他の不正の種類 89
9 BFSI市場における不正検知および防止：組織規模別 91
9.1 はじめに 92
9.1.1 組織規模：市場の推進要因 92
9.2 大企業 94
9.2.1 複雑な企業業務が、統合型不正管理プラットフォームの導入を加速させています 94
9.3 中小企業 95
9.3.1 クラウドネイティブの不正管理プラットフォームにより、中小企業でもエンタープライズグレードの保護が可能になります 95
10 BFSI市場における不正の検知と防止：ユースケース別 96
10.1 はじめに 97
10.1.1 ユースケース：市場の推進要因 97
10.2 銀行業 98
10.2.1 デジタルバンキングの変革が、顧客体験全体にわたる組み込み型の不正検知を促進しています 98
10.2.2 口座開設 100
10.2.3 口座へのアクセスと再認証 101
10.2.4 高額取引の承認 102
10.2.5 口座乗っ取りの検知と防止 103
10.2.6 顧客、従業員、および代理人の本人確認 104
10.3 金融サービス 105
10.3.1 増加する不正リスクが、インテリジェントな金融犯罪管理の導入を加速させています 105
10.3.2 決済および送金 107
10.3.3 融資および与信管理 108
10.3.4 仮想通貨・デジタル資産取引所 109
10.3.5 投資、資産運用、証券仲介 109
10.3.6 その他 110
10.4 保険 111
10.4.1 組み込み型不正検知機能による引受および保険金請求業務の変革 111
10.4.2 顧客のオンボーディングおよびeKYC 113
10.4.3 保険金請求管理 114
10.4.4 保険証券の発行 115
10.4.5 再保険 116
10.4.6 その他 117
11 BFSI分野における不正検知・防止市場（地域別） 119
11.1 はじめに 120
11.2 北米 121
11.2.1 北米：BFSI市場における不正検知・防止の市場推進要因 121
11.2.2 米国 128
11.2.2.1 増加する個人情報詐欺およびAIを活用した脅威が、高度な不正防止対策の導入を加速させています 128
11.2.3 カナダ 134
11.2.3.1 増大する不正による損失とAIの導入が、不正防止機能の近代化を推進しています 134
11.3 ヨーロッパ 140
11.3.1 ヨーロッパ：BFSI市場における不正検知・防止の市場推進要因 141
11.3.2 英国 147
11.3.2.1 APP（消費者保護法）に基づく補償義務とAIの革新が、予防的な不正防止を強化 147
11.3.3 ドイツ 153
11.3.3.1 デジタル不正および国境を越えた犯罪ネットワークが、インテリジェントな不正防止への需要を強めています 153
11.3.4 フランス 159
11.3.4.1 増加する操作型不正および急速な決済イノベーションが、インテリジェントな不正防止を加速させています 159
11.3.5 イタリア 165
11.3.5.1 即時決済に伴うリスクとソーシャルエンジニアリングにより、リアルタイム不正防止の導入が加速しています 165
11.3.6 その他の欧州諸国 171
11.4 アジア太平洋地域 177
11.4.1 アジア太平洋地域：BFSI 市場における不正検知および防止の推進要因 178
11.4.2 中国 185
11.4.2.1 AI を活用した詐欺と口座管理の強化が、インテリジェントな不正防止を加速 185
11.4.3 日本 191
11.4.3.1 詐欺による損失の増加と口座の不正利用により、予防的な不正防止対策が強化されています 191
11.4.4 インド 197
11.4.4.1 AIを活用した「ミュール口座」の検知と機関間の情報共有により、不正防止が強化されています 197
11.4.5 アジア太平洋地域のその他の地域 202
11.5 中東・アフリカ 208
11.5.1 中東・アフリカ：BFSI市場における不正検知および防止の推進要因 209
11.5.2 中東 215
11.5.2.1 一元化された不正情報と強力な認証が、予防的な不正防止を推進 215
11.5.3 アフリカ 220
11.5.3.1 増加するモバイルバンキング不正と即時決済の拡大が、リアルタイムの不正検知を強化 220
11.6 ラテンアメリカ 226
11.6.1 ラテンアメリカ：BFSI市場における不正検知および防止の推進要因 227
11.6.2 ブラジル 233
11.6.2.1 Pixに特化したセキュリティ対策と迅速な資金凍結により、不正防止が強化されています 233
11.6.3 メキシコ 239
11.6.3.1 デジタル詐欺に関する苦情の増加と機関間の連携が、金融詐欺対策を強化 239
11.6.4 その他のラテンアメリカ諸国 244
12 競争環境 251
12.1 はじめに 251
12.2 企業評価マトリックス：主要企業、2025年 251
12.2.1 スター企業 252
12.2.2 新興リーダー企業 252
12.2.3 広範な事業展開を行う企業 252
12.2.4 参入企業 252
12.2.5 企業の事業展開状況（2025年） 254
12.3 競争環境 255
12.3.1 製品の発売および機能強化 255
12.3.2 取引 260
13 企業概要 266
13.1 主要企業 266
13.1.1 ACI WORLDWIDE 266
13.1.1.1 事業概要 266
13.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 267
13.1.1.3 最近の動向 268
13.1.1.3.1 取引実績 268
13.1.1.4 MnMの見解 269
13.1.1.4.1 主な強み 269
13.1.1.4.2 戦略的選択 269
13.1.1.4.3 弱点および競合上の脅威 269
13.1.2 FIS GLOBAL 270
13.1.2.1 事業概要 270
13.1.2.2 提供している製品・ソリューション・サービス 271
13.1.2.3 最近の動向 272
13.1.2.3.1 製品の発売および機能強化 272
13.1.2.3.2 取引 272
13.1.2.4 MnMの見解 273
13.1.2.4.1 主な強み 273
13.1.2.4.2 戦略的選択 274
13.1.2.4.3 弱みと競合上の脅威 274
13.1.3 FISERV 275
13.1.3.1 事業概要 275
13.1.3.2 提供製品・ソリューション・サービス 276
13.1.3.3 最近の動向 277
13.1.3.3.1 取引 277
13.1.3.4 MnMの見解 278
13.1.3.4.1 主な強み 278
13.1.3.4.2 戦略的選択肢 278
13.1.3.4.3 弱点および競合上の脅威 278
13.1.4 TRANSUNION 279
13.1.4.1 事業概要 279
13.1.4.2 提供製品・ソリューション・サービス 280
13.1.4.2.1 製品の発売と機能強化 281
13.1.4.2.2 取引実績 281
13.1.4.3 MnMの見解 282
13.1.4.3.1 主な強み 282
13.1.4.3.2 戦略的選択 282
13.1.4.3.3 弱点および競合上の脅威 282
13.1.5 LEXISNEXIS RISK SOLUTIONS 283
13.1.5.1 事業概要 283
13.1.5.2 提供製品・ソリューション・サービス 284
13.1.5.3 最近の動向 285
13.1.5.3.1 製品の発売および機能強化 285
13.1.5.3.2 取引 285
13.1.5.3.3 事業拡大 286
13.1.5.4 MnMの見解 286
13.1.5.4.1 主な強み 286
13.1.5.4.2 戦略的選択 287
13.1.5.4.3 弱みと競合上の脅威 287
13.1.6 エクスペリアン 288
13.1.6.1 事業概要 288
13.1.6.2 提供している製品・ソリューション・サービス 289
13.1.6.3 最近の動向 291
13.1.6.3.1 製品の発売および機能強化 291
13.1.6.3.2 取引 291
13.1.6.3.3 その他の動向 293
13.1.7 SAS INSTITUTE 294
13.1.7.1 事業概要 294
13.1.7.2 提供している製品・ソリューション・サービス 294
13.1.7.3 最近の動向 295
13.1.7.3.1 取引 295
13.1.8 NICE ACTIMIZE 296
13.1.8.1 事業概要 296
13.1.8.2 提供している製品・ソリューション・サービス 296
13.1.8.3 最近の動向 297
13.1.8.3.1 製品の発売および機能強化 297
13.1.9 FEEDZAI 299
13.1.9.1 事業概要 299
13.1.9.2 提供している製品・ソリューション・サービス 299
13.1.9.3 最近の動向 300
13.1.9.3.1 製品の発売および機能強化 300
13.1.9.3.2 取引実績 301
13.1.10 OUTSEER (RSA SECURITY) 302
13.1.10.1 事業概要 302
13.1.10.2 提供している製品・ソリューション・サービス 302
13.1.10.3 最近の動向 303
13.1.10.3.1 製品の発売および機能強化 303
13.1.10.3.2 契約実績 304
13.1.11 GBG 305
13.1.11.1 事業概要 305
13.1.11.2 提供している製品・ソリューション・サービス 307
13.1.11.3 最近の動向 307
13.1.11.3.1 製品の発売および機能強化 307
13.1.11.3.2 取引 308
13.1.12 EQUIFAX 309
13.1.12.1 事業概要 309
13.1.12.2 提供している製品・ソリューション・サービス 310
13.1.12.3 最近の動向 312
13.1.12.3.1 製品の発売 312
13.1.12.3.2 取引 313
13.1.13 IBM 314
13.1.13.1 事業概要 314
13.1.13.2 提供している製品・ソリューション・サービス 315
13.1.13.3 最近の動向 316
13.1.13.3.1 製品の発売 316
13.1.13.3.2 契約 316
13.1.14 ALFA GROUP 317
13.1.14.1 事業概要 317
13.1.14.2 提供している製品・ソリューション・サービス 317
13.1.15 BIOCATCH 319
13.1.15.1 事業概要 319
13.1.15.2 提供している製品・ソリューション・サービス 320
13.1.15.3 最近の動向 320
13.1.15.3.1 製品の発売・機能強化 320
13.1.15.4 取引 321
13.1.16 GENPACT 323
13.1.16.1 事業概要 323
13.1.16.2 提供している製品・ソリューション・サービス 324
13.1.16.3 最近の動向 325
13.1.16.3.1 製品の発売・機能強化 325
13.1.17 XTN COGNITIVE SECURITY (CY4GATE) 326
13.1.18 AMANI 327
13.1.19 FUGU 328
13.1.20 SIFT 329
13.1.21 FEATURESPACE 330
13.1.22 CLEAFY 331
13.1.23 DATAVISOR 332
13.1.24 PIPL 333
13.1.25 JUICYSCORE 334
14 調査方法論 335
14.1 調査データ 335
14.1.1 二次データ 336
14.1.2 一次データ 337
14.1.2.1 一次プロファイルの内訳 337
14.1.2.2 業界専門家からの主な知見 338
14.2 データの三角測量 338
14.3 市場規模の推定 339
14.3.1 トップダウンアプローチ 340
14.3.2 ボトムアップアプローチ 341
14.4 市場予測 342
14.5 調査の前提条件 343
14.6 調査の限界 344
15 付録 345
15.1 ディスカッション・ガイド 345
15.2 KNOWLEDGESTORE：MARKETSANDMARKETSの購読ポータル 350
15.3 カスタマイズオプション 352
15.4 関連レポート 352
15.5 著者情報 353
