カテゴリー： 世界, IT/電子, IMARC

世界の不正検知・防止市場予測2023年-2028年：コンポーネント別（ソリューション、サービス）、用途別（ID盗難、マネーロンダリング、決済詐欺、その他）、組織規模別（中小企業、大企業）、産業別（金融、政府・防衛、医療、IT・通信、製造、小売・Eコマース、その他）、地域別

【英語タイトル】Fraud Detection and Prevention Market Report by Component (Solutions, Services), Application (Identity Theft, Money Laundering, Payment Fraud, and Others), Organization Size (Small and Medium Enterprises, Large Enterprises), Vertical (BFSI, Government and Defense, Healthcare, IT and Telecom, Manufacturing, Retail and E-Commerce, and Others), and Region 2023-2028

IMARCが出版した調査資料（IMARC23DCB0426）・商品コード：IMARC23DCB0426
・発行会社（調査会社）：IMARC
・発行日：2023年11月
   最新版(2025年又は2026年)版があります。お問い合わせください。
・ページ数：146
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：IT・通信
◆販売価格オプション（消費税別）
Single UserUSD3,999 ⇒換算￥623,844見積依頼/購入/質問フォーム
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❖ レポートの概要 ❖

世界の不正検知・防止市場規模は2022年に286億ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、2022年から2028年にかけて22.9%の成長率（CAGR）を示し、2028年までに985億ドルに達すると予測しています。オンラインバンキングサービスに対する個人の傾向の高まり、eコマースサイトの増加、マルウェア攻撃の発生を最小限に抑えるための教育機関での採用拡大などが、市場を推進している主な要因の一部です。
不正検知は、不正な金融取引、個人情報の盗難、その他の詐欺行為などの不正行為を特定するために使用される体系的なプロセスです。ルール、分析、アルゴリズムを組み合わせて大量のデータを分析し、不審なパターンや不整合を検出します。一方、不正防止は、不正行為を未然に防ぐための対策を講じることに重点を置いています。これには、機密情報や金融資産を保護するために設計されたセキュリティ・プロトコル、プロセス、テクノロジーを採用することが含まれます。不正の検出と防止は、無許可の潜在的に有害な活動に対する強固な防御を形成します。

不正検知・防止は、銀行・金融サービス・保険（BFSI）セクターにおいて、モバイル・バンキングやインターネット・バンキングのアプリケーションを保護し、オンライン取引、保険金請求、カード関連の詐欺から保護するために採用されています。このことは、個人のオンライン・バンキング・サービスへの傾倒の高まりと相まって、世界市場の成長を後押ししています。さらに、電子商取引サイトの数が増加し、オンライン・ショッピングへの嗜好が高まっていることも、世界的な不正検知・防止需要の原動力となっています。さらに、教育機関の数が増加していることも、マルウェア攻撃、奨学金詐欺、教育詐欺の発生を最小限に抑えるために、不正検知・防止を採用するきっかけとなっています。これは、海外留学の新たな傾向とともに、市場の成長を後押ししています。これとは別に、生産性の向上とパフォーマンスの改善を目的とした医療システムの最適化のために、医療分野での不正検知・防止の利用が増加していることも、市場の成長を強化しています。

不正検知・防止市場の動向/促進要因
サイバー詐欺行為の増加

銀行、電子商取引、ヘルスケアなど、さまざまな分野でサイバー詐欺行為が急増しています。技術の急速な進歩に伴い、サイバー犯罪者は洗練された手法で個人情報をハッキングし、個人や組織に金銭的損失をもたらしています。オンライン取引の増加や、不正行為を遠隔操作で簡単に行えるようになったことも、この傾向に拍車をかけています。そのため、機密情報を保護し、潜在的なリスクを最小限に抑えることを目的とした不正検知・防止ソリューションの需要が高まっています。

デジタル・プラットフォーム導入の増加

モバイル・バンキング、オンライン・ショッピング、バーチャル・ヘルスケアなど、デジタル・プラットフォームの利用が急増した結果、詐欺行為の件数が増加しています。人々はより多くの個人情報や金融情報をオンラインで共有するようになり、企業はデジタル・チャネルを介した業務をますます増やしています。このような広範なデジタル化により、不正アクセスや悪意ある意図からオンライン・プラットフォームを保護するための強固な不正検知・防止メカニズムが必要となっています。これらの対策を統合することで、企業は消費者により安全な環境を提供し、潜在的な脅威から自らを守ることができます。

国境を越えた取引の増加

国際貿易の拡大とグローバル化に伴い、国境を越えた取引が一般的になっています。このような取引は、ビジネスの拡大にとって有益である一方、セキュリティや不正行為の防止という点では、独自の課題となっています。国が違えば規制も異なり、為替も複雑さを増します。国際標準に準拠した包括的な不正検知・防止策の導入は、この相互接続された世界では不可欠であり、こうしたサービスへの需要をさらに高めています。

不正検知・防止業界のセグメンテーション
IMARC Groupは、世界の不正検知・防止市場レポートの各セグメントにおける主要動向の分析と、2023年から2028年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供しています。当レポートでは、市場をコンポーネント、アプリケーション、組織規模、業種別に分類しています。

コンポーネント別
ソリューション
サービス

ソリューションが市場を席巻

当レポートでは、コンポーネント別に市場を詳細に分類・分析しています。これにはソリューションとサービスが含まれます。同レポートによると、ソリューションが最大のセグメントを占めています。不正検知・防止ソリューションは、様々な業界における不正行為を特定・軽減するために設計されたソフトウェアシステムです。これらのソリューションは、高度なアルゴリズム、機械学習、データ分析を採用し、不正行為を示す可能性のあるパターンや異常を検出します。取引記録、ユーザー行動、過去のパターンなど、大量のデータを分析し、逸脱や潜在的な不正の指標を特定します。

不正検知・防止サービスとは、企業が不正を検知・防止するための効果的な戦略を実施するために、専門企業が提供する専門知識や支援を指します。これらのサービスには、コンサルティング、リスク評価、システム統合、継続的なモニタリングなどが含まれます。このようなサービスを提供する企業は、多くの場合、顧客と密接に連携して具体的なニーズを把握し、顧客に合わせた不正防止戦略を策定し、テクノロジーやプロセスの導入を支援します。また、継続的なサポート、アップデート、分析を提供することで、進化する不正手口に対応し、不正行為に対する強固な防御を確保することができます。

アプリケーション別
ID窃盗
マネーロンダリング
決済詐欺
その他

決済詐欺が市場で最大のシェアを占める

同レポートでは、アプリケーションに基づく市場の詳細な分類と分析も行っています。これには、ID窃盗、マネーロンダリング、支払詐欺、その他が含まれます。報告書によると、決済詐欺が最大の市場シェアを占めています。決済詐欺は、決済情報を盗むためのさまざまな手口に依存しています。不正検知・防止メカニズムでは、取引データをリアルタイムで分析し、異常な支出パターン、場所、金額を検知します。また、機械学習を利用して過去の不正事例から学習し、新たな傾向を特定することもできます。これらのシステムは、住所確認、カード・セキュリティ・コード、取引速度チェックなどの技術を採用することで、不正取引の処理を防止し、消費者と企業の双方を金銭的損失から守ることができます。

不正の検出と防止技術は、誰かが別の個人になりすまして個人情報や金融資産にアクセスするID窃盗に対抗する上で極めて重要です。これらの技術には、さまざまなチャネルにわたるユーザーの行動やパターンを監視し、異常な行動を検出することが含まれます。さらに、多要素認証、生体認証、およびデバイスの指紋認証は、ユーザーの身元を確認し、不正アクセスを防止するのに役立つ。

組織規模別
中小企業
大企業

大企業が市場を支配

本レポートでは、組織規模別に市場を詳細に分類・分析しています。これには、中小企業と大企業が含まれます。報告書によると、大企業が最大のセグメントを占めています。大企業は通常、より多くのリソースと複雑な業務を抱えているため、不正検知と防止には包括的で洗練されたアプローチが必要となる。これらの企業は、膨大な量の取引データをリアルタイムで分析するために、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ビッグデータ分析を活用する高度なソリューションに投資することが多い。これらのシステムは、複数のチャネルにわたる不正行為を示す可能性のある複雑なパターンや異常を特定することができます。また、大企業では、既存のシステムやプロセスに不正検知機能を組み込むことで、特定のニーズに合わせたカスタムメイドのソリューションを導入することもあります。

中小企業の場合、不正行為の検知と防止には、費用対効果の高いテクノロジーと合理化されたプロセスを組み合わせることがよくあります。リソースが限られているため、中小企業は、多額の先行投資を必要とせずに拡張性を提供する既製の不正検知ソフトウェアやクラウドベースのソリューションを選択することがあります。これらのソリューションは、取引、ユーザーの活動、口座へのアクセスに異常なパターンがないか監視するのに役立ちます。さらに、多要素認証、パスワードの定期的な更新、フィッシング詐欺を見分けるための従業員研修など、基本的なセキュリティ対策を実施することも、詐欺の防止に大いに役立つ。

業種別
BFSI
政府および防衛
ヘルスケア
ITおよび電気通信
製造業
小売・Eコマース
その他

BFSIが市場で最大シェアを占める

本レポートでは、業種別に市場を詳細に分類・分析しています。これには、BFSI、政府・防衛、医療、IT・通信、製造、小売・Eコマース、その他が含まれます。報告書によると、BFSIが最大の市場シェアを占めています。BFSI分野では、顧客の金融資産を保護し、金融取引の完全性を維持するために、不正の検出と防止が重要です。高度なアルゴリズムと機械学習を用いて取引データを分析し、クレジットカード詐欺、口座乗っ取り、インサイダー取引などの不正行為を示す可能性のある異常なパターンを特定します。取引のリアルタイム監視と本人確認は、この業界における金融詐欺の防止に重要な役割を果たしています。

政府・防衛分野における不正検知・防止は、資金の不正使用、調達詐欺、その他の腐敗行為の防止に重点を置いています。これらの業界では、不正行為を抑止するために、厳格な管理、監査手続き、透明性対策を実施することがよくあります。高度な分析とデータマイニングは調達プロセスの異常の特定に役立ち、厳格なアクセス制御と認証プロトコルは政府や防衛の機密情報を保護します。

地域別
北米
米国
カナダ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
ロシア
その他
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他
中東・アフリカ

北米が明確な優位性を示し、最大の不正検知・防止市場シェアを占める

また、北米（米国、カナダ）、アジア太平洋（中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他）、欧州（ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、その他）、中南米（ブラジル、メキシコ、その他）、中東・アフリカの主要地域市場についても包括的に分析しています。報告書によると、北米が最大の市場シェアを占めています。デジタル詐欺の事例が増加していることが、北米地域における詐欺検出・防止需要を促進する主な要因の1つとなっています。さらに、サイバー犯罪やサイバー詐欺の増加も同地域の市場成長を後押ししています。これに加えて、電子商取引ポータルの人気の高まりが、同地域の市場にプラスの影響を与えています。

競争環境
大手企業は、機械学習（ML）、人工知能（AI）、ビッグデータ分析、予測分析、モノのインターネット（IoT）、ディープラーニング、クラウドベースのソリューションなどの先進技術を不正検知・防止に取り入れています。これらの先進技術は膨大な量のデータを分析し、不正行為を示すパターンを特定します。これらのアルゴリズムは、過去のデータから学習し、進化する不正テクニックを認識することで、リアルタイムの検知を可能にし、誤検知を減らし、不正行為を示す可能性のある微妙なパターンや異常の特定を可能にします。このような進歩により、過去のデータから不正行為の可能性を予測し、企業が新たな不正行為の傾向に積極的に対処し、予防策を講じることができるようになります。

本レポートでは、市場の競合状況を包括的に分析しています。主要企業の詳細なプロフィールも掲載しています。市場の主要企業には以下のような企業が含まれる：

ACI Worldwide Inc.
BAE Systems
Cybersource Corporation (Visa Inc.)
DXC Technology Company
Experian plc
Fiserv Inc.
Global Payments Inc.
International Business Machines Corporation
Oracle Corporation
SAP SE
SAS Institute Inc.
Software AG
Total System Services Inc.

最近の動向
2022年、フィサーブ・インクはアドバンスト・フラウド・ソリューションズ（AFS）と提携し、不正検知、リスクベースの資金利用可能性、意思決定プロセスを実現。
2022年、Experian plcは不正なクレジット申請を検出する新しいツールを発表しました。

本レポートで扱う主な質問
1. 世界の不正検知・防止市場の規模は？
2. 2023～2028年の世界の不正検知・防止市場の予想成長率は？
3. 世界の不正検知・防止市場を牽引する主要因は何か？
4. COVID-19が世界の不正検知・防止市場に与えた影響は？
5. 世界の不正検知・防止市場の構成要素別内訳は？
6. 不正検知・防止の世界市場の用途別内訳は？
7. 組織規模に基づく不正検知・防止世界市場の内訳は？
8. 不正検知・防止の世界市場の業種別内訳は？
9. 不正検知・防止の世界市場における主要地域は？
10. 世界の不正検知・防止市場における主要プレイヤー／企業は？

1. 序論
2. 範囲・調査手法
3. エグゼクティブサマリー
4. イントロダクション
5. 世界の不正検知・防止市場
6. 不正検知・防止の世界市場規模：コンポーネント別
7. 不正検知・防止の世界市場規模：用途別
8. 不正検知・防止の世界市場規模：組織規模別
9. 不正検知・防止の世界市場規模：産業別
10. 不正検知・防止の世界市場規模：地域別
11. SWOT分析
12. バリューチェーン分析
13. ファイブフォース分析
14. 価格分析
15. 競争状況

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❖ レポートの目次 ❖

1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場規模推定
2.4.1 ボトムアップ手法
2.4.2 トップダウン手法
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル不正検知・防止市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 構成要素別市場分析
6.1 ソリューション
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 サービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 アプリケーション別市場分析
7.1 個人情報盗難
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 マネーロンダリング
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 決済詐欺
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 その他
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
8 企業規模別市場分析
8.1 中小企業
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 大企業
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 業種別市場分析
9.1 BFSI（銀行・金融・保険）
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 政府・防衛
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 医療
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 IT・通信
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 製造業
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 小売・電子商取引
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 その他
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
10 地域別市場分析
10.1 北米
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋地域
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東・アフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場分析
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターの5つの力分析
13.1 概要
13.2 買い手の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の激しさ
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレイヤー
15.3 主要プレイヤーのプロファイル
15.3.1 ACI Worldwide Inc.
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.1.3 財務状況
15.3.1.4 SWOT分析
15.3.2 BAEシステムズ
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.2.3 財務状況
15.3.2.4 SWOT分析
15.3.3 サイバーソース・コーポレーション（Visa Inc.）
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.3.3 SWOT分析
15.3.4 DXCテクノロジー・カンパニー
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 財務状況
15.3.4.4 SWOT分析
15.3.5 エクスペリアン・ピーエルシー
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.5.3 財務状況
15.3.6 フィサーブ・インク
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.6.3 財務状況
15.3.6.4 SWOT分析
15.3.7 グローバル・ペイメンツ社
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.7.3 財務状況
15.3.7.4 SWOT分析
15.3.8 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.8.3 財務状況
15.3.8.4 SWOT分析
15.3.9 オラクル・コーポレーション
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.9.3 財務状況
15.3.9.4 SWOT分析
15.3.10 SAP SE
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.10.3 財務状況
15.3.10.4 SWOT分析
15.3.11 SASインスティテュート社
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.11.3 財務状況
15.3.11.4 SWOT分析
15.3.12 Software AG
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
15.3.12.3 SWOT分析
15.3.13 Total System Services Inc.
15.3.13.1 会社概要
15.3.13.2 製品ポートフォリオ

図1：グローバル：不正検知・防止市場：主要推進要因と課題
図2：グローバル：不正検知・防止市場：売上高（10億米ドル）、2017-2022年
図3：グローバル：不正検知・防止市場予測：売上高（10億米ドル）、2023-2028年
図4：グローバル：不正検知・防止市場：構成要素別内訳（%）、2022年
図5：グローバル：不正検知・防止市場：用途別内訳（%）、2022年
図6：グローバル：不正検知・防止市場：組織規模別内訳（%）、2022年
図7：グローバル：不正検知・防止市場：業種別内訳（%）、2022年
図8：グローバル：不正検知・防止市場：地域別内訳（%）、2022年
図9：グローバル：不正検知・防止（ソリューション）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図10：グローバル：不正検知・防止（ソリューション）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図11：グローバル：不正検知・防止（サービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図12：グローバル：不正検知・防止（サービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図13：グローバル：不正検知・防止（ID盗難）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図14：グローバル：不正検知・防止（ID盗難）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図15：グローバル：不正検知・防止（マネーロンダリング）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図16：グローバル：不正検知・防止（マネーロンダリング）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図17：グローバル：不正検知・防止（決済詐欺）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図18：グローバル：不正検知・防止（決済詐欺）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図19：グローバル：不正検知・防止（その他用途）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図20：グローバル：不正検知・防止（その他用途）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図21：グローバル：不正検知・防止（中小企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図22：グローバル：不正検知・防止（中小企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図23：グローバル：不正検知・防止（大企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図24：グローバル：不正検知・防止（大企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図25：グローバル：不正検知・防止（BFSI）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図26：グローバル：不正検知・防止（BFSI）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図27：グローバル：不正検知・防止（政府・防衛）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図28：グローバル：不正検知・防止（政府・防衛）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図29：グローバル：不正検知・防止（医療）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図30：グローバル：不正検知・防止（医療）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図31：グローバル：不正検知・防止（IT・通信）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図32：グローバル：不正検知・防止（IT・通信）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図33：グローバル：不正検知・防止（製造業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図34：グローバル：不正検知・防止（製造業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図35：グローバル：不正検知・防止（小売・電子商取引）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図36：グローバル：不正検知・防止（小売・Eコマース）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図37：グローバル：不正検知・防止（その他業種）市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図38：グローバル：不正検知・防止（その他業種）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図39：北米：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図40：北米：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図41：米国：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図42：米国：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図43：カナダ：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図44：カナダ：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図45：アジア太平洋地域：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図46：アジア太平洋地域：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図47：中国：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図48：中国：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図49：日本：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図50：日本：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図51：インド：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図52：インド：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図53：韓国：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図54：韓国：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図55：オーストラリア：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図56：オーストラリア：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図57：インドネシア：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図58：インドネシア：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図59：その他地域：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図60：その他地域：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図61：欧州：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図62：欧州：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図63：ドイツ：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図64：ドイツ：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図65：フランス：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図66：フランス：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図67：イギリス：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図68：英国：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図69：イタリア：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図70：イタリア：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図71：スペイン：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図72：スペイン：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図73：ロシア：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図74：ロシア：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図75：その他地域：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図76：その他地域：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図77：ラテンアメリカ：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図78：ラテンアメリカ：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図79：ブラジル：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図80：ブラジル：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図81：メキシコ：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図82：メキシコ：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図83：その他地域：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図84：その他地域：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図85：中東・アフリカ：不正検知・防止市場：売上高（百万米ドル）、2017年及び2022年
図86：中東・アフリカ地域：不正検知・防止市場：国別内訳（％）、2022年
図87：中東・アフリカ地域：不正検知・防止市場予測：売上高（百万米ドル）、2023-2028年
図88：グローバル：不正検知・防止業界：SWOT分析
図89：グローバル：不正検知・防止業界：バリューチェーン分析
図90：グローバル：不正検知・防止業界：ポーターの5つの力分析

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Fraud Detection and Prevention Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 Solutions
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Services
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Application
7.1 Identity Theft
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Money Laundering
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Payment Fraud
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Others
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Organization Size
8.1 Small and Medium Enterprises
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Large Enterprises
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Vertical
9.1 BFSI
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Government and Defense
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 Healthcare
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 IT and Telecom
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 Manufacturing
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
9.6 Retail and E-Commerce
9.6.1 Market Trends
9.6.2 Market Forecast
9.7 Others
9.7.1 Market Trends
9.7.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Asia-Pacific
10.2.1 China
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 Japan
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 India
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 South Korea
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Australia
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Indonesia
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.2.7 Others
10.2.7.1 Market Trends
10.2.7.2 Market Forecast
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 France
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 United Kingdom
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Italy
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Spain
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Russia
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.3.7 Others
10.3.7.1 Market Trends
10.3.7.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Brazil
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Mexico
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Others
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Price Analysis
15 Competitive Landscape
15.1 Market Structure
15.2 Key Players
15.3 Profiles of Key Players
15.3.1 ACI Worldwide Inc.
15.3.1.1 Company Overview
15.3.1.2 Product Portfolio
15.3.1.3 Financials
15.3.1.4 SWOT Analysis
15.3.2 BAE Systems
15.3.2.1 Company Overview
15.3.2.2 Product Portfolio
15.3.2.3 Financials
15.3.2.4 SWOT Analysis
15.3.3 Cybersource Corporation (Visa Inc.)
15.3.3.1 Company Overview
15.3.3.2 Product Portfolio
15.3.3.3 SWOT Analysis
15.3.4 DXC Technology Company
15.3.4.1 Company Overview
15.3.4.2 Product Portfolio
15.3.4.3 Financials
15.3.4.4 SWOT Analysis
15.3.5 Experian plc
15.3.5.1 Company Overview
15.3.5.2 Product Portfolio
15.3.5.3 Financials
15.3.6 Fiserv Inc.
15.3.6.1 Company Overview
15.3.6.2 Product Portfolio
15.3.6.3 Financials
15.3.6.4 SWOT Analysis
15.3.7 Global Payments Inc.
15.3.7.1 Company Overview
15.3.7.2 Product Portfolio
15.3.7.3 Financials
15.3.7.4 SWOT Analysis
15.3.8 International Business Machines Corporation
15.3.8.1 Company Overview
15.3.8.2 Product Portfolio
15.3.8.3 Financials
15.3.8.4 SWOT Analysis
15.3.9 Oracle Corporation
15.3.9.1 Company Overview
15.3.9.2 Product Portfolio
15.3.9.3 Financials
15.3.9.4 SWOT Analysis
15.3.10 SAP SE
15.3.10.1 Company Overview
15.3.10.2 Product Portfolio
15.3.10.3 Financials
15.3.10.4 SWOT Analysis
15.3.11 SAS Institute Inc.
15.3.11.1 Company Overview
15.3.11.2 Product Portfolio
15.3.11.3 Financials
15.3.11.4 SWOT Analysis
15.3.12 Software AG
15.3.12.1 Company Overview
15.3.12.2 Product Portfolio
15.3.12.3 SWOT Analysis
15.3.13 Total System Services Inc.
15.3.13.1 Company Overview
15.3.13.2 Product Portfolio
※参考情報

不正検知・防止（Fraud Detection and Prevention）は、金融機関や通販サイト、企業などの様々な分野で行われる重要なプロセスです。このプロセスは、顧客を守り、企業の利益を守るために欠かせないものとなっています。不正行為は多岐にわたりますが、一般的には詐欺、洗浄、悪用、不正アクセス、データ破壊などが含まれます。そのため、不正検知と防止の活動は、継続的に進化していく必要があります。
不正検知の定義は、異常な行動や取引を特定することです。これに対して、不正防止は、そうした行動や取引が発生しないようにするための対策を講じることを指します。これらは通常、緊密に連携して機能し、一つが他方を補完する形で進められます。例えば、不正検知のシステムが不正行為を簡単に特定できれば、不正防止のための対策を適切に実行しやすくなります。

不正検知にはいくつかの種類があります。一つはルールベースの不正検知で、これは特定の条件やルールに基づいて異常を検出する方法です。例えば、異常な取引金額や短時間内の取引頻度が高い場合、システムはアラートを生成します。また、他の種類としては機械学習に基づく不正検知があります。これはアルゴリズムが大量のデータを分析し、不正行為のパターンを学習することでより精度の高い検知が可能になります。これにより、不正行為の新しい手法にも柔軟に対応できるようになります。

用途に関して言えば、不正検知・防止は主に金融機関、オンラインショッピング、保険業界、公共機関などで広く使用されています。例えば、銀行ではクレジットカードの不正利用を防ぐため、不正検知システムが用いられています。通販サイトでは、返品詐欺やアカウント乗っ取りを防ぐために不正防止策が講じられています。また、保険業界では、虚偽の保険請求を特定するための技術が導入されています。

関連技術としては、ビッグデータ分析、機械学習、人工知能（AI）、生体認証技術、ブロックチェーン技術などが挙げられます。ビッグデータ分析は、大量のデータを効率よく処理・分析し、不正行為のパターンを抽出するのに役立ちます。機械学習やAIは、過去のデータを学習し、時間が経つにつれて精度を向上させることができます。また、生体認証技術は、指紋や顔認識を用いて本人確認を強化し、不正アクセスを防ぐ手段として注目されています。ブロックチェーン技術は、トランザクション履歴の透明性を確保する手段として、特に金融接続の場で用いられています。

最後に、不正検知・防止は単なる技術的問題だけでなく、企業の信頼性や顧客満足度にも大きな影響を与えるパラメータです。そのため、企業は最新の技術を活用し、継続的な改善活動を行っていくことが求められます。また、業界全体での情報共有や連携も重要です。これによって、不正行為の新しい手法に迅速に対応することが可能になります。健全な取引環境を保持するためには、不正検知・防止の重要性を改めて認識することが必要です。


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