目次
第1章. グローバル偽画像検出市場レポートの範囲と方法論
1.1. 研究目的
1.2. 研究方法論
1.2.1. 予測モデル
1.2.2. デスクリサーチ
1.2.3. トップダウンとボトムアップアプローチ
1.3. 研究属性
1.4. 研究の範囲
1.4.1. 市場定義
1.4.2. 市場セグメンテーション
1.5. 研究の仮定
1.5.1. 包含と除外
1.5.2. 制限事項
1.5.3. 調査対象期間
第2章 執行要約
2.1. CEO/CXOの視点
2.2. 戦略的洞察
2.3. ESG分析
2.4. 主要な発見
第3章 グローバル偽画像検出市場動向分析
3.1. グローバル偽画像検出市場を形作る市場要因（2024–2035）
3.2. 推進要因
3.2.1. 生成AIとディープフェイク技術の普及
3.2.2. 視覚コンテンツに対する規制およびコンプライアンス要件の強化
3.3. 制約
3.3.1. 高い導入コストとインフラの複雑さ
3.3.2. 熟練したAIとフォレンジック専門家の不足
3.4. 機会
3.4.1. 新興APACおよびLATAM市場におけるデジタルトランスフォーメーションの加速
3.4.2. 多模態AIとブロックチェーンの統合による認証の強化
第4章 グローバル偽画像検出産業分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 買い手の交渉力
4.1.2. 供給者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合企業の競争
4.2. ポーターの5つの力予測モデル（2024–2035）
4.3. PESTEL分析
4.3.1. 政治
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境
4.3.6. 法的
4.4. 主要な投資機会
4.5. 主要な成功戦略（2025年）
4.6. 市場シェア分析（2024–2025）
4.7. グローバル価格分析と動向（2025年）
4.8. 分析家の推奨事項と結論
第5章. グローバル偽画像検出市場規模と予測（提供別）2025–2035
5.1. 市場概要
5.2. グローバル市場パフォーマンス – 潜在分析（2025年）
5.3. ソリューション
5.3.1. 主要国別内訳推計と予測（2024–2035）
5.3.2. 地域別市場規模分析（2025年～2035年）
5.4. サービス
5.4.1. 主要国別詳細推計と予測（2024年～2035年）
5.4.2. 地域別市場規模分析、2025–2035
第6章. グローバル偽画像検出市場規模と予測（ターゲットユーザー、技術、展開方式、組織規模別）、2025–2035
6.1. 市場概要
6.2. グローバル市場パフォーマンス – 潜在分析（2025年）
6.3. ターゲットユーザー
6.3.1. 個人
6.3.2. 専門家
6.3.3. 企業向けガイド
6.4. 技術
6.4.1. 機械学習（ML）と深層学習（DL）
6.4.2. イメージフォレンジクス
6.5. 展開モード
6.5.1. オンプレミス
6.5.2. クラウド
6.6. 組織規模
6.6.1. 大企業
6.6.2. 中小企業
第7章. グローバル偽画像検出市場規模および予測（アプリケーション別・垂直市場別）2025–2035
7.1. 市場とアプリケーションの概要
7.2. 主要なアプリケーションと新興アプリケーション
7.3. ソーシャルメディアとコンテンツモデレーション
7.3.1. 主要国別内訳推計と予測（2024–2035年）
7.3.2. 地域別市場規模分析、2025–2035
7.4. デジタルフォレンジック
7.4.1. 主要国別市場規模推計と予測（2024～2035年）
7.4.2. 地域別市場規模分析、2025–2035
7.5. 詐欺検出
7.5.1. 主要国別内訳推計と予測（2024年～2035年）
7.5.2. 地域別市場規模分析、2025–2035
7.6. 医療と医療画像
7.6.1. 主要国別内訳推計と予測（2024年～2035年）
7.6.2. 地域別市場規模分析、2025–2035
7.7. 採用
7.7.1. 主要国別内訳推計と予測（2024年～2035年）
7.7.2. 地域別市場規模分析、2025–2035
7.8. 垂直市場分析
7.8.1. 政府
7.8.2. BFSI
7.8.3. 医療
7.8.4. 通信
7.8.5. 不動産
7.8.6. メディア・エンターテインメント
7.8.7. その他
第8章 競合分析
8.1. 主要な市場戦略
8.2. マイクロソフト・コーポレーション
8.2.1. 概要
8.2.2. 主要な経営陣
8.2.3. 会社の概要
8.2.4. 財務実績（データ入手状況により異なります）
8.2.5. 製品/サービスポートフォリオ
8.2.6. 最近の動向
8.2.7. 市場戦略
8.2.8. SWOT分析
8.3. アドビ・インク
8.4. グーグル・エルエルシー
8.5. メタ・プラットフォームズ・インク
8.6. Truepic
8.7. セレレイ・リミテッド
8.8. Hive AI
8.9. Pimeyes
8.10. クラリファイ・インク
8.11. ディープウェア・スキャナー
8.12. センスティ AI
8.13. アンバー・ビデオ
8.14. リアリティ・ディフェンダー
8.15. ディープトレース・テクノロジーズ
8.16. IntelのFakeCatcher
8.12. センスティ AI
表の一覧
表1. グローバル偽画像検出市場、レポートの範囲
表2. グローバル偽画像検出市場の見積もりおよび予測（地域別）2024–2035
表3. グローバル偽画像検出市場規模推計と予測（提供形態別）2024–2035
表4. グローバル偽画像検出市場規模推計と予測（ターゲットユーザー別）2024–2035
表5. グローバル偽画像検出市場規模推計と予測（技術別）2024–2035
表6. グローバル偽画像検出市場規模予測（展開方式別）2024–2035
表7. グローバル偽画像検出市場規模予測（組織規模別）2024–2035
表8. グローバル偽画像検出市場規模推計と予測（用途別）2024–2035
表9. グローバル偽画像検出市場規模予測（垂直市場別）2024–2035
表10. 米国偽画像検出市場規模推計と予測、2024–2035
表11. カナダ偽画像検出市場規模推計と予測、2024–2035
表12. イギリス偽画像検出市場規模予測（2024～2035年）
表13. ドイツの偽画像検出市場規模推計と予測（2024～2035年）
表14. フランス 偽画像検出市場規模予測（2024年～2035年）
表15. スペインの偽画像検出市場規模予測（2024～2035年）
表16. イタリアの偽画像検出市場規模予測（2024年～2035年）
表17. 欧州その他の地域 偽画像検出市場規模予測（2024年～2035年）
表18. 中国の偽画像検出市場規模予測（2024年～2035年）
表19. インドの偽画像検出市場規模予測（2024～2035年）
表20. 日本の偽画像検出市場規模予測（2024年～2035年）
図表一覧
図1. グローバル偽画像検出市場、調査方法論
図2. グローバル偽画像検出市場、市場推計手法
図3. グローバル偽画像検出市場規模推計方法と予測手法
図4. グローバル偽画像検出市場、2025年の主要動向
図5. グローバル偽画像検出市場、成長見通し 2024–2035
図6. グローバル偽画像検出市場、ポーターの5つの力モデル
図7. グローバル偽画像検出市場、PESTEL分析
図8. グローバル偽画像検出市場、バリューチェーン分析
図9. 偽画像検出市場（提供形態別）、2025年と2035年
図10. 偽画像検出市場（ターゲットユーザー別）、2025年と2035年
図11. 偽画像検出市場（技術別）、2025年と2035年
図12. 偽画像検出市場（展開モード別）、2025年と2035年
図13. 偽画像検出市場（組織規模別）、2025年と2035年
図14. 偽画像検出市場（アプリケーション別）、2025年と2035年
図15. 北米偽画像検出市場、2025年と2035年
図16. 欧州偽画像検出市場、2025年と2035年
図17. アジア太平洋地域 偽画像検出市場、2025年と2035年
図18. ラテンアメリカ偽画像検出市場、2025年と2035年
図19. 中東・アフリカ地域 偽画像検出市場、2025年と2035年
Chapter 1. Global Fake Image Detection Market Report Scope & Methodology
1.1. Research Objective
1.2. Research Methodology
1.2.1. Forecast Model
1.2.2. Desk Research
1.2.3. Top-Down and Bottom-Up Approach
1.3. Research Attributes
1.4. Scope of the Study
1.4.1. Market Definition
1.4.2. Market Segmentation
1.5. Research Assumptions
1.5.1. Inclusion & Exclusion
1.5.2. Limitations
1.5.3. Years Considered for the Study
Chapter 2. Executive Summary
2.1. CEO/CXO Standpoint
2.2. Strategic Insights
2.3. ESG Analysis
2.4. Key Findings
Chapter 3. Global Fake Image Detection Market Forces Analysis
3.1. Market Forces Shaping The Global Fake Image Detection Market (2024–2035)
3.2. Drivers
3.2.1. Proliferation of Generative AI and Deepfake Technologies
3.2.2. Heightened Regulatory and Compliance Requirements for Visual Content
3.3. Restraints
3.3.1. High Implementation Costs and Infrastructure Complexity
3.3.2. Shortage of Skilled AI and Forensics Professionals
3.4. Opportunities
3.4.1. Rapid Digital Transformation in Emerging APAC and LATAM Markets
3.4.2. Integration of Multimodal AI and Blockchain for Enhanced Authenticity
Chapter 4. Global Fake Image Detection Industry Analysis
4.1. Porter’s Five Forces Model
4.1.1. Bargaining Power of Buyers
4.1.2. Bargaining Power of Suppliers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Porter’s Five Forces Forecast Model (2024–2035)
4.3. PESTEL Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.3.5. Environmental
4.3.6. Legal
4.4. Top Investment Opportunities
4.5. Top Winning Strategies (2025)
4.6. Market Share Analysis (2024–2025)
4.7. Global Pricing Analysis and Trends 2025
4.8. Analyst Recommendations & Conclusion
Chapter 5. Global Fake Image Detection Market Size & Forecasts by Offering 2025–2035
5.1. Market Overview
5.2. Global Market Performance – Potential Analysis (2025)
5.3. Solutions
5.3.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
5.3.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
5.4. Services
5.4.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
5.4.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
Chapter 6. Global Fake Image Detection Market Size & Forecasts by Target User, Technology, Deployment Mode & Organization Size 2025–2035
6.1. Market Overview
6.2. Global Market Performance – Potential Analysis (2025)
6.3. Target User
6.3.1. Individual
6.3.2. Professional
6.3.3. Enterprise Guide
6.4. Technology
6.4.1. ML and DL
6.4.2. Image Forensics
6.5. Deployment Mode
6.5.1. On-Premises
6.5.2. Cloud
6.6. Organization Size
6.6.1. Large Enterprises
6.6.2. Small and Medium Enterprises
Chapter 7. Global Fake Image Detection Market Size & Forecasts by Application & Vertical 2025–2035
7.1. Market, Application Snapshot
7.2. Top Leading & Emerging Applications
7.3. Social Media and Content Moderation
7.3.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
7.3.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
7.4. Digital Forensics
7.4.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
7.4.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
7.5. Fraud Detection
7.5.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
7.5.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
7.6. Healthcare and Medical Imaging
7.6.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
7.6.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
7.7. Recruitment
7.7.1. Top Countries Breakdown Estimates & Forecasts, 2024–2035
7.7.2. Market Size Analysis, by Region, 2025–2035
7.8. Vertical Analysis
7.8.1. Government
7.8.2. BFSI
7.8.3. Healthcare
7.8.4. Telecom
7.8.5. Real Estate
7.8.6. Media & Entertainment
7.8.7. Others
Chapter 8. Competitive Intelligence
8.1. Top Market Strategies
8.2. Microsoft Corporation
8.2.1. Company Overview
8.2.2. Key Executives
8.2.3. Company Snapshot
8.2.4. Financial Performance (Subject to Data Availability)
8.2.5. Product/Services Portfolio
8.2.6. Recent Developments
8.2.7. Market Strategies
8.2.8. SWOT Analysis
8.3. Adobe Inc.
8.4. Google LLC
8.5. Meta Platforms, Inc.
8.6. Truepic
8.7. Serelay Ltd.
8.8. Hive AI
8.9. Pimeyes
8.10. Clarifai Inc.
8.11. Deepware Scanner
8.12. Sensity AI
8.13. Amber Video
8.14. Reality Defender
8.15. Deeptrace Technologies
8.16. FakeCatcher by Intel
