世界における不正検知および防止、2025-2030年

人工知能（AI）は不正検知および防止（FDP）ソリューションの推進役として変革的な成長を牽引しております

世界の不正検知および防止（FDP）市場は、人工知能（AI）、機械学習（ML）、行動バイオメトリクス、生成AIといった先進技術の採用により変革を遂げつつあります。Frost & Sullivanの包括的な分析では、これらの革新がFDPの状況をどのように再構築し、企業がコンプライアンスを確保しつつ顧客体験を向上させながら、ますます高度化する不正脅威に対抗することを可能にしているかを考察しています。

2024年から2030年にかけて、FDP市場はCAGR16.6％で成長し、2030年までに世界規模で471億6,000万米ドルの収益規模に達すると予測されています。この成長は、デジタル取引の急増、サービスとしての詐欺（FaaS）の台頭、合成身元情報およびディープフェイクを利用した詐欺の出現によって促進されています。企業はこれに対応し、リアルタイムの異常検知、適応学習、プラットフォーム間のシームレスな統合を提供するAI搭載のFDPソリューションを導入しています。

本調査では地域別、業種別、企業規模別に市場をセグメント化し、厳格な規制枠組みと高いデジタル成熟度を背景に、北米と欧州が主要導入地域として浮上しています。アジア太平洋とラテンアメリカは、デジタル普及率の向上と規制環境の変化により、成長加速が見込まれます。資源制約の多い中小企業（SME）は、リスク軽減と事業継続性の確保に向け、モジュール式のSaaSベースFDPソリューションへの移行を進めています。

FDPの主要コンポーネントには、顧客確認（KYC）、ユーザー確認（KYU）、不正分析、およびマネーロンダリング対策（AML）技術が含まれます。競合環境は100社以上のベンダーが参入しており、LexisNexis Risk Solutions、NICE Actimize、Entrust、Akamai、Forter、BioCatchなどの主要プレイヤーが、BFSI（銀行・金融・保険）、小売、政府、メディアなどの業種横断的に差別化された機能を提供しています。

顧客バリューチェーンの圧縮、破壊的技術、業界の融合といった戦略的要請が、FDPエコシステムを再構築しています。VisaによるFeaturespaceの買収やEntrustによるOnfidoの買収など、M&Aの動きは市場の活況と、統合されたエンドツーエンドの不正防止プラットフォームへの推進力を示しています。

本レポートは、CISO（最高情報セキュリティ責任者）向けの具体的な提言をもって締めくくられており、動的な不正管理、規制への適合、説明可能なAI、スケーラブルなアーキテクチャの必要性を強調しています。不正の手口が進化する中、組織はデジタル時代において生き残り、繁栄するために、インテリジェンス、適応性、協働を優先しなければなりません。

本レポートが回答する主な質問：

1. 2024年から2030年にかけて、世界のFDP市場の成長を牽引する主な要因は何でしょうか

2. AI、機械学習、生体認証などの先進技術は、不正検知および防止をどのように変革しているのでしょうか？

3.どの地域および業界分野がFDP導入と収益成長を牽引すると予想されますか？

4. FDPソリューションの導入を阻む主な課題と制約は何でしょうか？

5. FDP分野における主要ベンダーはどの企業であり、その提供製品の特徴はどのような点にありますか？

アナリスト：Deepali Sathe氏

レポートサマリー：不正検知および防止市場

組織が高度な詐欺スキームに対抗するため、AIを活用した分析や機械学習駆動型の防御システムを導入する中、世界の不正検知および防止市場は急速に拡大しています。2024年に418億米ドルと評価されたこの市場は、予測期間中にCAGR12.8％を記録し、2030年までに852億米ドルに達すると見込まれています。

不正検知および防止におけるAIの採用は、デジタル決済、銀行、保険、eコマースプラットフォームにおける脅威の監視、検知、軽減の方法を変革しています。

市場の主な特徴

• AIによる変革：AIを活用した不正検知および防止市場は、静的なルールベースシステムから、リアルタイムの異常検知や行動分析が可能な適応型・自己学習モデルへと移行しています。
• 急速なデジタル化：オンライン決済、フィンテックプラットフォーム、国境を越えた取引の急増により、インテリジェントな不正検知および防止ソリューションの必要性が急務となっています。
• クラウド導入の急増：クラウドベースのFDPシステムが新規導入を主導しており、拡張性、柔軟性、および基幹企業システムとのシームレスな統合を提供しています。
• 規制強化：PSD2、GDPR、AML指令などのコンプライアンス枠組みが、透明性と説明可能性を備えたAI駆動型不正検知ソリューションへの投資を促進しています。
• セクター別動向：BFSI（銀行・金融・保険）が市場需要を牽引（シェア38%）し、小売、eコマース、政府セクターがAI強化型監視・認証技術の導入を続けます。
• 地域別リーダーシップ：北米が世界の収益シェアをリードしていますが、アジア太平洋はフィンテックの拡大、デジタルIDイニシアチブ、政府の電子セキュリティプログラムに牽引され、最も急速に成長している地域です。
• イノベーションの焦点：主要ベンダー（IBM、FICO、SAS、LexisNexis Risk Solutionsなど）は、プロアクティブな不正防御のため、グラフ分析、行動バイオメトリクス、ディープラーニング統合を優先的に推進しております。

市場規模と予測

• 2024年市場規模：418億米ドル
• 2030年予測値：852億米ドル
• CAGR（2024-2030年）：12.8％
• 主要分野：銀行・金融サービス・保険（BFSI）
• 最も成長が速いセグメント：クラウドベースのAI搭載FDPソリューション

市場概要：不正検知および防止市場

組織がますます高度化するサイバー脅威や身元関連のリスクに直面する中、不正検知および防止市場は前例のない成長を遂げております。デジタルトランスフォーメーション、クラウド移行、オンライン取引の急増により不正攻撃の標的範囲が拡大し、堅牢でインテリジェントかつ拡張性のあるソリューションが求められております。

反応型の防御モデルから、ディープラーニング、ビッグデータ分析、リアルタイム監視を活用するAI搭載の不正検知および防止戦略への大きな転換が進んでいます。これらのシステムは、毎秒数百万のデータポイントにわたる行動パターン、デバイスフィンガープリント、取引履歴を分析することで異常を識別します。

銀行・金融サービス・保険（BFSI）、小売・eコマース、通信、政府機関といった主要産業分野では、意思決定の精度向上と誤検知の削減を目的として、不正検知および防止市場におけるAI応用への投資が進んでいます。BFSI分野では、AI駆動型リスクスコアリング、ネットワーク行動分析、取引監視が、アカウント乗っ取り、マネーロンダリング、個人情報盗難対策の必須ツールとなっています。

不正検知市場では、クラウドベースの不正検知および防止ソリューションの導入が加速しており、企業はインフラコストを最小限に抑えながら脅威分析を拡張できるようになりました。AIの統合により、検知速度、精度、自動化機能がさらに向上しています。不正検知サービス（FDaaS）も、中小企業にとって現実的なモデルとして台頭しています。

規制状況は進化を続けており、GDPR、PSD2、PCI DSS、CCPAなどのデータ保護およびコンプライアンス枠組みがソリューション設計に影響を与えています。ベンダーは監査可能性とガバナンス要件を満たすため、コンプライアンスインテリジェンスと説明可能なAIをシステムに組み込むケースが増加しています。

デジタルコマースの拡大に伴い、AIを活用した不正検知および防止市場のプレイヤーは、モバイル決済、個人間送金、デジタルバンキングプラットフォームを網羅するオムニチャネル保護に注力しています。AI、ブロックチェーン、高度な分析技術の組み合わせは、データの不変性を確保し不正の追跡可能性を高めることで、リスク管理に革命をもたらすと期待されています。

今後、不正検知および防止市場は、デジタル決済量の増加、サイバー保険の導入拡大、フェデレーテッドラーニングモデルの統合により、さらなる成長が見込まれます。これらの進展は、予防的・予測的・自律的な不正防御時代への移行を意味します。

分析範囲：不正検知および防止市場

本レポートでは、主要な業種、導入モデル、技術にわたる世界の不正検知および防止市場を分析します。AIを活用した不正検知および防止ソリューションの導入動向と、それが世界中のリスク管理戦略に与える影響に関する知見を提供します。

地理的カバー範囲：北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ

調査期間：2022年～2030年

基準年：2024年

予測期間：2025年～2030年

通貨単位：米ドル

当分析は、オンプレミスおよびクラウド環境で導入されている不正検知および防止ソリューション（本人確認、認証、データ分析、不正監視、報告システムを含む）を対象としています。また、AIおよび機械学習によって推進される不正検知市場の市場セグメンテーションも対象範囲に含まれ、BFSI（銀行・金融・保険）、小売、eコマース、保険、政府、医療、通信業界をカバーしています。

調査手法としては、技術プロバイダー、システムインテグレーター、企業セキュリティチームへの一次インタビューを実施し、規制当局への提出書類、財務報告書、サイバーセキュリティ関連団体からの2次調査で補完しております。予測は、技術普及率と企業導入データを通じて検証されたボトムアップ方式の推定に基づいております。

当レポートは、不正検知および防止におけるAI市場エコシステム内の市場力学、技術革新、競合ベンチマーキング、成長機会に関する実用的な知見を提供します。

収益予測：不正検知および防止市場

不正検知および防止市場は、2024年の418億米ドルから2030年までに852億米ドルへと、CAGR 12.8%でほぼ倍増すると予測されています。成長の主な要因は、AIを活用した不正検知および防止システムの導入急増、オンライン取引の増加、および不正リスク管理に対する規制当局の執行強化です。

コンポーネント別：

• ソリューション：高度な分析技術と深層学習の導入により、2030年までに563億米ドルに達すると予想されます。
• サービス：企業がリスク管理の専門知識を外部委託する動きにより、CAGR 11.2%で拡大する見込みです。

地域別：

• 北米：企業のサイバーセキュリティ成熟度が高く、主導的地位を維持します。
• アジア太平洋：急速なデジタル化とフィンテック投資を原動力に、CAGR15％での成長が見込まれます。

AIと機械学習の統合により、リアルタイムのデータ相関分析と異常検知が可能となり、誤検知が大幅に減少しています。説明可能なAIと継続的学習アルゴリズムを備えた不正検知および防止ソリューションに注力するベンダーが競争優位性を獲得しています。

不正検知および防止分野におけるAI市場は、エンドユーザーが自動化、予測分析、コンプライアンス対応型不正防御アーキテクチャを優先する傾向が強まる中、今後の投資を牽引すると見込まれます。

セグメンテーション分析：不正検知および防止市場

不正検知および防止市場は、コンポーネント、導入モデル、組織規模、業界別、地域別にセグメント化されています。

コンポーネント別：

• ソリューション：本人確認、認証、不正分析、報告ツールが主流を占め、2024年の収益の65％以上を占めます。
• サービス：システムの複雑化とカスタマイズされた統合への需要の高まりにより、マネージドサービスおよびプロフェッショナルサービスが拡大しています。

展開モデル別：

• クラウドベースのソリューションは、スケーラビリティ、AI統合、API駆動の柔軟性を提供し、14.3%のCAGRで最も急速に成長しています。
• オンプレミス導入は、データ主権が求められる規制業界において依然として好まれています。

組織規模別：

• 大企業が導入を主導していますが、中小企業においても不正検知サービス（FDaaS）プラットフォームを通じた導入が急速に拡大しています。

業界別：

• 金融サービス業界（BFSI）が最大の市場シェア（38%）を占めており、マネーロンダリング対策やリアルタイム取引監視が牽引しています。
• 小売・eコマース業界がこれに続き、アカウント保護と決済詐欺検知に重点を置いています。
• 政府機関および医療分野では、アイデンティティ管理と公共の安全を目的としたAI搭載型不正検知および防止ソリューションの導入が拡大しつつあります。

地域別：

• 北米が主導的立場にあり、次いで欧州が続きます。一方、アジア太平洋はデジタルバンキングとフィンテックの拡大により、最も急速に成長している市場です。

このセグメンテーションは、業界横断的な不正検知および防止市場アプリケーションにおけるAIの戦略的統合を浮き彫りにし、組織が世界的に不正を特定・防止・軽減する方法を再構築しています。

成長要因：不正検知および防止市場

• デジタル取引の増加：電子商取引、オンラインバンキング、デジタルウォレットの急拡大により、不正リスクが増大し、自動化された防止システムへの需要が高まっています。
• AIと機械学習の統合：AIを活用した検知・防止市場におけるAI駆動型アルゴリズムは精度を高め、適応型リスクスコアリングと異常検知を可能にしております。
• 厳格な規制要件：PSD2、AMLD5、GDPRなどの国際的な規制により、金融機関はコンプライアンスに準拠した透明性の高い不正検知および防止ソリューションの導入が求められています。
• >予測分析と行動バイオメトリクスの台頭：AIベースの行動分析モデルは、リアルタイムの不正検知効率を向上させるとともに、誤検知率を低減しています。
• クラウド導入の増加：クラウドインフラへの移行により、スケーラビリティとAIモデルの継続的な改善が可能となり、世界の市場拡大を促進しております。

成長抑制要因：不正検知および防止市場

• 高い導入コスト：不正検知および防止市場システムにおける高度なAIの導入には、インフラと熟練人材への多額の投資が必要となります。
• 統合の複雑さ：レガシーIT環境は、特に多国籍企業において、最新の不正検知および防止ソリューションのシームレスな導入に課題をもたらしております。
• データプライバシーに関する懸念：GDPRやCCPAなどのデータ保護法のもとでは、リアルタイム分析とコンプライアンスのバランスを取ることは依然として課題です。
• スキル不足：AIおよびデータサイエンスの専門知識の不足は、発展途上市場におけるAIベースの不正検知モデルの効果的な管理を妨げております。

競合情勢：不正検知および防止市場

不正検知および防止市場は、世界のテクノロジーリーダーと新興AIイノベーターが参入する激戦区です。主要プレイヤーには、IBMコーポレーション、FICO、SASインスティテュート、LexisNexisリスクソリューションズ、NICE Actimize、ACIワールドワイド、BAEシステムズ、エクスペリアンなどが挙げられます。これらの企業は2024年時点で、世界の収益の60%以上を占めています。

ベンダー各社は、AIを活用した分析機能やリアルタイム行動モデルを不正検知ソリューションに組み込む動きを加速させております。IBMやSASといった企業はハイブリッドクラウドとAIオーケストレーション機能に注力する一方、FICOやNICE Actimizeは適応型インテリジェンスと意思決定自動化への投資を強化しております。

最近のM&A動向は業界再編の傾向を示しており、サイバーセキュリティ企業が不正検知および防止ソリューションに特化したAIスタートアップを買収し、アルゴリズムの精度向上と業界横断的な展開を図っています。フィンテック企業とAIソリューションプロバイダー間の戦略的提携もイノベーションを促進しています。

アジア太平洋や中東の地域プレイヤーは、デジタルID管理や取引認証といったニッチなアプリケーションに注力しており、不正検知市場に新たな機会を創出しています。

詐欺の手口が進化する中、ベンダー各社は精度とコンプライアンスを維持するため、継続的なモデルトレーニング、説明可能なAI、フェデレーテッドラーニングを優先しています。将来の競争優位性は、俊敏性、透明性、測定可能な詐欺リスク低減を提供するエンドツーエンドのAI対応エコシステムをベンダーが提供できるかどうかにかかっています。

目次

調査範囲

• 分析範囲
• 分析範囲－FDPのコンポーネント
• 分析範囲－最近の動向－合併・買収
• 分析範囲－不正の種類
• 分析範囲－技術動向のタイムライン
• セグメンテーション

成長環境：不正検知および防止分野における変革

• 成長がますます困難になっている理由とは？
• The Strategic Imperative 8（TM）
• 不正検知および防止（FDP）業界における主要3つの戦略的課題の影響

不正検知および防止分野におけるエコシステム

• 競合環境
• 主要競合
• 主な特徴
• 主要な垂直市場

不正検知および防止分野における成長の源泉

• 成長指標
• 成長要因
• 成長要因分析
• 成長の制約要因
• 成長阻害要因分析
• 予測に関する考慮事項
• 収益予測
• 地域別収益予測
• 業界別収益予測
• 事業セグメント別収益予測
• 収益予測分析
• 地域別収益予測分析
• 業界別収益予測分析
• 顧客セグメント別収益予測分析
• 価格動向と予測分析
• 収益シェア
• 収益シェア分析

成長の牽引役：北米

• 成長指標
• 収益予測
• 業界別収益予測
• 事業セグメント別収益予測
• 予測分析

成長の牽引役：欧州

• 成長指標
• 収益予測
• 業界別収益予測
• 事業セグメント別収益予測
• 予測分析

成長の牽引役：アジア太平洋

• 成長指標
• 収益予測
• 業界別収益予測
• 事業セグメント別収益予測
• 予測分析

成長の牽引役：ラテンアメリカ

• 成長指標
• 収益予測
• 業界別収益予測
• 事業セグメント別収益予測
• 予測分析

成長の牽引役：中東・アフリカ地域

• 成長指標
• 収益予測
• 業界別収益予測
• 事業セグメント別収益予測
• 予測分析

CISO向け洞察

• CISO向け洞察- 準備態勢の強化
• CISO向け洞察-FDP動向

成長機会ユニバース

• 成長機会1：決済エコシステムとの統合
• 成長機会2：ネットワークインテリジェンス
• 成長機会3：文書検証
• 成長機会4：ディープフェイク識別
• 成長機会5：業界特化型ソリューション

付録および今後の取り組み

• 成長機会のメリットと影響
• 今後の取り組み
• 添付資料一覧
• 免責事項