フェイク画像検出の市場規模：オファリング別、展開モデル別、組織規模別、エンドユーザー別、2024年～2032年の予測

世界のフェイク画像検出市場規模は、AIと機械学習の技術革新により、2024年から2032年の間に20％のCAGRを記録します。

デジタルメディアの広範な影響力により、操作された映像の事例が増加するにつれ、高度な検出ツールへの需要が高まっています。こうした技術革新により、企業、政府、オンライン・プラットフォームは、完全性を守り、欺瞞と闘い、デジタル・コンテンツに対する社会の信頼を維持することができるようになります。この動向は、さまざまな分野や社会的背景において、偽画像を特定し、その影響を軽減するための積極的な対策への重要なシフトを浮き彫りにしています。

例えば、2024年5月、OpenAIはAIが生成した画像を検出するツールを発表し、特に選挙のような重要なイベントの際に、誤報と戦うためにデジタルコンテンツをマークし、保護します。このような動きは、特に選挙のような敏感な時期に、AIが生成した画像を効果的に識別し、保護することができる技術に対する需要が高まっていることを示唆しています。これは、組織が操作された画像の拡散に対抗し、デジタルコンテンツの完全性に対する信頼を維持するための高度なツールを求めているため、市場が拡大する可能性があることを浮き彫りにしています。

フェイク画像検出産業は、提供、展開モデル、組織規模、エンドユーザー、地域によって区分されます。

大企業セグメントは2032年までにかなりの足場を築き、先進技術と強固なサイバーセキュリティ対策に多大なリソースを活用します。これらの企業は、悪意ある行為者が誤った情報を拡散することによるリスクの高まりに直面しています。AIと機械学習ソリューションへの投資は、偽画像を効果的に検出し、軽減する力を与えます。さらに、コンプライアンス要件やレピュテーション管理も、高度な検出ツールの採用を後押ししています。ブランドインテグリティと社会的信頼の守護者として、大企業は進化するフェイク画像検出技術の展望を形成する上で極めて重要です。

BFSIセグメントは、2032年までに顕著な利益を得ると思われます。これは、このセクターが詐欺と評判リスクに対して高い脆弱性を持っていることに起因します。金融機関は、なりすましや偽造文書のような詐欺行為に使用される加工画像を検出するために、高度なAIや機械学習アルゴリズムへの依存を強めています。規制遵守の義務付けと顧客の信頼保全が、採用をさらに後押ししています。金融取引のオンライン化が進む中、BFSIセグメントはフェイク画像検出技術の有効性と採用を進める上で重要な役割を果たしています。

アジア太平洋地域のフェイク画像検出市場シェアは、急速なデジタル化、インターネット普及率の増加、誤情報の増加により、2024年から2032年にかけて著しいCAGRを達成します。同地域の政府や企業は、偽画像と戦うためにAI主導の技術に投資しています。さらに、大手テクノロジー企業の存在と急成長する新興企業エコシステムが、アジア太平洋地域が世界のフェイク画像検出産業に大きく貢献している一因となっています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • データプロバイダー
  • 技術開発者
  • ソフトウェアベンダー
  • システムインテグレーター
  • クラウドサービスプロバイダー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュースとイニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 誤報と偽情報の拡散
    • 人工知能（AI）と機械学習（ML）の進歩
    • 企業や組織のブランド評価の保護
    • 偽画像の使用を規制する政府の規制遵守
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 画像加工技術の進化
    • 大量かつ多様な画像データ
• 成長の可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：オファリング別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
  • ディープフェイク画像検出
  • フォトショップ画像検出
  • AI生成画像検出
  • リアルタイム検証
  • その他
• サービス内容
  • コンサルティング・サービス
  • インテグレーション＆デプロイメント
  • サポート＆メンテナンス

第6章 市場推計・予測：展開モデル別、2021年～2032年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウド

第7章 市場推計・予測：組織規模別、2021年～2032年

• 主要動向
• 大企業
• 中小企業

第8章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

• 主要動向
• BFSI
• 政府機関
• ヘルスケア
• テレコム
• メディア＆エンターテイメント
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • 北欧
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• Amazon
• Baidu
• Clearview AI
• DuckDuckGoose AI
• DuckDuckGoose AI
• Facia
• Ghiro AI
• Google
• Gradiant
• iDenfy
• Image Forgery Detector
• Imagga
• Intel
• iProov
• Meta AI
• Microsoft Corporation
• Primeau Forensics
• Q-integrity
• Sentinel AI
• Truepic

Global Fake Image Detection Market size will record a 20% CAGR between 2024 and 2032, driven by technological innovations in AI and machine learning. As instances of manipulated visuals rise, driven by digital media's pervasive influence, the demand for advanced detection tools intensifies. These innovations empower businesses, governments, and online platforms to safeguard integrity, combat deception, and preserve public trust in digital content. This trend underscores a crucial shift towards proactive measures for identifying and mitigating the impact of fake images across various sectors and societal contexts.

For instance, in May 2024, OpenAI launched a tool to detect AI-generated images, marking and protecting digital content to combat misinformation, especially during critical events like elections. This development suggests an increasing demand for technologies that can effectively identify and safeguard against AI-generated images, particularly during sensitive periods such as elections. It highlights a potential expansion in the market as organizations seek advanced tools to combat the proliferation of manipulated visuals and maintain trust in digital content integrity.

The fake image detection industry is segmented based on offering, deployment model, organization size, end user, and region.

The large enterprises segment will establish a considerable foothold by 2032, leveraging substantial resources for advanced technologies and robust cybersecurity measures. These enterprises face heightened risks from malicious actors spreading misinformation. Investments in AI and machine learning solutions empower them to detect and mitigate fake images effectively. Moreover, compliance requirements and reputation management drive the adoption of sophisticated detection tools. As guardians of brand integrity and public trust, large enterprises are pivotal in shaping the evolving landscape of fake image detection technologies.

The BFSI segment will amass notable gains by 2032, attributed to the sector's high vulnerability to fraud and reputational risks. Financial institutions increasingly rely on advanced AI and machine learning algorithms to detect manipulated images used in fraudulent activities like identity theft and forged documents. Regulatory compliance mandates and customer trust preservation further drive adoption. As financial transactions move increasingly online, the BFSI segment plays a critical role in advancing the efficacy and adoption of fake image detection technologies.

Asia Pacific fake image detection market share will achieve a remarkable CAGR from 2024 to 2032, owing to rapid digitalization, increasing internet penetration, and rising instances of misinformation. Governments and enterprises across the region are investing in AI-driven technologies to combat fake images. Additionally, the presence of major technology firms and a burgeoning startup ecosystem contribute to Asia Pacific's role as a significant contributor to the global fake image detection industry.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360 degree synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Data providers
  • 3.2.2 Technology developers
  • 3.2.3 Software vendors
  • 3.2.4 System integrators
  • 3.2.5 Cloud service providers
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 The proliferation of misinformation and disinformation
    • 3.8.1.2 Advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)
    • 3.8.1.3 Protecting the brand reputation of businesses and organizations
    • 3.8.1.4 Government regulatory compliance to regulate the use of fake images
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Evolving techniques of image manipulation
    • 3.8.2.2 High volume and diversity of image data
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
  • 5.2.1 Deepfake image detection
  • 5.2.2 Photoshopped image detection
  • 5.2.3 AI-generated image detection
  • 5.2.4 Real-time verification
  • 5.2.5 Others
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Consulting services
  • 5.3.2 Integration & deployment
  • 5.3.3 Support & maintenance

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 On-premises
• 6.3 Cloud

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Large enterprises
• 7.3 SMEs

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 BFSI
• 8.3 Government
• 8.4 Healthcare
• 8.5 Telecom
• 8.6 Media & entertainment
• 8.7 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Spain
  • 9.3.5 Italy
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Nordics
  • 9.3.8 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 South Korea
  • 9.4.5 ANZ
  • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
  • 9.5.4 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Amazon
• 10.2 Baidu
• 10.3 Clearview AI
• 10.4 DuckDuckGoose AI
• 10.5 DuckDuckGoose AI
• 10.6 Facia
• 10.7 Ghiro AI
• 10.8 Google
• 10.9 Gradiant
• 10.10 iDenfy
• 10.11 Image Forgery Detector
• 10.12 Imagga
• 10.13 Intel
• 10.14 iProov
• 10.15 Meta AI
• 10.16 Microsoft Corporation
• 10.17 Primeau Forensics
• 10.18 Q-integrity
• 10.19 Sentinel AI
• 10.20 Truepic