加盟店不正防止の世界市場：2024-2029年

主要統計
世界のeコマース詐欺被害額 (2024年)：	440億米ドル
世界のeコマース詐欺被害額 (2029年)：	1,090億米ドル
eコマース詐欺被害額の成長率 (2024～2029年)：	141%
予測期間：	2024-2029年

"eコマース詐欺被害額は2029年には1,070億米ドルを超える見通し”

当レポートでは、世界の加盟店不正防止の市場を調査し、主要な不正行為の種類と概要、不正行為の検出・防止に使用されるソリューションと主要技術、各種区分別の被害額およびFDPソフトウェア支出額の推移・予測、Juniper Research競合リーダーボードによる競合情勢の分析などをまとめています。

主な特徴

• 市場力学：市場における主要な不正行為の動向と市場拡大の課題についての洞察。eコマース詐欺の進化がもたらす課題、技術の進歩 、不審な行為と真正な行為の識別、不正行為が発生した複数のユースケースの分析など、新たな加盟店不正ソリューションの導入における障壁について述べています。また、eコマース加盟店による詐欺被害の状況に関する将来の展望も示しています。
• 主な要点と戦略的提言：市場の発展の主な機会と調査結果を詳細に分析し、不正取引や不正行為の増加に対処する方法について、加盟店の不正検知・防止プロバイダーに対する戦略的提言を提供します。
• ベンチマーク業界予測：予測には、航空会社のeチケット、遠隔デジタル商品、遠隔フィジカル商品における不正行為のレベルに関するデータが含まれています。これらのセクターはオンラインおよびモバイルトランザクションで分割されています。このデータには、eコマース事業者による不正防止ソリューションの導入・支出レベルも含まれています。
• Juniper Researchの競合リーダーボード：加盟店不正検知・防止業界の主要企業を分析し、加盟店不正検知・防止ベンダー16社の能力とキャパシティを評価します。

サンプルビュー

市場データ・予測レポート：

市場動向・戦略レポート：

市場データ・予測レポート

加盟店不正検知・防止市場の調査スイートには、55の表と25,000以上のデータポイントからなる予測データ一式へのアクセスが含まれています。調査スイートには以下の指標が含まれます：

• eコマース加盟店の取引総数
• CNP (カード非提示型) eコマース加盟店による不正行為の年間総被害額
• FDP (不正検知・防止) ソリューションを採用しているeコマース加盟店の総数
• eコマース加盟店によるFDPソリューションへの総支出額
• eコマース加盟店による不正取引の割合 (金額ベース)

これらの指標は、以下の主要市場別に提供されています：

• 航空eチケット
  • 航空eチケット
  • 航空mチケット
• 遠隔デジタル商品
  • 遠隔オンラインデジタル商品
  • 遠隔モバイルデジタル商品
• 遠隔フィジカル商品
  • 遠隔オンラインフィジカル商品
  • 遠隔モバイルフィジカル商品
• FDPソフトウェア
• 不正率

Juniper Research Interactive Forecast Excelには以下の機能があります：

• 統計分析：データ期間中の全地域・国について表示される特定の指標を検索できます。グラフは簡単に変更でき、クリップボードへのエクスポートも可能です。
• 国別データツール：このツールでは、予測期間中のすべての地域と国の指標を見ることができます。ユーザーは検索バーで表示される指標を絞り込むことができます。
• 国別比較ツール：ユーザーは国を選択し、特定の国についてそれぞれを比較することができます。このツールには、グラフをエクスポートする機能が含まれています。
• What-if分析：ユーザーは予測指標を独自の前提条件と比較することができます。

目次

市場動向・戦略

第1章 重要ポイントと戦略的推奨事項

• 重要ポイント
• 戦略的推奨事項

第2章 市場情勢

• 定義と範囲
• 加盟店不正の種類
  • ファーストパーティ詐欺
    • チャージバック詐欺
    • フレンドリー詐欺
    • ポリシーの濫用
  • ATO詐欺
  • その他
    • クリーン詐欺
    • アフィリエイト詐欺
    • ボットネット
    • 三角測量詐欺
    • 合成ID詐欺
• 加盟店の不正行為の検出と防止に使用されるソリューション
  • 加盟店不正検出および防止ツール
    • 生体認証
    • 行動分析
    • トークン化
    • API
    • 3Dセキュア認証
• フィジカル商品とデジタル商品

第3章 新興の加盟店不正防止市場

• 主なテーマと関連する分野
• 主な動向と現在の市場促進要因
  • eコマースの急速な台頭
  • 新たな詐欺手法と戦術
  • 顧客の新しい技術についての知識の不足
  • ディープフェイク
  • 事業コストの削減
• BNPL
• 技術
  • AI
  • ML
  • 加盟店不正防止API
• PSD2
• 3DS2と生体認証による取引の承認
  • 認証方法
  • 3DS2の影響

第4章 セグメント分析

• 詐欺の影響を受けるさまざまな加盟店
• 遠隔デジタル＆フィジカル商品
  • デジタル商品
  • フィジカル的な商品
• 主な課題
  • 組織的詐欺
  • 生体認証の欠如

競合リーダーボード

第1章 Juniper Researchのリーダーボード

第2章 ベンダープロファイル

• 加盟店不正防止ベンダープロファイル
  • Accertify
  • ACI Worldwide
  • ClearSale
  • Discover Financial Services
  • Forter
  • Fraudio
  • Kount
  • Mastercard
  • Microsoft
  • Riskified
  • RSA Security
  • Signifyd
  • TransUnion
  • Vesta
  • Visa Acceptance Solutions
  • Worldpay
• 評価手法

データ・予測

第1章 加盟店不正防止の予測：調査手法

第2章 航空券の予測

• オンライン航空eチケット
  • オンライン航空eチケットの年間発行総数
  • 不正オンライン航空会社eチケット発行の総数
  • 不正オンライン航空会社eチケット取引の総額
• モバイル航空mチケット
  • モバイル航空mチケットの年間発行総数
  • 不正モバイル航空mチケット発行の総数
  • 不正モバイル航空mチケット取引の総額

第3章 遠隔デジタルグッズの予測

• オンライン遠隔デジタルグッズ
  • 航空券を除く遠隔オンラインデジタル商品購入の総取引額
  • 不正遠隔オンラインデジタル商品購入の総数
  • 不正遠隔オンラインデジタル商品取引の総額
• モバイル遠隔デジタルグッズ
  • 航空券を除く遠隔モバイルデジタル商品購入の総取引額
  • 不正遠隔モバイルデジタル商品購入の総数
  • 不正遠隔モバイルデジタル商品取引の総額

第4章 遠隔フィジカル商品の予測

• 遠隔オンラインフィジカル商品
  • 遠隔オンライン物品購入の総取引数
  • 不正遠隔オンライン物品購入の総数
  • 不正遠隔オンライン物品取引の総額
• 遠隔モバイルフィジカル商品
  • 遠隔モバイルフィジカル商品購入の総取引数
  • 不正遠隔モバイル商品購入の総数
  • 不正遠隔モバイル商品取引の総額

第5章 FDPソフトウェアの予測

• FDP支出
  • FDPに支出するeコマース加盟店の数
  • 航空会社を含むeコマースCNP取引総額
  • eコマース加盟店によるFDP支出総額