eコマース不正防止市場：2025-2030年

"AIツールの攻撃加速により、デジタル商品に対する不正が2030年までに世界のeコマース事業者に270億ドルの損失をもたらす"

主要統計
2025年のeコマース不正総額：	561億米ドル
2030年のeコマース不正総額：	1,310億米ドル
2025年から2030年までの市場成長率：	133％
予測期間：	2025～2030年

当調査スイートは、進化するeコマース不正防止市場に関する詳細かつ洞察に富んだ分析を提供し、金融機関、法執行機関、規制当局、テクノロジーベンダーなどのステークホルダーが、将来の成長、主要な動向、競合環境を理解することを可能にします。

本調査スイートには、個別に購入可能な複数のオプションが含まれています。これには、データマッピングによる導入状況や将来の成長動向へのアクセスも含まれます。本調査は、市場における最新の動向と機会を明らかにし、eコマース不正対策におけるリーダー企業21社について詳細な分析も提供します。

レポートの内容はすべて英語で提供されます。

主な特徴

• 市場力学：eコマース不正防止市場における主要動向と市場拡大の課題に関する洞察を提供します。本調査には「国別導入準備度指数」が含まれており、60カ国以上におけるeコマース不正防止導入の最適な機会がどこにあるかを分析します。また、6つの異なるセグメントにおける現在の動向分析、主要地域における関連規制の評価も含まれています。本レポートでは、複雑化する金融犯罪がもたらす課題、規制当局の関与強化による潜在的メリット、不正行為を検知する次世代技術アプローチの評価についても取り上げています。
• 主なポイントと戦略的提言：eコマース不正防止市場における主要な発展機会と調査結果の詳細な分析に加え、ステークホルダーのための重要な戦略的提言を提示します。
• 業界予測ベンチマーク：航空券、デジタル商品、物理商品を含む7つの主要eコマース分野におけるeコマース不正取引額、eコマース事業者による不正検知・防止 (FDP) への総支出額を示します。
• Juniper Research競合リーダーボード：eコマース不正防止ベンダー21社について競合リーダーボードを通じた能力・キャパシティ評価を行っています。

サンプルビュー

市場データ・予測レポート

サンプルビュー

市場動向・戦略レポート

市場データ・予測レポート

当調査スイートには、44の表と30,465以上のデータポイントからなる予測データのフルセットへのアクセスが含まれます。

本調査スイートの指標には以下が含まれます：

• eコマース事業者による取引総数
• CNP (カード非呈示) によるeコマース不正取引の年間総額
• FDP (不正検知・防止) ソリューションを導入しているeコマース事業者数
• eコマース事業者によるFDPソリューションへの総支出額
• eコマース取引額に占める不正取引の割合

これらの指標は、以下の主要分野について提供されています：

• 航空会社の電子チケット
• 航空会社のモバイルチケット
• デジタル商品のリモート購入 (モバイル)
• デジタル商品のリモート購入 (オンライン)
• 物理商品のリモート購入 (モバイル)
• 物理商品のリモート購入 (オンライン)
• eコマース事業者によるFDP (不正検知・防止) 支出

Juniper Researchのインタラクティブ予測 (Excel) には、以下の機能が含まれています：

• 統計分析：ユーザーは、データ期間全体における全地域・国別に表示される特定の指標を検索できる機能をご利用いただけます。グラフは簡単に変更可能で、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、予測期間内の全地域・国における指標を確認できます。検索バーを使用して表示される指標を絞り込むことが可能です。
• 国別比較ツール：各国を選択し比較することが可能です。グラフのエクスポート機能も備えています。
• 仮定分析：ここでは、5つのインタラクティブなシナリオを通じて、予測指標とご自身の仮定を比較することが可能です。

競合リーダーボードレポート

目次

市場動向・戦略

第1章 重要ポイントと戦略的提言

• 重要ポイント
• 戦略的提言

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不正
    • チャージバック不正
    • フレンドリー不正
    • ポリシーの濫用
  • ATO不正
  • その他
    • クリーン不正
    • アフィリエイト不正
    • ボットネット
    • トライアングレーション不正
    • 合成ID不正
• 加盟店不正検出および防止に使用されるソリューション
  • 加盟店不正検出・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2.0
• 物理商品とデジタル商品
  • リモート販売される物理商品
  • リモート販売されるデジタル商品

第3章 新興の加盟店不正防止市場

• 主要テーマと関連分野
• 主要な動向と現在の市場促進要因
  • eコマースの急速な台頭
  • 新たな不正手法と戦術
  • 顧客は新しい技術について十分な知識を持っていない
  • ディープフェイク
  • 事業コストの削減
• BNPL
• 技術
  • AI
  • ML
  • eコマース不正防止API
• PSD2
• 3DS2と生体認証別取引の承認
  • 認証方法
    • OTP
    • 生体認証
  • 3DS2への影響

第4章 セグメント分析

• イントロダクション
  • 不正の影響を受けるさまざまな加盟店カテゴリー
    • 総合小売業者
    • 専門小売業者
    • ストリーミングサービス
    • ホスピタリティ
• リモート販売のデジタル＆物理商品
  • デジタル商品
    • ビデオゲーム
    • 音楽
    • ビデオ
    • チケット販売
  • 物理的商品
• 主な課題
  • 組織的不正
    • Scattered Spider
    • AI音楽ストリーミング不正
  • 物理的生体認証の欠如

第5章 国別導入準備度指数

• 焦点市場
• 成長市場
• 飽和市場
• 発展途上市場

競合リーダーボード

第1章 Juniper Research競合リーダーボード

第2章 ベンダープロファイル

• eコマース不正検出および防止ベンダープロファイル
  • Accertify
  • ACI Worldwide
  • ClearSale
  • DataDome
  • Discover Financial Services
  • Experian
  • Forter
  • Fraudio
  • FraudNet
  • Kount
  • MangoPay
  • Mastercard
  • Riskified
  • RSA Security
  • SEON
  • Sift
  • Signifyd
  • TransUnion
  • Vesta
  • Visa Acceptance Solutions
  • Worldpay
• 評価手法
• 関連調査

データ・予測

第1章 eコマース不正防止：予測手法

第2章 航空券の予測

• オンライン航空eチケット
  • 年間発行されるオンライン航空eチケット総数
  • 不正なオンライン航空eチケットの年間総発行数
  • 不正なオンライン航空eチケット取引の総額
• モバイル航空mチケット
  • 年間発行されるモバイル航空mチケット総数
  • 不正なモバイル航空mチケットの総発行数
  • 不正なモバイル航空mチケット取引の総額

第3章 リモートデジタル商品の予測

• オンラインリモートデジタル商品
  • オンラインでのリモートデジタル商品購入の総取引数 (航空券を除く)
  • 不正なリモートオンラインデジタル商品購入の総数
  • 不正なリモートオンラインデジタル商品取引の総額
• モバイルリモートデジタル商品
  • モバイルでのリモートデジタル商品購入の総取引数 (航空券を除く)
  • 不正なリモートモバイルデジタル商品購入の総数
  • 不正なリモートモバイルデジタル商品取引の総額

第4章 リモート物理商品の予測

• リモートオンライン物理商品
  • オンラインでのリモート物理商品購入の総取引数
  • 不正なリモートオンライン物理商品購入の総数
• リモートモバイル物理商品
  • モバイルでのリモート物理商品購入の総取引数
  • 不正なリモートモバイル物理商品購入の総数
  • 不正なリモートモバイル物理商品取引の総額

第5章 FDPソフトウェアの予測

• FDP支出
  • FDPに支出するeコマース事業者の数
  • 航空券を含むeコマースCNP取引の総額
  • eコマース事業者によるFDP総支出額