不正検知・防止 (FDP) の世界市場 (～2031年)：不正タイプ (ID・決済・内部・投資)・提供区分 (ソリューション (不正分析・認証・GRC)・サービス)・業種 (BFSI・医療・小売)・地域別

不正検知・防止 (FDP) の市場規模は、2026年の357億1,000万米ドルから、2031年には800億1,000万米ドルへと拡大し、予測期間中のCAGRは17.5％になると見込まれています。

合成IDや不正行為の急増に加え、規制環境の変化も相まって、不正検知・防止ソリューションへの需要が加速しています。

各組織は、ますます高度化する不正行為を検知すると同時に、本人確認 (KYC)、マネーロンダリング対策 (AML)、強力な顧客認証 (SCA)、データ保護に関する厳格な規制要件を満たすため、AIを活用した不正分析、本人確認、行動バイオメトリクス、リスクベース認証への投資を拡大しています。これらのソリューションは、コンプライアンスを強化し、不正による損失を削減するとともに、さまざまな業界における安全なデジタルオンボーディングや取引を可能にします。

不正タイプ別では、予測期間中に内部不正セグメントが最も高い成長率を記録すると見込まれています。

組織は機密システムや財務データへのアクセス権限を持つ従業員、契約業者、ベンダー、特権ユーザーからのリスクにますます直面しており、内部不正セグメントが予測期間中に最も高い成長率を記録すると見込まれています。ハイブリッドワークモデル、クラウドプラットフォーム、デジタルコラボレーションツールの普及により、金融詐欺、データ盗難、アカウントの不正利用、ポリシー違反を伴う内部からの脅威の機会が拡大しています。組織では、財務的損害や評判の低下につながる前に不審な内部活動を特定するため、不正分析、ユーザーおよびエンティティ行動分析 (UEBA)、アイデンティティインテリジェンス、継続的認証、AIを活用した異常検知の導入がますます進んでいます。 また、データプライバシー、金融犯罪防止、コーポレートガバナンスに関する規制要件も、企業が内部不正の監視とアクセス制御を強化する後押しとなっています。機械学習に基づく行動プロファイリングにより、組織は正当な従業員の行動と悪意のある活動を区別できると同時に、誤検知を減らし、調査の効率を向上させることができます。2026年3月に発行されたLexisNexis Risk SolutionsのCybercrime Reportによると、2025年の1,160億件以上のオンライン取引を分析した結果、人間による攻撃が前年比15％増加したことが判明し、インサイダーによるリスクを軽減するためには、信頼できるユーザーの監視やIDベースの不正対策の強化がますます重要になっていることを示しています。

「導入区分別では、2026年にはオンプレミス型が最大の市場シェアを占めると予想されています。」

規制の厳しい業界では、機密性の高い顧客情報、不正検知モデル、重要な金融システムに対する完全な管理を依然として優先しているため、オンプレミス展開セグメントが最大の市場シェアを占めています。銀行、金融サービス、政府機関、大企業は、厳格なデータ居住要件、プライバシー要件、コンプライアンス要件を満たしつつ、低遅延とレガシーシステムとのシームレスな統合を確保するために、自社のインフラ内に不正検知プラットフォームを維持することがよくあります。また、オンプレミス展開は、決済処理、顧客認証、金融犯罪の監視といったミッションクリティカルな不正検知ワークロードに対し、より高度なカスタマイズ、ガバナンス、セキュリティを提供します。取引量が膨大な大規模組織は、パフォーマンスを最適化し、進化するサイバー脅威に対する運用上のレジリエンスを維持するために、専用インフラを好んで採用しています。熟練した社内セキュリティチームの存在や確立されたIT環境も、クラウドの導入が進む中でも、オンプレミス展開への継続的な投資を支える要因となっています。2025年7月に発表されたExperianの「2025 US Identity & Fraud Report」によると、企業の60％近くが不正関連の損失の増加を報告している一方で、約70％が不正防止技術への投資拡大を計画しており、これは、特に大規模で規制対象となる組織において、企業の不正検知環境の近代化が継続していることを反映しています。

「業界別では、2026年にはBFSIセグメントが最大の市場シェアを占めると予測されています。」

BFSIセグメントが最大の市場シェアを占める理由は、この業界が決済詐欺、ID盗難、アカウント乗っ取り、合成ID詐欺、マネーロンダリング、デジタルバンキングへの攻撃にさらされるリスクが高いためです。金融機関は、オンラインバンキング、モバイルバンキング、デジタル決済、カードネットワークを通じて毎日数百万件の取引を処理しており、顧客の信頼を維持し、規制を遵守するためには、リアルタイムの不正検知と本人確認が不可欠となっています。 銀行各社は、財務上の損失を削減しつつ顧客体験を向上させるため、AIを活用した不正分析、行動バイオメトリクス、リスクベース認証、取引監視プラットフォームへの投資を拡大しています。即時決済、オープンバンキング、組み込み型金融、デジタルウォレットの普及が進むにつれ、不正の形態も多様化しており、高度な不正防止技術へのニーズが高まっています。「顧客確認 (KYC) 」、「マネーロンダリング防止 (AML) 」、決済セキュリティを規定する規制の枠組みにより、業界全体での技術導入が加速し続けています。2026年3月に発行されたLexisNexis Risk Solutionsの「Cybercrime Report」によると、2025年には世界的にアカウント乗っ取り攻撃が18％増加した一方で、ファーストパーティ詐欺は依然として金融機関に影響を与える最も一般的な詐欺の種類の一つであり、BFSIセクター全体において、不正検知および防止ソリューションへの継続的な投資の必要性が浮き彫りになっています。

当レポートでは、世界の不正検知・防止 (FDP) の市場を調査し、市場概要、市場成長への各種影響因子の分析、技術・特許の動向、法規制環境、ケーススタディ、市場規模の推移・予測、各種区分・地域/主要国別の詳細分析、競合情勢、主要企業のプロファイルなどをまとめています。

よくあるご質問

• 不正検知・防止 (FDP) の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2026年の357億1,000万米ドルから、2031年には800億1,000万米ドルへと拡大し、CAGRは17.5％になると見込まれています。
• 不正検知・防止市場の調査対象期間はいつからいつまでですか？
  • 2020年～2031年です。
• 不正検知・防止市場の基準年はいつですか？
  • 2025年です。
• 不正検知・防止市場の予測期間はいつからいつまでですか？
  • 2026年～2031年です。
• 不正検知・防止市場の対象地域はどこですか？
  • 北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカです。
• 不正タイプ別で最も高い成長率を記録すると見込まれているセグメントは何ですか？
  • 内部不正セグメントです。
• 不正検知・防止市場における導入区分別の予測はどうなっていますか？
  • 2026年にはオンプレミス型が最大の市場シェアを占めると予想されています。
• 不正検知・防止市場における業界別の予測はどうなっていますか？
  • 2026年にはBFSIセグメントが最大の市場シェアを占めると予測されています。
• 不正検知・防止市場における主要企業はどこですか？
  • LEXISNEXIS RISK SOLUTIONS、TRANSUNION、FIS GLOBAL、FISERV、SAS INSTITUTE、NICE ACTIMIZE、EXPERIAN、IBM、ACI WORLDWIDEなどです。

目次

第1章 イントロダクション

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 重要考察

第4章 市場概要

• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 課題
• アンメットニーズとホワイトスペース
• 関連市場・異業種との分野横断的機会
• ティア1/2/3企業による戦略的な動き

第5章 業界動向

• ポーターのファイブフォース分析
• マクロ経済指標
  • GDPの動向と予測
  • 世界のICT産業の動向
  • 世界のサイバーセキュリティ業界の動向
• バリューチェーン分析
• エコシステム
• 価格分析
• 2026年～2027年の主要な会議およびイベント
• 顧客の事業に影響を与える動向とディスラプション
• 投資と資金調達のシナリオ
• ケーススタディ分析
• 2025年米国関税の影響- 不正検出・防止 (FDP) 市場

第6章 規制状況

• 地域規制および遵守事項

第7章 消費者の状況と購買行動

• 意思決定プロセス
• 購入の利害関係者と購入評価基準
• 導入における障壁と内部課題
• 様々な最終用途産業における満たされていないニーズ

第8章 技術の進歩、AIの影響、特許、イノベーション、将来の応用

• 技術分析
  • 主要な新興技術
  • 補完的技術
  • 隣接技術
• 技術ロードマップ
  • 短期 (2026年～2027年) ｜基盤構築と初期プラットフォーム拡張
  • 中期 (2027年～2030年) ｜規模拡大、自動化、統合的な金融犯罪管理
  • 長期 (2030年～2035年以降) ｜自律型、適応型、AI駆動型FDP
• 特許分析
• 将来の応用
  • AIを活用した不正分析と予測リスクインテリジェンス
  • 行動バイオメトリクスと本人確認中心の不正防止
  • 統合金融犯罪管理プラットフォーム
  • 適応型認証とリアルタイム不正防止
  • プライバシー保護型不正対策情報と連携学習
• AI/生成AIが不正検出・防止 (FDP) 市場に与える影響
• 成功事例と実世界での応用例

第9章 不正検知・防止：不正タイプ別

• 小切手詐欺
• ID不正
• 内部不正
• 投資詐欺
• 決済不正
• 保険金詐欺
• フレンドリー詐欺
• その他

第10章 不正検知・防止：提供区分別

• ソリューション
  • 不正分析
  • 認証
  • ガバナンス、リスク、コンプライアンス
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドサービス

第11章 不正検知・防止市場：導入形態別

• オンプレミス
• クラウド
• ハイブリッド

第12章 不正検知・防止：機能別

• リアルタイム検出
• 不正調査・ケース管理

第13章 不正検知・防止：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第14章 不正検出・防止市：業界別

• 銀行、金融サービス、保険
  • 銀行
  • 金融サービス
  • 保険
• 小売およびEコマース
• 政府
• 医療
• 製造
• 旅行・交通
• 不動産
• 通信
• その他

第15章 不正検知・防止市場：地域別

• 北米
  • 市場促進要因
  • 戦略的洞察
  • 規制状況
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 市場促進要因
  • 戦略的洞察
  • 規制状況
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ポーランド
  • アイルランド
  • チェコ共和国
  • その他
• アジア太平洋
  • 市場促進要因
  • 戦略的洞察
  • 規制状況
  • 中国
  • 日本
  • オーストラリア＆ニュージーランド
  • インド
  • シンガポール
  • その他
• 中東・アフリカ
  • 市場促進要因
  • 戦略的洞察
  • GCC諸国
  • 南アフリカ
  • その他
• ラテンアメリカ
  • 市場促進要因
  • 戦略的洞察
  • ブラジル
  • メキシコ
  • コロンビア
  • その他

第16章 競合情勢

• 主要参入企業の戦略/強み
• 収益分析
• 市場シェア分析
• ブランド比較
• 企業評価と財務指標
• 企業評価マトリックス：主要企業
• 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業
• 競合シナリオと動向

第17章 企業プロファイル

• 主要企業
  • LEXISNEXIS RISK SOLUTIONS
  • TRANSUNION
  • FIS GLOBAL
  • FISERV
  • SAS INSTITUTE
  • NICE ACTIMIZE
  • EXPERIAN
  • IBM
  • ACI WORLDWIDE
  • RSA SECURITY (OUTSEER)
  • SAP
  • FICO
  • MICROSOFT
  • F5
  • AWS
  • BOTTOMLINE TECHNOLOGIES
  • GENPACT
  • SECURONIX
  • ACCERTIFY
  • FEEDZAI
  • CASEWARE
  • ONESPAN
  • JUICYSCORE
  • SIGNIFYD
  • BIOCATCH
  • FRISS
  • MAXMIND
  • DATAVISOR
  • CLEAFY
  • GURUCUL
  • RISKIFIED
  • THOMSON REUTERS
  • SIFT
  • WYLLO (NOFRAUD)
  • FEATURESPACE
  • XTN COGNITIVE SECURITY
  • EQUIFAX
  • ALFA GROUP
  • PING IDENTITY
  • GFT TECHNOLOGIES
  • GBG
  • KROLL
• その他の企業
  • ALLOY
  • CASTLE
  • ENZOIC
  • SPYCLOUD
  • SEON
  • DEDUCE (CHEQ)
  • INCOGNIA
  • RESISTANT AI
  • AMANI
  • FUGU
  • PIPL
  • AGNOVI CORPORATION
  • CLARI5
  • THREATMARK

第18章 調査手法

第19章 付録