AI活用型通信詐欺検出の世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・展開方式別・詐欺の種類別・組織規模別・技術別・地域別の分析

Stratistics MRCによると、世界のAI活用型通信詐欺検出市場は2025年に36億米ドルを占め、2032年には137億米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは21.0%で成長する見込みです。

AI活用型通信詐欺検出は、AIとMLを活用して通信における詐欺行為をリアルタイムで特定・防止するシステムを提供します。SIMの箱詰め、加入詐欺、国際レベニューシェア詐欺（IRSF）のような詐欺を示すパターンを検出します。膨大な通話データ記録を分析することで、これらのシステムは異常にフラグを立て、脅威をプロアクティブにブロックすることができます。通信詐欺がより巧妙になるにつれ、通信事業者は収益を保護し、顧客アカウントを保護するためにこれらのソリューションを採用し、財務上の損失を最小限に抑えています。

米連邦通信委員会（FCC）によると、AI活用型通信詐欺検出システムは、2022年から2024年の間にSIMスワッピング詐欺事件を28％減少させました。

巧妙化する通信詐欺の手口

SIMスワップ攻撃、フィッシング、サブスクリプション詐欺など、通信詐欺の複雑化により、AIを活用した検出ソリューションの必要性が高まっています。従来のルールベースのシステムでは、進化するパターンを検出するのに苦労しているため、通信事業者は、大量の通話、トランザクション、ネットワークデータをリアルタイムで分析する高度なAIや機械学習モデルの採用を促しています。さらに、顧客データを保護し、財務上の損失を防止するという規制上の圧力が投資を促し、高度なAI検出は、通信業界全体の運用セキュリティとサービスの信頼性にとって不可欠な要素となっています。

AIシステムの高い導入コスト

AIベース詐欺検出を導入するには、インフラ、データ管理、熟練した人材に多額の投資が必要です。特に新興市場の通信事業者は、予算の制約に直面しており、導入の規模やスピードが制限されています。高額な初期費用、継続的なメンテナンス、レガシーシステムとの統合は、小規模なプロバイダーが高度なソリューションを導入することを躊躇させる可能性があります。さらに、継続的なモデルのトレーニングやアップデートが必要なため、経常的な費用がかさみ、財務上の課題となっています。世界的に強固な詐欺防止ソリューションの必要性が高まっているにもかかわらず、こうしたコストの障壁が市場浸透を遅らせています。

IoTセキュリティとモバイルバンキング保護への拡大

IoTデバイスやモバイルバンキング・サービスの普及は、AI活用型通信詐欺検出プロバイダーに大きなチャンスをもたらします。接続されたデバイスやモバイル取引が増加するにつれ、詐欺行為のリスクは拡大し、高度なリアルタイム監視や予測分析に対する需要が生まれています。企業は、IoTネットワーク、スマートデバイス、モバイル金融サービスを保護するための専門ソリューションを開発し、新たな収益源を提供することができます。さらに、銀行、フィンテック、IoTサービスプロバイダーとの提携により、ベンダーは提供するサービスを多様化し、採用を強化し、急成長するデジタルエコシステムにおいて長期的な戦略的足場を築くことができます。

既存の検出モデルを回避する詐欺手口の進化

詐欺師は、洗練されたソーシャルエンジニアリング、ディープフェイクコール、匿名化されたネットワーク攻撃など、既存のAI検出システムを回避するための新たな戦略を継続的に開発しています。このような急速な進化は、導入済みモデルの有効性に課題をもたらし、継続的な再トレーニング、アルゴリズムの改良、追加の脅威インテリジェンスの統合を必要とします。さらに、検出メカニズムの更新が遅れると、通信事業者に多大な財務的損失と風評被害をもたらす可能性があります。

COVID-19の影響：

パンデミックによってデジタル化が加速し、通信やモバイルサービスへの依存度が高まったことで、不注意にも詐欺行為にさらされる機会が増えました。リモートワーク、オンライン取引、モバイルバンキングの利用増加により、詐欺師にとって新たな攻撃のベクトルが生まれました。その結果、通信事業者は顧客を保護し収益を守るため、AIを活用した詐欺検出ソリューションの導入を加速させました。さらに、サイバー脅威の急増は、リアルタイムの監視と予測分析の重要性を浮き彫りにし、急速に変化する状況下で進化する通信詐欺パターンに対応できる高度なAIモデルへの需要を強化しました。

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最大となる見込み

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されるのは、費用対効果、導入の容易さ、拡大する通信ネットワークに対応する拡張性などが背景にあります。通信事業者は、オンプレミスのシステムと比較して、継続的な更新、分析機能の強化、メンテナンス・オーバーヘッドの削減といったメリットを享受できます。さらに、クラウド・インフラストラクチャは、高度な詐欺パターンの検出に不可欠な大量のデータ処理をサポートします。運用効率、セキュリティ、適応性の組み合わせにより、クラウドベースのソリューションは世界的に進化する通信業界の需要に対応しながら、最大の市場シェアを獲得しています。

予測期間中、サービス分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、サービス分野が最も高い成長率を示すと予測されるのは、AIモデルの開発、システム統合、継続的なサポートを含むエンドツーエンドのソリューションに対する需要の増加が背景にあります。事業者は、堅牢な詐欺検出フレームワークを導入し、規制コンプライアンスを確保し、急速に進化する詐欺手口に適応するための専門知識を求めています。さらに、サービス・プロバイダーは、社内に多くの技術リソースを必要とせずにパフォーマンスを向上させる分析、モニタリング、最適化ツールを提供しています。この動向は、成熟した通信地域と新興通信地域の両方における市場拡大の可能性を反映し、CAGRが最も高いセグメントとしてサービスを位置付けています。

最大シェアの地域：

予測期間中、北米地域は、高度な通信インフラ、AI技術の高い採用率、詐欺防止への多額の投資により、最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域の通信事業者は、厳しい規制の枠組みや巧妙な詐欺スキームに直面しており、AIを活用したソリューションの展開を促進しています。さらに、大手テクノロジーベンダーの存在と、AIとアナリティクスにおける継続的な技術革新が、市場の成熟と競合に寄与しています。これらの要因が相まって、北米は企業向け通信事業者とモバイル・サービス・プロバイダーの両方からの旺盛な需要を背景に、最大の市場シェアを維持しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。急速な通信ネットワークの拡大、スマートフォンの普及拡大、モバイルバンキングの普及拡大が、アジア太平洋におけるAIを活用した詐欺検出の需要に拍車をかけています。新興国は、進化する詐欺の手口によるリスクの高まりに直面しており、事業者はスケーラブルなクラウドベースのAIソリューションへの投資を促しています。さらに、デジタルトランスフォーメーションを支援する政府の取り組みが、IoT導入の増加と相まって、市場成長のための肥沃な環境を作り出しています。これらの要因が相まって、アジア太平洋が最も高いCAGRを達成する原動力となっており、同地域全体における堅調な導入と市場の可能性を反映しています。

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• 企業プロファイル
  • 追加企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域区分
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 分析アプローチ
• 分析資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向の分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 市場機会
• 脅威
• 技術分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 新規参入企業の脅威
• 企業間競争

第5章 世界のAI活用型通信詐欺検出市場：コンポーネント別

• ソリューション/プラットフォーム
• 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6章 世界のAI活用型通信詐欺検出市場：展開方式別

• オンプレミス
• クラウドベース

第7章 世界のAI活用型通信詐欺検出市場：詐欺の種類別

• サブスクリプション詐欺
• 収益分配詐欺（IRSF）
• ワン切り詐欺
• PBXハッキング
• SIMボックス詐欺（バイパス詐欺）
• ローミング詐欺
• 新規アカウント詐欺
• その他の詐欺の種類

第8章 世界のAI活用型通信詐欺検出市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第9章 世界のAI活用型通信詐欺検出市場：技術別

• 機械学習（ML）と深層学習（DL）
• 自然言語処理（NLP）
• ビッグデータ分析
• 行動分析
• その他の技術

第10章 世界のAI活用型通信詐欺検出市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第11章 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品の発売
• 事業拡張
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイル

• Subex Limited
• Socure Inc.
• Neural Technologies Limited
• Vonage Holdings Corp.
• HCLTech
• SAS Institute Inc.
• Inform Software
• Sift Science, Inc.
• Quantexa Limited
• Feedzai Inc.
• Seon Technologies
• Tanla Platforms Limited
• Airtel Limited
• Vodafone Idea Limited
• Mastercard Incorporated