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市場調査レポート
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1904557

信用スコア代替データ市場の2032年までの予測:データタイプ別、モデルタイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Credit Scoring Alternative Data Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Data Type, Model Type, Application, End User, and By Geography


出版日
ページ情報
英文
納期
2~3営業日
カスタマイズ可能
信用スコア代替データ市場の2032年までの予測:データタイプ別、モデルタイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2026年01月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文
納期: 2~3営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

Stratistics MRCの調査によると、世界の信用スコア代替データ市場は2025年に37億米ドル規模となり、2032年までに153億米ドルに達すると予測されています。

予測期間中のCAGRは22.1%となる見込みです。信用スコア代替データとは、公共料金の決済、モバイル利用状況、取引行動、デジタル足跡などの非従来型データを活用し、借り手の信用力を評価する手法です。これは貸し手、フィンテック企業、金融機関を支援します。成長の背景には、銀行口座を持たない人々への支援ニーズ、オンライン金融の台頭、従来型信用システムの不備、金融包摂を推進する政府支援、データ分析と機械学習の進歩などが挙げられます。

世界の銀行によれば、世界では約14億人の成人が銀行口座を持たない状態が続いています。

より正確でリアルタイムな信用リスク評価への需要

従来型モデルは、多くの場合、古く静的な信用履歴のスナップショットに依存しており、借り手の現在の財務状況を捉えきれず、「信用情報が乏しい」個人への支援を提供できません。代替データを統合することで、貸し手は現在進行形の行動パターンやキャッシュフローを分析できるようになり、より迅速で情報に基づいた意思決定が可能となります。さらに、この変化により、従来型システムが見逃していた微妙なリスクパターンを特定することで、デフォルト率を低減します。その結果、金融機関は競争優位性を維持するため、これらのリアルタイムツールを積極的に導入しています。

データのセグメント化と標準化の欠如

代替データは、通信記録、家賃決済、オンラインショッピングなど多様な場所から得られ、それぞれが異なる形態と品質基準を採用しています。この一貫性の欠如により、貸し手は膨大な手作業による調整なしに、複数のデータストリームを単一の信頼できるスコアモデルに統合することが困難です。さらに、データの収集方法や分類方法の不一致は「ベンチマーク盲点」を引き起こす可能性があり、異なるプラットフォーム間でスコアを比較することがほぼ不可能となり、結果として機関による広範な採用が遅れています。

安全なデータ共有を可能にするオープンバンキングの枠組み

消費者が許可した銀行データへの安全なAPIベースアクセスを義務付けることで、これらの枠組みは従来データ収集に伴う摩擦を解消します。この環境により、フィンテック企業と従来型銀行はより効果的に連携し、ユーザーの真の流動性や支出習慣を反映した包括的なプロファイルを構築できます。さらに、オープンバンキングに内在する透明性は、個人が共有するデータポイントを制御できるため、消費者信頼の向上を促進します。このようなエコシステムは、特定のリスクプロファイルに合わせた超パーソナライズされた金融商品の道を開いています。

サイバーセキュリティリスクとデータ侵害

収集される代替データの量と機密性が増すにつれ、市場は高度サイバー攻撃や潜在的なデータ漏洩による脅威に直面しています。ソーシャルメディア活動、公共料金の決済記録、詳細な取引履歴など、膨大な個人情報を保管するこれらのプラットフォームは、ランサムウェアや個人情報盗難の格好の標的となります。たった1件の注目すべき漏洩事故が、公衆の信頼を著しく損ない、イノベーションを阻害する厳格で制限的な規制対応を引き起こす可能性があります。さらに、サードパーティのデータアグリゲーターの利用は、サプライチェーンの脆弱性をもたらします。データ交換のどの段階でもセキュリティ上の不備が生じれば、スコアエコシステム全体の完全性が損なわれる恐れがあります。

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響

パンデミックは市場にとって両刃の剣となりました。当初は融資量の縮小をもたらしましたが、最終的にはデジタル変革を加速させました。政府による決済猶予措置や経済対策給付金により従来型信用スコアの予測精度は低下した一方、実際の消費者の回復力を測る代替データの必要性が急増しました。貸し手は経済変動を乗り切るため、リアルタイムのキャッシュフローやデジタル取引データに目を向けました。この期間は非従来型洞察の価値を確固たるものとし、産業をより機敏でデータ集約型のリスク管理戦略へと恒久的に移行させました。

予測期間中、取引データセグメントが最大の市場規模を占めると見込まれます

取引データセグメントは、借り手の返済能力を最も直接的かつ詳細に証明するため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれます。ソーシャルデータや心理測定データとは異なり、銀行口座・デジタルウォレットクレジットカードの取引記録は、収入の安定性と支出規律に関する確固たる事実の履歴を記載しています。貸し手はこのセグメントを優先します。なぜなら、キャッシュフローの即時検証を可能にし、高頻度融資商品に不可欠だからです。さらに、取引記録の高い信頼性と定量化の容易さが、その継続的な優位性を保証します。

フィンテックとネオバンクセグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、フィンテックとネオバンクセグメントは、デジタルファーストのアーキテクチャと金融包摂への積極的な注力により、最も高い成長率を示すと予測されています。従来型金融機関とは異なり、ネオバンクは代替スコアAPIをオンボーディングプロセスにネイティブに統合するよう設計されており、ほぼ瞬時の融資承認を可能にします。これらの参入企業は、代替データが唯一の実用的な評価手段となる、銀行口座を持たない層や銀行サービスが十分に利用できない層を対象とする場合が多くあります。さらに、そのスリムな運営モデルと迅速な反復サイクルにより、従来型小売銀行よりもはるかに速いペースで新たなAI駆動型スコア技術を導入することが可能です。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米の地域は成熟した金融エコシステムとAI分析技術の早期導入を背景に、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。主要信用情報機関の存在とフィンテック革新企業の高い集中度が、データ交換とスコアモデル開発用強固な基盤を構築しています。さらに、消費者の高い意識と明確な規制状況が、これらの技術拡大用安定した環境を提供しています。同地域の優位性は、従来型リスク評価フレームワークの近代化を目指すベンチャーキャピタル企業や既存銀行からの大規模な投資によっても支えられています。

最大のCAGR地域

予測期間中、アジア太平洋は急速なデジタル化と、従来型銀行サービスへのアクセスが限られている膨大な人口を背景に、最も高いCAGRを示すと予想されます。インド、中国、インドネシアなどの国々では、電子商取引、決済、ソーシャルメディアを統合した「スーパーアプリ」が急増しており、代替データの宝庫を生み出しています。さらに、政府主導のデジタル公共インフラやオープンファイナンスへの取り組みが、新規スコアプロバイダの参入障壁を低下させています。この地域における銀行口座を持たない層の膨大な規模は、代替信用ソリューションにとって比類のない成長エンジンとなります。

無料カスタマイズサービス

本レポートをご購入いただいた顧客には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つを無料でご利用いただけます。

  • 企業プロファイ
    • 追加市場参入企業の包括的プロファイ(最大3社)
    • 主要参入企業のSWOT分析(最大3社)
  • 地域別セグメンテーション
    • 顧客のご要望に応じた主要国の市場推定・予測、CAGR(注:実現可能性の確認が必要です)
  • 競合ベンチマーキング
    • 主要参入企業の製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携によるベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 要約
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
  • 調査資料

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 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

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の信用スコア代替データ市場:データタイプ別

  • 取引データ
  • モバイル通信データ
  • 公共料金・賃貸データ
  • デジタルフットプリントとソーシャルデータ
  • 心理測定・行動データ
  • 公的・政府記録

第6章 世界の信用スコア代替データ市場:モデルタイプ別

  • 機械学習モデル
  • ルールベース/抽出物パートシステム
  • ハイブリッドスコアモデル

第7章 世界の信用スコア代替データ市場:用途別

  • 消費者向け融資
  • 中小企業と零細企業向け融資
  • 不正検知と本人確認(KYC)
  • 債権回収・ポートフォリオモニタリング

第8章 世界の信用スコア代替データ市場:エンドユーザー別

  • 銀行
  • ノンバンク(非銀行系金融会社)
  • フィンテックとネオバンク
  • 通信・公益事業プロバイダ

第9章 世界の信用スコア代替データ市場: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
    • その他の欧州
  • 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
    • その他のアジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他の南米諸国
  • 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
    • その他の中東・アフリカ

第10章 主要開発

  • 契約、提携、協力関係、合弁事業
  • 買収・合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第11章 企業プロファイ

  • Experian
  • Equifax
  • TransUnion
  • LexisNexis Risk Solutions
  • FICO
  • Zest AI
  • LenddoEFL
  • CredoLab
  • CreditVidya
  • Nova Credit
  • Upstart
  • Tala
  • Branch International
  • JUMO
  • Socure
  • Cignifi
  • Credit Kudos
  • Finicity
  • Plaid