不正検出および防止市場：コンポーネント別（ソリューション、サービス）、組織規模別（大企業、中小企業）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド）、業種別（金融機関（BFSI）、政府・防衛、小売、情報技術・通信、医療、製造、旅行・運輸、その他）世界のビジネスチャンス分析および産業予測

[レポートの説明]

世界の不正検出および防止市場は、2021年から2030年までに298億米ドルから2,412.3億米ドルまでの収益増加、年平均成長率（ CAGR）23.8％で成長すると予測されています。

不正行為は、マネー ロンダリング、サイバー セキュリティの脅威、脱税、不正な保険金請求、不正な銀行小切手、個人情報の盗難、テロ資金供与など、金融機関、政府、医療、公共機関、保険業界などで見られる幅広いケースをカバーしています。 そのため、組織はこのような増大する不正の機会のリストに対抗するために、ビッグデータソースとリアルタイムモニタリングを組み合わせ、機械学習や 人工知能 などの適応型および予測型分析技術を適用します。

主な影響要因：

ビッグデータ分析の出現：

ビッグデータ分析は、詐欺の検出と防止の市場で重要な役割を果たしています。 機械学習、予測分析、データ マイニングなどの高度な分析手法を使用して、さまざまな種類 (構造化/非構造化、ストリーミング/バッチなど) やさまざまなサイズ (テラバイトからゼタバイト) のデータ セットを分析します。

これにより、金融機関は、疑わしい活動をより深く理解し、パターンを導き出し、異常な取引を特定して、詐欺の防止に役立てることができます。 さらに、ビッグ データを分析することで、アナリスト、研究者、およびビジネス ユーザーは、以前はアクセスできなかったり使用できなかったりしたデータを使用して、より適切で迅速な意思決定を行うことができます。

さらに、賃金、医療請求、および音声録音に関する履歴データとリアルタイム データの両方に基づいて予測モデルを開発することにより、企業は不正請求の疑いを初期段階で特定できるようになります。

調査概要：

調査期間 :  2022 年 5 月 16 日～9 月 5 日

調査機関 :

調査委託先 :  株式会社 レポート オーシャン 

自社調査

調査対象 : この調査は、世界中のあらゆる規模の組織のリーダー640人を対象に行われました。

有効回答数 : (640人)

調査方法 : 電話調査300人、インターネット調査340人

調査回答者： 調査は、収益に基づいて企業間で実施されました。

調査結果 :

質問：不正検出および防止市場において、どのコンポーネントがより支配しているのか？

コンポーネントに基づいて、ソリューション セグメントは 2021 年の不正検出および防止の市場シェアを独占しており、その優位性を維持すると予想されます。

オンライン詐欺の大幅な増加と並んで、セキュリティ侵害とサイバー攻撃の事例の増加は、市場を牽引する重要な要因の 1 つです。

質問：組織の規模に基づいて、不正検出および防止市場をリードしているのはどれですか?

組織の規模に基づいて、大企業と中小企業に細分化されます。

組織規模別に見ると、2021 年の不正検出および防止市場では、大企業セグメントが成長を独占しており、その優位性を維持すると予想されます。

これは、サイバー攻撃の頻度と巧妙化の増加、IoT などの破壊的なデジタル技術の出現、厳格なデータ保護によるものです。

質問：展開に基づいて、不正検出および防止市場で最も高いシェアを持っているのはどれですか?

展開に基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分割されます。

質問：不正検出および防止市場で最もシェアが高い業界はどれですか？

業界の垂直方向に応じて、金融機関、情報技術 と通信、小売、ヘルスケア、政府と防衛、製造、輸送と物流などに分類されます。

業種別では、金融機関（BFSI)セグメントが 2021 年の不正検出および防止市場規模の成長を支配しており、その優位性を維持すると予想されます。

カード スキミング、SMS フィッシング、ソーシャル エンジニアリング、ウイルスとトロイの木馬、個人情報の盗難、スパイウェアとアドウェア、ウェブサイトのクローン作成、金融機関（BFSI)部門でのサイバーストーキングなどのサイバー攻撃の増加は、不正検出と防止ソリューションの採用に貢献しています。

質問：不正検出および防止市場を牽引する主な要因は何ですか?

不正は、マネーロンダリング、サイバーセキュリティの脅威、脱税、保険金詐欺、銀行小切手詐欺、個人情報漏洩、テロ資金調達など幅広いケースで、金融機関、政府、医療、公共機関、保険業界などで見られると言われています。そのため、組織は、この増え続ける不正の機会に対抗するために、ビッグデータソースとリアルタイムモニタリングを組み合わせ、機械学習や人工知能などの適応と予測分析技術を適用した最新の不正検出＆防止技術やリスク管理戦略を採用しています。

ビッグデータ分析は、詐欺の検出と防止の市場で重要な役割を果たしています。 機械学習、予測分析、データ マイニングなどの高度な分析手法を使用して、さまざまな種類 (構造化/非構造化、ストリーミング/バッチなど) やさまざまなサイズ (テラバイトからゼタバイト) のデータ セットを分析します。 これにより、金融機関は、疑わしい活動をより深く理解し、パターンを導き出し、異常な取引を特定して、詐欺の防止に役立てることができます。

支払いにスマートフォンを使用することが増えていることは、特に新興市場において、不正検出および防止ソリューションの成長を促進する重要な要因です。 携帯電話の紛失や盗難により、取得した支払い資格情報が保持されることが多く、電子メール アドレス、自宅住所、銀行および保存された支払い情報などの個人を特定できる情報に比較的簡単にアクセスできます。 通常、不正防止ソリューションは、デバイスの識別、場所、ネットワークなどのトランザクションの側面を監視します。

調査結論 :

サイバー犯罪の蔓延の急増と世界的なセキュリティ サービスの需要の増加は、予測期間中に不正検出と防止市場を促進すると予想されます。

アジア太平洋地域での不正検出および防止ソリューションの採用に寄与する主な要因は、ソーシャル メディアやモバイル バンキングなどのさまざまなアプリケーションでのモバイル データの使用の急増です。

さらに、小売業やヘルスケアなどの多くの業種が IoT 接続技術を採用しており、サイバー攻撃や詐欺の被害を受けやすくなっています。 したがって、必要なセキュリティレイヤーと不正取引からの保護を提供するために、不正検出および防止ソリューションの必要性が高まると予想されます。

モバイルバンキングの急速な増加：

支払いにスマートフォンを使用することが増えていることは、特に新興市場において、不正検出および防止ソリューションの成長を促進する重要な要因です。

携帯電話の紛失または盗難により、取得した支払い資格情報が保持されることが多く、個人を特定できる情報に比較的簡単にアクセスできます。

市場セグメンテーション：

利害関係者にとっての主な利点：

• このレポートは、2017 年から 2030 年までの不正検出および防止市場分析の市場セグメント、現在の傾向、推定、ダイナミクスの定量分析を提供し、一般的な不正検出および防止市場機会を特定します。

• 市場調査は、主要なドライバー、抑制、および機会に関連する情報と共に提供されます。

• ポーターのファイブフォース分析では、利害関係者が利益志向のビジネス上の意思決定を行い、サプライヤーとバイヤーのネットワークを強化できるようにするバイヤーとサプライヤーの潜在力を強調しています。

• 詐欺の検出と防止の市場セグメンテーションの詳細な分析は、一般的な市場機会を判断するのに役立ちます。

• 各地域の主要国は、グローバル市場への収益貢献度に従ってマッピングされています。

• 市場参加者のポジショニングにより、ベンチマークが容易になり、市場参加者の現在の位置を明確に理解できます。

• レポートには、地域および世界の不正検出および防止市場の動向、主要プレーヤー、市場セグメント、アプリケーション分野、および市場成長戦略の分析が含まれています。