1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外 78
1.3 市場範囲 80
1.3.1 市場の区分 80
1.3.2 対象地域 81
1.4 対象年数 81
1.5 対象通貨 82
表1 米ドル為替レート、2018年～2023年 82
1.6 利害関係者 82
1.7 変化の概要 83
1.7.1 景気後退の影響 83
2 調査方法 84
2.1 調査データ 84
図 1 FDP 市場：調査デザイン 84
2.1.1 二次データ 85
2.1.2 一次データ 85
2.1.2.1 プライマリーの内訳 85
2.1.2.2 主要な業界インサイト 86
2.2 データの三角測量 87
図2 FDP市場：データ三角測量 87
図3 fdp市場の推定：調査フロー 88
2.3 市場規模の推定 88
2.3.1 トップダウンアプローチ 88
図 4 アプローチ 1（供給側）：FDP ベンダーのソリューションとサービスからの収益 89
図 5 アプローチ 1（供給側）の分析 89
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図 6 アプローチ 2：ボトムアップ（需要サイド）：FDP 90
2.4 市場予測 91
表2 要因分析 91
2.5 企業評価クワドラント手法 92
2.5.1 大企業向け 92
図7 企業評価クワドラント：基準の重み付け 92
2.5.2 新興企業向け 93
図8 企業評価クワドラント（新興企業）：基準の重み付け 93
2.6 調査の前提 93
表3 不正検知・防止市場：前提条件 93
2.7 制限事項 95
表4 不正検知・防止市場：限界 95
3 エグゼクティブサマリー 96
図 9 不正検知・防止市場は予測期間中に大きく成長する世界市場 98
図 10 不正検知・防止市場：セグメントスナップショット 99
図 11 不正検知・防止認識市場：地域別スナップショット 100
4 プレミアムインサイト 101
4.1 不正検知・防止市場プレイヤーにとっての魅力的な機会 101
図 12 ID 詐欺の増加と様々な分野の組織が直面する多様なリスクが市場を押し上げる 101
4.2 不正検知・防止市場、不正行為の種類別 102
図 13 ID 詐欺分野が予測期間中に最大の市場を占める 102
4.3 不正検知・防止市場：提供サービス別 102
図 14 不正検知・防止ソリューションが予測期間中に大きなシェアを占める 102
4.4 不正検知・防止市場：ソリューション別 103
図 15 不正分析が予測期間中に大きなシェアを占める 103
4.5 不正検知・防止市場：サービス別 103
図 16：予測期間中、プロフェッショナル・セグメントが選好される 103
4.6 不正検知・防止市場：導入形態別 104
図 17：予測期間中、オンプレミスセグメントが最大市場を占める 104
4.7 不正検知・防止市場：組織規模別 104
図 18：予測期間中、大企業セグメントが優先される 104
4.8 不正検知・防止市場：業種別 105
図 19：予測期間中、最大の規模を占めるのはBfsiの垂直市場 105
4.9 不正検知・防止市場：BFSIタイプ別 105
図 20 銀行・金融業が予測期間中に大きなシェアを占める 105
4.10 市場投資シナリオ 106
図 21 アジア太平洋地域は、今後 5 年間の投資対象として最適な市場に浮上 106
5 市場概要と業界動向 107
5.1 はじめに 107
5.2 市場ダイナミクス 107
図 22：FDP市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 107
5.2.1 推進要因 107
5.2.1.1 合成アイデンティティの台頭 108
5.2.1.2 進化する規制環境 108
5.2.1.3 不正行為による収益損失とチャージバックの増加 109
5.2.1.4 不正事例の増加 109
5.2.1.5 不正行為に対抗するための不正分析およびリスクベースの認証ソリューションの導入の増加 110
5.2.2 阻害要因 110
5.2.2.1 誤検知 110
5.2.2.2 不正行為の複雑化 110
5.2.2.3 プライバシーへの懸念 111
5.2.3 チャンス 111
5.2.3.1 FDPにおける予測分析の利用増加 111
5.2.3.2 先端技術の採用増加 111
5.2.4 課題 112
5.2.4.1 クロスチャネル詐欺 112
5.2.4.2 不正攻撃を分析する訓練された専門家の不足 112
5.3 ケーススタディ分析 113
5.3.1 シニフィードがBhfo社の不正管理と不必要な顧客摩擦の解消を支援 113
5.3.2 Kount がゲッティイメージズのチャージバックの削減と不正行為の先手を打った 113
5.3.3 Accertify がギターセンターの不正行為削減を倍増させ、不正行為による損失を 62%削減 114
5.3.4 riskified がウェイフェアの不正コストを 60%削減 114
5.4 不正検知・防止市場の歴史 115
図 23 不正検知・防止の歴史 115
5.4.1 1990S 115
5.4.2 2000-2010 115
5.4.3 2010-2020 115
5.4.4 2020 年～現在 115
5.5 バリューチェーン分析 116
図24：FDP市場：バリューチェーン分析 116
5.5.1 計画と設計 116
5.5.2 FDPソリューションプロバイダー 116
5.5.3 システム統合 117
5.5.4 流通 117
5.5.5 エンドユーザー 117
5.6 エコシステム分析／マーケットマップ 118
図 25 エコシステム：不正検知・防止市場 118
表 5 不正検知・防止市場：エコシステム 119
5.7 ポーターの5つの力分析 120
表6 ポーターの5つの力が不正検知・防止市場に与える影響 120
図26 FDP市場：ポーターの5つの力分析 120
5.7.1 新規参入の脅威 121
5.7.2 代替品の脅威 121
5.7.3 サプライヤーの交渉力 121
5.7.4 買い手の交渉力 121
5.7.5 競争相手の激しさ 122
5.8 価格分析 122
5.8.1 主要企業の平均販売価格動向（製品別） 122
図 27 FDP ソリューション：主要企業の平均販売価格 122
表 7 主要企業の FDP ソリューションの平均販売価格 122
5.8.2 指標価格分析（ソリューション別） 123
表 8 IBM の価格設定モデル 123
表 9 マックスマインドの価格設定モデル 124
表 10 アマゾン不正検知器の価格モデル 124
表 11 Microsoft Dynamics 365 詐欺防止機能の価格モデル 125
表 12：Fraudlabs Pro の価格設定モデル 125
5.9 技術分析 126
5.9.1 主要技術 126
5.9.1.1 機械学習と人工知能 126
5.9.1.2 ビッグデータ分析 126
5.9.1.3 予測分析 127
5.9.2 補完技術 127
5.9.2.1 クラウド・コンピューティング 127
5.9.2.2 認証 127
5.9.2.3 暗号化 127
5.9.3 隣接技術 128
5.9.3.1 モノのインターネット（IoT） 128
5.9.3.2 リアルタイム認証（RTA） 128
5.10 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 128
図 28 FDP 市場：顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 128
5.11 特許分析 129
5.11.1 FDP市場 129
図 29 FDP の主要特許リスト 129
図 30 FDP 市場に付与された特許の地域別分析 130
表 13 主要特許リスト 130
5.12 技術ロードマップ 134
5.12.1 2030年までのFDP技術ロードマップ 134
5.12.1.1 短期ロードマップ（2024-2025） 134
5.12.1.2 中期ロードマップ（2026～2028年） 134
5.12.1.3 長期ロードマップ（2029～2030年） 134
5.13 不正検知・防止市場におけるベストプラクティス 135
5.14 規制の状況 136
5.14.1 はじめに 136
5.14.2 ペイメント・サービス指令／ストロング・カスタマー認証への準拠 136
5.14.3 ペイメントカード業界データセキュリティ基準 136
5.14.4 2000年情報技術（IT）法 136
5.14.5 一般データ保護規制の遵守 137
5.14.6 マネーロンダリング／テロ資金供与対策コンプライアンス 137
5.14.7 銀行機密保護法 137
5.14.8 個人情報保護および電子文書法 137
5.14.9 規制機関、政府機関、その他の組織 138
表 14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 138
表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 139
表 16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 139
表 17 行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 140
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 140
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 140
図 31 上位 3 業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力 140
表 18 上位 3 業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力 140
5.15.2 購入基準 141
図 32 上位 3 業種の主な購買基準 141
表 19 上位 3 業種の主な購買基準 141
5.16 主要会議・イベント（2024-2025年） 142
表 20 不正検知・防止市場：会議・イベントの詳細リスト 142
5.17 投資環境 143
図 33 2017～2022 年に企業が調達した世界の主要な fdp 投資ラウンドと資金調達 143
6 不正検知・防止市場：不正行為の種類別 144
6.1 はじめに 145
図 34 ID 詐欺分野が予測期間中最大の市場を占める 145
表 21 不正検知・防止市場、不正タイプ別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 146
表 22 不正検知・防止市場：不正行為の種類別、2024 年～2029 年（百万米ドル） 146
6.1.1 不正の種類：不正検知・防止市場の促進要因 146
6.2 小切手詐欺 148
6.2.1 小切手詐欺の増加に影響を与える技術の進歩、経済状況、セキュリティ対策の有効性 148
表 23 小切手詐欺：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 149
表 24 小切手詐欺：不正検知・防止市場、地域別、2024 年～2029 年（百万米ドル） 149
6.3 ID詐欺 149
6.3.1 デジタル取引の増加に伴うID詐欺の急増 149
表 25 ID 詐欺：詐欺検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 150
表 26 ID 詐欺：詐欺検知・防止市場、地域別、2024 年～2029 年（百万米ドル） 151
6.4 インサイダー詐欺 151
6.4.1 インサイダー詐欺リスクの軽減には、効果的な予防、検知、対応策が不可欠 151
表 27 内部不正：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 152
表 28 内部者不正：不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 年（百万米ドル） 152
6.5 投資詐欺 153
6.5.1 ブロックチェーンと暗号通貨の普及が市場153を後押し
表 29 投資詐欺：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 153
表30 投資詐欺：詐欺検知・防止市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 154
6.6 支払い詐欺 154
6.6.1 クレジットカードとデビットカードの利用拡大と金銭取引のデジタル化が市場成長を加速 154
表 31 支払い詐欺：不正検知・防止市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 155
表 32 支払い詐欺：不正検知・防止市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 155
6.7 保険詐欺 155
6.7.1 保険契約者を保護するための分析とコンプライアンスソリューションに対する需要の高まりが市場を牽引 155
表33 保険詐欺：不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 156
表 34 保険詐欺：詐欺検知・防止市場、地域別、2024-2029 年（百万米ドル） 157
6.8 友好的詐欺 157
6.8.1 友好的詐欺に対抗するための顧客コミュニケーションの改善と詐欺検知システムの最適化が市場成長を促進 157
表 35 フレンドリー詐欺：詐欺検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 158
表 36 フレンドリー詐欺：詐欺検知・防止市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 158
6.9 その他の詐欺タイプ 158
7 不正検知・防止市場、提供製品別 160
7.1 はじめに 161
図 35 予測期間中、ソリューション分野がより大きな市場を占める 161
表 37 不正検知・防止市場、オファリング別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 161
表 38 不正検知・防止市場、オファリング別、2024-2029 年（百万米ドル） 161
7.1.1 オファリング 不正検知・防止市場の促進要因 162
7.2 ソリューション 163
7.2.1 収入損失の急増がFDPソリューションの需要を促進 163
7.2.2 ソリューション 不正検知・防止市場の促進要因 163
図 36：予測期間中、ソリューション分野がより大きな市場を占める 163
表 39 ソリューション： 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 164
表 40 ソリューション： 不正検知・防止市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 164
表 41 不正検知・防止市場：ソリューション別、2018-2023 年（百万米ドル） 164
表 42 不正検知・防止市場：ソリューション別、2024-2029 年（百万米ドル） 165
7.2.3 不正分析 165
7.2.3.1 データ分析と異常検出に役立つ不正分析 165
表 43 不正分析： 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 165
表 44 不正分析： 不正検知と防止市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 166
7.2.3.2 予測分析 166
7.2.3.3 記述的分析 166
7.2.3.4 記述的分析 167
7.2.3.5 ソーシャルネットワーク分析 167
7.2.3.6 テキスト分析 167
7.2.3.7 行動分析 168
7.2.4 認証 168
7.2.4.1 不正アクセスをブロックし、虚偽のユーザー入力を特定するための認証技術 168
表 45 認証：不正検知・防止市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 169
表 46 認証：不正検知・防止市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 169
7.2.4.2 一要素認証 169
7.2.4.3 多要素認証 169
7.2.4.4 リスクベース認証 170
7.2.5 ガバナンス、リスク、コンプライアンス 170
7.2.5.1 ID詐欺、支払詐欺、アンチマネーロンダリング詐欺の検知ニーズの高まりが市場を牽引 170
表 47 ガバナンス、リスク、コンプライアンス：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 171
表 48 ガバナンス、リスク、コンプライアンス：不正検知・防止市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 171
7.3 サービス 171
7.3.1 サービス 不正検知・防止市場の促進要因 172
図 37：予測期間中、プロフェッショナル分野がより大きな市場を占める 172
表 49 不正検知・防止市場、サービス別、2018～2023 年（百万米ドル） 172
表 50 不正検知・防止市場：サービス別、2024-2029 年（百万米ドル） 172
表 51 サービス： 不正検知・防止市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 173
表 52 サービス 不正検知・防止市場：地域別、2024-2029 年（百万米ドル） 173
7.3.2 プロフェッショナルサービス 173
7.3.2.1 不正リスクの特定、予防、軽減に対する需要の高まりが市場を後押し 173
表 53 プロフェッショナルサービス 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 174
表 54 プロフェッショナルサービス 不正検知・防止市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 174
7.3.2.2 リスク評価 174
7.3.2.3 コンサルティングサービス 174
7.3.2.4 トレーニングと教育 175
7.3.2.5 インプリメンテーション 175
7.3.3 マネージドサービス 175
7.3.3.1 サービスプロバイダの専門知識を活用しながら、組織が中核業務に集中できるよう支援するマネージドサービス 175
表 55 マネージドサービス 不正検知・防止市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 176
表 56 マネージドサービス： 不正検知・防止市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 176
8 不正検知・防止市場：導入形態別 177
8.1 導入 178
図 38：予測期間中、オンプレミス部門がより大きな市場を占める 178
表 57 不正検知・防止市場、導入モード別、2018～2023 年（百万米ドル） 178
表 58 不正検知・防止市場：展開モード別、2024-2029 年（百万米ドル） 179
8.1.1 展開モード： 不正検知・防止市場の促進要因 179
8.2 クラウド 180
8.2.1 クラウド上のアプリケーションを保護する費用対効果と容易さが市場を押し上げる 180
表 59 クラウド：不正検知・防止市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 180
表 60：クラウド：不正検知・防止市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 180
8.3 オンプレミス 181
8.3.1 プラットフォーム、システム、データの完全な管理がオンプレミス・ソリューションの需要を押し上げる 181
表 61 オンプレミス： 不正検知・防止市場：地域別、2018～2023年（百万米ドル） 181
表 62 オンプレミス： 不正検知・防止市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 181
9 不正検知・防止市場：機能別 182
9.1 はじめに 182
9.1.1 機能性：不正検知・防止市場の促進要因 182
9.2 リアルタイム検出 183
9.2.1 ほぼリアルタイムで不正取引を特定・防止するニーズの高まりが市場成長を促進 183
9.3 フォレンジック分析 183
9.3.1 不正行為から業務と資産を守るためのフォレンジック分析 183
10 不正検知・防止市場：組織規模別 185
10.1 はじめに 186
図 39：予測期間中、大企業セグメントがより大きな市場を占める 186
表 63 不正検知・防止市場：組織規模別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 186
表 64 不正検知・防止市場：組織規模別 2024-2029 （百万米ドル） 187
10.1.1 組織規模：不正検知・防止市場の促進要因 187
10.2 大企業 188
10.2.1 ビジネスアプリケーションの効率的な管理に対する需要の高まりが市場 188 を押し上げ
表 65 大企業： 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 188
表 66 大企業： 不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 （百万米ドル） 188
10.3 中小企業（SMES） 189
10.3.1 脆弱性と攻撃からアプリケーションを保護する必要性の高まりが市場 189 を牽引
表 67 SMES：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 189
表 68 SMES：不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 （百万米ドル） 190
11 不正検知・防止市場：業種別 191
11.1 はじめに 192
図 40 予測期間中、BFSI 分野がより大きな市場を占める 192
表 69 不正検知・防止市場、業種別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 193
表 70 不正検知・防止市場（業種別） 2024-2029 （百万米ドル） 193
11.1.1 垂直 不正検知・防止市場の促進要因 193
11.2 銀行、金融サービス、保険 195
図 41 予測期間中、BFSI 分野がより大きな市場を占める 195
表 71 銀行、金融サービス、保険：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 195
表 72 銀行、金融サービス、保険：不正検知・防止市場（地域別） 2024-2029 （百万米ドル） 196
表 73 不正検知・防止市場、BFSI タイプ別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 196
表 74 不正検知・防止市場：BFSI タイプ別、2024 年～2029 年（百万米ドル） 196
11.2.1 銀行・金融 196
11.2.1.1 内部・外部不正の脅威の増加が市場196を牽引
11.2.2 保険 197
11.2.2.1 保険セクターのデジタル化の進展が市場成長を後押し 197
11.3 小売・eコマース 197
11.3.1 デジタル・チャネルを通じた金銭取引の増加が197市場を後押し
表 75 小売と e コマース： 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 198
表 76 小売・e コマース： 不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 （百万米ドル） 198
11.4 政府 199
11.4.1 政府機関による重要データを扱うデジタル・アプリケーションの展開が市場 199 を牽引
表77 政府： 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 199
表78 政府： 不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 （百万米ドル） 200
11.5 ヘルスケア 200
11.5.1 個人情報や機密性の高い医療データを保護し、患者の信頼を維持する必要性が市場を牽引
表79 ヘルスケア 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 200
80表 ヘルスケア 不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 （百万米ドル） 201
11.6 製造業 201
11.6.1 fdpソリューションへの投資の増加が市場を牽引 201
表81 製造業： 不正検知・防止市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 202
表82 製造業： 不正検知・防止市場：地域別 2024-2029 （百万米ドル） 202
11.7 旅行・交通 202
11.7.1 詐欺師がロイヤルティ口座を狙うのを防ぎ、旅行データの悪用から店舗価値を守るための急増が市場202を後押し
表 83 旅行・運輸：不正検知・防止市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 203
表84 旅行・運輸：不正検知・防止市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 203
11.8 不動産 204
11.8.1 増大する不動産転売詐欺、住宅ローン詐欺、差し押さえ詐欺、賃貸詐欺が市場を押し上げる 204
表 85 不動産： 不正検知・防止市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 204
表 86 不動産： 不正検知・防止市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 205
11.9 通信 205
11.9.1 不正行為の軽減と顧客利益の保護に対する需要の高まりが市場成長を促進 205
表 87 通信： 不正検知・防止市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 206
表 88 通信事業： 不正検知・防止市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 206
11.10 その他の業種 207
12 FDP 市場（地域別） 209
12.1 はじめに 210
図 42 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率で成長 210
表 89 不正検知・防止市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 210
表 90 不正検知・防止市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 211
12.2 北米 211
12.2.1 北米：景気後退の影響 212
12.2.2 北米：不正検知・防止市場の促進要因 212
12.2.3 北米：規制の状況 213
図 43 北米：市場スナップショット 214
表 91 北米：不正検知・防止市場：オファリング別、2018～2023 年（百万米ドル） 214
表 92 北米：不正検知・防止市場：オファリング別、2024～2029 年（百万米ドル） 215
表 93 北米：不正検知・防止市場：ソリューション別、2018-2023 年（百万米ドル） 215
表 94 北米：不正検知・防止市場：ソリューション別：2024-2029 年（百万米ドル） 215
表 95 北米：不正検知・防止市場：サービス別、2018-2023 年（百万米ドル） 215
表 96 北米：不正検知・防止市場：サービス別：2024-2029 年（百万米ドル） 216
表 97 北米：不正検知・防止市場：展開モード別、2018-2023 年（百万米ドル） 216
表 98 北米：不正検知・防止市場：展開モード別 2024-2029 （百万米ドル） 216
表 99 北米：不正検知・防止市場：組織規模別、2018-2023 年（百万米ドル） 216
表 100 北米：不正検知・防止市場：組織規模別、2024～2029 年（百万米ドル） 217
表 101 北米：不正検知・防止市場：業種別（2018～2023 年）（百万米ドル） 217
表 102 北米：不正検知・防止市場：垂直市場別 2024-2029 （百万米ドル） 217
表 103 北米：不正検知・防止市場：不正タイプ別、2018年～2023年（百万米ドル） 218
表 104 北米：不正検知・防止市場：不正タイプ別 2024-2029 （百万米ドル） 218
表105 北米：不正検知・防止市場：BFSIタイプ別、2018年～2023年（百万米ドル） 218
表 106 北米：不正検知・防止市場：Bfsi タイプ別、2024～2029 年（百万米ドル） 219
表 107 北米：不正検知・防止市場：国別、2018-2023 年（百万米ドル） 219
表 108 北米：不正検知・防止市場：国別、2024～2029 年（百万米ドル） 219
12.2.4 米国 219
12.2.4.1 技術進歩、規制規範、進化する不正の種類が市場を牽引 219
表 109 米国： 不正検知・防止市場、提供サービス別、2018～2023 年（百万米ドル） 220
表 110 米国： 不正検知・防止市場：提供サービス別、2024～2029年（百万米ドル） 220
表 111 米国： 不正検知・防止市場：ソリューション別、2018～2023年（百万米ドル） 221
表 112 米国： 不正検知・防止市場：ソリューション別、2024～2029年（百万米ドル） 221
表 113 米国： 不正検知・防止市場：サービス別、2018～2023年（百万米ドル） 221
表 114 米国： 不正検知・防止市場：サービス別、2024-2029年（百万米ドル） 221
表 115 米国： 不正検知・防止市場：導入形態別、2018年～2023年（百万米ドル） 222
表 116 米国： 不正検知・防止市場：展開モード別、2024～2029年（百万米ドル） 222
表 117 米国： 不正検知・防止市場：組織規模別、2018年～2023年（百万米ドル） 222
表 118 米国： 不正検知・防止市場：組織規模別、2024-2029年（百万米ドル） 222
表 119 米国： 不正検知・防止市場：業種別、2018年～2023年（百万米ドル） 223
表 120 米国： 不正検知・防止市場：業種別、2024～2029年（百万米ドル） 223
表 121 米国： 不正検知・防止市場：不正タイプ別、2018年～2023年（百万米ドル） 224
表 122 米国： 不正検知・防止市場：不正タイプ別、2024-2029年（百万米ドル） 224
表 123 米国： 不正検知・防止市場：BFSI タイプ別、2018-2023 年（百万米ドル） 224
表 124 米国： 不正検知・防止市場：BFSI タイプ別、2024-2029 年（百万米ドル） 225
12.2.5 カナダ 225
12.2.5.1 不正行為の増加とディープフェイクの脅威が市場を促進 225
表 125 カナダ： 不正検知・防止市場：提供サービス別、2018年～2023年（百万米ドル） 226
表 126 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：提供製品別 2024-2029 （百万米ドル） 226
表 127 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：ソリューション別、2018年～2023年（百万米ドル） 226
表 128 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：ソリューション別、2024年～2029年（百万米ドル） 226
表 129 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：サービス別、2018年～2023年（百万米ドル） 227
表 130 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：サービス別、2024年～2029年（百万米ドル） 227
表 131 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：導入形態別、2018年～2023年（百万米ドル） 227
表 132 カナダ： カナダ：不正検知・防止市場：展開モード別、2024～2029 年（百万米ドル） 227
表 133 カナダ カナダ：不正検知・防止市場：組織規模別、2018～2023 年（百万米ドル） 228
表 134 カナダ カナダ：不正検知・防止市場：組織規模別 2024-2029 （百万米ドル） 228
表 135 カナダ： 不正検知・防止市場、業種別、2018年～2023年（百万米ドル） 228
表136 カナダ： 不正検知・防止市場：垂直市場別 2024-2029 （百万米ドル） 229
表 137 カナダ 不正検知・防止市場、不正タイプ別、2018年～2023年（百万米ドル） 229
表138 カナダ： 不正検知・防止市場：不正タイプ別、2024-2029 （百万米ドル） 230
表139 カナダ： 不正検知・防止市場、BFSI タイプ別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 230
表140 カナダ： 不正検知・防止市場：BFSI タイプ別、2024-2029 年（百万米ドル） 230
12.3 ヨーロッパ 231
12.3.1 欧州 不況の影響 231
12.3.2 欧州 不正検知・防止市場の促進要因 232
12.3.3 欧州 規制の状況 232
表 141 欧州： 不正検知・防止市場、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル） 233
表142 欧州： 不正検知・防止市場：提供サービス別、2024～2029年（百万米ドル） 233
表143 欧州： 不正検知・防止市場、ソリューション別、2018年～2023年（百万米ドル） 233
表144 欧州： 不正検知・防止市場：ソリューション別、2024～2029年（百万米ドル） 233
表 145 欧州： 不正検知・防止市場、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル） 234
表146 欧州： 不正検知・防止市場：サービス別、2024～2029年（百万米ドル） 234
表 147 欧州： 不正検知・防止市場、展開モード別、2018年～2023年（百万米ドル） 234
表 148 欧州： 不正検知・防止市場：展開モード別 2024-2029 （百万米ドル） 234
表149 欧州： 不正検知・防止市場、組織規模別、2018年～2023年（百万米ドル） 235
表 150 ヨーロッパ： 不正検知・防止市場：組織規模別 2024-2029 （百万米ドル） 235
表 151 欧州： 不正検知・防止市場、業種別、2018年～2023年（百万米ドル） 235
表152 欧州： 不正検知・防止市場：垂直市場別 2024-2029 （百万米ドル） 236
表153 欧州： 不正検知・防止市場、不正タイプ別、2018年～2023年（百万米ドル） 236
表154 欧州： 不正検知・防止市場：不正タイプ別、2024～2029年（百万米ドル） 237
表 155 欧州： 不正検知・防止市場、BFSIタイプ別、2018年～2023…
…
…
❖ 世界の不正検出＆防止（FDP）市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・不正検出＆防止（FDP）の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の不正検出＆防止（FDP）の世界市場規模を288億米ドルと推定しています。
・不正検出＆防止（FDP）の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の不正検出＆防止（FDP）の世界市場規模を632億米ドルと予測しています。
・不正検出＆防止（FDP）市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は不正検出＆防止（FDP）の世界市場が2024年～2029年に年平均17.0%成長すると予測しています。
・世界の不正検出＆防止（FDP）市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「Fiserv（米国）、FIS Global（米国）、Lexisnexis Risk Solutions（米国）、TransUnion（米国）、Experian（アイルランド）、NICE Actimize（米国）、ACI Worldwide（米国）、SAS Institute（米国）、 RSA Security（米国）、SAP（ドイツ）、FICO（米国）、Software AG（ドイツ）、Microsoft（米国）、F5（米国）、AWS（米国）、Bottomline Technologies（米国）、ClearSale（ブラジル）、Genpact（米国）、Securonix（米国）、Accertify（米国）、Feedzai（ポルトガル）、Caseware（米国）、 OneSpan（米国）、Signifyd（米国）、BioCatch（イスラエル）、Friss（オランダ）、MaxMind（米国）、DataVisor（米国）、Cleafy（イタリア）、Gurucul（米国）、Riskified（イスラエルおよび米国）、Thomson Reuters（米国）、Sift（米国）、NoFraud（米国）、Featurespace（英国）、 HUMAN Security（米国）、XTN Cognitive Security（イタリア）、Equifax（米国）、Alloy（米国）、Castle（米国）、Enzoic（米国）、Kubient（米国）、SpyCloud（米国）、SEON（ハンガリー）、Deduce（米国）、Incognia（米国）、Resistant AI（チェコ共和国）、Amani Technologies（アラブ首長国連邦）など ...」をグローバル不正検出＆防止（FDP）市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
