 | • レポートコード：MRC360i24AR1084 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、191ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[191ページレポート] eコマース不正検知・防止市場規模は2023年に479億3,000万米ドルと推定され、2024年には575億1,000万米ドルに達すると予測され、CAGR 21.45%で2030年には1,868億2,000万米ドルに達すると予測されます。
eコマース詐欺の検出と防止とは、デジタル空間で発生しうる不正取引や様々な形態の詐欺行為から保護するために、オンラインビジネスが実施する戦略、ソリューション、プロセスを指す。オンライン取引の増加に伴い、消費者と企業の双方に金銭的被害が及ぶ前に不正行為を特定することを目的とした、こうした対策の重要性が高まっている。インターネット、モバイル商取引、デジタル決済手段の普及が進むにつれ、高度な不正防止メカニズムの必要性が加速している。企業が業務と顧客データを保護するために先進技術への投資を続けていることから、市場はさらに拡大すると予想される。しかし、過敏になりすぎた不正検知システムは誤検知率を高め、顧客満足度や売上に影響を与える可能性がある。市場のプレーヤーは、新たな詐欺の手口を予測し、それに対抗するための適応型自己学習システムの開発に取り組んでいる。また、ユーザー認証プロセスを強化するため、指紋や顔認識などの生体認証技術の利用も模索している。ブロックチェーンを活用して分散化された透明性の高い取引記録を作成することで、詐欺の発見を容易にし、実行を困難にすることができる。
詐欺の種類：eコマースでの購入件数の増加に伴い、フィッシングやなりすましの事例が増加している。
カーディングとも呼ばれるカードテストは、犯罪者がウェブサイト上で盗まれたクレジットカード番号の有効性をテストする詐欺の一種です。犯罪者は、カード情報が有効で有効であることを確認するために、目立たないように少額の買い物をします。成功した場合、これらの有効なカードは、その後、より大きな詐欺的取引を実行するために使用されるか、ブラックマーケットで販売されます。クレジットカード詐欺は、通常、カード所有者の認識や同意なしに、クレジットカードを不正に使用し、買物や資金の引き出しを行うものである。これは、カードの盗難、データ漏洩によるカード情報の漏洩、偽造カードの使用によって発生する。友好的詐欺は、顧客がクレジットカードでオンラインショッピングを行い、購入した商品やサービスを受け取った後に、発行銀行にチャージバックを請求し、商品を受け取っていない、または説明と異なると虚偽の主張をする場合に発生する。個人情報窃盗は、詐欺師が被害者になりすます目的で、社会保障番号、生年月日、住所などの個人情報を盗む重大な犯罪です。この情報は、新規口座の開設、金融サービスへのアクセス、クレジット申請などの取引に不正に使用され、すべて被害者の名義で行われるため、経済的・風評的に深刻な損害を被る可能性があります。マーチャント詐欺（売り手詐欺）は、不誠実な加盟店や企業が意図的に顧客や銀行、決済代行会社を欺く行為です。これは、購入した商品を届けなかったり、偽造品や虚偽の商品を提供したり、顧客の支払い情報を悪用するなどの形をとります。その結果、チャージバックや商品の紛失が発生し、オンライン小売環境に対する信頼が低下する可能性があります。フィッシングとは、個人を特定できる情報、銀行やクレジットカードの詳細、パスワードなどの機密データを提供するよう個人を誘い出すために、正規の機関を装った人物から電子メール、電話、テキストメッセージで連絡を受けるサイバー犯罪です。これらの情報は、重要な口座にアクセスするために使用され、個人情報の盗難や金銭的損失につながる可能性があります。払い戻し詐欺は、顧客が不当な払い戻しを受けるために、eコマース業者に不正な請求を行うことで発生します。商品を受け取っていないと主張したり、使用済みまたは改ざんされた商品を返品したり、元の商品やその価値を保持したまま商品の払い戻しを受けるために他の不正行為を行うことがあります。
組織のタイプ大企業向けの包括的なeコマース詐欺検出プランの必要性
大企業とは通常、広範な製品ライン、グローバルな市場展開、大規模な運営能力を持つ大企業を指します。このような組織では、不正の検知と防止に専念するために、確立された社内部門、高度なソフトウェアソリューション、専門的な人材、不正分析用の広範なデータベースへのアクセスなど、多大なリソースを有していることがよくあります。大企業は、より大量のトランザクションの管理、膨大な顧客データの保護、より複雑で多国籍な詐欺スキームへの対応など、独自の課題に直面しています。中小企業（SMEs）とは、従業員数と総収入が一定の限度を下回る企業を指す。大企業に比べ、中小企業は不正検知のための予算が少額であることが多く、社内に大規模な不正防止チームを設置する規模がない場合もあります。中小企業は一般的に、統合と保守が簡単で、費用対効果が高く、拡張性のある不正防止ソリューションを必要としています。中小企業は、特定のリスクプロファイルに合わせたアプローチを提供するユーザーフレンドリーな不正検知ソフトウェアを優先する可能性があります。中小企業は、強固な不正防止対策と、顧客維持と事業成長に不可欠な円滑な顧客体験の維持のバランスを取る必要があります。
業界銀行・小売業界における高度な不正検知・防止へのニーズが急増
銀行、金融サービス、保険機関は、オンライン取引の安全性、顧客データの保護、規制コンプライアンスの維持のため、不正検知・防止に大きく依存しています。高度なアナリティクスと機械学習は、トランザクションを監視し、疑わしいアクティビティにフラグを立てるために使用されます。小売業者やeコマース・プラットフォームは、不正購入、チャージバック、個人情報の盗難を防ぐために不正防止システムを採用し、顧客の安全なショッピング体験を確保している。オンライン予約プラットフォーム、航空会社、ホテルは、不正検知を利用して、偽の予約、クレジットカード詐欺、ロイヤルティプログラムの不正利用から保護し、正当な取引と顧客の信頼を確保している。電気通信会社はこれらのシステムを利用して、不正なアカウント作成や加入詐欺を防止し、顧客アカウントへの不正アクセスから守っている。エネルギー・公益事業分野では、不正請求や不正アクセスに対抗するために不正検知システムを導入し、正確な請求とサービスの完全性を確保しています。医療分野での不正検知は、保険金詐欺の防止、患者データの保護、法規制の遵守の確保に不可欠です。政府機関は、なりすましや税金詐欺から保護し、公共サービス取引の安全を確保するため、不正防止戦略を採用している。航空宇宙・防衛分野では、取引の安全確保、機密データの保護、スパイ行為やサプライチェーンの混乱からの保護のために、特殊な不正検知システムを活用している。IT企業は、データ漏洩やシステム侵入から保護するため、サイバーセキュリティ戦略の一環として不正検知・防止メカニズムを組み込んでいる。教育プラットフォームは、入学不正の防止、授業料の支払いの保護、学生や職員の個人データの保護にこれらのシステムを活用している。メディア・エンターテインメントは、コンテンツの不正コピー、アカウント共有、デジタル著作権侵害から保護するために不正検知を利用しています。製造業やサプライチェーンは、知的財産の窃盗、偽造品、金融詐欺を防止し、業務の完全性を確保するために不正検知を導入しています。自動車・運輸業界は、部品偽造や保証詐欺を防止し、販売やサービスのオンライン取引を安全に行うために、不正検知の手法を利用している。不動産取引や建設プロジェクトの資金調達では、投資詐欺や不動産関連の詐欺を防止するため、詐欺防止システムを利用して安全性を確保している。
展開：柔軟性と拡張性を向上させるクラウドベースのeコマース詐欺検知・防止が人気上昇中
クラウドベースのeコマース詐欺検知・防止システムの導入は、オンライン販売業者が悪質な行為から業務を保護することを可能にする、拡張性と柔軟性に優れたソリューションです。クラウドプラットフォームは、リアルタイムの不正分析、さまざまな取引量に対応できる即時の拡張性、継続的に更新される不正検出アルゴリズムへのアクセスを容易にします。クラウドサービスを活用することで、加盟店は初期費用を抑え、ITインフラへの投資を最小限に抑え、メンテナンスやアップデートを専門ベンダーに委託できるというメリットが得られます。さらに、クラウドベースのソリューションは通常、既存のeコマース・プラットフォームとシームレスに統合できるため、セットアップ・プロセスが合理化され、すぐに運用が可能になる。データやシステムを直接管理することを優先する企業にとっては、オンプレミス型のeコマース不正検知・防止ツールの導入が望ましいかもしれません。このアプローチでは、自社のIT環境内に不正検知ソフトウェアをインストールし、保守することになります。この場合、インフラへの多額の投資とシステム管理のための熟練した人材が必要になりますが、機密データに対する比類のない管理が可能になり、すべての情報が組織の境界内に保たれるようになります。オンプレミス・ソリューションは、コーポレート・ガバナンスや規制基準への完全な準拠を促進するため、厳格なコンプライアンス要件を持つ組織や、特定のデータ居住法がある地域で事業を行う組織に適している。
地域別インサイト
アメリカ大陸、特に米国とカナダでは、電子商取引の量が多いため、不正検知・防止ツールが普及しています。この地域の小売業者やオンライン企業は、AIや機械学習技術を活用して顧客行動を分析し、不正行為を検知する高度な不正防止ソリューションに積極的に投資しています。米州の企業は技術革新の最前線にあり、不正検知能力を高め、高度なサイバー脅威から保護するための研究開発活動に力を入れている。APAC地域は、中国、日本、インド、オーストラリアなどの国々を筆頭に、eコマース活動が急速に拡大している。APAC地域ではモバイルコマースが普及しているため、多くの企業がモバイルを中心とした不正防止戦略を採用しています。APACでは、不正防止ソリューションに対する需要の高まりに対応するため、現地企業が台頭している。GDPRのような厳格なデータ保護法がある欧州諸国では、これらの規制に準拠した不正防止ソリューションが求められています。EMEAには、不正検知・防止ソフトウェアを製造する定評あるグローバル企業と中小の専門プロバイダーが混在しています。欧州諸国は、地域の規制に準拠した高品質でプライバシーを重視したソリューションを製造していることで知られています。中東およびアフリカでは、不正検出市場が台頭しており、こうしたシステムの重要性を認識し始める企業が増えています。
FPNV ポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、eコマース不正検知・防止市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは自らの要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、eコマース不正検知・防止市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いで直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、eコマース不正検知・防止市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、ACI Worldwide, Inc.、Blackhawk Network Holdings, Inc.、Bolt Financial, Inc.、Chargeflow, Inc.、ClearSale LLC、DXC Technology Company、Ekata、Equifax Inc.、F5, Inc.、Fiserv, Inc.、Forter, Ltd.、Fraud.com、Fraud.net Inc.、Hexasoft Development Sdn. Bhd、Infosys Limited、International Business Machines Corporation、LexisNexis Risk Solutions Group、Lyra、MarkMonitor Inc.、NortonLifeLock Inc.、PayPal Holdings, Inc.、Radial, Inc.、Riskified, Ltd.、RSA Security LLC、SEON Technologies Ltd.、SHIELD AI Technologies Pte.Ltd.、Sift Science, Inc.、Signifyd Inc.、Software AG、Stripe, Inc.、Subuno、TransUnion LLC。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、eコマース不正検知・防止市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
不正の種類 ● カードテスト
クレジットカード不正
フレンドリー詐欺
個人情報盗難
マーチャント詐欺
フィッシング
還付金詐欺
組織規模 ● 大企業
中小企業
業界 ● 航空宇宙・防衛
自動車・運輸
銀行・金融サービス・保険
建築・建設・不動産
消費財・小売
教育
エネルギー・公益事業
政府・公共部門
ヘルスケア＆ライフサイエンス
情報技術
製造業
メディア＆エンタテインメント
テレコミュニケーション
旅行・ホスピタリティ
導入 ● オンクラウド
オンプレミス
地域 ● 米州 ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.eコマース不正検知・防止市場の市場規模および予測は？
2.eコマース不正検知・防止市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は？
3.eコマース不正検知・防止市場における技術動向と規制の枠組みは？
4.eコマース不正検知・防止市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.eコマース不正検知・防止市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.個人情報盗難と商人詐欺の増加
5.1.1.2.Eコマース・プラットフォームにおける顧客数と取引の増加
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.熟練したセキュリティ専門家の認識と利用可能性の制限
5.1.3.機会
5.1.3.1.オンラインビジネスの出現と中小企業におけるセキュリティ・ソリューションの採用
5.1.3.2.高度なeコマース不正検知システムの導入
5.1.4.課題
5.1.4.1.不正行為の複雑化
5.2.市場セグメント分析
5.2.1.詐欺の種類：eコマースでの購入件数の増加に伴い、フィッシングやなりすましの事例が増加
5.2.2.組織タイプ：大企業向けの包括的なeコマース詐欺検出プランの必要性
5.2.3.業界銀行や小売業界における高度な不正検知・防止へのニーズが急増している。
5.2.4.展開：柔軟性と拡張性の向上を実現するクラウドベースのeコマース不正検知・防止が人気上昇中
5.3.市場動向分析
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制の枠組み分析
5.8.クライアントのカスタマイズ
6. eコマース不正検知・防止市場、不正タイプ別
6.1.はじめに
6.2.カードテスト
6.3.クレジットカード詐欺
6.4.フレンドリー詐欺
6.5.個人情報窃盗
6.6.マーチャント詐欺
6.7.フィッシング詐欺
6.8.払い戻し詐欺
7. eコマース不正検知・防止市場、組織規模別
7.1.はじめに
7.2.大企業
7.3.中小企業
8. eコマース不正検知・防止市場、産業別
8.1.はじめに
8.2.航空宇宙・防衛
8.3.自動車・運輸
8.4.銀行・金融サービス・保険
8.5.建築・建設・不動産
8.6.消費財・小売
8.7.教育
8.8.エネルギー・公益事業
8.9.政府・公共機関
8.10.ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.11.情報技術
8.12.製造業
8.13.メディア・娯楽
8.14.電気通信
8.15.旅行・ホスピタリティ
9. eコマース不正検知・防止市場、展開別
9.1.導入
9.2.オンクラウド
9.3.オンプレミス
10.米州の電子商取引不正検知・防止市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域のeコマース不正検知・防止市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.ヨーロッパ、中東、アフリカのeコマース不正検知・防止市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析（2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.ナマステクレジットがマイクロソフト・アジュールと提携し、独自の不正検知機能を発表
13.3.2.CellPoint Digital と Riskified が提携し、業界をリードする決済ソリューションで航空会社や旅行業者の不正防止を強化 13.3.3.
13.3.3.チャージバック対策にAIを活用するチャージフローが1400万米ドルを調達
13.3.4.MastercardとVestaが提携し、アジア太平洋地域でデジタル不正検知ソリューションを強化 13.3.4.
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図 2.eコマース不正検知・防止市場規模、2023年対2030年
図3.世界のeコマース不正検知・防止市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.eコマース詐欺検知・防止の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. eコマース不正検知・防止の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図6. eコマース不正検知・防止市場のダイナミクス
図7.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、不正タイプ別、2023年対2030年(%)
図8.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、不正タイプ別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図9.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、組織規模別、2023年対2030年 (%)
図10.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、組織規模別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、産業別、2023年対2030年(%)
図12.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、産業別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、展開別、2023年対2030年 (%)
図14.eコマース不正検知・防止の世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図 15.アメリカのeコマース不正検知・防止市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 16.アメリカのeコマース不正検知・防止市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 17.米国のeコマース不正検知・防止市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図 18.米国のeコマース不正検知・防止市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図 19.アジア太平洋地域のeコマース不正検知・防止市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図 20.アジア太平洋地域のeコマース不正検知・防止市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図 21.欧州、中東、アフリカのeコマース不正検知・防止市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東、アフリカのeコマース不正検知・防止市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図 23.eコマース詐欺検知・防止市場シェア、主要プレイヤー別、2023年
図24.eコマース不正検知・防止市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：eコマース不正検知・防止市場：不正タイプ別（カードテスト、クレジットカード不正、友好的不正）、組織規模別（大企業、中小企業）、産業別、展開別 – 2024-2030年世界予測
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