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 偽造画像検出の世界市場規模調査＆予測：提供サービス別、展開モード別、用途別、地域別予測 2025-2035Global Fake Image Detection Market Size study & Forecast, by Offering, Deployment Mode, Application, and Regional Forecasts 2025-2035 偽画像検出の世界市場は、2024年に約10億1000万米ドルと評価され、2025年から2035年の予測期間を通じて42.20％以上の爆発的なCAGRで拡大すると予測されている。デジタルエコシステムが合成コンテンツでますます飽... もっと見る
サマリー偽画像検出の世界市場は、2024年に約10億1000万米ドルと評価され、2025年から2035年の予測期間を通じて42.20％以上の爆発的なCAGRで拡大すると予測されている。デジタルエコシステムが合成コンテンツでますます飽和状態になるにつれて、高度な偽画像検出ツールに対する需要が様々な分野で劇的に急増している。ディープラーニングとフォレンジックアルゴリズムを活用したフェイク画像検出は、特にビジュアルコンテンツの完全性がミッションクリティカルな状況において、画像ベースの欺瞞や誤情報に対する強力な防御メカニズムとして機能する。組織、政府、技術プラットフォームは、デジタルの信頼を維持し、ブランドの信頼性を確保し、より厳格なコンテンツモデレーション規制に準拠するために、これらのツールを導入している。GAN（Generative Adversarial Networks：生成的逆数ネットワーク）などの生成的AI技術の普及は、操作された画像の精巧さを飛躍的に高めており、リアルタイム処理と文脈分析の両方を活用する次世代検出ソリューションの緊急ニーズを促している。この市場を牽引する重要な推進力は、ソーシャル・プラットフォーム、デジタル出版物、詐欺キャンペーンにおけるビジュアル・メディアの悪用がエスカレートしていることです。改ざんされた医療スキャン、改ざんされた金融文書、改ざんされた身分証明書など、企業は評判と業務の完全性を守るため、堅牢なAI駆動型検出ソフトウェアへの投資を余儀なくされている。例えば、BFSIのような分野では、偽造が大規模なID詐欺につながる可能性があるため、金融機関はデジタル・オンボーディングやコンプライアンス・プロセスに画像認証プロトコルを統合する必要に迫られている。同様に、法執行機関や法医学部門は、司法の信頼性を確保するために、証拠検証ワークフローに偽造画像検出を組み込んでいる。その反面、ディープフェイクに対する一般市民の認識不足や、熟練したフォレンジック・アナリストの不足が、短期的には市場の勢いを抑制する可能性がある。とはいえ、ニューラルネットワークやクロスプラットフォーム統合における継続的な技術革新は、大きな商業的可能性を解き放つと予想される。 地域的には、北米が2024年に支配的な市場に浮上し、2035年までこのリードを維持すると予測される。これは、サイバーセキュリティとデジタル・フォレンジック・インフラストラクチャの早期導入と、コンテンツの真正性に関する強力な規制の枠組みによるものである。特に米国では、AIベースの画像フォレンジックに対する政府や企業の投資が急増しており、防衛、法務、ヘルスケアなどの垂直分野全体で偽画像検出ソリューションの展開を後押ししている。GDPRのような政策やデジタル主権イニシアティブに後押しされた欧州では、特に画像の完全性がコンプライアンスや消費者の信頼と密接に結びついているメディアや銀行セクターで、急速な導入が見られる。一方、アジア太平洋地域は予測期間中に最も急成長する市場になると予想されている。スマートフォンユーザーの爆発的な増加、ソーシャルメディアプラットフォームでの誤情報の横行、中国、インド、韓国といった国々での政府による監視活動の活発化などが、この上昇に拍車をかけている。 本レポートに含まれる主な市場プレイヤー - マイクロソフト株式会社 - アドビ社 - グーグル合同会社 - Meta Platforms, Inc. - Truepic - セレレイ - ハイブAI - Pimeyes - クラリファイ - ディープウェア・スキャナー - センシティAI - アンバービデオ - リアリティディフェンダー - ディープトレース・テクノロジーズ - インテルのFakeCatcher 世界のフェイク画像検出市場レポートスコープ： - 過去データ - 2023年、2024年 - 予測基準年 - 2024年 - 予測期間 - 2025-2035 - レポート対象範囲 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、トレンド - 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東・アフリカ - カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更 本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する： オファリング別 - ソリューション - サービス ターゲットユーザー別 - 個人 - プロフェッショナル - 企業ガイド テクノロジー別 - MLとDL - 画像フォレンジック 導入モード別 - オンプレミス - クラウド 組織規模別 - 大企業 - 中小企業 アプリケーション別 - ソーシャルメディアとコンテンツモデレーション - デジタルフォレンジック - 不正検知 - ヘルスケアと医療画像 - 人材採用 業種別 - 政府機関 - BFSI - ヘルスケア - テレコム - 不動産 - メディア＆エンターテイメント - その他 地域別 北米 - 米国 - カナダ 欧州 - 英国 - ドイツ - フランス - スペイン - イタリア - その他のヨーロッパ アジア太平洋 - 中国 - インド - 日本 - オーストラリア - 韓国 - その他のアジア太平洋地域 ラテンアメリカ - ブラジル - メキシコ 中東・アフリカ - UAE - サウジアラビア - 南アフリカ - その他の中東・アフリカ 主な内容 - 2025年から2035年までの10年間の市場推定と予測。 - 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。 - 主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。 - 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。 - 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。 - 市場の競争構造の分析 - 市場の需要サイドと供給サイドの分析 目次目次第1章.世界の偽造画像検出市場レポート範囲と方法論 1.1.調査目的 1.2.調査方法 1.2.1.予測モデル 1.2.2.デスクリサーチ 1.2.3.トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 1.3.リサーチの属性 1.4.研究の範囲 1.4.1.市場の定義 1.4.2.市場セグメンテーション 1.5.調査の前提 1.5.1.包含と除外 1.5.2.制限事項 1.5.3.調査対象年 第2章.要旨 2.1.CEO/CXOの立場 2.2.戦略的洞察 2.3.ESG分析 2.4.主な調査結果 第3章.世界の偽造画像検出市場勢力分析 3.1.偽画像検出の世界市場を形成する市場勢力（2024年～2035年） 3.2.促進要因 3.2.1.ジェネレーティブAIとディープフェイク技術の普及 3.2.2.映像コンテンツに対する規制とコンプライアンス要件の強化 3.3.制約 3.3.1.高い導入コストとインフラの複雑さ 3.3.2.熟練したAIとフォレンジックの専門家の不足 3.4.機会 3.4.1.新興APACおよびLATAM市場における急速なデジタル変革 3.4.2.認証強化のためのマルチモーダルAIとブロックチェーンの統合 第4章.世界の偽造画像検出産業分析 4.1.ポーターのファイブフォースモデル 4.1.1.買い手の交渉力 4.1.2.サプライヤーの交渉力 4.1.3.新規参入者の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競争上のライバル 4.2.ポーターのファイブフォース予測モデル（2024年～2035年） 4.3.PESTEL分析 4.3.1.政治的要因 4.3.2.経済的 4.3.3.社会 4.3.4.技術 4.3.5.環境 4.3.6.法律 4.4.主な投資機会 4.5.トップ勝ち組戦略（2025年） 4.6.市場シェア分析（2024-2025） 4.7.世界の価格分析と動向（2025年 4.8.アナリストの提言と結論 第5章.偽画像検出の世界市場規模推移と予測：2025年～2035年 5.1.市場概要 5.2.世界市場の実績-ポテンシャル分析（2025年） 5.3.ソリューション 5.3.1.主要国の内訳推定と予測、2024-2035年 5.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 5.4.サービス 5.4.1.上位国別内訳の推定と予測、2024-2035年 5.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 第6章.偽画像検出の世界市場規模予測：ターゲットユーザー別、技術別、展開形態別、組織規模別 2025年～2035年 6.1.市場概要 6.2.世界市場の実績-ポテンシャル分析（2025年） 6.3.ターゲットユーザー 6.3.1.個人 6.3.2.プロフェッショナル 6.3.3.企業ガイド 6.4.テクノロジー 6.4.1.MLとDL 6.4.2.画像フォレンジック 6.5.展開モード 6.5.1.オンプレミス 6.5.2.クラウド 6.6.組織規模 6.6.1.大企業 6.6.2.中小企業 第7章.偽画像検出の世界市場規模・予測：用途・業種別2025年～2035年 7.1.市場、アプリケーションスナップショット 7.2.主要・新興アプリケーション 7.3.ソーシャルメディアとコンテンツモデレーション 7.3.1.主要国の内訳推定と予測、2024-2035年 7.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.4.デジタルフォレンジック 7.4.1.上位国の内訳推定と予測、2024-2035年 7.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.5.不正検知 7.5.1.上位国の内訳推定と予測、2024年～2035年 7.5.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.6.ヘルスケアとメディカルイメージング 7.6.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 7.6.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.7.人材採用 7.7.1.上位国別内訳の推定と予測、2024-2035年 7.7.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 7.8.業種別分析 7.8.1.政府機関 7.8.2.BFSI 7.8.3.ヘルスケア 7.8.4.テレコム 7.8.5.不動産 7.8.6.メディア・娯楽 7.8.7.その他 第8章.コンペティティブ・インテリジェンス 8.1.トップ市場戦略 8.2.マイクロソフト株式会社 8.2.1.会社概要 8.2.2.主要役員 8.2.3.会社概要 8.2.4.財務実績（データの入手可能性による） 8.2.5.製品/サービスポートフォリオ 8.2.6.最近の動向 8.2.7.市場戦略 8.2.8.SWOT分析 8.3.アドビ社 8.4.グーグル合同会社 8.5.メタプラットフォームズ 8.6.トゥルーピック 8.7.セレレイ 8.8.ハイブAI 8.9.ピメイズ 8.10.クラリファイ 8.11.ディープウェア・スキャナー 8.12.センシティAI 8.13.アンバービデオ 8.14.リアリティ・ディフェンダー 8.15.ディープトレース・テクノロジー 8.16.インテルのフェイクキャッチャー
SummaryThe Global Fake Image Detection Market is valued approximately at USD 1.01 billion in 2024 and is projected to expand at an explosive CAGR of over 42.20% throughout the forecast period 2025–2035. As the digital ecosystem becomes increasingly saturated with synthetic content, the demand for advanced fake image detection tools has surged dramatically across various sectors. Fake image detection, powered by deep learning and forensic algorithms, serves as a powerful defense mechanism against image-based deception and misinformation, especially in contexts where visual content integrity is mission-critical. Organizations, governments, and tech platforms are deploying these tools to uphold digital trust, ensure brand authenticity, and comply with stricter content moderation regulations. The proliferation of generative AI technologies, such as GANs (Generative Adversarial Networks), has exponentially increased the sophistication of manipulated images, prompting an urgent need for next-gen detection solutions that leverage both real-time processing and contextual analysis. Table of ContentsTable of Contents
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