全体要約
偽画像検出市場は、2024年に6億ドルから2029年には39億ドルに成長すると予測されています。年平均成長率（CAGR）は41.6%です。この市場の拡大は、デジタルコンテンツの信頼性が問われる中で、信頼性と真実性を重視する動きから来ています。特にBFSIセグメントや大企業が大きな市場シェアを占めています。北米はこの技術の導入が最も進んでおり、偽情報対策として速報性のある画像分析アルゴリズムが活用されています。
また、政府も偽画像検出技術を導入し、偽情報の拡散を防ぐ必要性を認識しています。具体的には、政府機関がソーシャルメディアやニュースサイト上の加工された画像を迅速に特定することで、公共の信頼を守るための取り組みを強化しています。主要ベンダーには、Microsoft、Truepic、Clearview AIなどが含まれており、テクノロジーの進化が市場の成長を後押ししています。
また、政府も偽画像検出技術を導入し、偽情報の拡散を防ぐ必要性を認識しています。具体的には、政府機関がソーシャルメディアやニュースサイト上の加工された画像を迅速に特定することで、公共の信頼を守るための取り組みを強化しています。主要ベンダーには、Microsoft、Truepic、Clearview AIなどが含まれており、テクノロジーの進化が市場の成長を後押ししています。
関連する質問
0.6 billion USD (2024)
41.6% (2024-2029)
Microsoft Corporation, Gradiant, Facia, Image Forgery Detector, Q-integrity, iDenfy, DuckDuckGoose AI, Primeau Forensics, Sentinel AI, iProov, Sensity AI, Truepic, BioID, Reality Defender, Clearview AI, Kairos
AIおよびMLの進歩, ディープフェイクの脅威, 画像にデジタル署名を埋め込むカメラ技術の進歩
概要
偽画像検出市場の規模は、2024年に6億米ドルから2029年には39億米ドルに成長することが予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は41.6%です。偽画像検出ソリューションの採用は、デジタル信頼と信憑性を育むことに対する強調が高まっているためです。特にソーシャルメディアプラットフォームやオンラインニュースメディア上でデジタルコンテンツの信頼性がますます疑問視される時代において、視覚情報の真実性を確認できる手段に対する需要が高まっています。効果的な偽画像検出技術を実装することによって、組織は透明性と誠実性へのコミットメントを示し、ユーザーの信頼を高め、ブランドの信頼性を強化し、より信頼できるデジタル環境を育成することができます。
業種別では、BFSIセグメントがより大きな市場シェアを占めています。
政府部門は、誤情報と虚偽情報の蔓延に対抗するために、フェイク画像検出技術をますます採用しています。偽情報の拡散が社会的および政治的に深刻な影響をもたらす可能性があるこの時代において、政府は公共の信頼と民主的な健全性を守る必要性を認識しています。先進の画像分析アルゴリズムを展開することにより、当局はソーシャルメディアプラットフォーム、ニュース媒体、その他のオンラインチャネルで流通する操作されたり、作成された画像を迅速に特定し、フラグを立てることができます。この積極的なアプローチは、フェイク画像による潜在的な損害を軽減するのに役立つだけでなく、不道徳な目的のために公共の感情を利用しようとする悪意のある行為者に対する抑止力としても機能します。さらに、デジタルコンテンツにおける透明性と信頼性を促進することにより、政府はデジタル時代において民主主義の原則を維持するために重要な、より情報に基づいた、強靭な市民を育成することができます。
大企業は、組織の規模によってより大きな市場シェアを占めています。
大企業は1,000人以上の従業員を持っています。大企業セグメントは、グローバルなフェイク画像検出市場においてより大きな収益シェアを占めると予測されています。画像の変更を識別できる高度なAIアルゴリズムの台頭に伴い、企業はデジタルプラットフォーム上での誤情報や詐欺コンテンツの拡散から守るために、これらのソリューションにますます目を向けています。フェイク画像検出ツールをワークフローに統合することにより、企業は欺瞞的な画像に関連するリスクを軽減でき、オンラインプレゼンスの信頼性と信用性を確保できます。この採用は、消費者やステークホルダーとの信頼を維持し、デジタル時代におけるブランドイメージの整合性を守るための積極的な姿勢を反映しています。
地域別では、北米が予測期間中に最も高い市場規模を占めています。
北米は、予測期間中にフェイク画像検出市場をリードすることが予測されています。北米では、誤情報や画像の操作に対する懸念の高まりにより、フェイク画像検出技術の採用が着実に増加しています。ソーシャルメディアやデジタルコンテンツの普及に伴い、フェイク画像が人々をだまし、誤解を招く可能性が高まっています。その結果、企業、メディア機関、政府機関は、視覚コンテンツを認証し、信頼性を守り、誤情報の拡散から保護するためにフェイク画像検出ソリューションに投資しています。コンピュータビジョン、機械学習、デジタル画像フォレンジックにおける技術革新は、より洗練された検出アルゴリズムの開発を促進し、これらのソリューションをより効果的でアクセスしやすくしています。さらに、規制上の圧力や透明性に対する公共の需要は、さまざまなセクターでのフェイク画像検出ツールの採用をさらに促進しています。全体として、北米のフェイク画像検出市場は、デジタル時代における視覚コンテンツの整合性と信頼性を優先する組織により、引き続き成長する見込みです。
一次選挙の内訳
この調査には、部品供給業者からTier 1企業やOEMまで、さまざまな業界専門家からの洞察が含まれています。一次情報の内訳は以下の通りです：
会社タイプ別: Tier 1 – 35%、Tier 2 – 45%、Tier 3 – 20%
• 役職別：Cレベル - 40%、マネージャーおよびその他のレベル - 60%
地域別: 北米 – 20%、ヨーロッパ – 35%、アジア太平洋 – 45%
フェイク画像検出市場の主要ベンダーには、Microsoft Corporation（米国）、Gradiant（スペイン）、Facia（英国）、Image Forgery Detector（ベルギー）、Q-integrity（スイス）、iDenfy（リトアニア）、DuckDuckGoose AI（オランダ）、Primeau Forensics、Sentinel AI（エストニア）、iProov（英国）、Sensity AI（オランダ）、Truepic（米国）、BioID（ドイツ）、Reality Defender（米国）、Clearview AI（米国）、Kairos（米国）が含まれます。
この研究は、フェイク画像検出市場における主要プレーヤーの詳細な競争分析、企業プロフィール、最近の動向、および主要な市場戦略を含んでいます。
研究範囲
このレポートは、フェイク画像検出市場をセグメント化しています。提供（ソリューションとサービス）、ターゲットユーザー（個人、プロフェッショナル、エンタープライズグレード）、技術（機械学習、深層学習、画像フォレンジックス）、デプロイメントモード（オンプレミスとクラウド）、組織の規模（大企業および中小企業）、アプリケーション（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ス、詐欺検出、医療および医療画像、採用）、業種（政府、銀行、金融サービス、保険（BFSI）、ヘルスケア、通信、実業、不動産、メディア＆エンターテイメント、その他の業種）、地域（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東＆アフリカ、ラテンアメリカ）による市場規模を予測しています。
この調査には、市場の主要プレイヤーに関する詳細な競争分析、その企業プロフィール、製品およびビジネスオファリングに関連する重要な観察、最近の動向、そして主要な市場戦略が含まれています。
報告書購入の主な利点
このレポートは、市場リーダーや新規参入者が、全体のフェイク画像検出市場およびサブセグメントの収益数値に対する最も近い推定値に関する情報を得るのに役立ちます。このレポートは、ステークホルダーが競争環境を理解し、自社の位置付けを向上させ、適切な市場進出戦略を計画するための洞察を得るのに役立ちます。また、このレポートは、ステークホルダーが市場の動向を理解し、市場の主要な推進要因、制約、課題、および機会に関する情報を提供します。
この報告書は以下のポイントに関する洞察を提供します。
• 主要な要因の分析（AIとMLの進歩、ディープフェイクの増加がデジタルアイデンティティに脅威をもたらします）、制約（画像操作の進化する技術、画像データの量と多様性）、機会（デジタル署名を画像に埋め込むカメラ技術の進歩、ビッグデータ分析の需要の増加）、および課題（ディープフェイクに対する認識不足とプライバシーの懸念）
・製品開発/革新：フェイク画像検出市場における次世代技術、研究開発活動、新製品およびサービスの発表に関する詳細な洞察。
市場の発展：利益のある市場に関する包括的な情報 – 本報告書は、さまざまな地域における偽画像検出市場を分析しています。
市場の多様化：偽画像検出市場における新製品やサービス、未開拓の地域、最近の動向、及び投資に関する詳細な情報です。
競争評価：マイクロソフト社（米国）、グラディアント（スペイン）、ファシア（英国）、画像偽造検出器（ベルギー）、Q-integrity（スイス）、iDenfy（リトアニア）、DuckDuckGoose AI（オランダ）、プライモー法医学、センチネルAI（エストニア）、iProov（英国）、センサイティAI（オランダ）、Truepic（米国）、BioID（ドイツ）、リアリティディフェンダー（米国）、クリアビューAI（米国）、及びカイロス（米国）などの主要プレイヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供の詳細な評価、偽画像検出市場戦略の中で。
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
業種別では、BFSIセグメントがより大きな市場シェアを占めています。
政府部門は、誤情報と虚偽情報の蔓延に対抗するために、フェイク画像検出技術をますます採用しています。偽情報の拡散が社会的および政治的に深刻な影響をもたらす可能性があるこの時代において、政府は公共の信頼と民主的な健全性を守る必要性を認識しています。先進の画像分析アルゴリズムを展開することにより、当局はソーシャルメディアプラットフォーム、ニュース媒体、その他のオンラインチャネルで流通する操作されたり、作成された画像を迅速に特定し、フラグを立てることができます。この積極的なアプローチは、フェイク画像による潜在的な損害を軽減するのに役立つだけでなく、不道徳な目的のために公共の感情を利用しようとする悪意のある行為者に対する抑止力としても機能します。さらに、デジタルコンテンツにおける透明性と信頼性を促進することにより、政府はデジタル時代において民主主義の原則を維持するために重要な、より情報に基づいた、強靭な市民を育成することができます。
大企業は、組織の規模によってより大きな市場シェアを占めています。
大企業は1,000人以上の従業員を持っています。大企業セグメントは、グローバルなフェイク画像検出市場においてより大きな収益シェアを占めると予測されています。画像の変更を識別できる高度なAIアルゴリズムの台頭に伴い、企業はデジタルプラットフォーム上での誤情報や詐欺コンテンツの拡散から守るために、これらのソリューションにますます目を向けています。フェイク画像検出ツールをワークフローに統合することにより、企業は欺瞞的な画像に関連するリスクを軽減でき、オンラインプレゼンスの信頼性と信用性を確保できます。この採用は、消費者やステークホルダーとの信頼を維持し、デジタル時代におけるブランドイメージの整合性を守るための積極的な姿勢を反映しています。
地域別では、北米が予測期間中に最も高い市場規模を占めています。
北米は、予測期間中にフェイク画像検出市場をリードすることが予測されています。北米では、誤情報や画像の操作に対する懸念の高まりにより、フェイク画像検出技術の採用が着実に増加しています。ソーシャルメディアやデジタルコンテンツの普及に伴い、フェイク画像が人々をだまし、誤解を招く可能性が高まっています。その結果、企業、メディア機関、政府機関は、視覚コンテンツを認証し、信頼性を守り、誤情報の拡散から保護するためにフェイク画像検出ソリューションに投資しています。コンピュータビジョン、機械学習、デジタル画像フォレンジックにおける技術革新は、より洗練された検出アルゴリズムの開発を促進し、これらのソリューションをより効果的でアクセスしやすくしています。さらに、規制上の圧力や透明性に対する公共の需要は、さまざまなセクターでのフェイク画像検出ツールの採用をさらに促進しています。全体として、北米のフェイク画像検出市場は、デジタル時代における視覚コンテンツの整合性と信頼性を優先する組織により、引き続き成長する見込みです。
一次選挙の内訳
この調査には、部品供給業者からTier 1企業やOEMまで、さまざまな業界専門家からの洞察が含まれています。一次情報の内訳は以下の通りです：
会社タイプ別: Tier 1 – 35%、Tier 2 – 45%、Tier 3 – 20%
• 役職別：Cレベル - 40%、マネージャーおよびその他のレベル - 60%
地域別: 北米 – 20%、ヨーロッパ – 35%、アジア太平洋 – 45%
フェイク画像検出市場の主要ベンダーには、Microsoft Corporation（米国）、Gradiant（スペイン）、Facia（英国）、Image Forgery Detector（ベルギー）、Q-integrity（スイス）、iDenfy（リトアニア）、DuckDuckGoose AI（オランダ）、Primeau Forensics、Sentinel AI（エストニア）、iProov（英国）、Sensity AI（オランダ）、Truepic（米国）、BioID（ドイツ）、Reality Defender（米国）、Clearview AI（米国）、Kairos（米国）が含まれます。
この研究は、フェイク画像検出市場における主要プレーヤーの詳細な競争分析、企業プロフィール、最近の動向、および主要な市場戦略を含んでいます。
研究範囲
このレポートは、フェイク画像検出市場をセグメント化しています。提供（ソリューションとサービス）、ターゲットユーザー（個人、プロフェッショナル、エンタープライズグレード）、技術（機械学習、深層学習、画像フォレンジックス）、デプロイメントモード（オンプレミスとクラウド）、組織の規模（大企業および中小企業）、アプリケーション（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ス、詐欺検出、医療および医療画像、採用）、業種（政府、銀行、金融サービス、保険（BFSI）、ヘルスケア、通信、実業、不動産、メディア＆エンターテイメント、その他の業種）、地域（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東＆アフリカ、ラテンアメリカ）による市場規模を予測しています。
この調査には、市場の主要プレイヤーに関する詳細な競争分析、その企業プロフィール、製品およびビジネスオファリングに関連する重要な観察、最近の動向、そして主要な市場戦略が含まれています。
報告書購入の主な利点
このレポートは、市場リーダーや新規参入者が、全体のフェイク画像検出市場およびサブセグメントの収益数値に対する最も近い推定値に関する情報を得るのに役立ちます。このレポートは、ステークホルダーが競争環境を理解し、自社の位置付けを向上させ、適切な市場進出戦略を計画するための洞察を得るのに役立ちます。また、このレポートは、ステークホルダーが市場の動向を理解し、市場の主要な推進要因、制約、課題、および機会に関する情報を提供します。
この報告書は以下のポイントに関する洞察を提供します。
• 主要な要因の分析（AIとMLの進歩、ディープフェイクの増加がデジタルアイデンティティに脅威をもたらします）、制約（画像操作の進化する技術、画像データの量と多様性）、機会（デジタル署名を画像に埋め込むカメラ技術の進歩、ビッグデータ分析の需要の増加）、および課題（ディープフェイクに対する認識不足とプライバシーの懸念）
・製品開発/革新：フェイク画像検出市場における次世代技術、研究開発活動、新製品およびサービスの発表に関する詳細な洞察。
市場の発展：利益のある市場に関する包括的な情報 – 本報告書は、さまざまな地域における偽画像検出市場を分析しています。
市場の多様化：偽画像検出市場における新製品やサービス、未開拓の地域、最近の動向、及び投資に関する詳細な情報です。
競争評価：マイクロソフト社（米国）、グラディアント（スペイン）、ファシア（英国）、画像偽造検出器（ベルギー）、Q-integrity（スイス）、iDenfy（リトアニア）、DuckDuckGoose AI（オランダ）、プライモー法医学、センチネルAI（エストニア）、iProov（英国）、センサイティAI（オランダ）、Truepic（米国）、BioID（ドイツ）、リアリティディフェンダー（米国）、クリアビューAI（米国）、及びカイロス（米国）などの主要プレイヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供の詳細な評価、偽画像検出市場戦略の中で。
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目次
1 イントロダクション 50
1.1 調査の目的 50
1.2 市場の定義 50
1.2.1 包含・除外事項 51
1.3 市場範囲 53
1.3.1 市場セグメンテーション 53
1.3.2 対象地域 54
1.4 対象年 54
1.5 通貨 55
1.6 ステークホルダー 55
2 調査手法 56
2.1 リサーチデータ 56
2.1.1 二次データ 57
2.1.2 一次データ 57
- 2.1.2.1 プライマリー内訳 57
- 2.1.2.2 業界についての主な考察 58
2.2 データのトライアンギュレーション 59
2.3 市場規模予測 60
2.3.1 トップダウンアプローチ 60
2.3.2 ボトムアップアプローチ 62
2.4 市場予測 63
2.5 企業評価方法 64
2.5.1 新興企業向け 64
2.6 前提 65
2.7 制約 66
3 エグゼクティブサマリー 67
4 更なる考察 71
4.1 偽画像検出市場プレイヤーにとって魅力的な事業機会 71
4.2 偽画像検出の市場、オファリング別 71
4.3 偽画像検出市場、ターゲットユーザー別 72
4.4 偽画像検出の市場、技術別 72
4.5 偽画像検出の市場、用途別 73
4.6 偽画像検出の市場、展開モード別 73
4.7 偽画像検出の市場、組織規模別 74
4.8 偽画像検出の市場、バーティカル別 74
4.9 マーケット・インベストメントシナリオ 75
5 市場概要・業界トレンド 76
5.1 イントロダクション 76
5.2 市場ダイナミクス 76
5.2.1 促進要因 77
- 5.2.1.1 AIとMLの進歩 77
- 5.2.1.2 デジタルIDを脅かすディープフェイクの増加 77
- 5.2.1.3 誤った情報の急速な拡散 79
5.2.2 抑制要因 79
- 5.2.2.1 進化する画像加工技術 79
- 5.2.2.2 画像データの量と多様性 79
5.2.3 市場機会 79
- 5.2.3.1 デジタル署名を画像に埋め込むカメラ技術の進歩 79
- 5.2.3.2 ビッグデータ分析の需要増 80
5.2.4 課題 80
- 5.2.4.1 ディープフェイクへの認識不足 80
- 5.2.4.2 プライバシー懸念 81
5.3 偽画像検出技術の進化 82
5.3.1 デジタル時代とフォトショップ（1980年代） 82
5.3.2 イメージ・フォレンジックの登場（1990年代） 82
5.3.3 センサーパターンノイズ解析 (2008) 82
5.3.4 コンテンツに基づく画像偽造検出 (2010年代) 82
5.3.5 ディープラーニングとニューラルネットワーク（2010年代） 83
5.3.6 画像認証のためのブロックチェーン（2010年代） 83
5.3.7 GANとディープフェイクへの挑戦（2010年代） 83
5.3.8 ディープフェイク検出の進歩（2020年代） 83
5.3.9 ソーシャルメディア・プラットフォームとの統合（現在） 83
5.4 ケーススタディ分析 83
5.5 バリューチェーン分析 85
5.5.1 プランニングとデザイン 85
5.5.2 偽画像検出ソフトウェア・プロバイダー 86
5.5.3 システムインテグレーター 86
5.5.4 ディストリビューション 86
5.5.5 エンドユーザー 86
5.6 エコシステム分析 86
5.7 ポーターのファイブフォース分析 87
5.7.1 新規参入の脅威 88
5.7.2 サプライヤーの交渉力 88
5.7.3 買い手の交渉力 89
5.7.4 代替品の脅威 89
5.7.5 競合・競争状況の激しさ 89
5.8 価格分析 89
5.8.1 主要プレイヤーの平均販売価格トレンド、オファリング別 89
5.8.2 指標価格分析 90
- 5.8.2.1 偽画像検出ソリューションの指標価格分析 90
5.9 技術分析 91
5.9.1 キーテクノロジー 91
- 5.9.1.1 ディープラーニングとニューラルネットワーク 91
- 5.9.1.2 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 92
- 5.9.1.3 生成的逆数ネットワーク (GANs) 92
- 5.9.1.4 ブロックチェーン 92
5.9.2 補完的テクノロジー 92
- 5.9.2.1 コンピュータービジョン 92
- 5.9.2.2 マルチモーダル分析 93
5.9.3 アディショナルテクノロジー 93
- 5.9.3.1 人工知能（C3749AI） 93
- 5.9.3.2 機械学習 (ML) 93
5.10 特許分析 94
5.10.1 偽画像検出市場 94
5.11 顧客事業にインパクトのあるトレンド/ディスラプション 97
5.12 技術ロードマップ 97
5.12.1 2030年までの偽画像検出技術ロードマップ 97
- 5.12.1.1 短期ロードマップ（2023-2025年） 97
- 5.12.1.2 中期ロードマップ（2026年～2028年） 98
- 5.12.1.3 長期ロードマップ（2029年～2030年） 99
5.13 偽画像検出市場におけるベストプラクティス 99
5.13.1 メタデータ分析 99
5.13.2 逆画像検索 100
5.13.3 画像フォレンジックツール 100
5.13.4 ブレとノイズの分析 100
5.13.5 電子透かし分析 100
5.13.6 文脈分析 100
5.13.7 顔と表情の分析 100
5.13.8 機械学習モデル 100
5.13.9 ブロックチェーンとデジタル署名 100
5.13.10 人間の専門知識 100
5.13.11 マルチモーダル・アプローチ 101
5.13.12 ユーザーを教育 101
5.14 規制の概観 101
5.14.1 規制当局、政府機関、その他組織 101
- 5.14.1.1 北米 103
- 5.14.1.1.1 米国 103
- 5.14.1.2 ヨーロッパ 103
- 5.14.1.3 アジア太平洋 103
- 5.14.1.3.1 インド 103
- 5.14.1.3.2 中国 103
- 5.14.1.4 中東・アフリカ 104
- 5.14.1.4.1 アラブ首長国連邦 104
- 5.14.1.5 ラテンアメリカ 104
- 5.14.1.5.1 ブラジル 104
- 5.14.1.5.2 メキシコ 104
- 5.14.1.1 北米 103
5.15 主なステークホルダーと購入基準 104
5.15.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 104
5.15.2 購買基準 105
5.16 2023-2024年の主なカンファレンス＆イベント 106
5.17 投資風景 106
6 偽画像検出の市場、製品別 107
6.1 イントロダクション 107
6.2 機能 107
6.2.1 基本検出 107
6.2.2 高度な分析 107
6.2.3 コンテンツ・モデレーション 108
6.2.4 科学捜査分析 108
6.3 統合レベル 109
6.3.1 スタンドアローン用途 109
6.3.2 APIとSDK 109
6.3.3 クラウドベースサービス 110
7 偽画像検出の市場、オファリング別 111
7.1 イントロダクション 112
7.1.1 オファリング：偽画像検出市場のドライバー 113
7.2 ソリューション 113
7.2.1 画像偽造やコンテンツ改ざんの増加に伴い、偽画像検出ソリューションの採用が増加 113
7.2.2 フォトショップ画像検出 113
7.2.3 ディープフェイク画像検出 114
7.2.4 AI生成コンテンツの検出 114
7.2.5 コンテンツの真正性検証 114
7.2.6 リアルタイム検出 114
7.2.7 ブラウザ拡張機能 115
7.2.8 モバイルアプリ 115
7.3 サービス 116
7.3.1 偽画像検出のプロアクティブモニタリングとレスポンシブメンテナンスサービス 116
7.3.2 コンサルティング 117
7.3.3 デプロイメント・インテグレーション 117
7.3.4 サポートとメンテナンス 117
8 偽画像検出の市場、展開モード別 118
8.1 イントロダクション 119
8.1.1 展開モード：偽画像検出市場のドライバー 120
8.2 クラウド 120
8.2.1 クラウド展開による偽画像検出機能の強化 120
8.3 オンプレミス 121
8.3.1 偽画像検出におけるオンプレミス展開によるデータ管理の最大化 121
9 偽画像検出の市場、組織規模別 123
9.1 イントロダクション 124
9.1.1 組織規模：偽画像検出市場のドライバー 125
9.2 大企業 125
9.3 中小企業(SME) 126
10 偽画像検出市場、ターゲットユーザー別 128
10.1 イントロダクション 129
10.1.1 ターゲットユーザー：偽画像検出市場のドライバー 130
10.2 個人 130
10.2.1 個人ユーザーの間で高まる偽画像に対する意識 130
10.3 プロフェッショナル 131
10.4 企業グレード 132
10.4.1 操作されるメディアの増加と誤報に対抗する必要性 132
11 偽画像検出の市場、技術別 134
11.1 イントロダクション 135
11.1.1 技術：偽画像検出市場のドライバー 136
11.2 機械学習とディープラーニング 136
11.2.1 偽画像検出におけるディープラーニングの重要な役割 136
11.2.2 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 137
11.2.3 生成的敵対ネットワーク (GAN) 137
11.3 イメージ・フォレンジック 137
12 偽画像検出の市場、用途別 140
12.1 イントロダクション 141
12.1.1 アプリケーション：偽画像検出市場のドライバー 142
12.2 ソーシャルメディアとコンテンツ・モデレーション 142
12.3 デジタルフォレンジック 143
12.4 不正行為の検知 144
12.5 ヘルスケアとメディカルイメージング 145
12.6 採用情報 146
12.6.1 画像認証による採用効率の向上 146
13 偽画像検出の市場、バーティカル別 148
13.1 イントロダクション 149
13.1.1 バーティカル：偽画像検出市場のドライバー 150
13.2 銀行・金融サービス・保険 (BFSI) 151
13.2.1 本人確認、書類確認、保険金請求における偽画像検出ソリューションの利用増加 151
13.2.2 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)：偽画像検出のユースケース 151
- 13.2.2.1 文書認証 151
- 13.2.2.2 本人確認 151
- 13.2.2.3 保険金請求の確認 151
- 13.2.2.4 偽造検出 151
13.3 通信 152
13.3.1 偽画像検出でネットワークの完全性を守る 152
13.3.2 通信：偽画像検出ユースケース 153
- 13.3.2.1 ネットワークセキュリティモニタリング 153
- 13.3.2.2 本人確認 153
- 13.3.2.3 コンテンツ・モデレーション 153
13.4 政府 154
13.4.1 偽情報に対抗するため、政府部門が偽画像検出を導入 154
13.4.2 政府：偽画像検出ユースケース 154
- 13.4.2.1 法執行と国家安全保障 154
- 13.4.2.2 国境警備と入国管理 154
- 13.4.2.3 災害対応と危機管理 154
- 13.4.2.4 公共安全と緊急対応 154
13.5 ヘルスケア 155
13.5.1 ディープフェイクに対抗する偽画像検出技術の活用 155
13.5.2 ヘルスケア：偽画像検出ユースケース 156
- 13.5.2.1 医療画像認証 156
- 13.5.2.2 遠隔医療画像検証 156
- 13.5.2.3 手術画像の検証 156
13.6 不動産 157
13.6.1 偽画像検出でリスティングの透明性を確保 157
13.6.2 不動産：偽画像検出ユースケース 157
- 13.6.2.1 リスト検証 157
- 13.6.2.2 不動産所有権の確認 157
- 13.6.2.3 物件状況評価 157
13.7 メディア・エンターテインメント 158
13.7.1 ソーシャルメディア・プラットフォームにおけるディープフェイクの増加 158
13.7.2 メディア・エンターテインメント：偽画像検出ユースケース 158
- 13.7.2.1 ソーシャルメディア・コンテンツのモデレーション 158
- 13.7.2.2 広告・マーケティング 158
- 13.7.2.3 ブランド保護 158
13.8 その他のバーティカル 159
13.8.1 その他のバーティカル：偽画像検出ユースケース 160
- 13.8.1.1 自動車保険請求 160
- 13.8.1.2 オンライン試験監視 160
- 13.8.1.3 レストラン・レビュー 160
14 偽画像検出の市場、地域別 161
14.1 イントロダクション 162
14.2 北米 163
14.2.1 北米：偽画像検出市場のドライバー 163
14.2.2 北米：規制の概観 164
14.2.3 米国 169
14.2.4 カナダ 173
- 14.2.4.1 カナダで高まるディープフェイクへの懸念 173
14.3 ヨーロッパ 178
14.3.1 ヨーロッパ：偽画像検出市場のドライバー 178
14.3.2 ヨーロッパ：規制の概観 178
14.3.3 英国 184
14.3.4 ドイツ 187
- 14.3.4.1 ドイツの高度な偽画像検出法に注目 187
14.3.5 フランス 191
14.3.6 イタリア 194
- 14.3.6.1 イタリアで画像操作撲滅のための研究イニシアティブが高まる 194
14.3.7 その他のヨーロッパ 198
14.4 アジア太平洋 202
14.4.1 アジア太平洋：偽画像検出市場のドライバー 202
14.4.2 アジア太平洋：規制の概観 203
14.4.3 中国 207
- 14.4.3.1 ディープフェイク撲滅に向けた政府の取り組み 207
14.4.4 日本 211
14.4.5 インド 215
- 14.4.5.1 インドにおけるディープフェイクの増加で市場が活性化 215
14.4.6 その他のアジア太平洋 218
14.5 中東・アフリカ 222
14.5.1 中東・アフリカ：偽画像検出市場のドライバー 222
14.5.2 中東・アフリカ：規制の概観 223
14.5.3 中東 227
14.5.4 アフリカ 228
- 14.5.4.1 アフリカにおけるAI技術の進歩が市場を活性化させる 228
14.6 ラテンアメリカ 228
14.6.1 ラテンアメリカ：偽画像検出市場のドライバー 228
14.6.2 規制の概観 228
14.6.3 ブラジル 233
- 14.6.3.1 ブラジルで高まる誤報拡散への懸念 233
14.6.4 メキシコ 237
14.6.5 その他のラテンアメリカ 240
15 競合情勢 245
15.1 概要 245
15.2 主要企業の成功戦略 245
15.3 収益分析 246
15.4 市場シェア分析 247
15.5 PRODUCT/BRAND COMPARISON 249
15.6 スタートアップ/中小企業評価マトリックス 249
15.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 250
15.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 250
15.6.3 DYNAMIC COMPANIES 250
15.6.4 STARTING BLOCKS 250
15.6.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ/中小企業 251
15.7 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 254
15.7.1 製品ローンチ・開発 254
15.7.2 ディール 255
15.8 HARDWARE PLAYERS OVERVIEW 255
15.8.1 クアルコム 255
- 15.8.1.1 直近の動向 255
15.8.2 ソニー 255
15.8.3 キヤノン 256
15.8.4 その他 256
16 企業プロファイル 257
16.1 主要企業 257
16.1.1 MICROSOFT 257
16.1.2 IPROOV 260
16.1.3 GRADIANT 262
16.1.4 PRIMEAU FORENSICS 264
16.1.5 KAIROS 266
16.1.6 TRUEPIC 267
16.1.7 BIOID 268
16.2 STARTUPS 269
16.2.1 画像偽造検出器 269
16.2.2 量子完全性 270
16.2.3 ダックダックグースAI 271
16.2.4 センチネルAI 272
16.2.5 リアリティ・ディフェンダー 272
16.2.6 クリアビューAI 273
16.2.7 センシティAI 273
16.2.8 ファシア 274
16.2.9 イデンフィ 275
17 関連市場 276
17.1 関連市場市場の基礎 276
17.1.1 制約 276
17.2 本人確認市場 277
17.3 人工知能（AI）市場 281
18 付録 288
18.1 ディスカッションガイド 288
18.2 ナレッジストア 293
18.3 カスタマイズオプション 295
18.4 関連レポート 295
18.5 執筆者の詳細 296
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