1 はじめに
1.1 調査目的 50
1.2 市場の定義 50
1.2.1 包含と除外 51
1.3 市場範囲 53
1.3.1 市場の区分 53
1.3.2 対象地域 54
1.4 考慮した年数 54
1.5 考慮した通貨 55
表1 米ドル為替レート、2018年～2023年 55
1.6 利害関係者 55
2 調査方法 56
2.1 調査データ 56
図1 フェイク画像検出市場：調査デザイン 56
2.1.1 二次データ 57
2.1.2 一次データ 57
2.1.2.1 一次データの内訳 57
2.1.2.2 主要産業の洞察 58
2.2 データの三角測量 59
図2 フェイク画像検出市場：データ三角測量 59
図3 フェイク画像検出市場の推定：調査フロー 60
2.3 市場規模の推定 60
2.3.1 トップダウンアプローチ 60
図 4 アプローチ 1（供給側）：偽造画像検出ベンダーのソリューションとサービスによる収益 61
図 5 アプローチ 1：サプライサイド分析 61
2.3.2 ボトムアップアプローチ 62
図6 アプローチ2 – ボトムアップ（需要側）：フェイク画像検出 62
2.4 市場予測 63
表 2 要因分析 63
2.5 企業評価手法 64
2.5.1 スタートアップ企業向け 64
図 7 企業評価（新興企業）：基準の重み付け 64
2.6 前提条件
表3 フェイク画像検出市場：前提条件 65
2.7 制限事項 66
表4 フェイク画像検出市場：限界 66
3 エグゼクティブサマリー 67
図 8 フェイク画像検出の世界市場は予測期間中に大きく成長 69
図 9 フェイク画像検出市場：セグメントのスナップショット 69
図 10 フェイク画像検出市場：地域別スナップショット 70
4 プレミアムに関する洞察
4.1 フェイク画像検出市場のプレーヤーにとって魅力的な機会 71
図 11 AI と ml 技術の進歩、分野横断的なフェイク画像検出のユースケースと用途の増加が市場成長を後押し 71
4.2 フェイク画像検出市場、提供製品別 71
図 12 予測期間中、ソリューションがより大きな市場規模を占める 71
4.3 フェイク画像検出市場：ターゲットユーザー別 72
図 13 予測期間中、プロフェッショナル分野が最も好まれる 72
4.4 フェイク画像検出市場：技術別 72
図14 予測期間中、機械学習と深層学習がより大きな市場規模を占める 72
4.5 フェイク画像検出市場：用途別 73
図15 予測期間中はソーシャルメディアとコンテンツモデレーションアプリケーションが好まれる 73
4.6 フェイク画像検出市場：導入形態別 73
図 16 予測期間中、オンプレミスセグメントがより大きな市場規模を占める 73
4.7 フェイク画像検出市場：組織規模別 74
図 17：予測期間中、大企業がより大きな市場規模を占める 74
4.8 フェイク画像検出市場：垂直市場別 74
図 18：予測期間中、政府機関が優位を占める 74
4.9 市場投資シナリオ 75
図 19 欧州は今後 5 年間で投資の最適市場として浮上 75
5 市場概要と業界動向 76
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 76
図 20 フェイク画像検出市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 76
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 AIとMLの進歩 77
5.2.1.2 デジタルアイデンティティへの脅威となるディープフェイクの増加 77
図 21 世界におけるフェイク画像検出ソリューションの採用 78
5.2.1.3 誤情報の急速な拡散 79
5.2.2 阻害要因 79
5.2.2.1 画像操作技術の進化 79
5.2.2.2 画像データの量と多様性 79
5.2.3 機会
5.2.3.1 画像にデジタル署名を埋め込むカメラ技術の進歩 79
5.2.3.2 ビッグデータ分析に対する需要の増加 80
5.2.4 課題 80
5.2.4.1 ディープフェイクに対する認識の欠如 80
図 22 世界におけるディープフェイク画像の認知度 81
5.2.4.2 プライバシーへの懸念 81
5.3 フェイク画像検知技術の進化 82
図 23 フェイク画像検出市場：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 画像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 年） 82
5.3.4 コンテンツベースの画像偽造検出（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 ガンスとディープフェイクの課題（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への統合（現在） 83
5.4 ケーススタディ分析 83
5.4.1 iproyalは、カスタムメイドのkycオンボーディングフローを構築しながら、新規ユーザーの確認時間を短縮 83
5.4.2 マイクロリンクは、迅速、簡単、セキュアな ID 検証のためにライブ性検出を活用 84
5.4.3 paypay は ID 検証の強化によりデジタルオンボーディングを合理化 84
5.5 バリューチェーン分析 85
図 24 フェイク画像検出市場：バリューチェーン分析 85
5.5.1 計画と設計 85
5.5.2 フェイク画像検出ソフトウェアプロバイダ 86
5.5.3 システムインテグレーター 86
5.5.4 流通業者 86
86 5.5.5 エンドユーザー
5.6 エコシステム分析 86
図 25 フェイク画像検出市場：エコシステム 86
表5 フェイク画像検出市場：エコシステム 87
5.7 ポーターの5つの力分析 87
表6 フェイク画像検出市場に対するポーターの5つの力の影響 87
図 26 フェイク画像検出市場：ポーターの 5 つの力分析 88
5.7.1 新規参入者の脅威 88
5.7.2 供給者の交渉力 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 競合の激しさ 89
5.8 価格分析 89
5.8.1 主要企業の平均販売価格動向（製品別） 89
図27 主要企業の上位3製品の平均販売価格 90
表7 上位3製品の主要企業の平均販売価格 90
5.8.2 指標的価格分析 90
5.8.2.1 フェイク画像検出ソリューションの指標価格分析 90
表 8 フェイク画像検知ソリューションの指標的価格水準 91
5.9 技術分析 91
5.9.1 主要技術 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 Generative Adversarial Networks (GANs) 92
5.9.1.4 ブロックチェーン 92
5.9.2 補完技術 92
5.9.2.1 コンピュータビジョン 92
5.9.2.2 マルチモーダル分析 93
5.9.3 隣接技術 93
5.9.3.1 人工知能（AI） 93
5.9.3.2 機械学習（ML） 93
5.10 特許分析 94
5.10.1 フェイク画像検出市場 94
図 28 フェイク画像検出に関する主要特許のリスト 94
図 29 フェイク画像検出市場で取得された特許の地域分析 95
表 9 主要特許の一覧 95
5.11 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 97
図 30 フェイク画像検出市場：顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 97
5.12 技術ロードマップ 97
5.12.1 2030 年までの偽造画像検出技術のロードマップ 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（2026～2028年） 98
5.12.1.3 長期ロードマップ（2029-2030） 99
5.13 フェイク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 画像の逆引き検索 100
5.13.3 画像フォレンジックツール 100
5.13.4 ぼかし・ノイズ解析 100
5.13.5 透かし分析 100
5.13.6 コンテキスト解析 100
5.13.7 顔と表情の解析 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 ユーザーの教育 101
5.14 規制の状況 101
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 101
表10 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 101
表11 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 102
表12 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 102
表13 その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 102
5.14.1.1 北米 103
5.14.1.1.1 米国 103
5.14.1.2 欧州 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
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 104
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 104
図 31 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響 104
表14 上位3業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 105
5.15.2 購入基準 105
図 32 上位 3 業種における主な購買基準 105
表15 上位3業種における主な購買基準 105
5.16 2023～2024年の主要会議・イベント 106
表16 フェイク画像検出市場：会議・イベントの詳細リスト 106
5.17 投資環境 106
図 33 2017～2022 年における世界の主要なフェイク画像検出企業の投資ラウンドと調達資金 106
6 フェイク画像検出市場：製品別 107
6.1 導入 107
6.2 機能性 107
6.2.1 基本的検知機能 107
6.2.2 高度分析 107
6.2.3 コンテンツモデレーション 108
6.2.4 フォレンジック分析 108
6.3 統合レベル 109
6.3.1 スタンドアローンアプリケーション 109
6.3.2 apisとSDK 109
6.3.3 クラウドベースのサービス 110
7 フェイク画像検知市場：製品別 111
7.1 はじめに 112
図 34 予測期間中に市場規模が拡大するソリューション分野 112
表 17 フェイク画像検知市場、提供サービス別、2018～2023 年（百万米ドル） 112
表 18 フェイク画像検出市場：提供サービス別、2024～2029 年（百万米ドル） 112
7.1.1 オファリング：フェイク画像検出市場の促進要因 113
7.2 ソリューション 113
7.2.1 画像偽造や加工コンテンツの増加に伴い、偽造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で生成されたコンテンツの検出 114
7.2.5 コンテンツの真正性検証 114
7.2.6 リアルタイム検知 114
7.2.7 ブラウザ拡張機能 115
7.2.8 モバイルアプリ 115
表 19 ソリューション：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 115
表 20 ソリューション：フェイク画像検出市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 115
7.3 サービス 116
7.3.1 フェイク画像検知のための事前モニタリングと対応メンテナンスサービス 116
表 21 サービス：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 116
表 22 サービス：フェイク画像検出市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 116
7.3.2 コンサルティング 117
7.3.3 展開と統合 117
7.3.4 サポートと保守 117
8 フェイク画像検知市場：展開モード別 118
8.1 導入 119
図 35：予測期間中、オンプレミスセグメンテーションがより大きな市場規模を占める 119
表 23 フェイク画像検出市場、展開モード別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 119
表 24 フェイク画像検出市場：展開モード別、2024 年～2029 年（百万米ドル） 119
8.1.1 展開モード： フェイク画像検知市場の促進要因 120
8.2 クラウド 120
8.2.1 クラウド展開によるフェイク画像検出機能の強化 120
表 25 クラウド：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 120
表 26：クラウド：フェイク画像検出市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 121
8.3 オンプレミス 121
8.3.1 フェイク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
表 27 オンプレミス： フェイク画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 121
表 28 オンプレミス： オンプレミス：フェイク画像検知市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 122
9 フェイク画像検知市場：組織規模別 123
9.1 はじめに 124
図 36 予測期間中、大企業セグメントがより大きな市場規模を占める 124
表 29 フェイク画像検出市場：組織規模別、2018～2023 年（百万米ドル） 124
表 30 フェイク画像検出市場：組織規模別、2024～2029 年（百万米ドル） 124
9.1.1 組織規模：フェイク画像検知市場の促進要因 125
9.2 大企業 125
9.2.1 フェイク画像検知でオンラインプレゼンスを確保する大企業 125
表 31 大企業： フェイク画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 125
表 32 大企業： フェイク画像検知市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 126
9.3 中小企業（SMES） 126
9.3.1 フェイク画像検知ソリューションの導入で顧客の信頼を築く中小企業 126
表 33 SMES：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 126
表 34 SMES：フェイク画像検出市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 127
10 フェイク画像検知市場：ターゲットユーザー別 128
10.1 はじめに 129
図 37 予測期間中に最大の市場規模を占めるプロフェッショナル分野 129
表 35 フェイク画像検出市場、ターゲットユーザー別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 129
表 36 フェイク画像検出市場、ターゲットユーザー別、2024 年～2029 年（百万米ドル） 129
10.1.1 ターゲットユーザー：フェイク画像検出市場の促進要因 130
10.2 個人 130
10.2.1 個人ユーザーのフェイク画像に対する意識の高まり 130
表 37 個人： フェイク画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 130
表 38 個人： フェイク画像検知市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 131
10.3 プロフェッショナル 131
10.3.1 プロフェッショナルユーザーによる様々な分野での画像の真正性確保ニーズ 131
表 39：プロフェッショナル：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 131
表 40：プロフェッショナル向け：フェイク画像検出市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 132
10.4 エンタープライズグレード 132
10.4.1 操作されたメディアの増加と誤報対策の必要性 132
表 41 企業向けグレード：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 132
表 42 エンタープライズグレード：フェイク画像検出市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 133
11 フェイク画像検知市場：技術別 134
11.1 はじめに 135
図 38 予測期間中、機械学習と深層学習分野がより大きな市場を占める 135
表 43 フェイク画像検出市場、技術別、2018年～2023年（百万米ドル） 135
表 44 フェイク画像検出市場：技術別、2024～2029 年（百万米ドル） 135
11.1.1 技術：フェイク画像検出市場の促進要因 136
11.2 機械学習とディープラーニング 136
11.2.1 フェイク画像検出におけるディープラーニングの重要な役割 136
表 45 機械学習と深層学習：フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 136
表 46 機械学習と深層学習：フェイク画像検出市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 137
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（Gans） 137
11.3 画像フォレンジック 137
11.3.1 フェイク画像検出市場で急成長を遂げる画像フォレンジック 137
表 47 画像フォレンジック： フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 138
表 48 画像フォレンジック： フェイク画像検出市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 138
11.3.2 エラーレベル分析（ela） 138
11.3.3 メタデータ分析 139
12 フェイク画像検出市場、用途別 140
12.1 はじめに 141
図 39 ソーシャルメディアとコンテンツモデレーション分野が予測期間中最大の市場を占める 141
表 49 フェイク画像検出市場、用途別、2018～2023 年（百万米ドル） 141
表 50 フェイク画像検出市場、用途別、2024-2029 年（百万米ドル） 142
12.1.1 アプリケーション：フェイク画像検出市場の促進要因 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
12.2.1 ユーザーの身元を保護するためにソーシャルメディアプラットフォームによるフェイク画像検出ソリューションの利用が増加 142
表 51 ソーシャルメディアとコンテンツモデレーション：フェイク画像検出市場、地域別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 143
表 52 ソーシャルメディアとコンテンツモデレーション：フェイク画像検出市場、地域別、2024-2029 年（百万米ドル） 143
12.3 デジタルフォレンジック 143
12.3.1 デジタルフォレンジックにおいて重要な役割を果たすフェイク画像検出 143
表 53 デジタルフォレンジック： フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 144
表 54 デジタルフォレンジック： フェイク画像検知市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 144
12.4 不正検知 144
12.4.1 ID認証、ブランド保護、知的財産権、ゲーム資産分野での不正行為の増加 144
表 55 不正検知：フェイク画像検知市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 145
表 56 不正検知：フェイク画像検知市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 145
12.5 ヘルスケアと医療画像 145
12.5.1 ヘルスケア分野での画像改ざんに対抗するための研究開発への取り組み 145
表 57 ヘルスケアと医療画像： フェイク画像検出市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 146
表 58 ヘルスケアと医療用画像処理： フェイク画像検出市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 146
12.6 採用 146
12.6.1 画像認証による採用効率の向上 146
表 59 人材採用： フェイク画像検出市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 147
表 60 人材採用： フェイク画像検知市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 147
13 フェイク画像検出市場：垂直分野別 148
13.1 はじめに 149
図 40 政府部門が予測期間中最大の市場を占める 149
表 61 フェイク画像検出市場、垂直市場別、2018 年～2023 年（百万米ドル） 149
表 62 フェイク画像検出市場、垂直市場別、2024～2029 年（百万米ドル） 150
13.1.1 垂直市場 偽造画像検出市場の促進要因
13.2 銀行、金融サービス、保険（BFSI） 151
13.2.1 身元、文書、保険金請求の確認における偽造画像検出ソリューションの利用の増加 151
13.2.2 銀行、金融サービス、保険（BFSI）： 偽造画像検知の使用事例 151
13.2.2.1 文書認証 151
13.2.2.2 本人確認 151
13.2.2.3 保険金請求の検証 151
13.2.2.4 偽造検出 151
表 63 銀行、金融サービス、保険：偽造画像検出市場（地域別）、2018～2023 年（百万米ドル） 152
表 64 銀行、金融サービス、保険：偽造画像検出市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 152
13.3 通信 152
13.3.1 フェイク画像検知によるネットワークの完全性の保護 152
13.3.2 通信： 偽造画像検出の使用例 153
13.3.2.1 ネットワークセキュリティ監視 153
13.3.2.2 ID 検証 153
13.3.2.3 コンテンツモデレーション 153
表 65 通信： フェイク画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 153
表 66 電気通信： フェイク画像検知市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 153
13.4 政府 154
13.4.1 誤報に対抗するため、政府部門はフェイク画像検知を導入 154
13.4.2 政府： フェイク画像検出のユースケース 154
13.4.2.1 法執行と国家安全保障 154
13.4.2.2 国境警備と出入国管理 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
表 67 政府： フェイク画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 155
表 68 政府 フェイク画像検出市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 155
13.5 ヘルスケア 155
13.5.1 ディープフェイクに対抗するためのフェイク画像検出技術の活用 155
13.5.2 ヘルスケア フェイク画像検出のユースケース 156
13.5.2.1 医療画像の認証 156
13.5.2.2 遠隔医療画像認証 156
13.5.2.3 手術画像の検証 156
表 69 ヘルスケア： 偽造画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 156
表 70 ヘルスケア フェイク画像検出市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 156
13.6 不動産 157
13.6.1 フェイク画像検知によるリスティング広告の透明性確保 157
13.6.2 不動産： 偽造画像検出のユースケース 157
13.6.2.1 リスティングの検証 157
13.6.2.2 物件所有者の確認 157
13.6.2.3 物件の状態評価 157
表 71 不動産： 不動産：偽造画像検出市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル） 157
表 72 不動産： フェイク画像検知市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 158
13.7 メディアと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 メディアとエンターテインメント フェイク画像検出のユースケース
13.7.2.1 ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション 158
13.7.2.2 広告とマーケティング 158
13.7.2.3 ブランド保護 158
表 73 メディアとエンターテイメント： フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 159
表 74 メディアとエンターテインメント フェイク画像検知市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 159
13.8 その他の垂直市場 159
13.8.1 その他の垂直市場 フェイク画像検知のユースケース 160
13.8.1.1 車両保険請求 160
13.8.1.2 オンライン試験監視 160
13.8.1.3 レストランのレビュー 160
14 フェイク画像検知市場：地域別 161
14.1 はじめに 162
図 41 予測期間中、欧州は最も高い CAGR で成長 162
表 75 フェイク画像検出市場、地域別、2018～2023 年（百万米ドル） 162
表 76 フェイク画像検出市場、地域別、2024-2029 年（百万米ドル） 163
14.2 北米 163
14.2.1 北米：フェイク画像検出市場の促進要因 163
14.2.2 北米：規制の状況 164
図 42 北米：市場スナップショット 165
表 77 北米：フェイク画像検出市場：提供製品別、2018～2023 年（百万米ドル） 165
表 78 北米：フェイク画像検出市場：オファリング別、2024～2029 年（百万米ドル） 166
表 79 北米：フェイク画像検出市場：ターゲットユーザー別 2018-2023 （百万米ドル） 166
表 80 北米：フェイク画像検出市場：ターゲットユーザー別 2024-2029 （百万米ドル） 166
表 81 北米：フェイク画像検知市場：技術別、2018～2023 年（百万米ドル） 166
表 82 北米：フェイク画像検出市場：技術別、2024～2029 年（百万米ドル） 167
表 83 北米：フェイク画像検知市場：展開モード別、2018～2023 年（百万米ドル） 167
表 84 北米：フェイク画像検知市場：展開モード別、2024～2029 年（百万米ドル） 167
表 85 北米：フェイク画像検知市場：垂直市場別：2018～2023 年（百万米ドル） 167
表 86 北米：フェイク画像検知市場：垂直市場別：2024～2029 年（百万米ドル） 168
表 87 北米：フェイク画像検知市場：組織規模別、2018～2023 年（百万米ドル） 168
表 88 北米：フェイク画像検知市場：組織規模別、2024～2029 年（百万米ドル） 168
表 89 北米：フェイク画像検知市場：用途別、2018～2023 年（百万米ドル） 168
表 90 北米：フェイク画像検知市場：用途別、2024～2029 年（百万米ドル） 169
表 91 北米：フェイクイメージ検出市場：国別、2018年～2023年（百万米ドル） 169
表 92 北米：フェイク画像検出市場：国別、2024～2029 年（百万米ドル） 169
14.2.3 米国 169
14.2.3.1 米国における文書偽造詐欺の増加により、偽造画像検出ソリューションの採用が増加 169
表 93 米国： フェイク画像検出市場、製品別、2018～2023 年（百万米ドル） 170
表 94 米国： フェイク画像検出市場：製品別 2024-2029 (百万米ドル) 170
表 95 米国： フェイク画像検出市場：ターゲットユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル） 170
表 96 米国： フェイク画像検出市場：ターゲットユーザー別 2024-2029 （百万米ドル） 170
表 97 米国： フェイク画像検出市場：技術別、2018年～2023年（百万米ドル） 171
表 98 米国： フェイク画像検出市場：技術別、2024～2029年（百万米ドル） 171
表 99 米国： フェイク画像検出市場：展開モード別、2018年～2023年（百万米ドル） 171
表 100 米国： フェイクイメージ検出市場：展開モード別、2024～2029年（百万米ドル） 171
表 101 米国： フェイクイメージ検出市場：垂直市場別、2018年～2023年（百万米ドル） 172
表 102 米国： フェイクイメージ検出市場：垂直市場別 2024-2029 （百万米ドル） 172
表 103 米国： フェイク画像検出市場：組織規模別、2018年～2023年（百万米ドル） 172
表 104 米国： フェイク画像検知市場：組織規模別、2024-2029年（百万米ドル） 173
表 105 米国： フェイク画像検知市場：用途別、2018～2023年（百万米ドル） 173
表 106 米国： フェイク画像検知市場：用途別、2024～2029 年（百万米ドル） 173
14.2.4 カナダ 173
14.2.4.1 カナダにおけるディープフェイクへの懸念の高まり 173
表 107 カナダ： カナダ：フェイク画像検出市場、製品別、2018年～2023年（百万米ドル） 174
表 108 カナダ： カナダ：フェイク画像検出市場：提供製品別、2024年～2029年（百万米ドル） 174
表 109 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：ターゲットユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル） 174
表 110 カナダ： カナダ：フェイク画像検出市場：ターゲットユーザー別 2024-2029 （百万米ドル） 174
表 111 カナダ： カナダ：フェイク画像検出市場：技術別、2018年～2023年（百万米ドル） 175
表 112 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：技術別、2024年～2029年（百万米ドル） 175
表 113 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：展開モード別、2018年～2023年（百万米ドル） 175
表 114 カナダ： フェイク画像検知市場：展開モード別、2024年～2029年（百万米ドル） 175
表 115 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：垂直市場別、2018年～2023年（百万米ドル） 176
表 116 カナダ： フェイク画像検知市場：垂直市場別、2024年～2029年（百万米ドル） 176
表 117 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：組織規模別、2018年～2023年（百万米ドル） 176
表 118 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：組織規模別、2024年～2029年（百万米ドル） 177
表 119 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：用途別、2018年～2023年（百万米ドル） 177
表 120 カナダ： カナダ：フェイク画像検知市場：用途別、2024～2029 年（百万米ドル） 177
14.3 欧州 178
14.3.1 欧州： フェイク画像検知市場の促進要因 178
14.3.2 欧州：規制の状況 規制の状況 178
図 43 欧州：市場スナップショット 市場スナップショット 179
表 121 欧州： フェイク画像検出市場、製品別、2018～2023年（百万米ドル） 179
表 122 欧州： フェイク画像検出市場：提供製品別、2024年～2029年（百万米ドル） 180
表 123 欧州： フェイク画像検知市場：ターゲットユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル） 180
表 124 欧州： フェイク画像検知市場：ターゲットユーザー別 2024-2029 （百万米ドル） 180
表 125 欧州： フェイク画像検知市場：技術別、2018年～2023年（百万米ドル） 180
表 126 欧州： フェイク画像検知市場：技術別、2024年～2029年（百万米ドル） 180
表 127 欧州： フェイク画像検知市場：展開モード別、2018年～2023年（百万米ドル） 181
表 128 欧州： フェイク画像検知市場：展開モード別、2024年～2029年（百万米ドル） 181
表 129 欧州： フェイク画像検知市場：垂直市場別、2018年～2023年（百万米ドル） 181
表 130 欧州： フェイク画像検知市場：垂直市場別、2024年～2029年（百万米ドル） 182
表 131 欧州： フェイク画像検知市場：組織規模別、2018年～2023年（百万米ドル） 182
表 132 欧州： フェイク画像検知市場：組織規模別、2024年～2029年…
…
…
*** フェイク画像検出の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・フェイク画像検出の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のフェイク画像検出の世界市場規模を6億米ドルと推定しています。
・フェイク画像検出の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年のフェイク画像検出の世界市場規模を39億米ドルと予測しています。
・フェイク画像検出市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はフェイク画像検出の世界市場が2024年～2029年に年平均41.6%成長すると展望しています。
・世界のフェイク画像検出市場における主要プレイヤーは？
→「Microsoft Corporation（米国）、Gradiant（Spian）、Facia（英国）、Image Forgery Detector（ベルギー）、Q-integrity（スイス）、iDenfy（リトアニア）などがあります、 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）など ...」をフェイク画像検出市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※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、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
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