オンライン決済不正検知市場の展望（2022-2032年）

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オンライン決済不正検知市場は、2022年から2032年の間に13.6%という驚異的なCAGRが予測されている。同市場は、2022年の70億米ドルから2032年には251億米ドルに達すると予測されている。

「決済ゲートウェイを管理するための先進技術と人工知能の採用が増加し、オンライン決済詐欺検出市場の成長を促進すると予測されている。

オンライン決済不正検知市場の成長を牽引する要因とは？
オンライン決済不正検知市場の成長を促進すると予想される主な要因には、不正行為による収益損失の増加や、不正検知・防止システムの導入率を高めているデジタル化とIoTの採用などがある。

オンライン決済アプリケーションやモバイル・バンキング・サービスの利用が増加した結果、偽のウェブサイトやモバイル・アプリが増加している。偽のウェブサイトやオンラインアプリは、小売業やeコマース、製造業、ヘルスケアなど、他の業界でも増加している。これらのウェブサイトやアプリは、実在する小売店や宅配サービスを模倣し、顧客を誘い込んで不正なオンライン取引を行わせている。銀行業界の顧客は、オンライン決済、明細書の確認、苦情登録、フィードバックなど、さまざまな目的でモバイルアプリを利用するようになっている。

ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）によると、世界の都市生活者の70％近くが、オンライン・バンキングのアプリやモバイル・バンキングのウェブサイトを通じて、金融商品やサービスを購入するようデジタルで説得されているという。現在の経済情勢では、多くの企業が事業部門を横断してソリューションを統合し、事業ロードマップを進展させている。インターネット利用者の増加、デジタル決済方法の受け入れ拡大、新興企業の増加などは、オンライン不正決済検知市場の成長を加速させると予想される主な要因のひとつである。

さらに、カードチップや新たなデジタルチャネルを含む技術の広範な導入により、詐欺師は急速に成長する金融詐欺の性質に適応し、協力的になっています。新興国や未開発国におけるインターネットの普及とデジタル化の進展は、世界中でオンライン決済不正検知市場の成長を後押ししています。そのため、金融機関、加盟店、決済サービスプロバイダーは、オンライン決済の不正インシデントを管理し、不正損失を削減するために人工知能（AI）技術を採用し、顧客体験を向上させています。

オンライン決済不正検知市場のビジネスチャンスとは？
オンライン決済不正検知市場における様々なビジネスチャンスには、銀行部門における人工知能、予測分析、機械学習の利用の増加や、中小企業における不正検知・防止ソリューションの需要の増加などがあり、予測期間中の市場成長を後押しすると予想される。

さらに、世界中でインターネットの普及とデジタル化が進んでいることを背景に、データ漏洩や不正行為により、複数のチャネルで毎日数百万件の取引が行われ、収益損失が増加している。そのため、オンライン決済不正検知市場は今後数年で大きく成長すると予想される。さらに、決済ゲートウェイを管理するための先進技術や人工知能の採用が増加しており、これがオンライン決済不正検知市場の成長を促進すると予想される。

技術の進歩に伴い、インターネット接続機器の普及につながるデジタル化の影響は大きく、世界中で電子商取引、eコマース、eバンキングが台頭している。こうした進歩はさらに、オンライン決済詐欺による収益損失など、これらの業界が直面する課題の増加につながっている。これらの課題は、オンライン決済詐欺検出ソリューションの需要を促進し、市場の成長を促進すると予想される。

オンライン決済不正管理ソリューションにおけるAIの統合は、複数の金融機関によるオンライン決済不正検知ソリューションの導入に影響を与えている重要な要因の一つである。コグニティブシステムはデータ分析に役立ち、顧客の要求に応えるための実用的な洞察を提供します。さらに、オンライン詐欺の複雑化により、銀行やその他の機関は、システム内のノイズレベルを低減し、顧客の期待に応えるために、いくつかの新しい詐欺管理ソリューションの導入を余儀なくされています。

オンライン決済不正検知市場が直面する課題とは？
オンライン決済不正検知は、より深い勝利の洞察やドライバー周辺のアトリビューション、販売ターゲティングの効率化など数多くの機能を提供するが、いくつかの抑制要因もある。世界のオンライン決済不正検知市場の成長を抑制すると予想される主な要因には、熟練したセキュリティ専門家の不足、中小企業におけるデジタル詐欺に関する認識不足などがあります。

さらに、オンライン決済不正検知ソリューションの導入に伴い、企業が負担する運用コストや導入コストが高いことも、予測期間中の市場成長を阻害すると予想される阻害要因の一つである。また、企業は顧客データの重要な記録や文書をサーバーに保管している。そのため、記録を保護し、安全性を確保することは、マネーロンダリングから企業を守るために不可欠である。しかし、時には高度なサイバー攻撃や新たな匿名の脅威が、従来のFDPソリューションに挑戦することも予想される。

また、中東・アフリカ、APAC、南米（メキシコ、アルゼンチン、チリ、ペルー、コロンビア、カリブ海諸国など）の発展途上国での受け入れと対応が不十分なことも、成長の制約となっている。さらに、 EMVカードの採用により、ID詐欺はオフラインからオンラインへと徐々にシフトしている。詐欺口座の増加を考慮すると、詐欺の複雑さも増している。詐欺師の攻撃はより巧妙になっている。既存の口座を持っていた約150万人の被害者は、まず自分名義の仲介口座を持っている。不正市場で入手可能な個人識別情報（PII）の量が膨大であることも、詐欺師にとって有利な要素となっている。

24時間365日のデジタルアクセスに対する消費者の期待の高まりにより、金融機関や加盟店などのいくつかの組織は、より迅速に口座を開設するために、より厳格な手作業による申請審査プロセスを放棄せざるを得なくなり、犯罪が起こるためのより多くの抜け穴を作り出している。カスペルスキーとシマンテックによると、毎月ICシステムの1％～4％が暗号通貨マルウェアの攻撃を受けている。発展途上国が主な標的となり、インターネットや電子メールを通じて攻撃が行われることが多い。

銀行・金融サービス部門は、リスク防止のためにいち早くテクノロジーを導入している。大規模なオンライン・データ取引のため、金融機関は多くの脆弱性に直面している。フェイスブックとBCGによると、インドにおけるオンライン・バンキングの普及率は、2020年までに2倍の1億5,000万人になると予想されている。

デジタル・バンキング・プロセスの増加に伴い、金融機関にとって取引を詐欺から守ることがより重要になっている。今日、金融機関は財務リスクの軽減だけでなく、リアルタイムでの不正検知にも注力している。不正検知の手法は、パターン認識の導入により進化しています。機械学習技術の利用は、あらゆるシステムを守る人工知能を大きく後押ししている。MLは内部不正から企業を守り、データ漏えいの可能性がある個人の異常を特定することもできるからだ。人工知能と機械学習に対する需要の高まりは、オンライン決済詐欺検出ソリューションの採用増加につながっている。

さらに、Eコマース、Eバンキング、高度なデジタル決済手段の出現に伴い、新たな詐欺行為も増加すると予想される。さらに、インターネットに接続されたデバイスの使用の増加や、オンライン詐欺行為の数や種類の増加など、政府によるデジタル化の推進によって世界中で生じている課題は、予測期間中、オンライン決済詐欺検出市場の拡大に貢献すると予想される。

さらに、企業におけるクロスチャネル取引をリアルタイムで監視し、業務効率を確保する人工知能の統合とともに、技術的進歩の高まりが市場成長の主要な促進要因になると予想される。これらの要因に加え、収益損失の急増と不正行為のコストを最小限に抑えるための厳格な法律の施行が、オンライン決済不正検知市場の成長を促進すると予想される。

オンライン決済不正検知のコンポーネント別セグメンテーション見通しは？
コンポーネントに基づき、市場はさらに次のように細分化される：ソリューションとサービスオンライン決済不正検知市場のソリューション部門は、組織による高度なセキュリティシステムの採用が拡大していることから、予測期間中のCAGRが13.2%と最も大きくなると予想される。

業種別では、BFSIセクターが予測期間中に主要な市場シェアを占めると推定され、金銭取引における不正を防止するための主要な焦点とイニシアチブの増加を背景に、大幅な成長が見込まれている。また、ヘルスケア分野は、オンライン健康記録の維持に関連する健康上の懸念や医療サービスの増加を背景に、予測期間中に最も高い成長率を目撃すると予測されている。

オンライン決済不正検知市場をリードするのはどのセグメントか？
導入形態によって、市場はさらにオンプレミスとクラウドに細分化される。オンライン決済不正検知市場のクラウド分野は、人工知能とデータ分析の進歩に起因し、予測期間中の年平均成長率は13.1%で、今後数年間で牽引力を増すと予測される。

中小企業は、クラウドベースの不正検知・防止ソフトウェアの潜在的な顧客となる可能性が高い。限られたセキュリティ支出とITインフラが、中小企業全体のクラウドベースのソリューションに対する需要を高めている。

予測期間中、オンライン決済不正検知市場は北米が圧倒的なシェアを占めている。同地域では、不正検知のための幅広いソリューションを提供する主要ベンダーが存在することから、予測期間中、北米市場が市場をリードすると予想される。米国は、オンライン決済不正検知市場において、予測期間中の年平均成長率（CAGR）13.4％で、82億米ドルの大きな成長が見込まれている。

さらに、アジア太平洋地域の市場は予測期間中に最も高い成長率を示すと予測されている。同地域の市場拡大要因としては、デジタル化志向の高まり、不正検知・防止ソリューションへの支出・導入の増加などが挙げられる。さらに、インドや中国などアジア太平洋地域の経済成長が市場成長に寄与している。中国は年平均成長率13.1％を示し、予測期間中に20億米ドルの市場シェアに達する見込みである。

一方、日本は年平均成長率12.1％を示し、予測期間中に16億米ドルの市場シェアに達すると予想される。また、欧州ではキャッシュレス経済が拡大しており、市場は加速度的に成長すると予想される。英国はCAGR12.6%を記録し、予測期間中に11億米ドルの市場シェアに達すると予想される。

競争はオンライン決済不正検知市場にどのような影響を与えるか？
ACI Worldwide社、Experian社、SecuroNix社、Accertify社、Feedzai社、CaseWare社、FRISS社、MaxMind社、Gurucul DataVisor社、PayPal社、Visa社、SAS institute社、SAP SE社、Microsoft Corporation社、F5社、Ingenico AWS社、PerimeterX社、OneSpan社、Signifyd社、Cleafy社、Pondera Solutions社などが世界の オンライン 決済不正検知市場の上位企業である。

世界のオンライン決済不正検知市場における地位を強化するため、各組織は業界提携、M&A、パートナーシップに注力している。

この調査レポートは、オンライン決済不正検知市場における上位競合企業について、会社概要、最近の動向、重要な市場戦略など、包括的な競合分析を提供しています。競合他社がオンライン決済不正検知市場に存在する機会をどのように活用しているかを示しています。

NICEアクティマイズは2021年4月、AIを活用した富裕層・保険業界向けの適合性・監視ソリューション「SURVEIL-X」を発表した。このソリューションは、SURVEIL-Xと呼ばれる全体的な監視プラットフォーム上で開発されました。
2021年2月、ClearSale LLCは詐欺行為を検知・軽減するためのeコマース・ポッドキャストを開始した。このソリューションは、COVID-19の大流行が続く中、eコマースやソーシャルメディアプラットフォームにおける不正行為に関する課題や新たなトレンドについて議論するために開発されました。
2020年11月、BAEシステムズは NetReveal KYC/CDD、ウォッチリスト・スクリーニング、アンチマネーロンダリング取引モニタリング、フィルタリング・ソリューション・サービスをアップグレードした。
2020年10月、タレス・グループとジェムアルトは、パンデミック時のID検証スイートを発表した。このソリューションは、文書の真正性を確認することで顧客の身元をデジタルチェックし、ID詐欺を最小限に抑えるのに役立つ。このような積極的な取り組みにより、不正検知・防止市場の今後の成長が期待される。

オンライン決済不正検知市場レポートがカバーする主要セグメント
コンポーネント別オンライン決済不正検知

オンライン決済不正検知ソリューション
オンライン決済不正検知サービス
オンライン決済詐欺の検知（展開別

オンプレミス型オンライン決済不正検知
クラウドベースのオンライン決済不正検知
業種別オンライン決済不正検知

BFSI向けオンライン決済不正検知
IT・通信業界向けオンライン決済不正検知サービス
小売・消費者向けパッケージ商品のオンライン決済不正検知
政府向けオンライン決済不正検知
不動産・建設業界向けオンライン決済不正検知サービス
エネルギー＆公益事業向けオンライン決済不正検知
その他の業種におけるオンライン決済不正検知
地域別オンライン決済不正検知

北米オンライン決済不正検知市場
欧州オンライン決済不正検知市場
アジア太平洋地域のオンライン決済不正検知市場
中東・アフリカのオンライン決済不正検知市場
ラテンアメリカのオンライン決済不正検知市場

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1.要旨

1.1.世界市場の展望

1.2.統計の概要

1.3.主な市場の特徴と属性

1.4.Fact.MRの分析と提言

2.市場概要

2.1.市場範囲／分類

2.2.市場の定義／範囲／制限

3.市場リスクとトレンドの評価

3.1.リスクアセスメント

3.1.1.COVID-19危機とオンライン決済詐欺への影響

3.1.2.COVID-19の影響と前回の危機とのベンチマーク

3.1.3.市場価値への影響 (US$ Mn)

3.1.4.主要国別評価

3.1.5.主要市場セグメント別評価

3.1.6.サプライヤーへのアクションポイントと推奨事項

3.2.市場に影響を与える主なトレンド

3.3.処方と製品開発の動向

4.市場の背景

4.1.オンライン決済詐欺市場、主要国別

4.2.オンライン決済詐欺市場の機会評価（US$ Mn）

4.2.1.利用可能な市場

4.2.2.サービス可能な市場

4.2.3.サービス可能な市場

4.3.市場シナリオ予測

4.3.1.楽観シナリオにおける需要

4.3.2.可能性の高いシナリオにおける需要

4.3.3.保守的シナリオにおける需要

4.4.投資可能性分析

4.4.1.確立された市場への投資

4.4.1.1.短期

4.4.1.2.長期

4.4.2.新興市場への投資

4.4.2.1.短期

4.4.2.2.長期

4.5.予測要因-関連性と影響

4.5.1.上位企業の過去の成長率

4.5.2.自動化の成長、国別

4.5.3.オンライン決済詐欺の普及率（国別

4.6.市場ダイナミクス

4.6.1.市場促進要因と影響評価

4.6.2.顕著な市場課題と影響評価

4.6.3.オンライン決済詐欺の市場機会

4.6.4.世界市場における顕著なトレンドとその影響評価

5.主な成功要因

5.1.普及率の低い高成長市場へのメーカーの注力

5.2.増加機会の高いセグメントとの銀行取引

5.3.ピアベンチマーキング

6.世界のオンライン決済詐欺市場の需要分析2015-2021年と予測、2022-2032年

6.1.過去の市場分析、2015-2021年

6.2.現在と将来の市場予測（2022-2032年

6.3.前年比成長トレンド分析

7.オンライン決済詐欺の世界市場価値分析2015-2021年および予測、2022-2032年

7.1.過去の市場価値（US$ Mn）分析、2015-2021年

7.2.2022～2032年の現在および将来の市場価値（US$ Mn）予測

7.2.1.前年比成長トレンド分析

7.2.2.絶対価格機会分析

8.オンライン決済詐欺の世界市場分析2015-2021年および予測2022-2032年、コンポーネント別

8.1.はじめに／主な調査結果

8.2.コンポーネント別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2015-2021年

8.3.2022～2032年のコンポーネント別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

8.3.1.解答

8.3.2.サービス

8.4.コンポーネント別市場魅力度分析

9.オンライン決済詐欺の世界市場分析2015-2021年および予測2022-2032年、展開別

9.1.はじめに／主な調査結果

9.2.デプロイメント別の過去市場規模（US$ Mn）分析、2015年～2021年

9.3.2022～2032年の展開別市場規模（百万米ドル）分析と将来予測

9.3.1.敷地内

9.3.2.クラウド

9.4.展開別市場魅力度分析

10.オンライン決済詐欺の世界市場分析2015-2021年および予測2022-2032年、業種別

10.1.はじめに／主な調査結果

10.2.過去の市場規模（US$ Mn）の業種別分析（2015-2021年

10.3.2022年～2032年の業種別市場規模(US$ Mn)分析と将来予測

10.3.1.BFSI

10.3.2.IT・通信

10.3.3.小売・消費財

10.3.4.政府

10.3.5.不動産・建設

10.3.6.エネルギー＆ユーティリティ

10.3.7.その他

10.4.業種別市場魅力度分析

11.オンライン決済詐欺の世界市場分析2015-2021年および予測2022-2032年、地域別

11.1.はじめに

11.2.地域別過去市場規模（US$ Mn）分析、2015-2021年

11.3.地域別の現在の市場規模（百万米ドル）＆分析と予測、2022-2032年

11.3.1.北米

11.3.2.ラテンアメリカ

11.3.3.ヨーロッパ

11.3.4.アジア太平洋

11.3.5.中東・アフリカ（MEA）

11.4.地域別市場魅力度分析

12.北米オンライン決済詐欺市場分析2015-2021年および予測2022-2032年

12.1.はじめに

12.2.価格分析

12.3.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2015～2021年

12.4.市場分類別市場規模（百万米ドル）＆予測（2022-2032年

12.4.1.国別

12.4.1.1.米国

12.4.1.2.カナダ

12.4.1.3.北米以外の地域

12.4.2.コンポーネント別

12.4.3.縦

12.4.4.デプロイメント別

12.5.市場魅力度分析

12.5.1.国別

12.5.2.コンポーネント別

12.5.3.縦

12.5.4.デプロイメント別

13.ラテンアメリカのオンライン決済詐欺市場分析2015-2021年と予測2022-2032年

13.1.はじめに

13.2.価格分析

13.3.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2015～2021年

13.4.市場分類別市場規模（百万米ドル）＆予測（2022～2032年

13.4.1.国別

13.4.1.1.ブラジル

13.4.1.2.メキシコ

13.4.1.3.その他のラテンアメリカ

13.4.2.コンポーネント別

13.4.3.縦

13.4.4.デプロイメント別

13.5.市場魅力度分析

13.5.1.国別

13.5.2.コンポーネント別

13.5.3.縦

13.5.4.デプロイメント別

14.欧州オンライン決済詐欺市場分析2015-2021年および予測2022-2032年

14.1.はじめに

14.2.価格分析

14.3.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2015～2021年

14.4.市場分類別市場規模（百万米ドル）＆予測（2022-2032年

14.4.1.国別

14.4.1.1.ドイツ

14.4.1.2.フランス

14.4.1.3.英国

14.4.1.4.イタリア

14.4.1.5.ベネルクス

14.4.1.6.北欧諸国

14.4.1.7.その他のヨーロッパ

14.4.2.コンポーネント別

14.4.3.縦

14.4.4.デプロイメント別

14.5.市場魅力度分析

14.5.1.国別

14.5.2.コンポーネント別

14.5.3.縦

14.5.4.デプロイメント別

15.アジア太平洋地域のオンライン決済詐欺市場の分析2015-2021年と予測2022-2032年

15.1.はじめに

15.2.価格分析

15.3.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2015～2021年

15.4.市場分類別市場規模（百万米ドル）＆予測（2022-2032年

15.4.1.国別

15.4.1.1.中国

15.4.1.2.日本

15.4.1.3.韓国

15.4.1.4.その他のアジア太平洋地域

15.4.2.コンポーネント別

15.4.3.縦

15.4.4.デプロイメント別

15.5.市場魅力度分析

15.5.1.国別

15.5.2.コンポーネント別

15.5.3.縦

15.5.4.デプロイメント別

16.中東・アフリカのオンライン決済詐欺市場分析2015-2021年と予測2022-2032年

16.1.はじめに

16.2.価格分析

16.3.市場分類別過去市場規模（百万米ドル）動向分析（2015～2021年

16.4.市場分類別市場規模（百万米ドル）＆予測（2022～2032年

16.4.1.国別

16.4.1.1.GCC諸国

16.4.1.2.南アフリカ

16.4.1.3.トルコ

16.4.1.4.その他の中東・アフリカ

16.4.2.コンポーネント別

16.4.3.縦

16.4.4.デプロイメント別

16.5.市場魅力度分析

16.5.1.国別

16.5.2.コンポーネント別

16.5.3.縦

16.5.4.デプロイメント別

17.主要国のオンライン決済詐欺市場分析2015-2021年と予測2022-2032年

17.1.はじめに

17.1.1.主要国別市場価値比率分析

17.1.2.世界対各国各国の成長比較

17.2.米国オンライン決済詐欺市場の分析

17.2.1.市場分類別金額構成比分析

17.2.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.2.2.1.コンポーネント別

17.2.2.2.縦

17.2.2.3.デプロイメント別

17.3.カナダのオンライン決済詐欺市場の分析

17.3.1.市場分類別金額構成比分析

17.3.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.3.2.1.コンポーネント別

17.3.2.2.縦

17.3.2.3.デプロイメント別

17.4.メキシコのオンライン決済詐欺市場の分析

17.4.1.市場分類別金額構成比分析

17.4.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.4.2.1.コンポーネント別

17.4.2.2.縦

17.4.2.3.デプロイメント別

17.5.ブラジルのオンライン決済詐欺市場の分析

17.5.1.市場分類別金額構成比分析

17.5.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.5.2.1.コンポーネント別

17.5.2.2.縦

17.5.2.3.デプロイメント別

17.6.ドイツのオンライン決済詐欺市場の分析

17.6.1.市場分類別金額構成比分析

17.6.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.6.2.1.コンポーネント別

17.6.2.2.縦

17.6.2.3.デプロイメント別

17.7.フランスオンライン決済詐欺市場の分析

17.7.1.市場分類別金額構成比分析

17.7.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.7.2.1.コンポーネント別

17.7.2.2.縦

17.7.2.3.デプロイメント別

17.8.イタリアのオンライン決済詐欺市場の分析

17.8.1.市場分類別金額構成比分析

17.8.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.8.2.1.コンポーネント別

17.8.2.2.縦

17.8.2.3.デプロイメント別

17.9.ベネルクスオンライン決済詐欺市場分析

17.9.1.市場分類別金額構成比分析

17.9.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.9.2.1.コンポーネント別

17.9.2.2.縦

17.9.2.3.デプロイメント別

17.10.英国のオンライン決済詐欺市場の分析

17.10.1.市場分類別金額構成比分析

17.10.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.10.2.1.コンポーネント別

17.10.2.2.縦

17.10.2.3.デプロイメント別

17.11.北欧諸国のオンライン決済詐欺市場分析

17.11.1.市場分類別金額構成比分析

17.11.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.11.2.1.コンポーネント別

17.11.2.2.縦

17.11.2.3.デプロイメント別

17.12.中国オンライン決済詐欺市場の分析

17.12.1.市場分類別金額構成比分析

17.12.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.12.2.1.コンポーネント別

17.12.2.2.縦

17.12.2.3.デプロイメント別

17.13.日本のオンライン決済詐欺市場の分析

17.13.1.市場分類別金額構成比分析

17.13.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.13.2.1.コンポーネント別

17.13.2.2.縦

17.13.2.3.デプロイメント別

17.14.韓国のオンライン決済詐欺市場の分析

17.14.1.市場分類別金額構成比分析

17.14.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.14.2.1.コンポーネント別

17.14.2.2.縦

17.14.2.3.デプロイメント別

17.15.GCC諸国のオンライン決済詐欺市場分析

17.15.1.市場分類別金額構成比分析

17.15.2.市場分類別金額と分析および予測（2015～2032年

17.15.2.1.コンポーネント別

17.15.2.2.縦

17.15.2.3.デプロイメント別

17.16.南アフリカのオンライン決済詐欺市場分析

17.16.1.市場分類別金額構成比分析

17.16.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.16.2.1.コンポーネント別

17.16.2.2.縦

17.16.2.3.デプロイメント別

17.17.トルコのオンライン決済詐欺市場の分析

17.17.1.市場分類別金額構成比分析

17.17.2.市場分類別の金額と分析および予測（2015～2032年

17.17.2.1.コンポーネント別

17.17.2.2.縦

17.17.2.3.デプロイメント別

17.17.3.国内の競争環境とプレーヤー集中度

18.市場構造分析

18.1.階層別市場分析

18.2.市場集中度

18.3.トッププレーヤーの市場シェア分析

18.4.市場プレゼンス分析

18.4.1.プレーヤーの地域別フットプリント

18.4.2.プレーヤー別製品フットプリント

19.競争分析

19.1.競技ダッシュボード

19.2.コンペティション・ベンチマーキング

19.3.コンペティションの深層

19.3.1. IBM

19.3.1.1.概要

19.3.1.2.製品ポートフォリオ

19.3.1.3.セールスフットプリント

19.3.1.4.戦略の概要

19.3.2.フィコ

19.3.2.1.概要

19.3.2.2.製品ポートフォリオ

19.3.2.3.セールスフットプリント

19.3.2.4.戦略の概要

19.3.3.SAS

19.3.3.1.概要

19.3.3.2.製品ポートフォリオ

19.3.3.3.セールスフットプリント

19.3.3.4.戦略の概要

19.3.4.BAEシステムズ

19.3.4.1.概要

19.3.4.2. 製品ポートフォリオ

19.3.4.3. セールス・フットプリント

19.3.4.4. 戦略の概要

19.3.5DXCテクノロジー

19.3.5.1 概要

19.3.5.2. 製品ポートフォリオ

19.3.5.3. セールス・フットプリント

19.3.5.4. 戦略の概要

19.3.6.

19.3.6.1 概要

19.3.6.2. 製品ポートフォリオ

19.3.6.3. セールス・フットプリント

19.3.6.4. 戦略の概要

19.3.7 ACIワールドワイド

19.3.7.1 概要

19.3.7.2. 製品ポートフォリオ

19.3.7.3. セールス・フットプリント

19.3.7.4 戦略の概要

19.3.8.

19.3.8.1 概要

19.3.8.2. 製品ポートフォリオ

19.3.8.3. セールス・フットプリント

19.3.8.4. 戦略の概要

19.3.9.NICEシステムズ

19.3.9.1 概要

19.3.9.2. 製品ポートフォリオ

19.3.9.3. セールス・フットプリント

19.3.9.4 戦略の概要

19.3.10. エクスペリアン

19.3.10.1 概要

19.3.10.2. 製品ポートフォリオ

19.3.10.3. セールス・フットプリント

19.3.10.4. 戦略の概要

20.前提条件と略語

21.研究方法論

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