フェイク画像検出市場規模は、2024年の6億米ドルから2029年には39億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は41.6％と予測されている。偽画像検出ソリューションの採用は、競争上の優位性と市場の差別化を維持するために不可欠である。ますます混雑するデジタル環境の中で、企業はユーザーに安全で信頼性の高い体験を提供することの重要性を認識している。偽画像検出技術を積極的に導入することで、企業は誤情報対策のリーダーとして差別化を図り、信憑性と信頼性を優先するユーザーを惹きつけることができる。この戦略的な動きは、ブランドの評判を守るだけでなく、業界のパイオニアとしての地位を確立し、顧客ロイヤルティと市場シェアの拡大を促進する。
市場動向
推進要因：AIとMLの進歩 AIと機械学習（ML）の進歩は、高度化する画像操作に対抗するための洗練されたツールと技術を提供し、偽画像検出において極めて重要な役割を果たしている。機械学習のサブセットであるディープラーニングは、説得力のあるアプローチとして登場した。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像解析タスクにおいて効果的であることが証明されており、画像内の複雑なパターンや微妙な異常の識別を可能にしている。これらのニューラルネットワークは、膨大なデータセットで学習させることができ、本物の特徴や操作された特徴を認識できるようになる。転移学習は、偽画像検出におけるAIとMLの進歩のもう一つの重要な側面である。転移学習では、一般的な画像認識タスクのために大規模なデータセットで事前に訓練されたモデルを、操作された画像や合成画像を識別するために微調整することができる。このアプローチでは、多様なデータセットから得られた知識を活用することで、画像操作の進化に伴う新たな課題に対してモデルを効果的に適応させ、一般化することができる。
さらに、AIとMLは、全体的な検出精度を高めるために複数のアルゴリズムを組み合わせたアンサンブルモデルの開発を可能にする。これらのアンサンブルモデルは、特徴に基づく分析、統計的手法、行動パターン認識などの様々な技術を統合することができ、偽画像を識別するためのより包括的で堅牢なアプローチを構築することができる。説明可能性と解釈可能性もまた、AIとMLの進歩の文脈で不可欠な考慮事項です。偽画像の検出には大きな賭けが伴うため、モデルがどのように判断に至るかを理解することは極めて重要である。現在進行中の研究は、AIやMLのモデルをより説明可能で、透明性があり、説明責任を果たし、利害関係者がこれらの高度な検出システムの結果を信頼し、理解できるようにすることに焦点を当てている。要するに、AIとMLの継続的な進歩は、洗練され、適応可能で、正確な偽造画像検出システムの開発を後押ししている。これらの技術は、進化する操作技術に対応し、誤報や欺瞞的な画像との継続的な戦いにおいて、より微妙で実用的なソリューションの可能性を提供する。
抑制： 画像加工技術の進化 画像加工技術の絶え間ない進化は、偽画像を検出する際の課題となっている。技術が進歩するにつれて、画像を操作するための手法も洗練され、多様化しています。正確な検出を追求する上で重要な障害となるのが、敵対的な攻撃です。このような攻撃では、既存のシステムの脆弱性や弱点を利用して、検出アルゴリズムを欺くための操作が戦略的に行われる。このような敵対的な技術の動的かつ適応的な性質により、従来の検出方法では追いつくことが難しく、画像操作の進化に効果的に対抗するために、偽画像検出技術の継続的な革新が必要となります。
好機： 画像にデジタル署名を埋め込むカメラ技術の進歩 カメラメーカーは、映像コンテンツの真正性と完全性を保証するための取り組みを強化している。これは、AIによって作られたり、人間によって加工されたりした不正な写真が世界的に急増していることに対応するためである。ニコン、ソニー、キヤノンを含む大手カメラメーカーは、ベリファイと呼ばれるウェブベースのサービスがそれらを検証できるように、写真や動画にデジタル署名を組み込もうとしている。デジタル署名とは、画像に一意のコードを付加する暗号化で、日付、時間、場所、撮影者などの詳細が記されている。このコードは変更不可能で、ベリファイのような検証ツールを使って見つけることができる。国際的な報道機関、ハイテク企業、カメラメーカーの連合がこの無料サービスを導入した。これらは、社会、政治、商業、ジャーナリズムに害を及ぼす可能性のある、本物の写真やフィルムと詐欺的な写真やフィルムを区別するのに役立つため、非常に重要である。例えば、岸田文雄首相やドナルド・トランプ前米大統領のディープフェイクが今年人気を博し、映像コンテンツの信頼性と妥当性に疑念が投げかけられた。これらはまた、写真家やその他のコンテンツ制作者の評判や法的権利を守ることにも役立ち、彼らの写真や動画が許可なく悪用された場合の道徳的・法的問題から保護することができる。
ニコンは2024年に、フォトジャーナリストなどの専門家向けに認証技術を搭載したミラーレスカメラを提供する意向だ。写真に認証を追加する自動機能がカメラに搭載される予定だ。
ソニーは、2024年春までに、ファームウェアのアップデートを通じて、これらの技術をプロ仕様のミラーレス一眼レフカメラ3機種に統合する予定である。IT企業はまた、この技術をビデオに統合することも目指している。ソニーの認証サーバーは、写真のデジタル署名と人工知能（AI）の存在を検出する。10月、ソニーとAP通信はこのガジェットのフィールドテストを行った。
また、キヤノンは早ければ2024年にも同等の機能を持つカメラを提供する予定だ。同事業はまた、動画にデジタル署名を追加できる技術にも取り組んでいる。2019年にはスタンフォード大学と南カリフォルニア大学が共同でStarling Lab for Data Integrityを設立し、トムソン・ロイターとキヤノンがプロジェクトチームを結成した。さらにキヤノンは、人間が画像を撮影したかどうかを判別する画像管理アプリケーションをリリースする。
課題 プライバシーへの懸念 偽画像検知におけるプライバシーの懸念という課題は、検知技術が高度化するにつれて、個人のプライバシー権が侵害される可能性があることを中心に展開される。フェイク画像検出システムが画像を分析・精査して加工されたコンテンツを特定するにつれ、機密情報や個人情報を含む、加工されていない正規の画像も精査の対象となるリスクがあります。そのため、意図せずに個人情報が公開され、個人のプライバシーが損なわれる可能性が懸念される。偽画像を検出する際、使用される技術には、顔の特徴、身体の属性、その他の識別要素の複雑な分析が含まれる場合がある。このような精査は、たとえ自動化され、操作の検出を目的としていたとしても、画像に写っている個人のプライバシーを不用意に侵害する可能性がある。効果的な偽画像検出とプライバシーの権利の尊重のバランスをとることは、微妙な課題となっています。さらに、偽画像検出システムは多くの場合、トレーニングのために多様なデータセットへのアクセスを必要とするため、これらのデータセットに貢献する個人のプライバシーに関する懸念が生じる。データの倫理的な収集と利用を保証することは、潜在的な悪用を防止し、トレーニングプロセスの一部である個人の画像のプライバシーを保護するために不可欠となる。
偽画像検出の文脈におけるプライバシーの懸念に対処するには、強固な倫理的フレームワーク、透明性のあるポリシー、安全な手法の開発が必要です。効果的な検知とプライバシー保護のバランスを取る努力は、社会からの信頼を育み、このような技術の導入が倫理基準や法的な考慮事項に合致することを保証する上で極めて重要である。この課題は、個人のプライバシーへの潜在的な影響に留意しつつ、検知方法を進歩させることの重要性を強調している。
エンドユーザー別では、政府機関が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されている。 政府部門では、誤報や偽情報の拡散に対抗するため、偽画像検出技術の導入が進んでいる。偽情報の拡散が深刻な社会的・政治的影響をもたらす可能性がある時代において、政府は国民の信頼と民主主義の完全性を守る緊急の必要性を認識している。高度な画像解析アルゴリズムを導入することで、当局はソーシャルメディア・プラットフォームや報道機関、その他のオンライン・チャネルで流布される操作された画像や捏造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。このプロアクティブなアプローチは、偽の画像によって引き起こされ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国民感情を悪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する。さらに、デジタルコンテンツの透明性と信憑性を促進することで、政府は、デジタル時代における民主主義の原則を堅持する上で極めて重要な、より情報に精通した強靭な市民を育成することができる。
組織規模別では、中小企業セグメントが予測期間中に最も高い CAGR で成長すると予想される。 加工された画像がもたらす危険性に対する認識が高まっていることから、中小企業における偽造画像検出技術の採用は高い成長を遂げている。中小企業は、偽画像の拡散から自社のオンラインプレゼンスを守ることの重要性を認識しつつあります。ユーザーフレンドリーで費用対効果の高い偽画像検出ツールが利用できるようになったことで、中小企業はデジタルプラットフォーム全体で、加工された画像に関連するリスクを効率的に検出し、軽減しています。このようなテクノロジーに投資することで、中小企業は信頼性を確保し、ブランドの評判を守り、顧客や利害関係者に信頼を浸透させることができます。クラウドの導入形態は、技術導入のための実現可能なソリューションを提供する。今後数年間は、偽造画像検出ソリューションの低コスト化により、世界中の中小企業がこのソリューションを導入しやすくなると予想される。
地域別では、北米が予測期間中最も高い市場規模を占めている。 北米は予測期間中、偽造画像検出市場をリードすると予測されている。米国やカナダのような経済的・技術的に先進的な国の存在、新技術や新興技術の採用、市場プレイヤーの強固な財務体質などが、北米の組織が他より競争優位に立つための主な要因である。
北米の偽造画像検出市場は大きな成長を遂げており、予測期間中も拡大が続くと見られている。米国とカナダは北米市場の主要な貢献国になると予想されている。AIとMLプロセスの利用の増加に伴い、この地域では偽画像検出技術の進歩が急激に増加している。米国には、マイクロソフト、Clearview AI、IproovといったAIベースの偽造画像検出の大手企業や中小企業があり、同国では偽造画像検出ソリューションの採用が増加している。その結果、多くの企業がAI能力を開発するために米国市場へと向かっている。現在、偽画像検出市場では北米が最も高い収益を生み出しており、今後5年間は市場を支配すると予想されている。
主要企業
偽画像検出市場の主要プレーヤーは、iProov（英国）、Q-integrity（スイス）、iDenfy（リトアニア）、Truepic（米国）、Reality Defender（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Gradiant（スピアン）、Primeau Forensics、Sentinel AI（エストニア）、Sensity AI（オランダ）、BioID（ドイツ）、Kairos（米国）である。
サービス別 ソリューション フォトショップ画像検出 ディープフェイク画像検出 AI生成コンテンツ検出 コンテンツの真正性検証 リアルタイム検出 ブラウザ拡張機能 モバイルアプリ サービス コンサルティング 導入と統合 サポートとメンテナンス ターゲットユーザー別 個人 プロフェッショナル エンタープライズグレード テクノロジー別 MLとDL CNNS GAN 画像フォレンジック エラーレベル分析 メタデータ解析 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（SMEs） 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 不正検出 ヘルスケアと医療画像 人材採用 業種別 政府機関 銀行、金融サービス、保険（BFSI） ヘルスケア テレコム 不動産 メディア＆エンターテインメント その他の業種 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス イタリア その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ 中東 アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ その他のラテンアメリカ
2024年3月、BioIDはディープフェイク検出ソフトウェアの新バージョンをリリースし、操作された画像や動画に対するバイオメトリクス認証とデジタルID認証を安全に行う。このソフトウエアは、AIによって生成または操作されたディープフェイクやコンテンツを検出し、写真と動画の両方についてリアルタイムの分析とフィードバックを行うことで、なりすましを防止する。 2023年6月、iDenfyは最近、インターネット・データを分析し、組織のリスク軽減を支援するサイバーセキュリティ・プラットフォームのLeakIXと提携した。iDenfyのID認証ソリューションを統合したLeakIXは、支払い詐欺の検出を強化し、偽アカウントの作成を阻止することを目的としている。 2022年8月、マイクロソフトは偽の写真や動画を検出するVideo Authenticatorソフトウェアを発表した。このアプリケーションは、ユーザーがメディアが人為的に操作されたものであるかどうかを識別できるよう、信頼度スコアのソートを提供する。
【目次】
1 はじめに （ページ - 50） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.4 考慮した年数 1.5 考慮した通貨 表1 米ドル為替レート、2018年～2023年 1.6 利害関係者
2 調査方法（ページ数 - 56） 2.1 調査データ 図1 偽画像検出市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 プライマリーの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 データ三角測量 図2 市場：データの三角測量 図3 市場推定：調査フロー 2.3 市場規模の推定 2.3.1 トップダウンアプローチ 図4 アプローチ1（供給側）：偽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 図5 アプローチ1：サプライサイド分析 2.3.2 ボトムアップアプローチ 図6 アプローチ2 - ボトムアップ（需要側）：偽画像検出 2.4 市場予測 表2 要因分析 2.5 企業評価方法 2.5.1 新興企業 図7 企業評価（新興企業）：基準の重み付け 2.6 前提条件 表3 市場：前提 2.7 制限事項 表4 市場：限界
3 事業概要 （ページ - 67） 図 8：予測期間中に大きく成長する世界市場 図9 市場：セグメントのスナップショット 図 10 市場：地域別スナップショット
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ番号 - 71） 4.1 偽画像検出市場のプレーヤーにとって魅力的な機会 図11 AI・ML技術の進歩、分野横断的な偽画像検出のユースケースとアプリケーションの増加が市場成長を後押し 4.2 市場（提供製品別 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 4.3 市場：ターゲットユーザー別 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 4.4 市場：技術別 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 4.5 市場：アプリケーション別 図15 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予測期間中に好まれる 4.6 市場：導入形態別 図16：予測期間中、オンプレミス型がより大きな市場規模を占める 4.7 市場：組織規模別 図 17：予測期間中、大企業がより大きな市場規模を占める 4.8 業種別市場 図 18：予測期間中、官公庁が優位を占める 4.9 市場投資シナリオ 図 19 欧州は今後 5 年間の投資対象として最良の市場に浮上する
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 76） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 20 偽画像検出市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 AIとMLの進歩 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 図 21 世界的な偽画像検出ソリューションの採用 5.2.1.3 誤情報の急速な拡散 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 画像操作技術の進化 5.2.2.2 画像データの量と多様性 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 5.2.3.2 ビッグデータ分析に対する需要の増加 5.2.4 課題 5.2.4.1 ディープフェイクに対する認識の欠如 図22 世界におけるディープフェイク画像の認知度 5.2.4.2 プライバシーへの懸念 5.3 偽画像検出技術の進化 図 23 市場：進化 5.3.1 デジタル時代とフォトショップ（1980年代） 5.3.2 画像フォレンジックの登場（1990年代） 5.3.3 センサーパターンのノイズ解析（2008年） 5.3.4 コンテンツベースの画像偽造検出（2010年代） 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） 5.3.6 画像認証のためのブロックチェーン（2010年代） 5.3.7 ガンスとディープフェイクの課題（2010年代） 5.3.8 ディープフェイク検出の進歩（2020年代） 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） 5.4 ケーススタディ分析 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した 5.4.2 マイクロリンクは、迅速、簡単、セキュアなID認証を実現するためにライブ性検知を活用 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 5.5 バリューチェーン分析 図 24 偽画像検出市場：バリューチェーン分析 5.5.1 計画と設計 5.5.2 偽画像検出ソフトウェアプロバイダ 5.5.3 システムインテグレーター 5.5.4 流通 5.5.5 エンドユーザー 5.6 エコシステム分析 図 25 市場：エコシステム 表5 市場：エコシステム 5.7 ポーターの5つの力分析 表6 ポーターの5つの力が市場に与える影響 図26 市場：ポーターの5つの力分析 5.7.1 新規参入の脅威 5.7.2 供給者の交渉力 5.7.3 買い手の交渉力 5.7.4 代替品の脅威 5.7.5 競合の激しさ 5.8 価格分析 5.8.1 主要企業の平均販売価格動向（製品別 図27 主要企業の上位3製品の平均販売価格 表7 主要企業の上位3製品の平均販売価格 5.8.2 指標価格分析 5.8.2.1 偽画像検出ソリューションの指標価格分析 表8 偽画像検出ソリューションの指標的価格水準 5.9 技術分析 5.9.1 主要技術 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 5.9.1.2 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 5.9.1.3 生成的逆数ネットワーク（GANs） 5.9.1.4 ブロックチェーン 5.9.2 補完技術 5.9.2.1 コンピュータビジョン 5.9.2.2 マルチモーダル分析 5.9.3 隣接技術 5.9.3.1 人工知能（AI） 5.9.3.2 機械学習（ML） 5.10 特許分析 5.10.1 偽画像検出市場 図 28 偽画像検出に関する主要特許のリスト 図 29 偽画像検出市場で取得された特許の地域別分析 表9 主要特許一覧 5.11 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 図30 市場：顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 5.12 技術ロードマップ 5.12.1 2030年までの偽造画像検出技術のロードマップ 5.12.1.1 短期ロードマップ（2023～2025年） 5.12.1.2 中期ロードマップ（2026年～2028年） 5.12.1.3 長期ロードマップ（2029年～2030年） 5.13 偽画像検出市場におけるベストプラクティス 5.13.1 メタデータ分析 5.13.2 逆画像検索 5.13.3 画像フォレンジックツール 5.13.4 ぼかし・ノイズ解析 5.13.5 透かし分析 5.13.6 コンテキスト解析 5.13.7 顔・表情解析 5.13.8 機械学習モデル 5.13.9 ブロックチェーンとデジタル署名 5.13.10 人間の専門知識 5.13.11 マルチモーダル・アプローチ 5.13.12 ユーザーの教育 5.14 規制の状況 5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表10 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 表11 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 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 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 5.14.1.1 北米 5.14.1.1 米国 5.14.1.2 欧州 5.14.1.3 アジア太平洋 5.14.1.3.1 インド 5.14.1.3.2 中国 5.14.1.4 中東・アフリカ 5.14.1.4.1 アラブ首長国連邦 5.14.1.5 ラテンアメリカ 5.14.1.5.1 ブラジル 5.14.1.5.2 メキシコ 5.15 主要ステークホルダーと購買基準 5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図31 上位3業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 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 5.15.2 購入基準 図32 上位3業種における主な購買基準 表15 上位3業種における主な購買基準 5.16 2023～2024年の主要会議・イベント 表16 偽画像検出市場：コンファレンス＆イベント詳細リスト 5.17 投資ランドスケープ 図33 2017年から2022年までに企業が調達した世界の主要な偽造画像検出投資ラウンドと資金調達額
6 偽画像検出市場：製品別（ページ番号 - 107） 6.1 導入 6.2 機能 6.2.1 基本検知 6.2.2 高度な分析 6.2.3 コンテンツモデレーション 6.2.4 フォレンジック分析 6.3 統合レベル 6.3.1 スタンドアロン・アプリケーション 6.3.2 アプリとSDK 6.3.3 クラウドベースのサービス
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