偽画像検出市場規模 - 提供内容別（ソフトウェア、サービス）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド）、組織規模別（大企業、中小企業）、エンドユーザー別（BFSI、政府、医療、通信、メディア、エンターテインメント）および予測、2024年 - 2032年

偽画像検出市場規模 - 提供内容別 (ソフトウェア、サービス)、導入モデル別 (オンプレミス、クラウド)、組織規模別 (大企業、中小企業)、エンドユーザー別 (BFSI、政府、医療、通信、メディア、エンターテイメント)、予測、2024 - 2032年

偽画像検出市場規模

偽画像検出市場規模は2023年に8億米ドルと評価され、2024年から2032年の間に20％を超えるCAGRを記録すると予測されています。誤報と偽情報の蔓延が偽市場の成長を牽引しています。偽画像の蔓延が増加し、その危害の可能性が認識されるにつれて、この問題に対する一般の認識が高まっています。これにより、ユーザーが本物と改ざんされた素材を識別できるようにするソリューションの需要が高まっています。

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画像を変更する機能は、世論を変えたり、選挙に勝ったり、さらには暴力を扇動したりするために使用される可能性があります。  ディープフェイクやその他の高度な画像偽造の潜在的な社会的影響が明らかになるにつれて、これらの危険を軽減する技術を見つける必要性が高まっています。これにより、政府や社会擁護団体は検出技術に投資するようになりました。

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企業や組織のブランドの評判を保護する必要性から、偽の画像検出市場の採用が促進されています。ソーシャルメディアプラットフォームは、詐欺的な写真の増殖に理想的な環境を作り出します。コンテンツは数秒でバイラルになり、その正当性が検証される前に多くの視聴者に届く可能性があります。編集された1つの画像がソーシャルメディアの激しい論争を引き起こし、ブランドの評判を一瞬にして破壊する可能性があります。

ディープフェイクやその他の高度な偽造ツールがより広く利用可能になるにつれて、特定の企業をターゲットにしたリアルで説得力のある偽の写真が作られる可能性が高まっています。これは、そもそも誤情報の拡散を防ぐために、積極的な検出の重要性を強調しています。さらに、傷ついたブランドイメージは回復するのに何年もかかる可能性があります。偽の写真に関する否定的な評判はオンラインで持続し、潜在的な購入者を遠ざけ、企業のコラボレーションを損なう可能性があり、これらすべてがタイムリーな検出への投資の増加の需要を刺激しています。

たとえば、2023年5月、ニューヨークタイムズは、ペンタゴンの近くで爆発に似た濃い黒煙のAI生成画像が投資家の間で一時的な恐怖を引き起こし、株式市場の大幅な下落につながったと報じました。人工知能（AI）を使用して作成されたと思われる捏造であると疑われた不安な画像はすぐに否定され、偽の画像が金融市場と投資家の感情に及ぼす潜在的な影響が浮き彫りになりました。これは、AI によって生成された偽の画像が、ブランド、企業、組織の全体的な評判を損なうためにどのように使用されているか、また適切な検出手法を見つける必要があることを示しています。

画像操作の進化する手法は、偽の画像検出市場にとって大きな課題であり、その成長を鈍化させる可能性があります。偽の画像の作成者は、検出を回避するための新しい方法を常に開発しています。たとえば、ディープフェイクは、実際のビデオからは実質的に検出できない非常にリアルな偽造品を作成するために人工知能を使用します。これらのアプローチが進化するにつれて、従来の検出アルゴリズムの効果は低下します。競争で優位に立つためには、研究開発への継続的な投資が必要です。

これに加えて、AI を利用した検出は、アルゴリズムをトレーニングするために、実際の写真と改ざんされた写真の膨大なデータセットに大きく依存しています。ただし、これらのデータセットを最新の改ざん手法で最新の状態に保つことは困難な場合があります。新たな偽造品は現在のデータベースでは効果的に表現されない可能性があり、検出スキルに盲点が生じます。

偽造画像検出市場の動向

偽造画像検出業界では、大幅な技術的進歩が見られました。より高度なディープラーニング技術、特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) により、偽造画像の識別精度が大幅に向上しています。CNN は、操作を示す微細な矛盾やパターンがないか画像を評価できるため、偽造品をより正確に識別できます。データ収集およびラベル付け技術の進歩により、AI モデルのトレーニング用のデータセットがより豊富で多様化しています。これらのデータセットは、より幅広い画像タイプ、変更手法、コンテンツを提供するため、コンピューターは一般化して、さまざまな種類の偽造品をより堅牢に識別できるようになります。

さらに、強力なクラウド コンピューティング プラットフォームの出現により、大規模な AI モデルを効率的に実行するために必要な処理能力とスケーラビリティが実現しました。これにより、大量の画像をリアルタイムで分析できるようになり、さまざまなアプリケーションで検出ソリューションの有用性が向上します。

たとえば、2023年10月、フルサイクル検証プラットフォームであるSumsubは、ディープフェイクと合成詐欺を検出するために設計された画期的なプラットフォームである「For Fake's Sake」をリリースしました。このイノベーションにより、ユーザーはアップロードされた画像が人工的に作成された可能性を推定できます。Sumsubの社内AI / MLリサーチラボがプラットフォームの開発を支援し、ディープフェイクと合成詐欺の検出用に4つの異なる機械学習モデルを組み立てています。

偽画像検出市場分析

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提供内容に基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分かれています。ソフトウェアセグメントは、2032年までに30億米ドルを超えると予想されています。ソフトウェアソリューションは、開発コストが複数のユーザーで共有されるため、通常、サービスベースの代替手段よりも費用対効果が高く、組織、特に中小企業（SME / SMB）にとってより魅力的なソリューションとなります。さらに、ソフトウェアソリューションは非常に拡張性が高く、ライセンスをオンデマンドで追加できるため、コスト管理に役立ちます。

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展開モデルに基づいて、偽画像検出市場はオンプレミスとクラウドに分類されます。クラウドセグメントは、2023年に市場シェアの約70％を占めました。クラウドベースのソリューションは、インターネット接続があればどこからでも簡単に利用できます。企業は、ユーザーごとに高価なハードウェア インフラストラクチャやソフトウェア ライセンスに投資する必要がありません。 

クラウド ソリューションはオンデマンドのスケーラビリティを提供するため、組織はニーズの変化に応じて処理とストレージの要件を迅速に適応させることができます。このため、クラウド ソリューションはワークロードが変化する企業にとって特に魅力的です。クラウドの導入により、ハードウェアとソフトウェアの取得と維持にかかる初期費用が不要になります。  クラウド プロバイダーがインフラストラクチャとソフトウェアのアップグレードを処理するため、企業の IT スタッフの負担が軽減され、全体的な所有コストが削減されます。 

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北米は、世界の偽画像検出市場で最も急速に成長している地域であり、2023 年には約 34% の大きなシェアを占めます。北米はオンライン マテリアル消費のホットスポットであり、この地域は誤報や偽情報の試みを取り巻く問題に対する意識が高いことが特徴です。これにより、偽画像を検出するソリューションに対する大きなニーズが生じています。

北米、特に米国の政府は、インターネット上の誤情報の拡散と戦うための規則を段階的に制定しています。これらの制限により、ソーシャルメディアサイトは共有するコンテンツに対して責任を負うことになり、検出システムの実装が促されます。さらに、北米には世界で最も著名なテクノロジー企業がいくつかあり、その多くが偽画像検出技術を積極的に開発および提供しています。これにより、この地域の企業はこの技術をより利用しやすくなります。

フランス、ドイツ、英国、オランダなどのヨーロッパ諸国でも、偽画像検出市場が大幅に成長しています。近年、ヨーロッパは誤情報の試みの戦場となっています。これにより、問題に対する一般の認識が高まり、対処するための政治的取り組みが促進されました。政府はソーシャルメディアサイトに責任を負わせるための法律を制定しており、検出技術の需要が高まっています。さらに、ヨーロッパでは、一般データ保護規則 (GDPR) など、他の地域よりも厳しいデータプライバシー要件があります。プライバシーを重視するテクノロジー企業は、これらの要件に準拠した検出テクノロジーを作成する必要があります。これにより、プライバシーを保護する検出技術の市場が生まれます。

中東アフリカ地域では、UAEやサウジアラビアなどの国でインターネットとスマートフォンの使用が急速に増加しています。この拡大するデジタル環境は、偽の画像が蔓延する肥沃な土壌を作り出し、検出ソリューションの必要性を高めています。

偽の画像検出市場シェア

2023年には、Microsoft Corporation、Google、Amazonが24％を超える収益シェアを占めて市場を支配しました。Microsoftは、偽の画像を検出する機能をMicrosoft Azureクラウドサービスに組み込み、企業や開発者が画像を効果的に分析、モデレート、フィルタリングするためのスケーラブルで手頃なソリューションを提供しています。

Amazonは、Amazon Web Services（AWS）を通じて人工知能（AI）を搭載した画像分析サービスを提供しており、クラウドベースの機械学習機能を利用して偽の画像を迅速に識別してフラグを立てています。これにより、企業はコンテンツのモデレーションを強化し、ブランドの完全性を効果的に保護することができます。 Google は、画像分析と偽造画像の識別の背後にある方法論について詳細な説明と洞察をユーザーに提供することで、偽造画像検出プロセスの透明性と説明責任を維持しています。このアプローチは、Google の画像検証テクノロジーに対する信頼と自信を構築します。

偽画像検出市場の企業

偽画像検出業界で事業を展開している主要企業は次のとおりです。

• Amazon
• Google
• Microsoft Corporation
• Clearview AI
• DuckDuckGoose AI
• Facia
• Ghiro AI
• Gradiant
• iDenfy
• Image Forgery Detector
• Imagga
• Intel
• Meta AI
• Q-integrity
• Sentinel AI
• Truepic

偽画像検出業界のニュース

• 2024 年 3 月、BioIDグーグルは、生体認証やデジタルID検証を偽造画像や動画から守ることを目的としたディープフェイク検出ソフトウェアのアップグレード版を発表した。リアルタイム分析を活用し、ディープフェイクやAI操作コンテンツを正確に識別することで、なりすましに対抗し、全体的なセキュリティ対策を強化する。
   
• グーグルは2023年8月、AI生成画像を検出し、ディープフェイク対策に役立つように設計されたSynthIDという透かしツールをリリースした。このツールは現在、Google Cloudの機械学習プラットフォームVertexでホストされているGoogleのAI画像ジェネレーターImagenのユーザーが利用できる。SynthID は 2 つのニューラル ネットワークを使用して、人間の目には見えないパターンを画像に埋め込みます。2 つ目のニューラル ネットワークは、そのパターンを検出して、画像に透かしがあるかどうかを識別します。

偽画像検出市場調査レポートには、次のセグメントについて、2021 年から 2032 年までの収益 (10 億米ドル) に関する推定と予測を含む業界の詳細な情報が含まれています

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市場、提供別

• ソフトウェア
  • ディープフェイク画像検出
  • Photoshop 画像の検出
  • AI 生成画像検出
  • リアルタイム検証
  • その他
• サービス 
  • コンサルティング サービス
  • 統合と導入
  • サポートとメンテナンス

市場、導入モデル別

• オンプレミス
• クラウド

市場、組織規模別

• 大企業
• 中小企業

市場、エンド ユーザー別

• BFSI
• 政府機関
• 医療
• 通信
• メディア &エンターテイメント
• その他

上記の情報は、以下の地域と国について提供されています

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他のヨーロッパ
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ANZ
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカのその他の国
• MEA
  • 南アフリカ
  • UAE
  • サウジアラビア
  • MEA のその他の国

著者 Preeti Wadhwani、Aishvarya Ambekar

よくある質問 (FAQ)

偽画像検出市場の規模はどのくらいですか？

偽画像検出の市場規模は2023年に8億ドルに達し、AIとML技術の進歩とともに、誤報とデジタル欺瞞に対する懸念の高まりに後押しされ、2024年から2032年にかけて20％のCAGRを記録するでしょう。

クラウド偽画像検出の需要が高まっているのはなぜですか？

クラウドベースのソリューションセグメントは、そのスケーラビリティと柔軟性、そしてクラウドソリューションの費用対効果と統合の容易さにより、2023年に市場シェアの70％を記録しました。

北米の偽画像検出業界が成長しているのはなぜですか？

北米市場は、地域の堅牢な技術インフラストラクチャと大手テクノロジー企業の存在、サイバーセキュリティソリューションへの投資の増加により、2023年に34％の収益シェアを記録しました。