![]() アンチマネーロンダリングソフトウェア市場:コンポーネント別(ソフトウェア、サービス)、製品タイプ別(KYC/CDDおよびサンクションスクリーニング、取引モニタリング、ケース管理およびレポーティング)、導入形態別(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(銀行および金融機関、保険、ゲームおよびギャンブル):世界のビジネスチャンス分析と産業予測、2024-2033年Anti-Money Laundering Software Market By Component (Software, Service), By Product Type (KYC/CDD and Sanction Screening, Transaction Monitoring, Case Management and Reporting), By Deployment (On-premise, Cloud), By Organization Size (Large Enterprises, Small and Medium-sized Enterprises), By End-User (Banks and Financial Institutes, Insurance, Gaming and Gambling): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2024-2033 マネーロンダリング防止ソフトウェア市場は、2023年には40億ドルと評価され、2024年から2033年までの年平均成長率は16.7%を示し、2033年には190億ドルに達すると推定されている。マネーロンダリング防止ソフトウ... もっと見る
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サマリーマネーロンダリング防止ソフトウェア市場は、2023年には40億ドルと評価され、2024年から2033年までの年平均成長率は16.7%を示し、2033年には190億ドルに達すると推定されている。マネーロンダリング防止ソフトウェアは、金融機関や組織がマネーロンダリングに関与する可能性のある疑わしい活動を検出、防止、報告できるように設計された専門技術である。これらのツールは、コンプライアンス・プロセスを自動化し、取引に異常がないかを監視し、金融犯罪対策を目的とした規制要件の遵守を保証する。高度なアルゴリズム、機械学習、データ分析を活用することで、アンチマネーロンダリングソフトウェアは不正行為の検出を合理化し、人的ミスを減らし、業務効率を高めます。世界のアンチマネーロンダリングソフトウェア市場は、マネーロンダリング、サイバー犯罪、テロ資金供与などの金融犯罪の憂慮すべき増加や、アンチマネーロンダリングソフトウェアを採用するための厳しい政府規制の実施などの要因により、堅調な成長を遂げている。例えば、欧州連合の第5次マネーロンダリング防止指令(5AMLD)は、マネーロンダリング防止ソリューションの需要を増加させた。デロイトの2024年の調査によると、世界では毎年約8000億ドルから2兆ドルの資金洗浄が行われている。このうち、犯罪収益が回収されるのはわずか1%に過ぎず、マネーロンダリング防止ソフトウェアの緊急の必要性が浮き彫りになっている。さらに、銀行や金融サービスがデジタル・プラットフォームに移行するにつれて、リアルタイムのモニタリングとコンプライアンスの必要性が急増しており、強固なマネーロンダリング防止ソフトウェアの需要が高まっている。さらに、金融活動のグローバル化により、マネーロンダリングリスクの影響を受けやすい国境を越えた取引が増加している。マネーロンダリング防止ソフトウェアは、国際的な規制への準拠を保証し、そのような活動を効果的に監視するため、このことがマネーロンダリング防止ソフトウェアに対する需要を大幅に増大させている。さらに、暗号通貨の人気の高まりは、不正な資金の流れを追跡する新たな課題を導入し、ブロックチェーン取引を分析できるマネーロンダリング防止ソリューションの採用拡大につながった。しかし、アンチマネーロンダリングソフトウェアの取得と導入に関連する高コストと、継続的なメンテナンスとアップデートが、市場の成長を著しく阻害している。さらに、マネーロンダリング防止ソフトウェアを効果的に導入するための訓練を受けた専門家が世界的に不足していることも、世界市場の主要な阻害要因となっている。それとは逆に、メーカーはアンチマネーロンダリングソフトウェアにAIやML技術を統合し、疑わしいパターンの検出、リスクの予測、誤検知の低減能力を強化することに注力しており、これらのソリューションをより効果的なものにしている。このような開発は、予測期間中の世界市場の拡大に有利な機会を提供すると期待されている。 マネーロンダリング防止(AML)市場は、テクノロジーの進歩、規制要件の増加、金融犯罪の複雑化などを背景に、急速に進化している。最近のトレンドの1つは、取引監視とリスク評価の強化のための人工知能(AI)と機械学習(ML)の採用であり、疑わしい活動をリアルタイムでより正確に検知できるようになっている。さらに、コンプライアンス・プロセスを合理化し、誤検知を減らし、効率を向上させるために、自動化が重視されるようになってきている。また、金融取引の透明性と安全性を向上させるブロックチェーン技術の導入も進んでいる。規制当局は新たな脅威に対処するためガイドラインを継続的に更新しており、堅牢なAMLソリューションへの投資拡大につながっている。さらに、デジタル・バンキングやクロスボーダー取引の拡大により、グローバルで複数法域にまたがる業務を管理できる、より高度なAMLシステムが必要とされている。 アンチマネーロンダリングソフトウェア市場は、コンポーネント、製品タイプ、展開、組織規模、エンドユーザー、地域に区分される。コンポーネント別では、市場はソフトウェアとサービスに二分される。製品タイプ別では、取引モニタリング、KYYC/CDD&サンクション・スクリーニング、キャッシュマネジメント&レポーティングに分けられる。展開によって、クラウド型とオンプレミス型に分類される。組織規模別では、大企業と中小企業に分類される。エンドユーザー別では、銀行・金融機関、保険、ゲーム・ギャンブルに分類される。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋地域、ラメア地域が分析対象です。 主な調査結果 コンポーネント別では、ソフトウェアセグメントが2024年から2033年にかけて市場を支配すると予測される。 製品タイプ別では、トランザクションモニタリング分野が予測期間中に最も高い成長を示すと予測されている。 展開タイプ別では、世界のアンチマネーロンダリングソフトウェア市場は、2023年にはオンプレミスセグメントが支配的であり、今後数年間もその優位性を維持すると予測される。 組織規模別では、大企業セグメントが今後数年間で支配的な勢力として台頭する可能性が高い。 エンドユーザー別では、銀行・金融機関セグメントが予測期間を通じて顕著なペースで成長すると予測されている。 地域別では、北米が2023年のアンチマネーロンダリングソフトウェア市場の主要株主であった。 競合分析 アンチマネーロンダリングソフトウェア市場で事業を展開している主要企業は、LexisNexis Risk Solutions、Thomson Reuters Corporation、HyperVerge Technologies Private Limited、Moody's Corporation、SAS Institute Inc.、Eastnets Holding Ltd.、ACI Worldwide, Inc.、NICE Actimize、IMTF、Verafin Solutions ULCである。これらの大手企業は、競争市場における足場を固めるため、事業拡大、新製品の発売、パートナーシップなど、さまざまな主要開発戦略を採用している。 ステークホルダーにとっての主なメリット - この調査レポートは、EV充電ソフトウェアの市場予測、現在および将来の動向に関する詳細な分析を提供し、差し迫った投資ポケットを説明します。 - 主要な促進要因、阻害要因、機会、およびEV充電ソフトウェア市場動向への影響分析に関する情報は、レポートで提供されます。 - ポーターのファイブフォース分析では、業界で活動するバイヤーとサプライヤーの潜在力を示しています。 - 2023年から2032年までのEV充電ソフトウェア市場の定量分析は、市場の可能性を決定するために提供されます。 本書の購入特典は以下の通りです: 四半期ごとのアップデートと*(コーポレートライセンスのみ、表示価格でのご提供となります) 無料アップデートとして、購入前または購入後に5つの会社プロファイルを追加できます。 5ユーザー・ライセンスおよびエンタープライズ・ユーザー・ライセンスのご購入の場合、次期バージョンを無料でご提供します。 アナリストによる16時間のサポート* (購入後、レポートのレビューで追加のデータ要件が見つかった場合、質問や販売後の問い合わせを解決するためにアナリストによる16時間のサポートを受けることができます) 15% の無料カスタマイズ* (レポートの範囲またはセグメントがお客様の要件と一致しない場合、15% は 3 営業日の無料作業に相当します。) 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第2章:エグゼクティブサマリー 2.1.CXOの視点 第3章 市場概要 3.1.市場の定義と範囲 3.2.主な調査結果 3.2.1.主な影響要因 3.2.2.投資ポケットの上位 3.3.ポーターの5フォース分析 3.3.1.サプライヤーの交渉力は中程度から高い 3.3.2.新規参入の脅威は中程度から高い 3.3.3.中程度から高い代替品の脅威 3.3.4.ライバルの激しさは低~中程度 3.3.5.買い手の交渉力は中程度 3.4.市場力学 3.4.1.原動力 3.4.1.1.銀行取引におけるオンライン決済の増加 3.4.1.2.マネーロンダリング防止のための厳しい規制とコンプライアンスの増加 3.4.1.3.インターネット・ソリューションの普及 3.4.2.阻害要因 3.4.2.1.消費者の知識・認識不足 3.4.2.2.高い初期費用と経費 3.4.3.機会 3.4.3.1.分析ソリューションの採用拡大 3.4.3.2.先端技術の統合の急増 第4章:アンチマネーロンダリングソフトウェア市場、コンポーネント別 4.1.概要 4.1.1.市場規模と予測 4.2.ソフトウェア 4.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 4.2.2.地域別の市場規模と予測 4.2.3.国別市場シェア分析 4.3.サービス 4.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 4.3.2.地域別の市場規模と予測 4.3.3.国別市場シェア分析 第5章 マネーロンダリング防止ソフトウェア市場:製品タイプ別 5.1.概要 5.1.1.市場規模と予測 5.2.KYC/CDDとサンクション・スクリーニング 5.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.2.2.地域別の市場規模と予測 5.2.3.国別市場シェア分析 5.3.トランザクションモニタリング 5.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.3.2.地域別の市場規模と予測 5.3.3.国別市場シェア分析 5.4.症例管理とレポーティング 5.4.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.4.2.地域別の市場規模と予測 5.4.3.国別市場シェア分析 第6章 マネーロンダリング防止ソフトウェア市場:展開別 6.1.概要 6.1.1.市場規模と予測 6.2.オンプレミス 6.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 6.2.2.地域別の市場規模と予測 6.2.3.国別市場シェア分析 6.3.クラウド 6.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 6.3.2.地域別の市場規模と予測 6.3.3.国別市場シェア分析 第7章 マネーロンダリング防止ソフトウェア市場:組織規模別 7.1.概要 7.1.1.市場規模と予測 7.2.大企業 7.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.2.2.地域別の市場規模と予測 7.2.3.国別市場シェア分析 7.3.中小企業 7.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.3.2.地域別の市場規模と予測 7.3.3.国別市場シェア分析 第8章 マネーロンダリング防止ソフトウェア市場:エンドユーザー別 8.1.概要 8.1.1.市場規模と予測 8.2.銀行・金融機関 8.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.2.2.地域別の市場規模と予測 8.2.3.国別市場シェア分析 8.3.保険 8.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.3.2.地域別の市場規模と予測 8.3.3.国別市場シェア分析 8.4.ゲーミングとギャンブル 8.4.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.4.2.地域別の市場規模と予測 8.4.3.国別市場シェア分析 第9章 マネーロンダリング防止ソフトウェア市場:地域別 9.1.概要 9.1.1.市場規模および予測 地域別 9.2.北米 9.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 9.2.2.市場規模および予測(コンポーネント別 9.2.3.市場規模・予測:製品タイプ別 9.2.4.市場規模・予測:デプロイメント別 9.2.5.市場規模・予測:組織規模別 9.2.6.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.2.7.市場規模・予測:国別 9.2.7.1.米国 9.2.7.1.1.市場規模および予測:コンポーネント別 9.2.7.1.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.2.7.1.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.2.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.2.7.1.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.2.7.2.カナダ 9.2.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.2.7.2.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.2.7.2.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.2.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.2.7.2.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.欧州 9.3.1.主要市場動向、成長要因、機会 9.3.2.市場規模および予測(コンポーネント別 9.3.3.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.4.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.5.市場規模・予測:組織規模別 9.3.6.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.7.市場規模・予測:国別 9.3.7.1.英国 9.3.7.1.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.1.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.7.1.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.1.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.7.2.ドイツ 9.3.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.2.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.7.2.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.2.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.7.3.フランス 9.3.7.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.3.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.7.3.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.7.3.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.3.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.7.4.イタリア 9.3.7.4.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.4.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.7.4.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.7.4.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.4.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.7.5.スペイン 9.3.7.5.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.3.7.5.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.7.5.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.7.5.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.5.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.3.7.6.その他のヨーロッパ 9.3.7.6.1.市場規模および予測:コンポーネント別 9.3.7.6.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.3.7.6.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.3.7.6.4.市場規模・予測:組織規模別 9.3.7.6.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.アジア太平洋地域 9.4.1.主要市場動向、成長要因、機会 9.4.2.市場規模および予測、コンポーネント別 9.4.3.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.4.市場規模・予測:デプロイメント別 9.4.5.市場規模・予測:組織規模別 9.4.6.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.7.市場規模・予測:国別 9.4.7.1.中国 9.4.7.1.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.1.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.7.1.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.4.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.1.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.7.2.日本 9.4.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.2.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.7.2.3.市場規模・予測:展開別 9.4.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.2.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.7.3.インド 9.4.7.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.3.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.7.3.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.4.7.3.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.3.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.7.4.オーストラリア 9.4.7.4.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.4.7.4.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.7.4.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.4.7.4.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.4.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.7.5.韓国 9.4.7.5.1.市場規模および予測:コンポーネント別 9.4.7.5.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.7.5.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.4.7.5.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.5.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.4.7.6.その他のアジア太平洋地域 9.4.7.6.1.市場規模および予測、コンポーネント別 9.4.7.6.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.4.7.6.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.4.7.6.4.市場規模・予測:組織規模別 9.4.7.6.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.5.ラメア 9.5.1.主要市場動向、成長要因、機会 9.5.2.市場規模および予測(コンポーネント別 9.5.3.市場規模・予測:製品タイプ別 9.5.4.市場規模・予測:デプロイメント別 9.5.5.市場規模・予測:組織規模別 9.5.6.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.5.7.市場規模・予測:国別 9.5.7.1.ラテンアメリカ 9.5.7.1.1.市場規模および予測、コンポーネント別 9.5.7.1.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.5.7.1.3.市場規模・予測:展開別 9.5.7.1.4.市場規模・予測:組織規模別 9.5.7.1.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.5.7.2.中東 9.5.7.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.5.7.2.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.5.7.2.3.市場規模・予測:展開別 9.5.7.2.4.市場規模・予測:組織規模別 9.5.7.2.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 9.5.7.3.アフリカ 9.5.7.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 9.5.7.3.2.市場規模・予測:製品タイプ別 9.5.7.3.3.市場規模・予測:デプロイメント別 9.5.7.3.4.市場規模・予測:組織規模別 9.5.7.3.5.市場規模・予測:エンドユーザー別 第10章 競争環境 10.1.はじめに 10.2.上位の勝利戦略 10.3.トップ10選手の製品マッピング 10.4.競合ダッシュボード 10.5.競合ヒートマップ 10.6.トッププレーヤーのポジショニング(2023年 第11章 企業プロフィール 11.1.ACIワールドワイド 11.1.1.会社概要 11.1.2.主要役員 11.1.3.スナップショット 11.1.4.事業セグメント 11.1.5.製品ポートフォリオ 11.1.6.業績 11.2.NICEアクティマイズ 11.2.1.会社概要 11.2.2.主要役員 11.2.3.スナップショット 11.2.4.事業セグメント 11.2.5.製品ポートフォリオ 11.2.6.業績 11.2.7.主な戦略的動きと展開 11.3.ベラフィン・ソリューションズULC 11.3.1.会社概要 11.3.2.主要役員 11.3.3.スナップショット 11.3.4.事業セグメント 11.3.5.製品ポートフォリオ 11.3.6.業績 11.3.7.主な戦略的動きと展開 11.4.ハイパーバージ・テクノロジーズ・プライベート・リミテッド 11.4.1.会社概要 11.4.2.主要役員 11.4.3.スナップショット 11.4.4.事業セグメント 11.4.5.製品ポートフォリオ 11.5.IMTF 11.5.1.会社概要 11.5.2.主要役員 11.5.3.スナップショット 11.5.4.事業セグメント 11.5.5.製品ポートフォリオ 11.6.レクシスネクシスリスクソリューションズ 11.6.1.会社概要 11.6.2.主要役員 11.6.3.スナップショット 11.6.4.事業セグメント 11.6.5.製品ポートフォリオ 11.6.6.業績 11.6.7.主な戦略的動きと展開 11.7.トムソン・ロイター株式会社 11.7.1.会社概要 11.7.2.主要役員 11.7.3.スナップショット 11.7.4.事業セグメント 11.7.5.製品ポートフォリオ 11.7.6.業績 11.8.ムーディーズ・コーポレーション 11.8.1.会社概要 11.8.2.主要役員 11.8.3.スナップショット 11.8.4.事業セグメント 11.8.5.製品ポートフォリオ 11.8.6.業績 11.8.7.主な戦略的動きと展開 11.9.SAS Institute Inc. 11.9.1.会社概要 11.9.2.主要役員 11.9.3.スナップショット 11.9.4.事業セグメント 11.9.5.製品ポートフォリオ 11.10.イーストネッツ・ホールディング・リミテッド 11.10.1.会社概要 11.10.2.主要役員 11.10.3.スナップショット 11.10.4.事業セグメント 11.10.5.製品ポートフォリオ
SummaryThe anti-money laundering software market was valued at $4 billion in 2023 and is estimated to reach $19 billion by 2033, exhibiting a CAGR of 16.7% from 2024 to 2033. Anti-money laundering software is a specialized technology designed to help financial institutions and organizations detect, prevent, and report suspicious activities that may involve money laundering. These tools automate compliance processes, monitor transactions for anomalies, and ensure adherence to regulatory requirements aimed at combating financial crimes. By leveraging advanced algorithms, machine learning, and data analytics, anti-money laundering software streamlines the detection of irregularities, reduces human error, and enhances operational efficiency. Table of ContentsCHAPTER 1: INTRODUCTION
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