世界のコンテンツ検出市場規模調査(2022-2032):検出アプローチ別(AIコンテンツ検証、コンテンツモデレーション)、コンテンツ種類別(テキスト、画像)、エンドユーザー別、地域別

◆英語タイトル:Global Content Detection Market Size study, by Detection Approach (AI Content Verification, Content Moderation), Content Type (Text, Image), End-use, and Regional Forecasts 2022–2032

Bizwit Research & Consultingが発行した調査報告書(BZW25AG0982)◆商品コード:BZW25AG0982
◆発行会社(リサーチ会社):Bizwit Research & Consulting
◆発行日:2025年5月
◆ページ数:約200
◆レポート形式:英語 / PDF
◆納品方法:Eメール(受注後3営業日)
◆調査対象地域:グローバル
◆産業分野:通信&IT
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖

グローバルなコンテンツ検出市場は、2023年に約151億5,000万米ドルと評価されており、2024年から2032年の予測期間中に14.50%を超える健全な成長率で拡大すると見込まれています。デジタル化が浸透した現代において、オンラインで共有される情報の量は膨大かつ脆弱な状態となっています。この状況下で、コンテンツ検出技術は急速に重要性を増しています。人工知能(AI)、機械学習、自然言語処理(NLP)の進歩を活かし、コンテンツ検出システムはデジタルプラットフォームがリアルタイムでコンテンツの真偽を検証し、誤情報フィルタリング、不適切または有害なコンテンツの検出を行う方法を再定義しています。この技術は、デジタルコミュニケーションにおける信頼とコンプライアンスの基盤として進化し、企業、政府、プラットフォームが広範なオンラインエコシステムにおいてブランド信頼性、コミュニティの安全、規制遵守を維持するのに貢献しています。ユーザー生成コンテンツの爆発的な増加と、ディープフェイク、誤情報、攻撃的なメディアとの闘いの緊急性から、企業はAIを活用したコンテンツ検出ツールを業務基盤に統合しています。これらのツールは、高度な剽窃検出ツールやディープラーニングベースの画像フォレンジクスから、リアルタイムでのフラグ付けと文脈に応じたフィルタリングが可能なモデレーションボットまで多岐にわたります。EUのデジタルサービス法や米国におけるテクノロジー企業の責任強化など、グローバルなコンテンツ規制の拡大は、堅牢でスケーラブルかつ適応可能なコンテンツガバナンスフレームワークへの需要をさらに高めています。その結果、コンテンツ検出業界は大きな投資と買収を経験しており、テクノロジー大手企業とAIイノベーターが、最も柔軟でクロスプラットフォーム対応のソリューションを提供するために競っています。
前向きな見通しにもかかわらず、業界は複雑な課題に直面しています。誤検知や文脈の誤解釈は、特に言語的・文化的背景が複雑なシナリオにおいて継続的な課題となっています。自動化されたモデレーションシステムにおけるプライバシーとバイアスの監視も強化されています。コンテンツ検出ツールは、法的、倫理的、地政学的な多様な環境で運用されるためです。さらに、高品質なAIモデルを展開するには大規模な計算インフラが必要であり、スタートアップや小規模組織にとってコスト面で障壁となっています。しかし、フェデレーテッドラーニングモデルの開発、オープンソースデータセットの普及、柔軟なAPI統合機能の進化により、これらの課題は徐々に解決されつつあります。
地域別に見ると、北米はグローバルなコンテンツ検出市場で圧倒的な地位を占めています。これは、早期の技術採用、厳格なコンプライアンス要件、ソーシャルメディアやデジタル出版企業の大規模な基盤に支えられています。米国は、学術界、大手テクノロジー企業、規制当局との連携を通じてイノベーションをリードし続けています。欧州は、強力な政策枠組みとフィンテックや教育分野での採用拡大を背景に追随しています。一方、アジア太平洋地域は、インターネット普及率の急増、デジタルコンテンツ消費の拡大、中国、インド、東南アジアなどの市場におけるコンテンツ安全対策の政府主導の取り組みを背景に、最も急速に成長する地域と予測されています。ラテンアメリカと中東・アフリカも、デジタル整合性に関する意識の高まりに伴い、オンラインエコシステムが拡大する中で、有望な市場として浮上しています。

本報告書で取り上げられている主要な市場プレイヤーは以下の通りです:
• マイクロソフト・コーポレーション
• アルファベット・インク(グーグル)
• アマゾン ウェブ サービス
• OpenAI
• IBMコーポレーション
• オラクル・コーポレーション
• メタ・プラットフォームズ・インク
• クラリファイ・インク
• Hive AI
• センシティ AI
• アドビ・インク
• Anyline GmbH
• オプティックス・セキュリティ
• アクティブフェンス
• トゥルースラボ
• アドビ・インク
市場の詳細なセグメントとサブセグメントは以下に説明されています:
検出アプローチ別
• AIコンテンツ検証
• コンテンツモデレーション
コンテンツの種類別
• テキスト
• 画像
利用目的別
• 金融・保険・証券
• 政府
• メディア & エンターテインメント
• 教育
• IT・通信
• 医療
• その他

地域別:
北米
• アメリカ合衆国
• カナダ
ヨーロッパ
• イギリス
• ドイツ
• フランス
• スペイン
• イタリア
• ROE
アジア太平洋
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 大韓民国
• アジア太平洋地域
ラテンアメリカ
• ブラジル
• メキシコ
中東・アフリカ
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• ロシア・中東・アフリカ(RoMEA)

本研究の対象期間は以下の通りです:
歴史的年 – 2022
基準年 – 2023
予測期間 – 2024年から2032年

主要なポイント:
• 2022年から2032年までの10年間の市場規模推計と予測。
• 各市場セグメントごとの年間売上高と地域別分析。
• 主要地域ごとの国別分析を含む地理的状況の詳細な分析。
• 主要な市場プレイヤーに関する情報を含む競争環境分析。
• 主要なビジネス戦略の分析と今後の市場戦略に関する推奨事項。
• 市場競争構造の分析。
• 市場における需要側と供給側の分析。

❖ レポートの目次 ❖

目次
第1章. グローバルコンテンツ検出市場 概要
1.1. グローバルコンテンツ検出市場規模と予測(2022–2032)
1.2. 地域別概要
1.3. セグメント別概要
1.3.1. 検出アプローチ別
1.3.2. コンテンツの種類別
1.3.3. 用途別
1.4. 主要な動向
1.5. 不況の影響
1.6. 分析家の推奨事項と結論
第2章 グローバルコンテンツ検出市場定義と研究仮定
2.1. 研究目的
2.2. 市場定義
2.3. 研究仮定
2.3.1. 包含と除外
2.3.2. 制限事項
2.3.3. 供給側分析
2.3.3.1. 供給可能性
2.3.3.2. インフラストラクチャ
2.3.3.3. 規制環境
2.3.3.4. 市場競争
2.3.3.5. 経済的実現可能性(消費者の視点)
2.3.4. 需要側分析
2.3.4.1. 規制枠組み
2.3.4.2. 技術的進歩
2.3.4.3. 環境要因
2.3.4.4. 消費者の認識と受容
2.4. 推定手法
2.5. 調査対象期間
2.6. 通貨換算レート
第3章. グローバルコンテンツ検出市場動向
3.1. 市場ドライバー
3.1.1. ディープフェイクと誤情報脅威の急増
3.1.2. コンテンツの責任追及に関する規制の強化(例:デジタルサービス法)
3.1.3. コンテンツガバナンスにおけるAIとNLPの採用
3.2. 市場課題
3.2.1. 文脈の微妙な差異と誤検知
3.2.2. 自動モデレーションにおけるプライバシーと倫理的な懸念
3.2.3. 高い計算コストと統合コスト
3.3. 市場機会
3.3.1. フェデレーテッドラーニングとプライバシー保護モデル
3.3.2. 規制業界(BFSI、医療、政府)からの需要
3.3.3. 新興デジタルプラットフォームへの展開
第4章. グローバルコンテンツ検出市場産業分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 供給者の交渉力
4.1.2. 購入者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合企業の競争
4.1.6. ポーターのモデルへの未来志向的なアプローチ
4.1.7. 影響分析
4.2. PESTEL分析
4.2.1. 政治
4.2.2. 経済的
4.2.3. 社会
4.2.4. 技術的
4.2.5. 環境
4.2.6. 法的
4.3. 主要な投資機会
4.4. 主要な成功戦略
4.5. 破壊的トレンド
4.6. 業界専門家見解
4.7. アナリストの推奨事項と結論
第5章. グローバルコンテンツ検出市場規模と予測(検出アプローチ別)2022–2032
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 売上高動向分析(2022年と2032年、USD億ドル)
5.2.1. AIコンテンツ検証
5.2.2. コンテンツモデレーション
第6章. グローバルコンテンツ検出市場規模と予測(コンテンツタイプ別)2022–2032
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 売上高動向分析、2022年および2032年(USD億ドル)
6.2.1. テキスト
6.2.2. 画像
第7章. グローバルコンテンツ検出市場規模と地域別予測 2022–2032
7.1. 北米市場
7.1.1. 米国市場
7.1.1.1. 検出アプローチ別内訳、2022–2032
7.1.1.2. コンテンツタイプ別内訳、2022–2032
7.1.2. カナダ市場
7.2. 欧州市場
7.2.1. イギリス市場
7.2.2. ドイツ市場
7.2.3. フランス市場
7.2.4. スペイン市場
7.2.5. イタリア市場
7.2.6. 欧州その他の市場
7.3. アジア太平洋市場
7.3.1. 中国市場
7.3.2. インド市場
7.3.3. 日本市場
7.3.4. オーストラリア市場
7.3.5. 韓国市場
7.3.6. アジア太平洋地域(APAC)のその他の市場
7.4. ラテンアメリカ市場
7.4.1. ブラジル市場
7.4.2. メキシコ市場
7.4.3. ラテンアメリカ(LATAM)のその他の市場
7.5. 中東・アフリカ市場
7.5.1. サウジアラビア市場
7.5.2. 南アフリカ市場
7.5.3. 中東・アフリカ(MEA)市場その他
第8章 競合分析
8.1. 主要企業SWOT分析
8.1.1. マイクロソフト・コーポレーション
8.1.2. Alphabet Inc.(Google)
8.1.3. アマゾン・ウェブ・サービス
8.2. 主要な市場戦略
8.3. 企業プロファイル
8.3.1. Microsoft Corporation
8.3.1.1. 主要な情報
8.3.1.2. 概要
8.3.1.3. 財務(データ入手可能性に依存)
8.3.1.4. 製品概要
8.3.1.5. 市場戦略
8.3.2. OpenAI
8.3.3. IBMコーポレーション
8.3.4. メタ・プラットフォームズ・インク
8.3.5. クラリファイ株式会社
8.3.6. Hive AI
8.3.7. センスティ AI
8.3.8. アドビ・インク
8.3.9. アニーライン GmbH
8.3.10. オプティックス・セキュリティ
8.3.11. ActiveFence
8.3.12. TruthLabs
第9章 研究プロセス
9.1. 研究プロセス
9.1.1. データマイニング
9.1.2. 分析
9.1.3. 市場推定
9.1.4. 検証
9.1.5. 公開
9.2. 研究属性
9.1.2. 分析
表の一覧
表1. グローバルコンテンツ検出市場、報告の範囲
表2. 地域別グローバル市場規模推計および予測(2022年~2032年、USD億ドル)
表3. 検出アプローチ別グローバル市場規模予測(2022年~2032年、USD億ドル)
表4. コンテンツタイプ別グローバル市場規模予測(2022年~2032年、USD億ドル)
表5. グローバル市場規模推計と予測(用途別、2022–2032年)(USD億ドル)
表6. グローバル市場セグメント別推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表7. 地域別グローバル市場規模推計と予測(2022–2032年、億米ドル)
表8. 米国市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表9. 米国市場セグメント別推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表10. カナダ市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表11. ドイツ市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表12. イギリス市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表13. 中国市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表14. インド市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表15. ブラジル市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表16. メキシコ市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表17. アジア太平洋地域(APAC)残りの市場推定値と予測、2022–2032年(USD億ドル)
表18. 欧州その他の地域市場の見積もりおよび予測、2022–2032年(USD億ドル)
表19. ラテンアメリカ(LATAM)残りの地域市場推定値と予測、2022–2032(USD億ドル)
表20. 中東・アフリカ(MEA)地域市場の見積もりおよび予測(2022~2032年、億米ドル)

図表一覧
図1. グローバルコンテンツ検出市場、研究手法
図2. グローバルコンテンツ検出市場、市場推定手法
図3. グローバルコンテンツ検出市場規模の推定と予測方法
図4. グローバルコンテンツ検出市場、2023年の主要な動向
図5. グローバルコンテンツ検出市場、成長見通し 2022–2032
図6. グローバルコンテンツ検出市場、ポーターの5つの力モデル
図7. グローバルコンテンツ検出市場、PESTEL分析
図8. グローバルコンテンツ検出市場、バリューチェーン分析
図9. グローバルコンテンツ検出市場セグメント別(2022年と2032年、USD億ドル)
図10. グローバルコンテンツ検出市場 セグメント別 2022年と2032年(USD億ドル)
図11. グローバルコンテンツ検出市場 セグメント別 2022年と2032年(USD億ドル)
図12. グローバルコンテンツ検出市場 セグメント別 2022年と2032年(USD億ドル)
図13. グローバルコンテンツ検出市場(セグメント別)、2022年と2032年(USD億ドル)
図14. グローバルコンテンツ検出市場、地域別概況 2022年と2032年
図15. 北米市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図16. 欧州市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図17. アジア太平洋市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図18. ラテンアメリカ市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図19. 中東・アフリカ市場 2022年と2032年(USD億ドル)
図20. グローバルコンテンツ検出市場、企業別市場シェア分析(2023年)
注:このリストは例示的なものです。最終納品物には、必要に応じて追加の表や図が含まれます。

Table of Contents
Chapter 1. Global Content Detection Market Executive Summary
1.1. Global Content Detection Market Size & Forecast (2022–2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Detection Approach
1.3.2. By Content Type
1.3.3. By End-use
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global Content Detection Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Availability
2.3.3.2. Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment
2.3.3.4. Market Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Consumer’s Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Regulatory Frameworks
2.3.4.2. Technological Advancements
2.3.4.3. Environmental Considerations
2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Content Detection Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Surge in Deepfake and Misinformation Threats
3.1.2. Regulatory Push for Content Accountability (e.g., Digital Services Act)
3.1.3. Adoption of AI and NLP in Content Governance
3.2. Market Challenges
3.2.1. Contextual Nuance and False Positives
3.2.2. Privacy and Ethical Concerns in Automated Moderation
3.2.3. High Computational and Integration Costs
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Federated Learning and Privacy-Preserving Models
3.3.2. Demand from Regulated Sectors (BFSI, Healthcare, Government)
3.3.3. Expansion across Emerging Digital Platforms
Chapter 4. Global Content Detection Market Industry Analysis
4.1. Porter’s Five Forces Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s Model
4.1.7. Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economic
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top Investment Opportunities
4.4. Top Winning Strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspectives
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Content Detection Market Size & Forecasts by Detection Approach 2022–2032
5.1. Segment Dashboard
5.2. Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.2.1. AI Content Verification
5.2.2. Content Moderation
Chapter 6. Global Content Detection Market Size & Forecasts by Content Type 2022–2032
6.1. Segment Dashboard
6.2. Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.2.1. Text
6.2.2. Image
Chapter 7. Global Content Detection Market Size & Forecasts by Region 2022–2032
7.1. North America Market
7.1.1. U.S. Market
7.1.1.1. Detection Approach breakdown, 2022–2032
7.1.1.2. Content Type breakdown, 2022–2032
7.1.2. Canada Market
7.2. Europe Market
7.2.1. U.K. Market
7.2.2. Germany Market
7.2.3. France Market
7.2.4. Spain Market
7.2.5. Italy Market
7.2.6. Rest of Europe Market
7.3. Asia Pacific Market
7.3.1. China Market
7.3.2. India Market
7.3.3. Japan Market
7.3.4. Australia Market
7.3.5. South Korea Market
7.3.6. Rest of APAC Market
7.4. Latin America Market
7.4.1. Brazil Market
7.4.2. Mexico Market
7.4.3. Rest of LATAM Market
7.5. Middle East & Africa Market
7.5.1. Saudi Arabia Market
7.5.2. South Africa Market
7.5.3. Rest of MEA Market
Chapter 8. Competitive Intelligence
8.1. Key Company SWOT Analysis
8.1.1. Microsoft Corporation
8.1.2. Alphabet Inc. (Google)
8.1.3. Amazon Web Services
8.2. Top Market Strategies
8.3. Company Profiles
8.3.1. Microsoft Corporation
8.3.1.1. Key Information
8.3.1.2. Overview
8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
8.3.1.4. Product Summary
8.3.1.5. Market Strategies
8.3.2. OpenAI
8.3.3. IBM Corporation
8.3.4. Meta Platforms Inc.
8.3.5. Clarifai, Inc.
8.3.6. Hive AI
8.3.7. Sensity AI
8.3.8. Adobe Inc.
8.3.9. Anyline GmbH
8.3.10. Opticks Security
8.3.11. ActiveFence
8.3.12. TruthLabs
Chapter 9. Research Process
9.1. Research Process
9.1.1. Data Mining
9.1.2. Analysis
9.1.3. Market Estimation
9.1.4. Validation
9.1.5. Publishing
9.2. Research Attributes

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