リスク分析：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）
株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「リスク分析：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2024年～2029年）」（Mordor Intelligence）の販売を3月7日より開始しました。
【当レポートの詳細目次】
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リスク分析市場規模は2024年に474億8,000万米ドルと推定され、2029年には868億9,000万米ドルに達し、市場推計・予測期間（2024-2029年）のCAGRは12.84%で成長すると予測されます。
リスク分析ソリューションは、ヒューマンエラー、システム障害（ソフトウェア、ハードウェア、ネットワークなどに関連する可能性がある）、不正サイバー犯罪などの内部要因によって発生する可能性のあるオペレーショナルリスクへの対処と保護を支援します。
主なハイライト
現在、リスク分析技術により、リスク管理者はこれまで以上に確実にリスクを測定・予測できるようになっています。企業はリスク分析を活用して、さまざまなセキュリティ・データ・ソースから裏付けとなる情報を収集し、サイバーリスクの定量化、セキュリティ運用の自動化、インテリジェンス主導の意思決定を行っています。さらに組織は、PCI-DSSやNISTサイバーセキュリティフレームワークなどの義務付けやガイダンスによって、サイバー観点からの規制圧力が高まっているのを目の当たりにしています。
様々なエンドユーザ業界において、大量の構造化データおよび非構造化データの利用が増加しているため、データを脅威から管理・保護するためのリスク分析に対する需要が高まっています。例えば、シーゲイト・テクノロジーPLCによると、世界のデータ量は2020年には47ゼタバイト、2025年には163ゼタバイトに増加すると予想されています。
さらに、クラウド・コンピューティングは、過去40年間の他のどのコンピューティング革命よりも驚くべきソフトウェア革命を推進しています。ロケーションベースのリスク分析が進歩するにつれ、旧来のサーバーベースのシステムではなく、クラウドベースのテクノロジーを使って構築・提供できるようになるのは当然のことです。
現在、クラウドを通じて利用可能なリスク評価・蓄積プラットフォームがいくつかあります。セキュリティに対するルールベースのアプローチは、それが脅威の検知、調査、対応のいずれに適用されるものであっても、アカウントの漏洩や悪意のある内部関係者を含む高度なサイバー脅威にもはや追いつくことはできないです。
銀行・金融サービス・保険（BFSI）セクターにおけるリスク分析の需要は、モバイルバンキングサービスの利用増加とデータ量の増加によっても高まっています。リスク・アナリティクスを適用することで、データを1つの包括的な視点にまとめ、必要不可欠なデータを収集し、活用できる知見を生み出すことができます。さらに、世界中の物流企業にとって、コロナウイルス感染症の国際的な蔓延によってもたらされた事業の混乱やサプライチェーンの問題に効率的に対処するためにも、リスク・アナリティクスは不可欠です。
さらに、COVID-19と闘うために、主にヘルスケア分野で新しいアナリティクス・ソリューションを提供する企業もあります。臨床検査は臨床判断のかなりの割合を左右し、一般的でリスクの高い状態の患者のケアを改善する上で不可欠な役割を果たしています。例えば、LabCorpはInsight Analyticsレポートを発表し、プロバイダー組織が様々な高リスクの健康状態に対して、個人レベルでも集団レベルでも改善されたケアを提供していることを支援しています。
リスク分析市場の動向
BFSIはリスク・アナリティクス・ソリューションの大幅な導入が見込まれる
世界中の銀行は、銀行・金融業界を取り巻くリスクの増大に対処するため、より合理的なアプローチが必要であることを認識し、リスク分析の重要性を理解しています。
リスク分析によって、銀行や金融機関はリスク管理に対する「サイロ」アプローチから脱却し、企業全体のリスクを包括的に捉えることができるようになります。例えば、オペレーショナル・リスク管理（ORM）では、監視が必要な取引件数が飛躍的に増加しているため、現行の銀行インフラに対する圧力が高まり、リスク・アナリティクス市場が活性化しています。
金融機関は、事業を成長させながら不正行為を減らし、厳しい規制遵守要件を満たすという強いプレッシャーにさらされています。さらに、新規口座詐欺と口座乗っ取りは、現在金融機関が課題としている詐欺の上位2種類です。リスク・アナリティクス・ソリューションは、AIの一種である機械学習ベースのリスク分析を用いて、オンラインおよびモバイル・チャネルにおけるこれらの不正行為やその他の不正行為から保護します。
データ分析は、銀行が危険から身を守るために様々な方法で利用することができます。例えば、顧客分析は、信用リスク管理のために、信用力に応じて顧客を分類するために使用することができます。そのような顧客は期日通りに支払いを行うことが期待できるため、そうすることで個人はクレジット商品のターゲット市場を選ぶことができ、債務不履行リスクへのエクスポージャーを下げることができます。世界・アソシエーション・オブ・リスク・プロフェッショナルによると、資本市場、銀行、保険セクターは、リスク情報テクノロジーとサービスに960億米ドルを費やすと推定されています。
さらに、グラント・ソントンの調査研究によると、回答者の85％が、銀行のデータおよびリスク情報管理イニシアチブは、その潜在能力をフルに発揮するためにさらなる効率化が必要であると考えています。さらに、82％の回答者は、自行のリスク分析と測定についても同じことを述べています。したがって、このような動向がBFSI業界におけるリスク分析ソリューションの必要性を後押ししています。
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