世界のマネーロンダリング対策（AML）市場（2025 – 2030）：提供サービス別、エンドユーザー別、地域別分析レポート
市場概要
世界のAML市場規模は、2025年の41億3,000万米ドルから2030年には93億8,000万米ドルへと、予測期間中の年平均成長率（CAGR）17.8%で拡大すると予測されています。特にアジア太平洋地域とヨーロッパの一部地域では、デジタル決済とオンラインバンキングの拡大により、取引量が増加し、金融犯罪に対する脆弱性が高まっています。デジタル技術への移行により、想定される脅威環境が拡大しているため、金融機関にとっては、デジタル取引の脅威をリアルタイムで効率的にスクリーニング、検査、対応できる高度なAMLソリューションを導入することが重要です。さらに、世界的に変化するAML規制への不遵守が原因で、銀行機関が被る罰金、規制上の罰金、風評被害が拡大していることも、AML市場の成長を後押ししています。2022年、ダンスク銀行は、旧エストニア支店を経由した疑わしい取引に関連するヨーロッパ最大級のマネーロンダリング疑惑に関与したため、アメリカおよびデンマークの規制当局との世界的な和解で20億米ドルの支払いを命じられました。このような傾向は、より複雑な不正な金融の流れに対処するための先見的なコンプライアンス戦略や高度な監視システムの必要性が高まっていることを浮き彫りにしており、AMLソリューションやサービスの普及を後押ししています。
GenAIの活用により、AML市場におけるコンプライアンス活動は、より迅速、より正確、よりインテリジェントになりつつあります。従来のAMLシステムの大半は、多くの誤検知に対処し、柔軟性に欠けるルールに制限され、十分に整理されていない情報を扱っています。Gen AIは、人工的な取引データを作成し、リスクモデルのトレーニングを改善し、隠れたタイプのマネーロンダリング活動を発見することで、これらの問題を解決します。また、ケースデータの集計、疑わしい活動報告書（SAR）の自動作成、大規模データセット内の隠れたつながりの発見により、コンプライアンスチームを支援することもできます。金融犯罪活動がますます高度化する中、Gen AIは金融機関の迅速な適応、調査の迅速化、意思決定の鮮明化を可能にし、次のAML戦略に不可欠なものとなっています。
アンチマネーロンダリング（AML）のコンプライアンス違反に起因する厳しい罰則、ライセンスの取り消し、否定的な評判が、AML市場の成長の主な理由です。世界中の規制当局が銀行やその他の金融機関に対し、コンプライアンス・システムを改善するよう促しています。AMLガイドラインに違反した場合、多額の罰金、法的処罰、事業ライセンスの喪失などが発生し、これらはすべて企業の利益に損害を与えます。AML違反による評判の低下は、顧客に企業を疑わせ、投資家の信頼を失い、ブランドにダメージを与えます。金融活動作業部会（FATF）、金融行動監視機構（FCA）、フィンセン（FinCEN）などの国際的・国内的なグループによる監視が強化されたため、AMLテクノロジーへの積極的な投資を決定する組織が増えました。AMLテクノロジーを導入することで、疑わしい活動を発見し、規制当局に正確なレポートを提供し、リスク管理の効果を高めることができます。このため、企業は世界中のAML基準に従い、処罰を受けないようにするため、取引の追跡、顧客の身元確認、AIツールなどの高度な方法を選択しています。AMLは規制当局の単なる作業ではなく、企業はAMLを継続的な成功のための基本的な側面として捉えるべきであることが、企業にとって明らかになりつつあります。
抑制： 技術の複雑化と攻撃の高度化
AML市場の成長は、コンピュータを利用した犯罪の増加や、金融詐欺の手口の高度化によって鈍化しています。犯罪者がAI、機械学習、ディープフェイク、暗号化チャネルなどの新技術を利用して不正取引を行うようになると、AMLシステムは限界に達します。攻撃者の手口の変化は、通常のアラームを回避することが多く、金融機関がリアルタイムで攻撃者の動きを捉えることが難しくなる可能性があります。その上、古いITインフラにさまざまなAMLツールを追加するのは難しく、作業負荷とコストが増大します。必要なスキルが不足していたり、高度な技術を導入する余裕がなかったり、新しいシステムに対応するのが困難だったりするためです。多くの異なる地域のコンプライアンス・ルールがあることも、拡張性のあるAMLソリューションの利用を複雑にしています。共有データと構造化されたフレームワークがなければ、顧客の行動とリスクの詳細な実像を把握することは困難です。このような課題は意思決定の遅れを招き、時には誤った警告や脅威の取り残しを招きます。金融犯罪が高度なテクノロジーを採用する中、AML市場は定期的に新たな改善を要求しており、これが採用の遅れやリソースへのストレスにつながる可能性があります。
厳格なルールのみに依存するAMLシステムでは、誤検知がしばしば発生し、リソースの非効率的な使用と余分な負担の両方が生じます。AI、ML、行動モデリングを使用することで、高度なアナリティクスは、構造化されたソースと非構造化ソースの両方から収集された情報の中から、さまざまな形態の疑わしい行動をキャッチし、分析することができます。適切なデータ分析により、システムの精度が向上し、さまざまなリスクに対応できるようになり、コンプライアンス担当者の作業負担が軽減されます。高度な分析により、新しい種類のマネーロンダリングを認識し、ネットワークを分析することでエンティティ間の隠れたつながりを明らかにすることが可能です。金融機関は、新しい規制を遵守し、より効率的に業務を行い、規制を遵守するためのコストを削減するために、これらの新しいテクノロジーを利用しています。取引、顧客、データベースの情報を組み合わせることで、組織は顧客のリスクの全体像を把握することができます。AMLのルールは常に強化され、犯罪者はより賢くなるため、より多くの企業がアナリティクスを使用したAMLソリューションを求めています。このアプローチにより、企業は脅威をより効果的に発見し、デジタルトランスフォーメーションプログラムをさらにサポートすることができます。
課題 政府規制とAMLソリューションの展開に関する認識不足
主にイラン、イラク、サハラ以南のアフリカの一部など、発展初期段階にある国や小規模な銀行にとって、規則やマネーロンダリング防止ツールの使用方法に関する知識の欠如は、AML市場における大きな課題です。多くの組織、特にコンプライアンスのサポートが限られている組織では、必要な専門知識が不足しているため、世界各国やその地域で更新される規則を管理し、遵守することが困難です。理解不足は規制違反につながる可能性があり、その結果、金融機関は損失を被ったり、訴訟に発展したり、評判を損ねたりする可能性があります。多くの場合、意思決定者はAMLシステムがいかに重要で複雑であるかを十分に理解していないため、AMLを後回しにしたり、不適切なソリューションを選択したりしています。AMLソリューションを利用するには、技術的なセットアップと継続的なトレーニング、モニタリング、規制の両方を組織内で維持する必要があります。効果的なAML手法の導入と管理をサポートするための、適切で的確なリソースやアドバイスが見つからないこともよくあります。当局が金融規制の適用に重点を置いておらず、透明性がない場合、困難はさらに増幅され、その結果、金融セクターでは不確実性が生じます。教育、比較意識、パートナーシップを普及させなければ、多くの企業がマネーロンダリングに狙われる危険性があります。この問題を克服するために、組織は政府を巻き込み、業界と協力し、すべての金融業務チームが定期的にトレーニングを受けていることを確認する必要があります。
AML市場のエコシステムは、KYC/顧客デューデリジェンスと制裁スクリーニングのプロバイダー、取引モニタリングのプロバイダー、ケース管理と報告のプロバイダー、そして銀行や金融機関、保険、ゲームやギャンブルなどのエンドユーザーで構成されています。規制当局や標準化団体もまた、市場動向、イノベーション、組織のAML戦略に影響を与える重要な役割を担っています。
疑わしい金融活動を即座にキャッチして報告する自動化システムに対する需要が高まっているため、AML市場ではソリューション部門が最も大きな市場シェアを占めています。金融機関を含む企業は、厳しい規制規則を遵守するために、モニタリング、ディリジェンス、スクリーニング・システムを利用しています。このようなソリューションは、多くの取引における異常なパターンを発見し、ミスを回避し、組織を法律に準拠させることができます。金融犯罪に関する規則や手法が発展するにつれ、組織はエンドユーザー別で使用でき、統合され、詳細な分析を特徴とするテクノロジー・システムの採用に注力しています。人工知能と機械学習の新たな発展により、これらのソリューションの性能は向上し、より正確になっています。AMLツールは、コンプライアンスに関わる複雑な問題を管理し、より直接的かつ長期的な方法でリスクを軽減するのに役立ちます。主要なコンプライアンス・タスクを自動化することで、時間とコストの両方を節約し、脅威が現れたときに対処できるようになります。これらの要素により、AML市場ではソリューション部門が最大の市場シェアを占めています。
主要企業・市場シェア
エンドユーザー別では、保険分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込みです。
保険分野は、規制が厳しく、定期的に金融犯罪にさらされているため、AML市場で最も急成長が見込まれています。規制当局は、保険会社が取引を監視し、制裁対象者リストをスクリーニングすることを義務付けました。アメリカの銀行秘密法（BSA）では、保険会社はマネーロンダリングに関連すると疑われるキャッシュフローを追跡し、文書化することが義務付けられています。保険会社は、自社のイメージを保護し、最近の国際基準に確実に準拠するために、AMLソリューションを採用しています。保険会社は現在、違法行為を検知し阻止する取り組みをサポートするためにこのテクノロジーを利用しています。保険会社は新しいサービスや自動化を追加しているため、コンプライアンスを維持し、顧客の信頼を得るためには、AMLシステムを完全に導入することが重要です。こうした規則やテクノロジーの進歩により、保険業界はAMLの発展に大きく貢献しています。
アメリカとカナダでは、強力なAML法とコンプライアンス要件により、金融機関は追跡と報告のための高度なシステムを導入する必要があります。アメリカでは銀行秘密法（BSA）、カナダでは米国パトリオット法（PATRIOT Act）、犯罪収益法（マネー・ローンダリング）およびテロ資金供与法（Proceeds of Crime (Money Laundering) and Terrorist Financing Act）が施行され、企業はAMLの実践を一流に保ち、高度なテクノロジーを活用する必要に迫られています。また、デジタルバンキング、オンライン決済、暗号通貨が地域全体で使用されるようになり、マネーロンダリングが起こりやすくなっているため、取引を監視し、ユーザーの身元を確認し、顧客に対するデューデリジェンスを実行するリアルタイムシステムが必要になっています。オラクル、SAS、FICO、NICE Actimize、FISは北米におけるAMLソリューション・プロバイダーの一社であり、人工知能とデータ分析によってAMLソリューションを継続的に改善しています。これらのテクノロジーの結果、金融機関はリスクをより的確に特定し、誤報を減らすことができます。この地域では、規制を遵守するために自動化やクラウド・ソリューションに目を向ける金融機関がますます増えています。
2025年2月、レクシスネクシスはAIを活用した文書認証と不正検知を提供するIDVerseを買収し、ビジネスサービス部門のRiskNarrative、IDU、Dynamic Decision Platformに統合しました。
2025年4月、FISはGlobal PaymentsのIssuer Solutions事業を買収しました。この買収により、FISは世界的なフィンテック・リーダーとしての地位を強化し、Issuer Solutionsの与信処理サービスを通じて価値提案を拡大します。
2024年12月、SASはNeteriumと共同で、SAS Real-Time Watchlist Screeningを発表しました。これは、高度なスクリーニングエンジンと統合されたクラウドネイティブなソリューションで、リアルタイムで説明可能な制裁判断のためのエンドツーエンドの機能を提供し、金融機関の誤検知を減らし、コンプライアンスを強化することを目的としています。
2024年11月、JumioはLatticeFlow AIと提携し、EU AI Actのガバナンス義務強化に備え、モデルの障害モードをプロアクティブに特定し、パフォーマンスを向上させ、不正防止を強化することで、AIを活用した本人確認プラットフォームを強化しました。
アンチマネーロンダリング（AML）市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されています。アンチマネーロンダリング（AML）市場の主要プレーヤーは以下の通りです。
LexisNexis (US)
Oracle (US)
FIS (US)
Fiserv (US)
Jumio (US)
NICE Actimize (US)
SAS Institute (US)
GB Group PLC (UK)
FICO (US)
ACI Worldwide (US)
Experian (Ireland)
Wolters Kluwer (Netherlands)
TransUnion (US)
ComplyAdvantage (UK)
FRISS (Netherlands)
Nelito Systems (India)
Comarch (Poland)
Alldigi Tech (India)
Dixtior (Portugal)
Temenos (Switzerland)
TCS (India)
Featurespace (UK)
Feedzai (Portugal)
Napier AI (UK)
Tier1 Financial Solutions (Canada)
Finacus Solutions (India)
SymphonyAI (US)
IDMERIT (US)
IMTF (Switzerland)
Innovative Systems (US)
Sedicii (Ireland)
Trulioo (Canada)
NameScan (Australia)
DataVisor (US)
Gurucul (US)
【目次】
はじめに
1
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義：包含と除外
1.3 市場範囲 市場セグメンテーション 地理的セグメンテーション 調査対象年
1.4 考慮した通貨
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
調査方法
2
2.1 調査データ セカンダリーデータ- 主なセカンダリーソース- セカンダリーソースからの主要データ プライマリーデータ- プライマリーのブレイクアップ- 専門家へのプライマリーインタビュー- プライマリーソースからの主要データ- 主要産業インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量
2.3 市場規模の推定 ボトムアップアプローチ トップダウンアプローチ
2.4 市場予測
2.5 リサーチの前提
2.6 調査の限界
エグゼクティブサマリー
3
プレミアムインサイト
4
4.1 aml市場の概要
4.2 aml市場：オファリング別、2025-2030年
4.3 aml市場：ソリューション別、2025-2030年
4.4 aml市場：サービス別、2025-2030年
4.5 aml市場：展開モード別、2025-2030年
4.6 AML市場：組織規模別、2025-2030年
4.7 aml市場：エンドユーザー別、2025-2030年
4.8 aml市場の投資シナリオ
市場概要と業界動向
5
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 推進要因 阻害要因 機会 課題
5.3 エコシステム分析
5.4 amlの進化
5.5 ケーススタディ分析 ケーススタディ1 ケーススタディ2 ケーススタディ3
5.6 バリューチェーン分析
5.7 価格分析 主要プレイヤー別平均販売価格動向（2024年） ソリューション別疾患別価格分析（2024年）
5.8 技術分析 主要技術 – トランザクション監視システム – CDDソリューション – スクリーニング技術 – ケース管理・調査ツール 副次的技術 – AI/ML – データ管理・分析 – アイデンティティ技術 – 行動分析 副次的技術 – ブロックチェーン・暗号通貨 – 不正管理システム – 規制技術 (RegTech)
5.9 特許分析 主要特許リスト
5.10 規制ランドスケープ 規制機関、政府機関、その他の組織の主要規制
5.11 ジェネレーティブAIがaml市場に与える影響 ジェネレーティブAIのトップユースケースとaml市場における市場可能性
5.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.13 ビジネスモデル
5.14 ポーターの5つの力分析 サプライヤーの交渉力 新規参入の脅威 代替品の脅威 買い手の交渉力 ライバルの激しさ
5.15 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.16 2025-26年の主要会議とイベント
5.17 投資と資金調達のシナリオ
5.18 2025年アメリカ関税のAML市場への影響 序論 主な関税率 価格の影響分析 国／地域への主な影響 – 北米 – ヨーロッパ – アジア太平洋 エンドユーザー別産業への影響
AML市場、製品別
6
6.1 オファリングの導入：aml市場の促進要因
6.2 ソリューション KYC/顧客デューデリジェンスと制裁スクリーニング 取引モニタリング ケース管理とレポーティング
6.3 サービス プロフェッショナルサービス – コンサルティングサービス – トレーニング＆教育 – 導入＆保守 マネージドサービス
aml市場、展開モード別
7
7.1 導入展開モード：aml市場の促進要因
7.2 クラウド
7.3 オンプレミス
aml市場：組織規模別
8
8.1 導入 組織規模：AML市場の促進要因
8.2 大企業
8.3 中小企業
aml市場：エンドユーザー別
9
9.1 導入 エンドユーザー：AML市場促進要因
9.2 銀行・金融機関
9.3 保険
9.4 ゲーム＆ギャンブル：地域別aml市場
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レポートコード：TC 7336