市場概要
ディープフェイクAI市場は急拡大しており、市場規模は2024年の約5億6400万米ドルから2030年には51億3400万米ドルへと大幅に急増すると予測されている。2024～2030年の年平均成長率44.5％という驚異的な上昇傾向を特徴とするこの市場は、さまざまな要因によって悪化している。生成AIアルゴリズム、特に生成敵対ネットワーク（GAN）の改善により、極めて説得力のあるディープフェイクの生成が容易になった。このテクノロジーは、エンターテインメント、広告、教育などの分野で人気がある。ソーシャルメディアやデジタルプラットフォームの出現により、新しいデジタルコンテンツを生成するためにディープフェイクを採用することへの関心が高まっている。同時に、ディープフェイクが悪用される脅威が高まったことで、より優れた検出方法に対する需要が生まれ、投資と技術革新が活発化している。技術の向上と、ディープフェイクの作成と識別の要件の組み合わせが、市場の著しい成長を促進している。
ディープフェイクAI市場レポートは、短期的および長期的な発展に関する洞察とともに、技術ロードマップをカバーしている。
短期（1～5年）：
新しいアルゴリズムにより、表情の同期や声の変調が改善され、よりリアルなディープフェイクが作られる。
リアルタイムのディープフェイク検出技術が開発され、ソーシャルメディア・プラットフォームやコミュニケーション・アプリに組み込むために展開される。
技術的なバックグラウンドを持たないユーザーにとっても、アクセスしやすく直感的なディープフェイク生成アプリの利用が可能になり、ユーザー層が拡大している。
ディープフェイク技術の使用を規制する倫理規則と規制ポリシーの開発と実施。
デジタルメディアの正当性を分析・検証するためのAI駆動型フォレンジック・ツールの改善。
長期的（5年以上）：
仮想現実（VR）および拡張現実（AR）をディープフェイク技術とシームレスに組み合わせ、魅力的でインタラクティブな体験を生み出す。
ディープフェイク検出アルゴリズムは、制作技術が進歩しても、ほぼ完璧な精度でディープフェイクを検出できるようになる。
ディープフェイクAIは、学習体験を向上させるために、リアルなシミュレーションや歴史再現を含む教育コンテンツの開発に利用される。
プライバシーとセキュリティの懸念に対処しつつ、ディープフェイクの開発と利用を管理するための広範な法的枠組みと国際協定が世界的に受け入れられる。
ディープフェイクの応用は、バーチャル診察のためのヘルスケアや、パーソナライズされたショッピング体験のための小売業など、様々な産業で拡大する。
促進要因 デジタル・アイデンティティを脅かすディープフェイクの増加
しばしば「ディープフェイク」と呼ばれる、操作されたメディアの台頭が、人工知能業界における逆流に拍車をかけている。こうした捏造の信憑性が高まるにつれ、個人情報の盗難や詐欺、偽情報の拡散から個人や機関を守ることが急務となっている。このため、こうした合成メディアを発見し、無力化することができる最先端の検知ツールに対する需要が大幅に高まっている。企業や政府は、個人と組織のデジタル・アイデンティティを強化するため、こうしたソリューションにリソースを注いでいる。興味深いことに、この課題はイノベーションの触媒として機能し、作成と検出の両面でより高度なAIツールの開発を促進している。その結果、急成長しているダイナミックな市場が急速に拡大し、企業運営におけるセキュリティと真正性へのニーズが高まっている。
制約： デジタルメディア操作技術の急速な進化
デジタルメディア操作技術の急速な進化は、ディープフェイクAI市場に大きな抑制要因となっている。非常にリアルで欺瞞的なディープフェイクを作成する新たな手法が登場するにつれ、それに対応できる検出ツールの開発はますます困難になっている。研究者や開発者は、最新の操作手法に対応するために、常に技術を更新し続けなければならないため、この絶え間ないキャッチアップゲームはリソースを圧迫し、進歩を遅らせている。さらに、このような巧妙な技術の進化は、デジタルメディアに対する信頼を損なう可能性があり、ユーザーや組織はディープフェイク技術を合法的な目的で採用することに慎重になる。創作と検知の間で続くこの戦いは、市場に複雑さと不確実性をもたらし、その円滑な成長と発展を妨げている。
好機： ディープフェイクに起因するリスクを軽減するための、ディープフェイク検知ベンダー、研究機関、政府間の協力体制
ディープフェイク対策に向けた企業、研究機関、政策立案者の連携は、ディープフェイクAI市場に大きなチャンスをもたらす。これらの主体が力を合わせることで、リソース、知識、技術を共有し、より高度な検知・防止方法を開発することができる。例えば、マイクロソフトは新たな技術提携の下、BBCとパートナーシップを結び、ディープフェイクをより効果的に特定するために、コンテンツの実証と透かし技術を強化することを目指している。同様に、ブルッキングス研究所は、ディープフェイクの脅威に対処するために多様な利害関係者を結集する共同プロジェクトに資金を提供することの重要性を強調している。さらに、世界経済フォーラムが指摘するように、デジタルコンテンツを追跡・検証するためのブロックチェーン技術の利用は、有望な解決策を提供する。このような協力的な取り組みは、ディープフェイクの検出と防止に利用可能なツールを改善するだけでなく、デジタルの完全性と社会的信用を保護するためのより強力で結束力のあるアプローチを構築することになる。
課題 企業全体におけるディープフェイク・メディアに関する限られた認識
ディープフェイクAI分野は、ディープフェイクコンテンツに関する認識が広範に浸透しているため、大きなハードルに直面している。非常にリアルなフェイク動画や画像を作成するジェネレーティブAIの機能を知らない企業が依然として複数存在する。この認識不足により、悪意のある個人が、操作されたコンテンツを識別する一般人の能力が限られていることを利用して、偽の情報を広めることが容易になっている。MITのMedia Literacy in the Age of Deepfakesプロジェクトのような取り組みは、メディアを評価する際の一般市民の理解と批判的思考能力の向上を目指している。こうした取り組みにもかかわらず、メディアの真正性に関する一般市民の知識は、AIが生成するコンテンツの急速な進歩に遅れをとっており、市場に根強い課題を提示している。この継続的な問題は、真正なメディアと捏造されたメディアを見分ける上で、個人により良い準備をさせるための広範な教育プログラムと意識向上キャンペーンの必要性を強調している。
2024年の市場シェアはソフトウェア分野が最大に
ソフトウェア分野は、ディープフェイクコンテンツの作成と検出の両方において極めて重要な役割を担っているため、2024年にはディープフェイクAI市場で最大の市場シェアを占めるとみられている。ディープフェイクを生成するためのツールは、高度なAIアルゴリズムを利用しており、ユーザーは非常に説得力のあるフェイク動画や画像を簡単に作成できる。このアクセシビリティは、合法的なユーザーと悪意のあるユーザーの両方に広く普及し、このセグメントの優位性に大きく貢献している。同時に、操作されたメディアに関連するリスクに対する意識が高まるにつれ、信頼性の高い検出ツールに対するニーズも高まっている。組織は、デジタル・プラットフォーム全体におけるディープフェイク・コンテンツの拡散を特定し、それに対抗するために、堅牢な検出ソリューションへの投資を増やしている。革新的な作成技術と本質的な検出機能という、これらの絡み合った要素により、ディープフェイクAI市場におけるソフトウェア・セグメントのリーダーシップは確固たるものとなり、作成ツールに対する需要に対応すると同時に、誤った情報や操作に対抗している。
技術別では、トランスフォーマーモデル部門が予測期間中に最も高い成長率を記録する予定である。
トランスフォーマーモデルセグメントは、生成されたコンテンツの品質とリアリズムを大幅に向上させる能力により、ディープフェイクAI市場で最も急成長している分野として浮上している。これらのモデル、特にGPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなアーキテクチャーで構築されたモデルは、よりニュアンス豊かで文脈に正確なディープフェイク創作を可能にすることで、状況を一変させた。オーディオとビジュアルの両側面における複雑なディテールを捉えることに長けているGPTは、非常に説得力のあるディープフェイクを作り出す上で極めて重要な役割を果たしている。膨大なデータセットから複雑なパターンを学習するこの有効性は、開発者や研究者から大きな関心を集め、ディープフェイク技術の継続的な革新と進歩を促進しています。さらに、トランスフォーマーモデルの適応性は、ディープフェイクの作成にとどまらず、自然言語処理や画像生成などの多様な分野への応用にも広がっており、合成メディア制作の可能性を再定義するものとして、市場をリードする成長率に寄与している。
業種別では、BFSI業界が予測期間中に最も速い成長率を目撃することになる。
BFSI業界は、諸刃の剣効果により、ディープフェイクAIの採用において最も速い成長を記録すると推定される。一方では、ディープフェイクは深刻な脅威となっており、犯罪者はディープフェイクを利用して超リアルな動画や音声を作成し、口座開設や不正取引の際になりすましやなりすましを行っている。最近の事例では、香港企業の従業員がディープフェイクのCEOビデオ通話に騙され、2,500万米ドルを送金させられた。このような事例により、BFSI機関はディープフェイク検知・防止技術に多額の投資を行うようになった。 しかしその一方で、BFSIは、リアルなアバターを使ったAI搭載の顧客サービス・チャットボットや、パーソナライズされた金融リテラシー・ビデオなど、ディープフェイクの合法的な用途に可能性を見出している。不正行為への対策と新たな用途の開拓という2つの原動力が、ディープフェイクAI市場におけるBFSIセクターの主導的成長を後押ししている。
地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最速の成長率を記録する。
アジア太平洋地域は、いくつかの重要な要因により、ディープフェイクAI市場で最も急成長している地域となる。主な促進要因は、東南アジアにおけるディープフェイク事件のかなりの急増である。犯罪者はAI生成技術を利用して公人になりすまし、誤った情報を拡散し、詐欺や恐喝を行っている。ディープフェイクは、人々が犯罪ネットワークのために働くように騙されたり、オンライン詐欺に参加させられたりするサイバー詐欺作戦に採用されている。この技術は、生体認証詐欺や不正なポルノ資料の作成にも利用されている。各国政府が協調してディープフェイクを規制しようとする動きが強まるにつれ、ディープフェイク検出ソリューションの需要は高まるだろう。
さらに、新興のAPAC市場ではデジタル金融取引が増加しており、ディープフェイクの標的となっている。アジア太平洋地域は、デジタル決済システムを最も多く導入している地域のひとつであり、デジタル決済の平均普及率は今年30％を超えると予想されている。2030年までには、この地域の決済手段の半分以上をデジタル決済が占めるようになるだろう。同地域では、特に香港とシンガポールの2つの国際金融ハブにおいて、インスタントなクロスボーダー取引が大量に行われているため、ディープフェイク詐欺師は、金融取引の複雑さと取引量を利用して、偽の請求書、偽の投資アドバイス、支払いスキームの流用といった詐欺行為を行うことができる。
主要企業
ディープフェイクAIソリューションおよびサービスプロバイダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携、契約、事業拡大、M&Aなど、いくつかの種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。ディープフェイクAI市場の主要企業には、Synthesia社（英国）、Reface社（ウクライナ）、Sentinel AI社（エストニア）、Pindrop社（米国）、BioID社（ドイツ）のほか、D-ID社（イスラエル）、DuckDuckGoose社（オランダ）、Q-Integrity社（スイス）、Sensity AI社（オランダ）、Kroop AI社（インド）などの中小企業や新興企業がある。
この調査レポートは、ディープフェイクAI市場を提供、技術、ビジネス機能、業種、地域に基づいて分類しています：
オファリング別
ソフトウェア
ソフトウェア, タイプ別
ディープフェイク生成ソフトウェア
ディープフェイクオーディオ＆ボイスソフトウェア
ディープフェイク画像・顔交換ソフト
ディープフェイク動画編集ソフトウェア
ディープフェイク検出・認証ソフトウェア
ディープフェイク検出アルゴリズム
メディア認証ツール
フォレンジック分析ソフトウェア
コンテンツ・モデレーション・ソフトウェア
AI駆動型コンテンツモデレーションツール
コンテンツ報告・削除システム
ソフトウェア、展開モード別
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナルサービス
トレーニング＆コンサルティング・サービス
システムインテグレーション＆デプロイメントサービス
サポート＆メンテナンスサービス
マネージド・サービス
テクノロジー別
生成的逆数ネットワーク (GANs)
標準的なGAN
プログレッシブGAN
条件付きGAN
オートエンコーダ
変分オートエンコーダ(VAE)
音声オートエンコーダ
テキスト画像オートエンコーダ
リカレントニューラルネットワーク（RNN）
長短期記憶（LSTM）RNN
ゲート型リカレントユニット（GRU）
拡散モデル
線形拡散モデル
非線形拡散モデル
離散拡散モデル
連続拡散モデル
変換モデル
テキストベースのディープフェイクのためのBERT
テキストおよび音声ベースのディープフェイクのためのGPT
その他のトランスフォーマベースのディープフェイク
自然言語処理（NLP）
言語モデル
センチメント分析
オーサーシップ検証
その他の技術
業種別
BFSI
顧客検証と認証
アンチマネーロンダリング（AML）・不正検知
その他
電気通信
コールセンター・セキュリティ
不正検知
その他
政府・防衛
選挙キャンペーン
国家安全保障
政府通信
コンテンツ検証とモデレーション
倫理的ハッキングとデジタル・セキュリティ
法執行機関
犯罪捜査
セキュリティと監視
テロ対策
ヘルスケア＆ライフサイエンス
医療トレーニング＆シミュレーション
症例シミュレーション
遠隔医療とバーチャル・ヘルスケア
その他
リーガル
デジタル証拠認証
知的財産の保護
法律・倫理相談
その他
メディア＆エンターテイメント
CGIキャラクター作成
俳優のディエイジング
特殊効果およびビジュアルエンハンスメント
デジタルコンテンツ制作
セレブリティ＆インフルエンサーマーケティング
ニュースエージェンシー
ジャーナリズムの完全性
メディアの検証と認証
メディア制作とエンハンスメント
ソーシャルメディア
コンテンツのモデレーションと規制
ユーザー生成コンテンツの強化
ソーシャルメディア・プラットフォームのディープフェイク検出
小売＆Eコマース
カスタマーサービス＆パーソナライゼーション
ビジュアル・マーチャンダイジング
セキュリティと不正防止
その他
その他の分野
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
オランダ
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
シンガポール
オーストラリア・ニュージーランド（ANZ）
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
中東
サウジアラビア
UAE
トルコ
カタール
その他の中東
アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
2024年5月、グーグルはテキストに手を加えることなく、AIが生成したものであると表示する新しい方法を発表した。この新機能はグーグル・ディープマインドのSynthIDツールに統合され、すでにAIが生成した画像や音声クリップを識別できるようになっていた。この方法は、テキストを生成する際に、大規模言語モデル（LLM）ベースのツールに追加情報を導入する。
2024年5月、マカフィーはAIを活用したディープフェイク検知技術の大幅な強化を発表した。McAfee Deepfake Detectorは、Intel Core Ultraプロセッサー搭載PCのNeural Processing Unit（NPU）のパワーを活用し、ディープフェイクとの戦いに革命をもたらし、消費者が真実と虚構を見分けるために必要なツールを提供する。
2024年4月、マイクロソフトの研究チームは最新のAIモデルを公開した。VASA-1」と呼ばれるこのモデルは、1枚の静止画像と音声クリップがあれば、魅力的な視覚的感情スキル（VAS）を備えた本物そっくりの話し相手を生成することができる。
2024年3月、BioIDはディープフェイク検出ソフトウェアの新バージョンをリリースした。このソフトウェアは、AIによって生成または操作されたディープフェイクやコンテンツを検出することで、写真と動画の両方についてリアルタイムの分析とフィードバックを行い、なりすましを防止する。
2024年3月、企業向け合成メディア開発企業のVeritoneは、Creative Artists Agency（CAA）と提携し、CAAの有名クライアントを無許可のディープフェイクに肖像が使用されることから保護することに貢献した。ベリトーンのデジタル・メディア・ハブ（DMH）は、名前、画像、肖像などのデジタル・タレント資産を安全に管理するための合成メディア・セキュア・ストレージ・スペースであるCAAvaultをサポートする。
2023年11月、グーグルとユニバーサルミュージックは、人工知能によって生成された楽曲に対するアーティストのメロディと声のライセンスに関する協業を締結した。この件に詳しい4人の関係者が明言したところによると、この協議は、新たなAI技術の影響に現在取り組んでいる業界におけるパートナーシップの確立を目指している。
2023年11月、マイクロソフトは政治家にディープフェイクに対する安全策を提供するソリューションを発表した。さらに、同社は電子透かしソリューションであるContent Credentialsを発表した。マイクロソフトは、サイバーセキュリティとAIを中心に、政治運動と協力する専門チームを設立する計画だ。さらに同社は、政治広告におけるAIの禁止を提唱する立法法案を支持している。
2023年11月、インテルはResponsible AIイニシアティブの一環として、リアルタイムのディープフェイク検知ツールを発表した。FakeCatcherとして知られるこの技術は、同社によって商品化され、フェイク動画の識別において96％という驚異的な精度を誇っている。インテルによるこのディープフェイク検出プラットフォームは、ミリ秒以内に結果を出す世界初のリアルタイム・ソリューションとして認められている。
【目次】
1 はじめに （ページ – 56）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
表1 ディープフェイクAI市場の詳細なセグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年
1.4 考慮した通貨
表2 米ドル為替レート、2019年～2023年
1.5 利害関係者
1.6 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 – 63）
2.1 調査データ
図1 ディープフェイクAI市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表3 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 ディープフェイクAI市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推計方法 – アプローチ1、ボトムアップ（供給側）： ディープフェイクAI市場のソフトウェア／サービスからの収益
図5 市場規模推計手法-アプローチ2、ボトムアップ（供給側）： ディープフェイクAI市場の全ソフトウェア／サービスからの総収入
図6 市場規模推定手法-アプローチ3、ボトムアップ（供給側）： ディープフェイクAI市場の全ソフトウェア／サービスからの総収入
図 7 市場規模推計手法 – アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： IT投資全体に占めるディープフェイクAIのシェア
2.4 市場予測
表4 要因分析
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
2.7 景気後退がディープフェイクAI市場に与える影響
表5 景気後退が世界のディープフェイクAI市場に与える影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 76）
表6 世界のディープフェイクAI市場規模と成長率、2020～2023年（百万米ドル、前年比）
表7 ディープフェイクAIの世界市場規模と成長率、2024-2030年（百万米ドル、前年比）
図8 2024年にはソフトウェア分野がより大きな市場規模を占める
図9 2024年にはコンテンツモデレーションが主要ソフトウェアタイプになる
図 10 2024 年にはクラウド・セグメントがソフトウェア展開モードの主流になる
図11 2024年にはプロフェッショナルサービス分野がより大きな市場シェアを占める
図12 トレーニング＆コンサルティングサービスが2024年に最大の市場シェアを占める
図 13 2024 年には生成敵対的ネットワークが最大セグメントとして浮上する
図14 BFSIが予測期間中に最も急成長する業種として浮上する
図 15 2024～2030 年に最も高い成長率を記録するのはアジア太平洋地域
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 82）
4.1 ディープフェイクAI市場における魅力的な機会
図16 リアルな合成メディアに対する需要の拡大と誤報・詐欺対策への緊急ニーズが市場成長の原動力となる
4.2 ディープフェイクAI市場：上位3技術
図17 予測期間中に最も高い成長率を占めるのはトランスフォーマーモデル分野
4.3 北米：ディープフェイクAI市場：テクノロジー別、業種別
図 18 2024 年には生成的敵対ネットワークと Bfsi が北米の最大株主となる
4.4 ディープフェイクAI市場、地域別
図 19 2024 年には北米が最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 – 85）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 20 推進要因、阻害要因、機会、課題 ディープフェイクAI市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 人工知能（AI）技術の進歩とデジタルメディアプラットフォームの急増
5.2.1.2 デジタルアイデンティティを脅かすディープフェイクの増加
5.2.1.3 マーケティングや広告における倫理的なディープフェイクの需要の急増
5.2.2 抑制要因
5.2.2.1 不正確な結果や誤認に対する懸念の高まり
5.2.2.2 画像操作技術の進化
5.2.3 機会
5.2.3.1 急増するディープフェイク詐欺がディープフェイク検出ソリューション企業に新たな扉を開く
5.2.3.2 倫理的なAIの開発と展開のためのガイドラインを確立するためのテクノロジー企業と政策立案者の共同作業
5.2.3.3 没入型・双方向型体験を創出するための新技術との統合
5.2.4 課題
5.2.4.1 ディープフェイクに対する認識の欠如
5.2.4.2 AIが生成するメディアの倫理的意味合いへの対応
5.2.4.3 ディープフェイク技術の絶え間ない進化と高度化
5.3 ディープフェイクAIの進化
図 21 ディープフェイクAIの進化
5.4 サプライチェーン分析
図22 ディープフェイクAI市場：サプライチェーン分析
5.5 エコシステム分析
表8 ディープフェイクAI市場：エコシステム
図23 ディープフェイクAI市場のエコシステムにおける主要プレイヤー
5.5.1 ディープフェイク生成ツールプロバイダー
5.5.2 ディープフェイク検出ツールプロバイダー
5.5.3 ディープフェイクコンテンツモデレーションツールプロバイダー
5.5.4 ディープフェイクAIクラウドプロバイダー
5.5.5 ディープフェイクAIエンドユーザー
5.5.6 ディープフェイクAI規制機関
5.6 投資環境と資金調達シナリオ
図24 ディープフェイクAI市場：投資状況と資金調達シナリオ（百万米ドル、資金調達ラウンド数）
図25 ディープフェイクAI市場：2023年時点で最も評価の高い新興企業
5.7 倫理的なディープフェイク生成
5.8 ディープフェイク検出：ベストプラクティス
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 テレコム
5.9.1.1 IPRoyalはカスタムメイドのKYCオンボーディングフローを構築しながら新規ユーザーの確認時間を短縮した
5.9.1.2 HollaEx社はiDenfy社との提携によりID認証プロセスを簡素化した。
5.9.2 BFSI
5.9.2.1 Evocabankの安全でコスト効率の高いライブ性検出
5.9.3 ヘルスケア
5.9.3.1 インサイトグローバルはAIビデオで看護師をスキルアップ
5.9.4 メディア＆エンターテイメント
5.9.4.1 D-IDはRadio Formulaのメディアエンゲージメントに革命をもたらした
5.10 テクノロジー分析
5.10.1 主要技術
5.10.1.1 機械学習
5.10.1.2 顔認識
5.10.1.3 ハイパフォーマンス・コンピューティング
5.10.1.4 生成AI
5.10.1.5 画像・映像処理
5.10.1.6 自然言語処理（NLP）
5.10.2 補完技術
5.10.2.1 ブロックチェーンとデジタル署名
5.10.2.2 倫理的AIとバイアス緩和ツール
5.10.2.3 サイバーセキュリティとデジタルフォレンジック
5.10.2.4 コンテンツ検証と認証
5.10.3 隣接技術
5.10.3.1 3Dモデリングとアニメーション
5.10.3.2 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）
5.10.3.3 コンピュータビジョン
5.10.3.4 音声合成
5.11 規制の状況
5.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表9 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表10 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト
表13 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
5.11.2 規制 ディープフェイクAI
5.11.2.1 北米
5.11.2.1.1 金融サービス近代化法（米国）
5.11.2.1.2 連邦情報セキュリティ近代化法（米国）
5.11.2.1.3 ディープフェイク説明責任法（米国）
5.11.2.1.4 議会法案730（米国）
5.11.2.2 欧州
5.11.2.2.1 一般データ保護規則（欧州）
5.11.2.2.2 eコマース指令（欧州）
5.11.2.2.3 オンライン安全法2023（英国）
5.11.2.2.4 デジタルサービス法（DSA）（欧州）
5.11.2.2.5 視聴覚メディアサービス指令（欧州）
5.11.2.3 アジア太平洋地域
5.11.2.3.1 国家AI戦略（シンガポール）
5.11.2.3.2 広島AIプロセス総合政策大綱（日本）
5.11.2.4 中東・アフリカ地域
5.11.2.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦）
5.11.2.4.2 国家人工知能戦略（カタール）
5.11.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ）
5.11.2.5 ラテンアメリカ
5.11.2.5.1 連邦電気通信研究所（メキシコ）
5.12 特許分析
5.12.1 方法論
5.12.2 出願特許（文書タイプ別
表14 出願された特許、2020-2023年
5.12.3 技術革新と特許出願
図26 最近4年間の特許取得件数、2020-2023年
5.12.3.1 ディープフェイクAI市場における出願人トップ10
図27 ディープフェイクAI市場における出願人上位10社（2020～2023年
表15 ディープフェイクAI市場における特許所有者トップ20（2020～2023年
表16 ディープフェイクAI市場における少数の特許のリスト（2022～2023年
図28 付与された特許の地域分析（2020～2023年
5.13 価格分析
5.13.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソフトウェアタイプ別
図 29 上位 3 ソフトウェアタイプにおける主要プレイヤーの平均販売価格
表17 上位3ソフトウェアタイプにおける主要企業の平均販売価格（米ドル）
5.13.2 オファリング別の指標価格分析
表18 ディープフェイクAIソリューションの価格水準（オファリング別
5.14 主要なカンファレンスとイベント（2024～2025年）
表19 ディープフェイクAI市場：会議・イベントの詳細リスト（2024～2025年
5.15 ポーターの5つの力分析
表20 ポーターの5つの力がディープフェイクAI市場に与える影響
図30 ディープフェイクAI市場：ポーターの5つの力分析
5.15.1 新規参入の脅威
5.15.2 代替品の脅威
5.15.3 供給者の交渉力
5.15.4 買い手の交渉力
5.15.5 競合の激しさ
5.16 ディープフェイクAIの技術ロードマップ
表21 ディープフェイクAI市場の技術ロードマップ
5.17 ディープフェイクAIのビジネスモデル
図31 ディープフェイクAI市場のビジネスモデル
5.17.1 ディープフェイク検知ツールモデル
5.17.2 ディープフェイク検出内蔵アプリモデル
5.17.3 ディープフェイク生成ツールモデル
5.18 主要ステークホルダーと購買基準
5.18.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 32 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
表 22 上位 3 業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.18.2 購入基準
図33 上位3業種における主な購買基準
表23 上位3業種における主な購買基準
5.19 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション
5.19.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図34 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション
6 ディープフェイクAI市場：提供製品別（ページ番号 – 139）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング ディープフェイクAI市場の促進要因
図 35 サービス分野は予測期間中、より高い CAGR で成長する
表24 ディープフェイクAI市場、オファリング別、2019年～2023年（百万米ドル）
表25 ディープフェイクAI市場、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.2 ソフトウェア、タイプ別
図 36 ディープフェイク検知・認証ソフトウェア分野は予測期間中最も高い成長率で成長する
表26 ディープフェイクAI市場、ソフトウェアタイプ別、2019年～2023年（百万米ドル）
表27 ディープフェイクAI市場、ソフトウェアタイプ別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.2.1 ディープフェイク生成ソフトウェア
6.2.1.1 オープンソースコミュニティが共同プロジェクトを通じてディープフェイクソフトウェアのイノベーションと機能拡張を加速
表 28 ディープフェイク生成ソフトウェア：ディープフェイク AI 市場、タイプ別、2019 年～2023 年（百万米ドル）
表29 ディープフェイク生成ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、タイプ別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.2.1.2 ディープフェイクオーディオ＆ボイスソフトウェア
表30 ディープフェイクオーディオ＆ボイスソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表31 ディープフェイクオーディオ＆音声ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2024〜2030年（百万米ドル）
6.2.1.3 ディープフェイク画像＆顔交換ソフトウェア
表32 ディープフェイク画像＆顔交換ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表33 ディープフェイク画像＆顔交換ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2024年〜2030年（百万米ドル）
6.2.1.4 ディープフェイク動画編集ソフトウェア
表34 ディープフェイクビデオ編集ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表35 ディープフェイクビデオ編集ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2024〜2030年（百万米ドル）
6.2.2 ディープフェイク検出・認証ソフトウェア
6.2.2.1 ニューラルネットワークとディープラーニングの継続的な進歩により、ディープフェイクコンテンツのリアリズムと品質が向上
表36 ディープフェイク検出＆認証ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、タイプ別、2019年～2023年（百万米ドル）
表37 ディープフェイク検出＆認証ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、タイプ別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.2.2.2 ディープフェイク検出アルゴリズム
表38 ディープフェイク検出アルゴリズム：ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表39 ディープフェイク検出アルゴリズム：ディープフェイクAI市場、地域別、2024〜2030年（百万米ドル）
6.2.2.3 メディア認証ツール
表 40 メディア認証ツール： ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 41 メディア認証ツール ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.2.2.4 フォレンジック分析ソフトウェア
表42 フォレンジック分析ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表43 フォレンジック分析ソフトウェア：ディープフェイクAI市場、地域別、2024年〜2030年（百万米ドル）
6.2.3 コンテンツモデレーションソフトウェア
6.2.3.1 ユーザー生成コンテンツモデレーションが成長する業界
表44 コンテンツモデレーションソフトウェア：ディープフェイクAI市場、タイプ別、2019-2023年（百万米ドル）
表45 コンテンツモデレーションソフトウェア：ディープフェイクAI市場、タイプ別、2024-2030年（百万米ドル）
6.2.3.2 AI駆動型コンテンツモデレーションツール
表 46 AI 駆動型コンテンツモデレーションツール： ディープフェイクAI市場、地域別、2019-2023年（百万米ドル）
表 47 AI 駆動のコンテンツモデレーションツール： ディープフェイクAI市場、地域別、2024-2030年（百万米ドル）
6.2.3.3 コンテンツ報告・削除システム
表 48 コンテンツ報告・削除システム： ディープフェイクAI市場、地域別、2019-2023年（百万米ドル）
表 49 コンテンツ報告＆除去システム： ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.3 ソフトウェア、展開モード別
図 37 クラウドは予測期間中、より高い成長率で成長する
表50 ディープフェイクAI市場、展開モード別、2019年～2023年（百万米ドル）
表51 ディープフェイクAI市場、展開モード別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.3.1 クラウド
6.3.1.1 クラウドベースのディープフェイクソリューションにより、より幅広いユーザーや組織が高度なAI機能にアクセスできるようになる
表 52 クラウド：ディープフェイク AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル）
表53 クラウド：ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.3.2 オンプレミス
6.3.2.1 ディープフェイク技術の高度化により、堅牢なオンプレミス型検知・検証ソリューションの需要が高まる
表 54 オンプレミス ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 55 オンプレミス ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.4 サービス
図 38 マネージドサービスは予測期間中に高い成長率で成長する
表56 ディープフェイクAI市場、サービス別、2019年～2023年（百万米ドル）
表57 ディープフェイクAI市場、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.4.1 プロフェッショナルサービス
6.4.1.1 高品質なコンテンツ制作のためにディープフェイク技術を活用する産業を支援するプロフェッショナルサービス
図 39 システムインテグレーションと実装は予測期間中に最も高い成長率で成長する
表58 ディープフェイクAI市場、プロフェッショナルサービス別、2019年～2023年（百万米ドル）
表59 ディープフェイクAI市場、プロフェッショナルサービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.4.1.2 トレーニング＆コンサルティングサービス
表 60 トレーニング＆コンサルティングサービス ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 61 トレーニング＆コンサルティングサービス ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.4.1.3 システムインテグレーション＆実装サービス
表 62 システムインテグレーション＆実装サービス： ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 63 システムインテグレーション＆実装サービス ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.4.1.4 サポート＆保守サービス
表 64 サポート＆保守サービス： ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 65 サポート＆保守サービス ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
6.4.2 マネージドサービス
6.4.2.1 マネージドサービスプロバイダー（MSP）は、既存のワークフローとシームレスに統合するオーダーメイドソリューションを提供する
表 66 マネージドサービス ディープフェイクAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 67 マネージドサービス ディープフェイクAI市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
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