不正検知・防止（FDP）市場規模は、2024年の288億米ドルから2029年には632億米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は17.0％と予測されている。不正検知・防止の主な原動力はモバイル機器の普及であり、デジタル決済方式は詐欺師が脆弱性を悪用する新たな機会を生み出している。不正検知ソリューションは、モバイルとデジタル取引の状況の変化に適応するために常にアップグレードされ、モバイル不正パターンの検知に特化した機能が組み込まれている。
市場動向
促進要因 合成IDの台頭
マッキンゼー研究所によると、合成ID詐欺は現在米国で最も急成長している金融犯罪であり、世界的にも増加している。現在、詐欺事件全体の85％を占めている。この詐欺は、加害者が本物の個人情報と偽造された識別子を融合させ、新しいIDを作り上げるものである。加害者は、本物のデータ断片と偽の詳細を混ぜ合わせ、まったく新しいペルソナを確立する。合成ID詐欺の本質は、現実には存在しない架空の被害者を作り出すことにあるため、組織は合成ID詐欺に対抗する上で大きな課題に直面している。 貸金業者は、クレジットカード、自動車ローン、無担保ローンにわたって、推定30億米ドルの合成ID詐欺による損失が発生しており、驚異的なリスクに直面している。デジタル取引の急増とAIツールの利用しやすさが、詐欺被害の拡大に寄与している可能性が高い。AIは、既存の社会保障番号とリンクさせるための合成顧客データを迅速に生成できるプラットフォームにより、合成ID窃盗を促進する態勢を整えている。さらに、金融機関はデジタル・プレゼンスの確立のために最小限の本人確認を必要とすることが多いため、AIはオンラインでのクレジット申請プロセスを合理化することができる。
ディープフェイクの作成やバイオメトリクスの模倣を伴うAI生成詐欺とは異なるが、合成ID窃盗はAIの支援によって進化すると予想される。今後、組織は行動バイオメトリクスなどのソリューションに投資することで、合成詐欺に対抗する取り組みを強化するだろう。これらの技術は、個人の近年のソーシャルメディア利用やクレジット活動を精査し、異常なパターンを検出することで、偽造IDの拡散を阻害する。
抑制： 誤検知
詐欺の検知と防止には誤検知がつきものである。過敏になりすぎた不正検知システムは、正当な取引を疑わしいと判断し、不必要な遅延、顧客の不便、顧客関係の悪化につながる可能性がある。さらに、過剰な誤検知はリソースを圧迫し、不正検知活動の効率を損なう可能性があります。誤検知を減らすには、検知アルゴリズムを微調整し、意思決定プロセスにコンテキスト情報を組み込み、不正行為を特定する精度と効率のバランスを取るために検知戦略を継続的に改善する必要があります。PwCが報告したように、世界のバイヤーの69％が支出を減らしているため、取引を見逃さないことが不可欠である。不当な購入拒否を経験したバイヤーの25％が競合他社に乗り換えており、誤検知は顧客離れに直結する。正規の顧客がブロックされれば、正規の販売もブロックされる。オンライン・マーチャントの誤認識によるコストは、年間4,430億米ドルにのぼる。実際のクレジットカード詐欺のコストは、今後10年間でオンライン加盟店に4,080億米ドルかかると推定されている。フォーブス誌によると、米国では、誤認辞退に遭遇した買い物客の3分の1が、同じ加盟店を二度と利用しないと回答している。この数字は、ヨーロッパでは5分の2にまで増加している。
チャンス： FDPにおける予測分析の利用の増加
予測分析がもたらす好機は、組織が不正行為を事前に予見し、未然に防ぐことができるようにする能力にあります。予測分析と機械学習アルゴリズムを活用することで、企業は膨大なデータセットを分析し、潜在的な不正行為を示すパターン、傾向、異常を特定することができます。このプロアクティブなアプローチにより、企業は認証プロトコルの強化、トランザクションの監視、異常検知などの先手を打った対策を実施し、金銭的損失や風評被害が発生する前に不正行為を阻止することができます。予測分析を活用することで、不正行為の検知と防止に向けた取り組みの有効性が高まり、リスクの高い分野に焦点を当てることでリソースの割り当てが効率化されます。最終的に、予測分析機能を備えた組織は、詐欺師の一歩先を行くことができ、防御を強化し、資産と利害関係者をより効果的に保護することができます。予測分析ツールを提供する企業には、ヘルスケア、マーケティング、製造業向けのSAP Analytics Cloud、財務とサプライチェーン向けのAlteryx AI Platform、小売業向けのTableauなどがあります。
課題 クロスチャネル不正
クロスチャネル詐欺はその多面的な性質から、詐欺の検知と防止の取り組みに大きな課題を突きつけています。詐欺師は、オンラインプラットフォーム、モバイルアプリ、対面取引など、さまざまなチャネルを巧みに利用して詐欺行為を行います。これらのチャネルは相互に関連しているため、不正行為のパターンが異なるタッチポイントで異なって現れる可能性があり、パターンを識別したり疑わしい行為を特定したりすることが難しくなるため、検知の取り組みが複雑になります。 最近のクロスチャネル詐欺の事例には、架空の預金やミュール口座への不正送金、それに続くATMからの現金引き出しなどがある。罪のない第三者が、知らず知らずのうちにこうした詐欺行為の共犯者になっていることも多い。2021年10月、カタールの大手銀行のひとつであるQIIBは、クロスチャネル詐欺防止を顧客に提供するため、最近IBMを選択した。これは、革新的で好感の持てる顧客体験を提供しながら、安全なバンキング機能を顧客に提供するというQIIBの目標をサポートするものである。
業種別では、ヘルスケアが予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されている。
不正検知・防止ソリューションは、請求詐欺、なりすまし、処方箋詐欺などの不正行為に対抗しようとする組織の動きに伴い、ヘルスケア分野で支持を集めています。機械学習やデータ分析などの先進技術を活用したこれらのソリューションにより、医療機関は請求、患者記録、財務取引における不正を事前に特定することができます。強固な不正検知対策を導入することで、医療機関は金銭的損失から身を守り、患者データの完全性を維持し、規制要件へのコンプライアンスを確保することができます。医療業界のデジタル化が進む中、このようなソリューションの導入は、患者の信頼を守り、医療システム全体の整合性を維持するために不可欠である。
組織規模別では、中小企業セグメントが予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想される。
中小企業では、複雑な規制環境を乗り切り、業務リスクを軽減する上で、不正検知・防止ソリューションの価値がますます認識されるようになっています。このようなソリューションを導入することで、中小企業は不正取引、個人情報の盗難、社内の不正行為など、不正に関連するリスクを積極的に軽減することができます。さらに、サイバー脅威が進化を続ける中、中小企業が顧客や利害関係者の信頼を維持し、今日のダイナミックなビジネス環境の中で持続的な成長と回復力を育むためには、強固な不正検知・防止策の採用が不可欠となっています。
地域別では、予測期間中の市場規模は北米が最も大きい。
予測期間中、北米が不正検知・防止市場をリードする。米国とカナダは北米市場に大きく貢献すると予想される。Fiserv、Microsoft Corporation、SAS、FIS Globalなどの主要企業が存在するため、不正検知・防止市場の主要地域となっている。クラウド導入の増加、データ漏洩の増加、その他のサイバー脅威が、この地域の不正検知・防止市場の成長に寄与している。
主要企業
不正検知・防止市場の主要プレーヤーは、Fiserv（米国）、FIS Global（米国）、LexisNexis Risk Solutions（米国）、TransUnion（米国）、Experian（アイルランド）、NICE Actimize（米国）、ACI Worldwide（米国）、SAS Institute（米国）である、 RSA Security（米国）、SAP（ドイツ）、FICO（米国）、Software AG（ドイツ）、Microsoft（米国）、F5（米国）、AWS（米国）、Bottomline Technologies（米国）、ClearSale（ブラジル）、Genpact（米国）、Securonix（米国）、Accertify（米国）、Feedzai（ポルトガル）、Caseware（米国）、 OneSpan（米国）、Signifyd（米国）、BioCatch（イスラエル）、Friss（オランダ）、MaxMind（米国）、DataVisor（米国）、Cleafy（イタリア）、Gurucul（米国）、Riskified（イスラエルおよび米国）、Thomson Reuters（米国）、Sift（米国）、NoFraud（米国）、Featurespace（英国）、 HUMAN Security（米国）、XTN Cognitive Security（イタリア）、Equifax（米国）、Alloy（米国）、Castle（米国）、Enzoic（米国）、Kubient（米国）、SpyCloud（米国）、SEON（ハンガリー）、Deduce（米国）、Incognia（米国）、Resistant AI（チェコ共和国）、Amani Technologies（アラブ首長国連邦）。
本調査では、不正検知・防止市場を北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米に分類している。
不正の種類別
小切手詐欺
ID詐欺
インサイダー詐欺
投資詐欺
支払詐欺
保険詐欺
友好的詐欺
その他
サービス別
ソリューション
不正分析
予測分析
記述的分析
プリスクリプティブ・アナリティクス
SNA
テキスト分析
行動分析
認証
一要素認証（SFA）
多要素認証（MFA）
GRC
サービス
プロフェッショナル
リスク評価
コンサルティングとトレーニング
導入とサポート
マネージド
展開モード別
クラウド
オンプレミス
組織規模別
中小企業（SMEs）
大企業
業種別
銀行・金融サービス・保険（BFSI）
銀行・金融機関
保険
小売・eコマース
政府機関
ヘルスケア
製造業
旅行・運輸
不動産
電気通信
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ポーランド
アイルランド
チェコ共和国
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
アンズ
シンガポール
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
中東
GCC
UAE
KSA
その他のGCC
南アフリカ
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
コロンビア
その他のラテンアメリカ
2024年3月、FISはFIS Fintech Acceleratorの卒業生であるStratyfyと提携し、SecurLOCKカード不正管理ソリューションを強化した。この提携は、カード不正取引の特定と防止の精度を大幅に向上させることを目的としている。
2023年11月、レクシスネクシス・リスク・ソリューションズは、破壊的プラットフォーム技術のリーダーであるAgeniumとの新たな提携を発表し、革新的なコード不要のコンフィギュラブル・プラットフォームを通じて、生命保険の申請プロセスにデータとアナリティクスを統合する。
2022年9月、フィサーブはThe City POSとして事業を展開するLR2 Groupを買収した。シティPOSは決済処理とPOSサービスを提供している。The City POSは10年以上にわたり、フィサーブの重要なISOパートナーである。
【目次】
1 はじめに （ページ – 77）
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
1.3.2 対象地域
1.4 考慮した年数
1.5 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2018年～2023年
1.6 利害関係者
1.7 変化の概要
1.7.1 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 – 84）
2.1 調査データ
図1 FDP市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 プライマリーの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 fdp市場：データ三角測量
図3 fdp市場の推定：調査フロー
2.3 市場規模の推定
2.3.1 トップダウンアプローチ
図4 アプローチ1（供給側）：FDPベンダーのソリューションとサービスによる収益
図5 アプローチ1（サプライサイド）分析
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図6 アプローチ2：ボトムアップ（需要サイド）：FDP
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 企業評価クワドラント手法
2.5.1 大企業向け
図7 企業評価クワドラント：基準の重み付け
2.5.2 新興企業
図8 企業評価クワドラント（新興企業）：基準の重み付け
2.6 調査の前提
表3 不正検知・防止市場：前提条件
2.7 制限事項
表4 不正検知・防止市場：限界
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 96）
図9：予測期間中に大きな成長を遂げる世界の不正検知・防止市場
図 10 不正検知・防止市場：セグメントスナップショット
図11 不正検知・防止認識市場：地域別スナップショット
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ番号 – 101）
4.1 不正検知・防止市場プレーヤーにとっての魅力的な機会
図12 ID詐欺の増加と様々な分野の組織が直面する多様なリスクが市場を押し上げる
4.2 不正検知・防止市場、不正行為の種類別
図13 予測期間中、ID詐欺分野が最大の市場を占める
4.3 市場：提供サービス別
図14 不正検知・防止ソリューションが予測期間中に大きなシェアを占める
4.4 ソリューション別市場
図15 不正分析が予測期間中に大きなシェアを占める
4.5 サービス別市場
図 16：予測期間中、プロフェッショナル・セグメントが選好される
4.6 導入形態別市場
図 17：予測期間中、オンプレミス型セグメントが最大市場を占める
4.7 市場：組織規模別
図 18：予測期間中、大企業向けセグメントが選好される
4.8 業種別市場
図 19：予測期間中に最大の市場規模を占めるのは Bfsi の垂直市場
4.9 不正検知・防止市場：BFSIタイプ別
図 20 銀行・金融業が予測期間中に大きなシェアを占める
4.10 市場投資シナリオ
図 21 アジア太平洋地域は、今後 5 年間の投資対象として最良の市場に浮上する
5 市場概要と業界動向（ページ – 107）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図22 FDP市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 合成アイデンティティの台頭
5.2.1.2 規制環境の進化
5.2.1.3 不正行為による収益損失とチャージバックの増加
5.2.1.4 不正事例の増加
5.2.1.5 不正行為に対抗するための不正分析およびリスクベースの認証ソリューションの導入の増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 誤検知
5.2.2.2 不正行為の複雑化
5.2.2.3 プライバシーに関する懸念
5.2.3 機会
5.2.3.1 FDPにおける予測分析の利用増加
5.2.3.2 先端技術の採用増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 クロスチャネル詐欺
5.2.4.2 不正攻撃を分析する訓練を受けた専門家の不足
5.3 ケーススタディ分析
5.3.1 シニフィードがBhfoの不正管理と不必要な顧客摩擦の解消に貢献
5.3.2 Kountがゲッティイメージズのチャージバック削減と不正行為の先取りを支援
5.3.3 Accertifyはギターセンターの不正行為削減を2倍にし、不正行為による損失を62%削減した。
5.3.4 riskified がウェイフェア社の不正行為コスト 60%削減を支援
5.4 不正検知・防止市場の歴史
図 23 不正検知・防止の歴史
5.4.1 1990S
5.4.2 2000-2010
5.4.3 2010-2020
5.4.4 2020年現在
5.5 バリューチェーン分析
図24 FDP市場：バリューチェーン分析
5.5.1 企画・設計
5.5.2 FDPソリューションプロバイダー
5.5.3 システム統合
5.5.4 流通
5.5.5 エンドユーザー
5.6 エコシステム分析／市場マップ
図25 エコシステム：不正検知・防止市場
表5 不正検知・防止市場：エコシステム
5.7 ポーターの5つの力分析
表6 ポーターの5つの力が不正検知・防止市場に与える影響
図 26 不正検知・防止市場：ポーターの5つの力分析
5.7.1 新規参入の脅威
5.7.2 代替品の脅威
5.7.3 供給者の交渉力
5.7.4 買い手の交渉力
5.7.5 競合の激しさ
5.8 価格分析
5.8.1 主要企業の平均販売価格動向（製品別
図27 fdpソリューション：主要企業の平均販売価格
表7 fdpソリューションに関する主要企業の平均販売価格
5.8.2 ソリューション別の指標価格分析
表 8 IBM の価格設定モデル
表 9 マックスマインドの価格設定モデル
表 10 Amazon fraud detector の価格設定モデル
表 11 マイクロソフト ダイナミクス 365 不正防止ソリューションの価格モデル
表 12 fraudlabs pro の価格モデル
5.9 テクノロジー分析
5.9.1 主要テクノロジー
5.9.1.1 機械学習と人工知能
5.9.1.2 ビッグデータ分析
5.9.1.3 予測分析
5.9.2 補足技術
5.9.2.1 クラウド・コンピューティング
5.9.2.2 認証
5.9.2.3 暗号化
5.9.3 隣接技術
5.9.3.1 モノのインターネット（IoT）
5.9.3.2 リアルタイム認証（RTA）
5.10 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図28 FDP市場：顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.11 特許分析
5.11.1 FDP市場
図 29 fdpの主要特許一覧
図30 fdp市場で取得された特許の地域別分析
表13 主要特許一覧
5.12 技術ロードマップ
5.12.1 2030年までのFDP技術ロードマップ
5.12.1.1 短期ロードマップ（2024～2025年）
5.12.1.2 中期ロードマップ（2026～2028年）
5.12.1.3 長期ロードマップ (2029-2030)
5.13 不正検知・防止市場におけるベストプラクティス
5.14 規制情勢
5.14.1 導入
5.14.2 ペイメントサービス指令／強力な顧客認証コンプライアンス
5.14.3 ペイメントカード業界のデータセキュリティ基準
5.14.4 2000年情報技術（IT）法
5.14.5 一般データ保護規制への準拠
5.14.6 マネーロンダリング防止／テロ資金供与対策コンプライアンス
5.14.7 銀行機密法
5.14.8 個人情報保護および電子文書法
5.14.9 規制機関、政府機関、その他の組織
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表15 ヨーロッパ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 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17 行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.15 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図31 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
表18 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
5.15.2 購入基準
図32 上位3業種における主な購買基準
表19 上位3業種における主な購買基準
5.16 主要会議・イベント（2024～2025年
表20 不正検知・防止市場：コンファレンス＆イベント詳細リスト
5.17 投資ランドスケープ
図33 2017～2022年に企業が調達した世界の主要なFDP投資ラウンドと資金調達額
6 不正検知・防止市場：不正の種類別（ページ数 – 144）
6.1 はじめに
図 34 ID 詐欺分野が予測期間中最大の市場を占める
表21 不正タイプ別市場、2018年～2023年（百万米ドル）
表22 不正タイプ別市場、2024年～2029年（百万米ドル）
6.1.1 詐欺タイプ：詐欺検知・防止市場の促進要因
6.2 小切手詐欺
6.2.1 小切手詐欺の成長に影響を与える技術の進歩、経済状況、セキュリティ対策の有効性
表 23 小切手詐欺：地域別市場、2018 年～2023 年（百万米ドル）
表24 小切手詐欺：地域別市場、2024～2029年（百万米ドル）
6.3 ID詐欺
6.3.1 デジタル取引の増加に伴うID詐欺の急増
表 25 ID 詐欺：地域別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表26 ID詐欺：地域別市場、2024～2029年（百万米ドル）
6.4 インサイダー詐欺
6.4.1 内部者不正のリスク軽減には、効果的な予防、検知、対応策が不可欠
表 27 インサイダー詐欺：地域別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表28 内部者不正：市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル）
6.5 投資詐欺
6.5.1 ブロックチェーンと暗号通貨の普及が市場を押し上げる
表29 投資詐欺：市場：地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表30 投資詐欺：地域別市場、2024年～2029年（百万米ドル）
6.6 支払い詐欺
6.6.1 クレジットカードとデビットカードの利用拡大と金銭取引のデジタル化が市場成長を加速
表 31 支払い詐欺：地域別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表32 支払い詐欺：地域別市場、2024年～2029年（百万米ドル）
6.7 保険詐欺
6.7.1 保険契約者を保護するための分析とコンプライアンスソリューションに対する需要の高まりが市場を牽引
表33 保険詐欺：地域別市場、2018年～2023年（百万米ドル）
表34 保険詐欺：地域別市場、2024年～2029年（百万米ドル）
6.8 友好的詐欺
6.8.1 顧客とのコミュニケーションを改善し、不正検知システムを最適化することで、友好的な不正行為に対抗し、市場成長を促進する
表 35 フレンドリー詐欺：地域別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表36 フレンドリー詐欺：地域別市場、2024年～2029年（百万米ドル）
6.9 その他の不正行為の種類
7 不正検知・防止市場：提供サービス別（ページ番号 – 160）
7.1 はじめに
図 35 予測期間中、ソリューション分野が市場規模を占める
表 37：提供サービス別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表 38：オファリング別市場、2024～2029 年（百万米ドル）
7.1.1 オファリング：市場促進要因
7.2 ソリューション
7.2.1 収益損失の急増がFDPソリューションの需要を牽引
7.2.2 ソリューション 市場牽引要因
図 36 予測期間中、ソリューション分野が市場規模を占める
表 39 ソリューション： 市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 40 ソリューション： ソリューション：地域別市場、2024～2029年（百万米ドル）
表41 ソリューション別市場、2018-2023年（百万米ドル）
表42 ソリューション別市場、2024-2029年（百万米ドル）
7.2.3 不正分析
7.2.3.1 データ分析と異常検出に役立つ不正分析
表 43 不正分析： 市場, 地域別, 2018-2023 (百万米ドル)
表 44 不正分析： 市場、地域別、2024-2029年（百万米ドル）
7.2.3.2 予測分析
7.2.3.3 記述的分析
7.2.3.4 記述的分析
7.2.3.5 ソーシャルネットワーク分析
7.2.3.6 テキスト分析
7.2.3.7 行動分析
7.2.4 認証
7.2.4.1 不正アクセスをブロックし、誤ったユーザー入力を識別するための認証技術
表 45 認証：地域別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表 46 認証：地域別市場、2024～2029 年（百万米ドル）
7.2.4.2 一要素認証
7.2.4.3 多要素認証
7.2.4.4 リスクベース認証
7.2.5 ガバナンス、リスク、コンプライアンス
7.2.5.1 ID詐欺、支払詐欺、マネーロンダリング詐欺の検知ニーズの高まりが市場を牽引
表 47 ガバナンス、リスク、コンプライアンス：地域別市場、2018 年～2023 年（百万米ドル）
表 48 ガバナンス、リスク、コンプライアンス：地域別市場、2024～2029 年（百万米ドル）
7.3 サービス
7.3.1 サービス 市場牽引要因
図 37：予測期間中、プロフェッショナル分野がより大きな市場を占める
表 49：サービス別市場、2018～2023 年（百万米ドル）
表50 サービス別市場：2024～2029年（百万米ドル）
表51 サービス： 市場：地域別、2018-2023年（百万米ドル）
表 52 サービス： 市場：地域別、2024-2029年（百万米ドル）
7.3.2 プロフェッショナル・サービス
7.3.2.1 不正リスクの特定、予防、軽減に対する需要の高まりが市場を押し上げる
表 53 プロフェッショナルサービス 市場, 地域別, 2018-2023 (百万米ドル)
表 54 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2024-2029年（百万米ドル）
7.3.2.2 リスク評価
7.3.2.3 コンサルティングサービス
7.3.2.4 トレーニングと教育
7.3.2.5 インプリメンテーション
7.3.3 マネージド・サービス
7.3.3.1 組織がサービスプロバイダーの専門知識を活用しながら中核業務に集中できるよう支援するマネージドサービス
表 55 マネージドサービス： 市場、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 56 マネージドサービス： 地域別市場、2024-2029年（百万米ドル）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
https://www.marketreport.jp/contact
レポートコード： TC 2879