AIモデルリスク管理市場は、予測期間中に12.9%の複合年間成長率（CAGR）で、2024年の57億米ドルから2029年には105億米ドルに成長すると予測される。さまざまなビジネス促進要因から、AIモデルリスク管理市場は予測期間中に大きく成長すると予想される。堅牢なセキュリティプロトコルの確立、コンプライアンスの監視、新たな脅威への効果的な対応、劣化した手動エラーに対するリスク評価の自動化ニーズの高まり、モデルライフサイクルの自動化、効率性の向上、最終生産モデルの品質高騰などのニーズが高まっている。
市場動向
促進要因 堅牢なセキュリティプロトコルを確立し、コンプライアンスを監視し、新たな脅威に効果的に対応する必要性の高まり
堅牢なセキュリティプロトコルを確立し、コンプライアンスを監視し、新たな脅威に効果的に対応する必要性の高まりが、モデルリスク管理の採用を後押ししています。今日のデジタル環境では、企業は常にサイバーセキュリティリスクと規制要件に直面しています。AIモデルリスク管理は、組織が機密データやシステムを保護するための強固なセキュリティ対策やプロトコルを導入するのに役立ちます。また、意思決定プロセスで使用されるモデルに関連するリスクを評価・管理するフレームワークを提供することで、規制へのコンプライアンスを確保します。これらのモデルを継続的に監視・更新することで、企業は新たな脅威や規制要件の変更を特定し、迅速に対応することができます。このようなプロアクティブなアプローチは、サイバーセキュリティの強靭性を高めるだけでなく、全体的な運用と規制遵守の取り組みを強化し、モデルリスク管理を現代のビジネス戦略の重要な要素にしている。
阻害要因 データ漏洩やモデル改ざんなどのサイバーセキュリティリスクの増加
AIモデルリスク管理市場は、サイバーセキュリティ侵害やモデル改ざんの脅威の増大によって抑制されており、AIシステムの安全性と信頼性に対する懸念が高まっている。これらのリスクは、AIモデルの重大な脆弱性を露呈させ、不正アクセス、データ盗難、悪意のある改ざんの影響を受けやすくし、モデルの精度や意思決定プロセスを著しく損なう可能性がある。データ漏洩やモデルの改ざんはAIシステムに対する信頼を損ない、組織をAI主導のリスク管理ソリューションの全面的な導入に躊躇させる。米国国立標準技術研究所（NIST）によると、データ漏洩の頻度は過去10年間で400％増加しており、データ・セキュリティに対する脅威が深刻化していることが浮き彫りになっている。また、米連邦取引委員会（FTC）は、サイバー事件による米国企業の損害額は年間500億米ドルを超えると報告しており、データ侵害に伴う財務上のリスクが強調されている。悪意のある行為者がAIモデルを操作して誤った結果を生み出すモデル改ざんは、AIシステムの完全性と信頼性に重大なリスクをもたらす。米国国土安全保障省（DHS）は、モデルの改ざんを重大な脅威と位置づけ、危殆化したAIモデルが誤ったリスク評価や意思決定につながり、重大な被害をもたらす可能性があると指摘している。こうした懸念は、欧州連合サイバーセキュリティ機関（ENISA）によっても裏付けられている。ENISAは、AIモデルは複雑で不透明であるため、高度な攻撃に対して脆弱であり、改ざんを検知して緩和することの難易度を高めていると述べている。その結果、組織は強固なセキュリティ対策なしにAIモデルリスク管理ソフトウェアを採用することに慎重になっており、潜在的な侵害や改ざんが利益を上回ることを恐れている。
チャンス コンプライアンス監査の自動化と効率的なリスク管理を実現するジェネレーティブAIの登場
コンプライアンス監査を自動化し、リスクを効率的に管理するためのジェネレーティブAIの登場は、AIモデルリスク管理ソフトウェア市場に大きな機会を提供する。コンプライアンス・プロセスを合理化することで、ジェネレーティブAIはコストを削減し、精度を高め、進化する規制をリアルタイムで確実に遵守します。高度なデータ分析と予測分析によってリスク識別を改善し、プロアクティブなリスク軽減を可能にします。このテクノロジーは、動的なリスク評価をサポートし、リスク管理戦略を最新の状態に保ち、戦略的意思決定のための実用的な洞察を提供します。金融サービス、ヘルスケア、製造業、小売業などのセクターは、コンプライアンス、業務効率、リスク管理の改善から利益を得ることができます。さらに、大量のデータと複雑なリスクシナリオを処理する能力により、企業はリスク管理業務を効率的に拡張することができる。全体として、ジェネレーティブAI主導のソリューションは、組織をイノベーターとして位置づけ、顧客の信頼を高め、重大な有害事象の可能性を低減し、市場での競争力を提供する。このような効率性と信頼性の向上により、ジェネレーティブAI主導型ソリューションは非常に魅力的なものとなり、組織はリスク管理を改善し、コンプライアンスを維持し、競争力を高めることができる。
課題 複雑なモデル解釈と検証プロセス
モデルの解釈と検証プロセスの複雑さは、AIモデルリスク管理ソフトウェアを市場に導入する際の大きな課題となっています。複雑なAIモデルを解読するには、その意思決定プロセスを把握する必要がありますが、ディープ・ニューラル・ネットワークのようなモデルは不透明なため困難です。これらのモデルを検証するには、さまざまな条件下で一貫した正確なパフォーマンスを確保するために、多様なシナリオで厳格なテストを行う必要がある。さらに、新しいデータや運用状況に適応できるAIモデルの進化的な性質は、その解釈と検証にさらなる複雑さをもたらす。その正確性と妥当性を長期にわたって維持するためには、継続的なモニタリングとアップデートが必要となる場合があり、持続的なリソースと集中力が要求される。
サービス別では、マネージド・サービスが予測期間中に最も急成長するセグメントである。
マネージド・サービスは、いくつかの重要な要因によって大きな成長が見込まれている。第一に、規制の複雑化に伴い専門的な知識が必要となるため、マネージド・サービスは企業にとって魅力的なものとなっている。第二に、企業がITインフラをクラウドベースのソリューションに移行するにつれて、クラウドベースのサービスの採用が増加しており、これらの環境を効果的に管理・最適化する上で複雑な問題に直面している。最後に、マネージド・サービスには、リスクの特定、評価、低減をより効果的に行うための高度なツールと技術がある。一流のソリューションを提供することで、各社は最新の動向に対応している。
業種別では、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が予測期間中に最も高いCAGRを記録した。
ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は、いくつかの重要な要因により、AIモデルのリスク管理において最も高いCAGRを記録している。今日の世界では、創薬、個別化医療、患者ケアのためのAIと機械学習への依存が、堅牢なリスク管理フレームワークの需要を促進している。医療機関がより多くのAI主導型ソリューションを採用するにつれ、これらのモデルが正確で信頼性が高く、規制基準に準拠していることを確認することが極めて重要になっています。さらに、医療データは機密性が高いため、患者のプライバシーを保護し、信頼を維持するために、厳格なリスク評価と管理が必要です。この分野の急速な技術進歩と進化する規制の状況は、ヘルスケアとライフサイエンスにおけるAIモデルのリスク管理の著しい成長にさらに寄与している。
アプリケーション別では、不正検知とリスク削減が予測期間中に最大の市場規模を記録する。
不正検出とリスク削減は、組織が業務を保護し、AIモデルの信頼性とコンプライアンスを確保するのに役立つ本質的な機能を提供する。これらのアプリケーションは、トランザクションとアクティビティのリアルタイム監視を可能にし、AIモデルの精度と有効性を維持するために重要な不正行為を即座に検出します。これらのアプリケーションは、AIモデルがどのように意思決定を行うかについての洞察を提供し、透明性を高め、利害関係者がAIプロセスを理解し、信頼できるようにする。
地域別では、北米が予測期間中に最大の市場規模を記録する。
北米がモデルリスク管理で最大の市場規模を持つ背景には、いくつかの重要な要因がある。同地域には、AIや機械学習モデルを含む先進技術に多額の投資を行う大手金融機関やハイテク企業がある。北米の市場は、高度な技術インフラと専門知識の存在によって牽引されており、先進的なAIモデルリスク管理ツールの統合を促進している。さらに、北米はAI技術への大規模な投資によって高度に成熟した市場を誇っている。金融、医療、小売などさまざまな分野の組織がAIを幅広く活用している。
主要企業
AIモデルリスク管理ソリューション・サービス・プロバイダーは、市場での提供を強化するために、製品のアップグレード、新製品の発売、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施している。同市場の主要企業には、Microsoft（米）、IBM（米）、SAS Institute（米）、AWS（米）、C3 AI（米）、H2O.ai（米）、Google（米）、LogicGate（米）、LogicManager（米）、MathWorks（米）、Alteryx（米）、DataBricks（米）、Robust Intelligence（米）、CIMCON Software（米）、Empowered Systems（英）、Mitratech（米）、Yields. io（ベルギー）、MeticStream（米国）、iManage（米国）、UpGuard（米国）、Apparity（米国）、AuditBoard（米国）、NAVEX Global（米国）、Scrut Automation（インド）、DataTron（米国）、Krista（米国）、Fairly AI（カナダ）、ModelOp（米国）、Armilla AI（カナダ）、Crowe（米国）、ValidMind（米国）。
この調査レポートは、AIモデルリスク管理市場を提供、リスクタイプ、用途、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
タイプ別ソフトウェア
モデル管理
モニタリングとパフォーマンス
テストと検証
ガバナンスとコンプライアンス
自動再トレーニングとデプロイメント
共同開発
バイアス検出と公平性ツール
説明可能なAIツール
リスクスコアリングとストレステスト・ツール
セキュリティおよびプライバシー管理ツール
展開モード別ソフトウェア
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
コンサルティング＆アドバイザリー
インテグレーション＆デプロイメント
サポート＆メンテナンス
トレーニング
マネージドサービス
リスクタイプ別
セキュリティリスク
倫理的リスク
オペレーショナルリスク
アプリケーション別
不正検知とリスク削減
データ分類とラベリング
センチメント分析
モデル在庫管理
顧客セグメンテーションとターゲティング
規制遵守モニタリング
その他のアプリケーション
業種別
BFSI
信用リスク評価
アルゴリズム取引
アンチマネーロンダリング監視
市場リスク分析
貸し倒れ予測
その他
小売・eコマース
需要・売上予測
顧客離れ予測
パーソナライズされたレコメンデーション
返品・返金リスク管理
顧客生涯価値予測
その他
テレコム
ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング
顧客経験管理
利用パターン分析
サービス信頼性予測
収益保証
その他
製造業
予知保全
品質管理
生産ラインのリスク管理
リーン生産最適化
その他
ヘルスケア＆ライフサイエンス
患者リスク層別化
予測診断
臨床試験の最適化
医薬品安全性モニタリング
医療費管理
その他
メディア＆エンターテインメント
視聴者セグメンテーション
コンテンツ推薦システム
広告ターゲティング最適化
エンゲージメント分析
コンテンツ需要予測
その他
IT/ITeS
ITインフラリスク管理
データ・プライバシー・コンプライアンス・モニタリング
サービス・レベル契約コンプライアンス予測
インシデントレスポンスの最適化
システムダウンタイムの予測
プロジェクト・リスク管理
その他
政府・公共機関
公衆衛生監視
災害対応計画
犯罪予測と予防
インシデントレスポンスの最適化
税金詐欺の検出
社会サービスの適格性確認
その他
その他の業種（運輸・物流、不動産、教育、エネルギー・公益事業）
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
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア・ニュージーランド（ANZ）
ASEAN
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
2023年7月、KPMGとマイクロソフトのパートナーシップは、クライアントの重要なリスク、パフォーマンス、成長の課題に対応する革新的なソリューションとサービスを開発・提供するための戦略的協業を伴う。この提携は、マイクロソフトのAzure、Dynamics、データプラットフォームを基盤としており、KPMGとマイクロソフトは、オンデマンドでのアプリケーションの構築、手作業によるプロセスの自動化、継続的な情報分析によるエラーの削減と意思決定能力の強化に共同で取り組むことができます。このパートナーシップは、マイクロソフトのクラウドおよびAIテクノロジーと、KPMGの監査、税務、アドバイザリーサービスに関する専門知識を活用することで、クライアントのビジネス変革を支援することを目的としている。
2024年5月、IBMとパロアルトネットワークスは、AIを活用したセキュリティ・ソリューションを提供するための戦略的提携を発表した。この提携は、AIをサイバーセキュリティに統合することを目的としており、IBMは社内のセキュリティ・ソリューションをプラットフォーム化し、パロアルトネットワークスを優先的なサイバーセキュリティ・パートナーとして採用する。この提携により、IBMは社内のセキュリティ・ソリューションをパロアルトネットワークスと統合し、Cortex XSIAMプラットフォームをIBMのWatsonx大規模言語モデルで強化する。さらに、IBMは1,000人以上のセキュリティ・コンサルタントにパロアルトネットワークス製品のトレーニングを行い、両社は協力して顧客がCortex XSIAMプラットフォームにシームレスに移行できるようにする。
2024年5月、ユニオン・バンク・オブ・インディアはSASインスティテュートとの提携により、リスク管理システムの近代化に成功した。この提携は、先進的なモデルリスク管理ソリューションを通じて、同行のリスク業務とレポーティングを強化・合理化することを目的としている。この提携は、データの統合に対処し、信用リスクとオペレーショナルリスクに関する規制要件を満たすと同時に、リスク管理のライフサイクル全体を通じて銀行のリスクエクスポージャーのエンタープライズビューを提供した。
2024年5月、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）とクラウドストライクは、クラウドセキュリティとAIイノベーションを加速するため、戦略的パートナーシップを拡大した。提携の一環として、アマゾンはサイバーセキュリティ保護をCrowdStrike Falconプラットフォームで統一し、コードからクラウド、デバイスからデータまで業務を保護している。CrowdStrikeは、Amazon BedrockやAWS SageMakerを含むAWSサービスの利用を拡大し、クラウドセキュリティ、SIEMの変革、斬新なサイバーセキュリティAIアプリケーションのイノベーションを推進する。このパートナーシップは、クラウドセキュリティとAIイノベーションにおける両社の総合力を活用することで、企業のビジネスの構築、運営、安全確保を支援することを目的としている。
2022年9月、C3 AIとGoogle Cloudは戦略的パートナーシップを結び、Google Cloudの安全で持続可能なインフラ上で革新的なエンタープライズAIソリューションを提供する。業界固有のソリューションを含むC3 AIのアプリケーション・ポートフォリオ全体がGoogle Cloud上で利用可能となり、顧客はC3 AIのAI能力をGoogle Cloudの主要なAIツール、ソリューション、サービスとともに活用できるようになります。この提携により、顧客は統一されたプラットフォームを使ってMLモデルやエンタープライズAIアプリケーションをより効率的に構築、デプロイ、拡張できるようになり、価値実現までの時間が短縮されます。C3 AIとGoogle Cloudは、複数の業界の最も差し迫ったニーズに対応する新しいAI駆動型アプリケーションを共同開発しています。
【目次】
1 はじめに （ページ – 31）
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 考慮した年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
2 調査方法 (ページ – 36)
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要な業界インサイト
2.2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
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
2.4 市場予測
2.5 リサーチの前提
2.6 リスク評価
2.7 研究の限界
2.8 AIモデルリスク管理市場におけるジェネレーティブAIの影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 50）
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 57）
4.1 市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
4.2 市場：トップ3アプリケーション別
4.3 北米：市場：提供サービス別
4.4 AIモデルリスク管理市場：地域別
5 市場概観と業界動向（ページ – 59）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 手作業によるエラーの減少に伴うリスク評価の自動化ニーズの高まり
5.2.1.2 堅牢なセキュリティプロトコルの確立、コンプライアンスの監視、新たな脅威への効果的な対応の必要性の高まり
5.2.1.3 モデルのライフサイクルを自動化し、効率を向上させ、高品質の最終生産モデルを確保する必要性の高まり
5.2.2 制約
5.2.2.1 サイバーセキュリティリスクの増大
5.2.2.2 厳しい規制とリスクの枠組み
5.2.3 機会
5.2.3.1 コンプライアンス監査の自動化と効率的なリスク管理を実現するジェネレーティブAIの登場
5.2.3.2 BFSIセクター全体の複雑なリスクシナリオを処理するための強化学習と深層学習の登場
5.2.4 課題
5.2.4.1 複雑なモデルの解釈と検証プロセス
5.2.4.2 技術的な複雑さによる開発期間の長期化
5.2.4.3 AIやMLによるデータプライバシー問題
5.3 AIモデルリスク管理市場の進化
5.4 サプライチェーン分析
5.5 エコシステム分析
5.5.1 市場：ソフトウェアとサービスプロバイダー
5.5.2 市場：ソフトウェアプロバイダー
5.5.3 市場：サービスプロバイダー
5.5.4 市場：エンドユーザー
5.5.5 市場：規制機関
5.6 ケーススタディ分析
5.6.1 ミトラテックがショーブルック銀行にビジネスクリティカルなスプレッドシートを集中管理するプラットフォームを導入
5.6.2 アクサ・バンク・ベルギウムがダイナミックな進化を遂げ、拡大するポートフォリオの課題に効果的に対応できるようになった。
5.6.3 エルステ・バンク・クロアチア、SASビジュアル分析でリスク管理と顧客体験を向上
5.6.4 ワールドレミット、プロテクトでリスク管理を変革
5.6.5 アヤロン保険、SASインスティテュートでマネーロンダリング対策を強化
5.7 テクノロジー分析
5.7.1 主要テクノロジー
5.7.1.1 AIとML
5.7.1.1.1 NLP
5.7.1.2 ビッグデータ＆アナリティクス
5.7.2 補足技術
5.7.2.1 クラウド・コンピューティング
5.7.2.2 エッジコンピューティング
5.7.3 隣接技術
5.7.3.1 コンピュータビジョン
5.7.3.2 IoT
5.7.3.3 RPA
5.7.3.4 サイバーセキュリティ
5.8 主要会議・イベント（2024～2025年）
5.9 投資環境と資金調達シナリオ
5.1 規制の状況
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.10.2 規制 AIモデルのリスク管理
5.10.2.1 北米
5.10.2.1.1 米国
5.10.2.1.2 カナダ
5.10.2.2 欧州
5.10.2.2.1 英国
5.10.2.3 アジア太平洋
5.10.2.3.1 インド
5.10.2.3.2 シンガポール
5.10.2.3.3 オーストラリア
5.10.2.3.4 香港
5.10.2.4 中東・アフリカ
5.10.2.4.1 アラブ首長国連邦
5.10.2.4.2 南アフリカ
5.10.2.4.3 サウジアラビア
5.10.2.4.4 イスラエル
5.10.2.5 ラテンアメリカ
5.10.2.5.1 ブラジル
5.10.2.5.2 メキシコ
5.10.2.5.3 アルゼンチン
5.10.2.5.4 コロンビア
5.10.2.5.5 ペルー
5.11 特許分析
5.11.1 方法論
5.11.2 出願特許（文書タイプ別
5.11.3 イノベーションと特許出願
5.11.3.1 特許出願トップ10
5.12 価格分析
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（用途別
5.12.2 指標価格分析（オファリング別
5.13 ポーターの5つの力分析
5.13.1 新規参入による脅威
5.13.2 代替品の脅威
5.13.3 供給者の交渉力
5.13.4 買い手の交渉力
5.13.5 競争相手の強さ
5.14 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.15 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー
5.15.2 購買基準
6 AI モデルリスク管理産業, 分野別 (ページ – 100)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 市場促進要因
6.2 ソフトウェア
6.2.1 モデル管理
6.2.1.1 モデル管理ソフトウエアは、組織が進化する規制や業務上の要求に迅速に対応できるよう、リスク軽減を支援する。
6.2.1.2 モニタリングとパフォーマンス
6.2.1.3 テストと検証
6.2.1.4 ガバナンスとコンプライアンス
6.2.1.5 再教育と開発の自動化
6.2.1.6 共同開発
6.2.2 偏り検出と公正ツール
6.2.2.1 バイアス検知・公正性ツールは、AIモデル内のバイアスを特定・緩和し、公平で差別のない結果を保証する。
6.2.3 説明可能なAIツール
6.2.3.1 説明可能なAIツールは、規制基準の遵守を促進し、倫理的なAIの実践を支援し、説明責任を向上させる。
6.2.4 リスクスコアリングとストレステストのツール
6.2.4.1 リスク・スコアリングとストレス・テスト・ツールは、予期せぬリスクと運用上の混乱から組織を保護する。
6.2.5 セキュリティ・プライバシー管理ツール
6.2.5.1 AI技術の安全かつ倫理的な利用を確保する必要性の高まりが市場を牽引
6.2.6 レポート・分析ツール
6.2.6.1 高度な報告・分析ツールがAIモデルのリスク管理を強化
6.3 導入形態
6.3.1 オンプレミス
6.3.1.1 オンプレミス展開は、AIモデルリスク管理における最大限のコントロール、セキュリティ、コンプライアンスを企業に提供する
6.3.2 クラウド
6.3.2.1 拡張性、柔軟性、費用対効果へのニーズがAIモデルリスク管理のクラウド導入需要を後押し
6.4 サービス
6.4.1 プロフェッショナル・サービス
6.4.1.1 コンサルティング＆アドバイザリー
6.4.1.1.1 パーソナライズされた顧客体験と効率的な事業運営に対する需要の高まりが市場成長を促進する
6.4.1.2 統合と展開
6.4.1.2.1 インテグレーション＆デプロイメントサービスは、AIを活用したソフトウェアシステムのシームレスな導入と効率的な活用を促進する。
6.4.1.3 サポート＆メンテナンス
6.4.1.3.1 サポート＆保守サービスは、AIモデルリスク管理ソリューションの継続的な信頼性、性能、セキュリティを確保する。
6.4.1.4 トレーニング及び教育
6.4.1.4.1 トレーニング及び教育サービスは、モデルの透明性を高め、倫理ガイドライン及び規制要件の遵守を確保する。
6.4.2 マネージド・サービス
7 AI モデルリスク管理産業, リスクタイプ別 (ページ番号 – 128)
7.1 導入
7.1.1 リスクタイプ 市場促進要因
7.2 セキュリティリスク
7.2.1 AI モデルリスク管理ソフトウェアにおけるセキュリティリスクは AI 主導のプロセスの完全性と機密性を保護し確保する
7.3 倫理リスク
7.3.1 AI モデルリスク管理ソフトウェアは、責任ある AI の利用を保証し、AI 技術に関連する倫理的リスクを最小化する。
7.4 オペレーショナルリスク
7.4.1 オペレーショナルリスクには、システム障害への対応と有効性を維持するためのAIモデルの最適化が含まれる。
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：TC 9073
