市場概要
リスク分析市場は大幅な成長を遂げ、2025年の322億5,000万米ドルから2030年には513億4,000万米ドルに拡大し、年平均成長率（CAGR）は9.7%と堅調に推移すると予測されています。この大幅な拡大の背景には、新たなリスクの複雑性の高まりと、高度なテクノロジーソリューションの普及があります。企業は、ガバナンス、リスク管理、コンプライアンス（GRC）および環境、社会、ガバナンス（ESG）ソフトウェアへの支出を今後2年間で35%以上増加させる計画であり、リスク管理フレームワークの強化がより重視されていることを示しています。大手企業は、デジタルリスク戦略の策定を今後数年間の最優先課題としています。リスク評価における人工知能（AI）と機械学習の利用が増加していることに加え、クラウドベースの分析ツールの成長により、組織がリスクを特定し管理する方法が変化しています。その結果、デジタルリスク戦略やリスクアドバイザリーサービスに対する需要は、有利な規制や政府が支援するデジタルファーストの取り組みに後押しされ、増加傾向にあります。
インテリジェントなリスクシナリオ生成
AI生成モデルは、市場の暴落、サイバー攻撃、サプライチェーンの混乱など、複雑かつ現実的なリスクシナリオを作成し、企業のシステムのストレステストやブラックスワン事象への備えを支援します。
稀な事象のための合成データ
パンデミックや地政学的ショックなど、発生頻度が低くインパクトの大きい事象をシミュレートするために、AIが統計的に正確な合成データを生成し、実データが限られている場合のモデル・トレーニングを改善します。
リアルタイムの脅威検知
取引データと行動データを継続的に分析することで、ジェネレーティブAIは、詐欺や市場操作などの異常な行動をリアルタイムで特定し、対応時間とリスクの抑制を改善します。
パーソナライズされたリスクスコアリング
AI主導のモデルが、個人または事業体のデータ（金融、社会、行動）を多面的に分析し、信用、保険、取引エクスポージャーについてパーソナライズされたリスク・スコアを提供します。
自動化されたリスク報告と文書化
ジェネレーティブAIがリスクレポート、監査証跡、規制遵守文書の作成を自動化することで、手作業を大幅に削減し、正確性を確保します。
適応型リスク・モデル
ジェネレーティブAIは、新しいデータに基づいて継続的にモデルを改良することができ、変化する市場ダイナミクスに適応し、時代遅れのリスクフレームワークや硬直的なリスクフレームワークへの依存を低減します。
ドライバー リスク予測インテリジェンスによる業務の最適化
企業がより少ないリソースでより高い効率を達成しなければならない環境では、プロセスを最適化し、無駄を省き、戦略的な意思決定にデータを活用する能力が不可欠です。リスクアナリティクスは、資本効率の向上、不要な経費の削減、全体的な資源配分の最適化によって、こうした目標を達成するために不可欠なツールを提供します。リスクアナリティクスの大きなメリットは、保険や引受手法に革命をもたらす能力にあります。過去と現在の詳細なデータを検証することで、企業はより迅速かつ正確なリスク評価を行うことができます。これにより、保険引受期間が短縮されるだけでなく、プライシングの精度が向上し、保険金請求の頻度が減少します。リスク分析により、企業はリスク認識を重要な意思決定プロセスに組み込むことができるため、戦略的な整合性が高まります。これにより、事業目標に沿った、より知識豊富で積極的なアプローチが可能になり、コストのかかる中断を回避することができます。アナリティクスを使用することで、企業は非効率性を特定し、隠れたリスクを発見し、迅速に行動を起こしてリスクを軽減することができます。企業が常に効率を向上させ、業務上の困難を軽減しようと努力する中で、高度なリスク分析ツールに対する需要が高まっています。運用効率は、生産性と有効性の測定可能な改善を提供することで、リスク分析領域のソリューションを適用する上で不可欠な要素となります。
制約： データプライバシーへの懸念
データのプライバシーに関する懸念は、リスク分析ソリューションの成長と普及を大きく阻害する要因となっています。これらのシステムは通常、正確なリスク評価と予測的洞察を提供するために、大量の個人情報や機密情報に依存しています。しかし、このようなデータを使用することは、特に個人を特定できる情報（PII）、財務記録、健康データ、行動パターンが含まれる場合、倫理的・法的な大きな課題となります。EUの一般データ保護規則（GDPR）やアメリカのカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような厳格な規制措置の実施により、責任あるデータ管理の必要性が高まっています。コンプライアンスを怠ると、多額の罰金や評判の低下につながる可能性があるため、データを多用する分析ツールを慎重に活用するよう組織に促しています。さらに、インフォームド・コンセント、データの所有権、透明性をめぐる問題が、個人データのユーティリティを複雑にしています。自分のデータがどのように利用されているのかが分からなかったり、その利用を管理できなかったりすると、こうしたテクノロジーに対する社会の信頼は低下します。このような信頼の低下は、特に医療、金融、保険など規制の厳しい業界において、リスク分析の導入を大幅に遅らせる可能性があります。データはリスク分析の重要な要素ですが、プライバシーに関する懸念は重要な制約となるため、企業は技術的進歩、規制遵守、倫理的責任の間で慎重にバランスを取る必要があります。
機会 業種別リスクモデルに対する需要の高まり
さまざまな業種に特化したリスクモデルに対する需要の高まりは、急速に進化するリスク分析分野に大きな可能性をもたらしています。従来のリスク管理手法では、医療、保険、サプライチェーン管理などの複雑で専門的な分野に必要な精度が不足しがちです。その結果、各業界が直面する独特のデータ、規制ニーズ、業務上のハードルに取り組むことを目的とした、特定の業界向けにカスタマイズされたアナリティクスが重視されるようになっています。例えば、ヘルスケア業界では、電子カルテや医療画像を利用して患者の転帰を予測したり、不正行為を特定したりするリスクモデルがあります。保険分野では、この分野のために開発された気候リスク・モデルは、地域ごとの気象・環境情報を利用して物的損害の可能性を評価することができます。AIベースのモデルは、グローバルなロジスティクス、地政学的イベント、サプライヤーのパフォーマンス指標を調査することで、サプライチェーンにおける混乱の脅威を評価することができます。この変化の主な要因は、業界固有のデータセットを使用して開発された、カスタマイズされたAIモデルの台頭です。これらのモデルは予測精度を高め、新しい製品やサービスの創造を促進します。カスタマイズされたリスクツールの作成や導入を優先する組織は、競争力を高め、正確でコンテキストを認識した洞察に対する需要の高まりに応えることができます。規制当局の監視の目が厳しくなり、データの利用可能性が拡大する中、セクター固有のリスクソリューションは、将来のリスク管理戦略にとって不可欠な要素になると考えられます。
課題 モデルリスクとバイアス
急速に進化するリスク分析市場において、モデルリスクとバイアスは大きな課題となっています。予測モデル、特にAIやMLによって駆動されるモデルは、金融、保険、ヘルスケアなどの分野で重要な意思決定にますます使用されるようになっています。とはいえ、これらのモデルは、基礎となるデータに内在するバイアスを不注意に組み込んでしまったり、モデル開発時に誤った仮定を行ったことに起因したりする可能性があります。その結果、偏った結果や不正確な予測をもたらし、個人に損害を与えたり、企業に多大な財務的・評判的損害を与えたりする可能性があります。モデルリスクとは、モデルが正しく作動しなかったり、誤った結果をもたらす可能性を指します。モデルがブラックボックスとみなされ、透明性や理解が欠如している場合、これは特に問題となります。データや状況は常に変化するため、検証済みのモデルが時間とともに古くなったり、偏ったものになったりする可能性があります。AI/MLモデルの監視と検証は、業界内で依然として根強い課題となっています。モデルリスクを効果的に処理するためには、モデルのライフサイクルのあらゆる段階を通じてモデルを評価、監視、分析するための堅牢なシステムを確立することが極めて重要です。
リスク分析市場のエコシステムは、ソフトウェアの種類やサービスの種類が異なるベンダーが混在して形成されています。この細分化されたエコシステムは、高度なアナリティクス、AI、ビッグデータを活用してリスク識別、評価、軽減のプロセスを強化し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために協業しています。
主要企業・市場シェア
オファリング別では、サービス分野が予測期間中に最大の市場シェアを記録
予測期間中、複雑なリスク状況に対処するためのプロフェッショナルサービスやマネージドサービスに対する企業の依存度が高まっていることから、サービス分野がリスク分析市場を支配すると予測されます。規制要件の増加やサイバー脅威の進化に伴い、企業はリスクを効果的に評価、管理、最小化するための専門知識を求めています。コンサルティング、リスクアセスメント、危機管理などのプロフェッショナルサービスは、企業独自の業務ニーズに合ったリスク分析ソリューションの導入を支援し、オーダーメイドの支援を提供します。同時に、規制コンプライアンス、ITリスク管理、財務関連リスクソリューションなどのマネージドサービスは、リスクフレームワークの継続的なモニタリング、メンテナンス、改善をサポートし、組織内部の負担を軽減します。これらのサービスは、複雑な分析ツールや急速に変化するリスク要因を管理する社内能力を持たない企業にとって極めて重要です。さらに、マネージド・サービスの柔軟性と拡張性は、効率的で堅牢なリスク軽減ソリューションを求めている企業にとって、費用を抑えて利用できる点で特に魅力的です。継続的なサポート、専門的な知識、効率的なプロセスを提供することで、サービス部門は組織が強固で適応力のある状態を維持できるようにし、その結果、予測される期間中、リスク分析分野で最大の市場シェアを確保します。
リスクの種類別では、技術リスクが予測期間中に最も高い成長率を占める見込み
予測期間中、テクノロジーリスクはリスク分析市場において最も高い成長率を示すと予想されます。これは、業界全体における迅速なデジタルトランスフォーメーションと、相互接続されたシステム、クラウドプラットフォーム、新興テクノロジーへの依存度の高まりが要因です。企業がプロセスのデジタル化を進め、最先端のデジタル技術を採用するにつれて、サイバー脅威、データ漏洩、システム障害、技術的な中断に対するエクスポージャーが大幅に上昇します。このような影響を受けやすくなっていることから、テクノロジー関連のリスクを事前に特定、評価、軽減できる高度なリスク分析ツールの需要が高まっています。さらに、サイバー攻撃の複雑化に加え、規制遵守に対する要求の高まり、データ漏洩やシステム障害に関連するコストの高騰により、テクノロジーリスクを最小限に抑えることを目的とした堅牢な分析ツールの必要性が高まっています。
組織は、デジタル資産を保護し、業務継続性を確保し、意思決定プロセスを強化するために、予測とリアルタイム分析のための分析ツールにリソースを割いています。その結果、プロバイダーは、ITシステムを効率的に監督し、異常を検出し、インシデント対応を効果的に処理する、統合されたAI主導のクラウドベースのリスク分析ソリューションの提供に注力しています。このような注目の高まりは、テクノロジーリスクが最も急速に成長している領域であることを認め、現代の企業のリスク管理アプローチにおける重要な意義を浮き彫りにしています。
北米は、その洗練された技術的枠組み、主要な市場参加者の存在感の大きさ、さまざまな部門におけるデータに基づく意思決定のニーズの高まりなどを背景に、予測期間を通じてリスク分析市場で最大のシェアを占めると予想されます。同地域の金融サービス、保険、医療業界は先進的なアナリティクスをいち早く導入しており、市場の拡大に大きく貢献しています。また、SECやHIPAAなどの規制コンプライアンスに対する要求の高まりが、強力なリスク管理システムにリソースを割り当てるよう組織を動かしています。北米では、クラウドコンピューティング、人工知能、機械学習技術が幅広く利用されているため、リスク分析プラットフォームの機能が強化され、リアルタイムの洞察や予測モデリングが可能になっています。同地域では、デジタル化が大幅に成熟し、サイバーセキュリティと不正検知システムへの投資が大幅に進んでいるため、市場の需要が高まっています。さらに、組織におけるサイバー脅威と業務リスクの頻度の増加が、包括的なリスク評価ツールの必要性を高めています。一流ハイテク企業間の提携、統合、買収が市場拡大を後押し。企業が資産を保護し、シームレスな運営を確保するためにリスクの軽減に重点を置いていることから、北米は世界のリスク分析業界で突出した地位を維持する構えです。
2025年3月、デロイトはメルカンスと戦略的パートナーシップを締結し、クラス最高の品質管理とリスクフレームワークを開発・導入しました。デロイトは、内部統制、ガバナンス、品質保証の強化に関する貴重な専門知識を提供します。この提携により、メルカンズは顧客に対して安全でコンプライアンスに準拠した将来性のあるソリューションを提供する能力を強化し、オペレーショナル・エクセレンスと規制順守への取り組みを強化します。
2025年1月、IBMとテレフォニカ・テックは、将来の暗号関連量子コンピュータがもたらすセキュリティ上の課題に対処するセキュリティ・ソリューションを開発・提供するための協業契約を発表しました。テレフォニカ・テックは、IBMの量子安全技術を統合して事前のリスク評価を強化し、組織のシステムにおける暗号脆弱性の検出と修正を支援する計画です。
2025年1月、SAPとSNP SEは、顧客のRISE with SAPへの移行を加速させるためにパートナーシップを拡大し、ダウンタイムを最小限に抑えた効率的で低リスクの移行に注力。また、SAP S/4HANA Public Cloudのデータ管理における協業も検討しています。
2025年1月、エーオンはムーディーズと提携し、ムーディーズの信用データと分析を統合することで、保険およびリスク管理サービスを強化しました。この提携により、エーオンの顧客は信用力や潜在的なエクスポージャーに関するより深い洞察を得ることができるようになります。この提携は当初ヨーロッパで開始されましたが、世界的な拡大を目指しています。
リスク分析市場は、幅広い地域で事業を展開する少数の大手企業によって支配されています。リスク分析市場の主要プレーヤーは以下の通りです。
Moody’s Analytics
Marsh McLennan
FIS
Aon
Deloitte
EY
PwC
Willis Tower Watson Plc
KPMG
Lockton
Oracle
IBM
SAP
Riskonnect
Fusion Risk Management
Z2Data
Archer
Interos
SafetyCulture
Provenir
Resolver
LogicManager
Quantexa
Quantifi
CubeLogic Limited
Kyvos Insights
【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 対象地域 調査対象年
1.4 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 二次データ 一次データ – 一次プロファイルの内訳 – 主要業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータの三角測量
2.3 市場規模の推定トップダウンアプローチ ボトムアップアプローチ
2.4 市場予測
2.5 本調査の前提条件
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 世界のリスク分析市場における魅力的な機会
4.2 オファリング別市場：2025年対2030年
4.3 リスク種類別市場：2025年対2030年
4.4 業種別市場：2025年対2030年
4.5 リスク分析市場：地域別、2025年
市場概要
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 リスク分析の進化
5.4 サプライチェーン分析
5.5 エコシステム分析
5.6 投資環境と資金調達シナリオ
5.7 ジェネレーティブAIがリスク分析市場に与える影響
5.8 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 ケーススタディ4 ケーススタディ5
5. 9 技術分析 主要技術-人工知能（AI）-サイバーセキュリティ-ビッグデータ＆アナリティクス 補完技術-AR/VR-RPA 隣接技術-クラウドコンピューティング-モノのインターネット（iot） 規制情勢-規制機関、政府機関、その他の組織-主要規制 特許分析-方法論-出願された特許（文書の種類別、2016-2025年）-イノベーションと特許出願 価格分析-提供の平均販売価格、 主要企業別平均販売価格（2025年）- リスクタイプ別平均販売価格（2025年）- 主要会議・イベント（2025年～2026年） ポーターファイブフォース分析- 新規参入の脅威- 代替品の脅威- 供給者の交渉力- 買い手の交渉力- 競争の激しさ リスク分析市場の買い手／顧客に影響を与える競合動向／混乱 主要ステークホルダーと購入基準- 購入プロセスにおける主要ステークホルダー- 購入基準 リスク分析技術 リスク分析の段階
リスク分析市場：製品別
6
6.1 導入サービス： リスク分析市場の促進要因
6.2 ソフトウェア：種類別 – リスク計算エンジン – リスクレポーティングツール – ダッシュボード分析 – ガバナンス、リスク、コンプライアンスソフトウェア – 企業リスク管理ソフトウェア – サードパーティリスク管理ツール – その他（ポートフォリオ管理、ブロックチェーンベースのリスクツール） 導入形態別 – クラウド – オンプレミス
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 – リスク評価＆アドバイザリーサービス – インシデント対応＆危機管理 – トレーニング＆サポートサービス マネージドサービス – マネージドリスク分析サービス – コンプライアンス＆規制管理サービス – サイバー＆ITリスク管理サービス – 財務＆会計サービス – 法務サービス
リスク分析市場、リスク種類別
7
7.1 導入リスク種類別： リスク分析市場の促進要因
7.2 戦略的リスク 市場依存 製品・サービスの多様化 ビジネスモデルの多様化 その他（拡大戦略、合弁事業）
7.3 オペレーショナルリスク リアルタイムモニタリング装置・インフラの故障 ヒューマンエラー サプライチェーンの混乱 その他（モデルリスク、内部不正）
7.4 財務リスク 資本管理 流動性リスク 信用リスク マネーロンダリング防止 支払詐欺検知 その他（為替リスク、保険負債）
7.5 技術リスク サイバーセキュリティの脅威 インフラの障害 AIと自動化のリスク その他（レガシーシステムのリスクとベンダー依存性）
7.6 環境・健康・安全リスク 気候変動と自然災害 公衆衛生リスク 職場の健康と安全 その他（有害ハザードのリスク評価と人間活動）
7.7 規制及びコンプライアンスリスク 関税及び貿易政策 税務コンプライアンスリスク 業界特有の規制上の課題 その他（最低賃金法、認識／研修不足）
7.8 その他のリスク種類（政治・経済リスク、風評・倫理リスク、ガバナンスリスク）
リスク分析市場、業種別
8
8.1 導入の垂直分野 市場促進要因
8.2 BFSI
8.3 小売・eコマース
8.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.5 通信
8.6 メディア＆エンターテインメント
8.7 テクノロジー＆ソフトウェアプロバイダー
8.8 エネルギー・ユーティリティ 発電 再生可能エネルギー 石油・ガス その他
8.9 製造業 運輸・物流 政府・防衛 鉱業 建設・不動産 その他（旅行・接客、教育、農業）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：TC 2572
