市場概要
世界のディープフェイクAI市場は、2025年の8億5,710万米ドルから2031年には72億7,280万米ドルに急増し、予測期間中の年平均成長率は42.8％と顕著な伸びを記録すると予測されています。この成長の原動力となっているのは、合成メディアの生成、検出、リアルタイムの生存確認を必要とするエンタープライズ・アプリケーションの急速な拡大です。金融、メディア、テレコム、公共サービスなどの企業では、ディープフェイク検出ツールやライブネスツールをデジタルアイデンティティ、オンボーディング、コンテンツモデレーションパイプラインに組み込む動きが加速しています。一方、生成AIモデルの進歩により、より速く、より安価で、より説得力のあるディープフェイクが可能になり、政府や企業は検出インフラに多額の投資を行うようになっています。また、コンテンツの真正性、AIの電子透かし、トレーサビリティの義務化に対する規制当局の関心が高まっていることも、市場の追い風となっています。合成メディアが商業的な資産であると同時にセキュリティ上の負債でもあるため、企業はその場限りの導入から、検出、検証、ガバナンスソリューションのフルスタック統合へとシフトしており、ディープフェイクAIはより広範なAIエコシステム内で影響力の大きい成長カテゴリとして位置付けられています。
ディープフェイクAIとは、音声、画像、動画などの形で実在する個人を模倣した合成メディアを作成、検出、検証するための人工知能技術の使用を指します。同市場は、ディープフェイク生成（アバター、AIビデオ、エンターテインメントに使用）、ディープフェイク検出（操作された、または合成メディアを識別する）、ライブ性検証（ビデオや音声がライブソースからキャプチャされたものであるかどうかを確認する）の3つの主要セグメントで構成されています。ディープフェイクAIは、BFSI、テレコム、メディア、政府などのセクターにおいて、デジタル・アイデンティティ、コンテンツの真正性、詐欺防止、合成メディア・ガバナンスとの関連性が高まっています。
推進要因 視聴覚信号とメタデータ信号を組み合わせたマルチモーダルなディープフェイク検出の採用
ディープフェイクAI市場の主な成長要因は、視覚、聴覚、メタデータの各信号を組み合わせて分析し、より高い精度で合成コンテンツを識別するマルチモーダル検出システムの全社的な採用です。ディープフェイクがより現実的で利用しやすくなるにつれ、特に金融サービス、通信、政府、メディアなどの分野では、従来のシングルレイヤー検出アプローチでは追いつくのに苦労しています。現在では、エンコーディングパラメータ、タイムスタンプ、デバイスのフィンガープリントなどの動画ファイルのメタデータを分析しながら、顔のダイナミクス、口唇と音声の協調、背景のレンダリングアーチファクト、音声スペクトルのシグネチャの微妙な矛盾を検出できる高度なAIモデルを統合する装置が登場しています。このブレンドシグナルアーキテクチャは、偽陽性と偽陰性の両方を低減し、デジタルオンボーディング、保険請求、選挙コンテンツのスクリーニング、オンライン詐欺調査などのリスクの高いワークフローに適しています。企業は、合成メディア検証を単なるコンテンツモデレーション機能ではなく、ミッションクリティカルなコントロールレイヤーとして扱うようになってきています。リアルタイム、API駆動、マルチシグナル機能を備えた規制に準拠した検出ソリューションを提供するベンダーは、採用が加速しています。合成コンテンツがプラットフォームや業種を問わず急増する中、総合的でスケーラブルな検出インフラに対する需要は、企業のデジタル・トラスト戦略の中核となりつつあります。
阻害要因 断片化された標準と法的先例の欠如が企業の信頼性を低下させています。
ディープフェイクAI市場を阻む最も大きな阻害要因の1つは、合成メディアの分類、検出、および認容性に関する一貫した世界標準と明確な法的枠組みがないことです。ディープフェイクの脅威は各業界でよく理解されていますが、規制ガイダンスが不明確でコンプライアンスへの期待も断片的であるため、多くの企業は依然として検出ツールやライブ性検証ツールの大規模な導入に踏み切ることを躊躇しています。国や地域によって動きはさまざまで、欧州連合（EU）はAI法の下で電子透かしと出所開示の義務を導入していますが、アメリカでは合成コンテンツを管理する連邦政府の統一的な枠組みがまだありません。この矛盾は、特に複数の法的管轄権にまたがって事業を展開する多国籍企業にとって、コンプライアンスの不確実性を生み出します。さらに、多くの国の法制度は、ディープフェイクの動画や音声記録がもたらす証拠能力の課題にまだ追いついていません。現在、検知インフラに投資している企業は、これらのツールが監査可能性や訴訟に関する基準を満たしているかどうかという曖昧さに直面しています。広く採用されている認証、相互運用性プロトコル、またはデジタルメディアの真正性ベンチマークが存在しないため、ベンダーが規模を拡大したり、保守的な購入者との信頼を確立したりする能力はさらに制限されます。
チャンス： 検証された合成メディアに対する企業の需要が収益化の道を開きつつあります。
ディープフェイクAI市場における初期の活動は、リスク管理と脅威の検出が中心でしたが、検証された責任ある合成メディアの作成に関しても、並行して機会が加速しています。メディア、企業研修、教育、小売などの業界では、リアルなアバター、多言語ボイスオーバー、インタラクティブなデジタルヒューマンを生成できるAI駆動型ツールを大量コンテンツ制作に採用し始めています。しかし、このような採用には、トレーサビリティ、同意フレームワーク、電子透かしの埋め込みなど、規制や倫理の遵守を保証するセーフガードの組み込みが条件となります。その結果、ガバナンス機能を組み込んだ合成生成プラットフォームを提供するベンダーが、好ましいパートナーとして台頭してきています。企業は現在、合成プレゼンターやスポークスパーソンを使用して、ビデオ制作の規模を拡大し、内部コミュニケーションを自動化し、顧客体験を向上させる能力を求めています。需要が最も高いのは、規制の監視が強化され、顧客の信頼が最も重要視される地域や分野です。政府や公共機関も、市民サービス、アクセシビリティ・ツール、情報発信のために、検証済みのディープフェイクの利用を模索しています。これにより、安全で透明性が高く、政策に沿ったジェネレーティブAIインフラを提供できるベンダーにとって、重要な収益化の経路が生まれます。
課題：検知の信頼性を損なう回避戦術とモデルの劣化
ディープフェイクAI市場が直面する主要な課題は、検出モデルを回避するために特別に設計された敵対的な技術の絶え間ない進化です。生成モデルがより利用しやすくカスタマイズ可能になるにつれ、悪意のある行為者は、フォレンジックレベルの検出ツールの有効性を低下させるために、データ難読化、音声ブレンド、フレームスムージング、後処理フィルタを試しています。多くの場合、ベンチマークデータセットで優れた性能を発揮する検出モデルは、攻撃者がシステムの弱点に適応している実世界の展開条件下では一般化できません。この問題は、ディープフェイクの作成者が、ベンダーが依存している検出データセットやオープンソースのフレームワークそのものを使用してモデルをトレーニングすることが多いという事実によってさらに増幅され、時間の経過とともにモデルの有効性が損なわれるフィードバックループが生じます。コンテンツモデレーション、ID検証、またはビデオベースの顧客オンボーディングのためにこれらのツールを導入する企業は、多くの場合、数ヶ月以内に検出精度の低下を経験し、頻繁なモデルの更新や再トレーニングが必要になります。しかし、利用可能な敵対的データセットや実世界の合成脅威インテリジェンスが不足しているため、ベンダーが一歩先を行くことは困難です。ベンダーが攻撃対象とともに進化できる、より弾力性があり、適応性があり、コンテキストを意識した検知モデルを構築できない限り、企業はディープフェイクAIソリューションの長期的なパフォーマンスと信頼性を維持するのに苦労するかもしれません。
ディープフェイクAIのエコシステムは、ソリューションプロバイダー、戦略的提携、テクノロジーパートナーの高度に専門化され、相互接続されたネットワークへと進化しています。検出ツール、生成プラットフォーム、ライブ性検証エンジンは、企業のワークフローへのシームレスな統合を可能にするモジュラーフレームワーク内で動作するようになってきています。一方、メディア真正性のコラボレーションは、電子透かし、トレーサビリティ、コンテンツ証明のための共有標準の確立に役立っています。クラウド、サイバーセキュリティ、AIインフラ企業とのAPIパートナーシップは、顧客向けシステムやバックエンドシステムへの展開をさらに加速しています。この重層的かつ協力的なエコシステムは、孤立したツールから、コンプライアンスとスケーラビリティの両方に対応したエンドツーエンドのデジタル・トラスト・プラットフォームへの市場の移行を反映しています。
ディープフェイク検知・認証ソフトウェアが2025年に最大セグメントに
企業が合成メディアによってもたらされる業務リスクや風評リスクに直面する中、ディープフェイク検知・認証ソフトウェアは、ディープフェイクAI市場で最も戦略的に重要なレイヤーとして浮上しています。2025年には、このカテゴリーは、ソフトウェアベースの展開の最大のシェアを占めると予想され、実験的なユースケースから義務化されたセーフガードへの企業の優先順位のシフトを反映しています。検知・認証プラットフォームは、デジタルIDフロー、企業向けビデオコミュニケーションツール、サードパーティ製コンテンツモデレーションシステムへの組み込みが進んでいます。バイヤーは、視覚、音声、およびメタデータベースの異常分析と、明確な監査可能性および統合サポートを組み合わせたソリューションを求めています。現在、検出精度にとどまらず、フォレンジック・トレーサビリティ、説明可能な出力、内部ポリシー管理および外部規制の監視に対応する能力が重要視されています。銀行、保険、リモート雇用などのセクターがこのシフトを主導しており、合成ビデオや音声クローンによる本人確認は、実質的な財務上のリスクにさらされています。その結果、企業の投資は、ディープフェイク検出を単なるセキュリティ機能としてではなく、信頼基盤のコア・コンポーネントとして位置づけるプラットフォームを支持しています。ポリシーに沿った、リアルタイムでAPI駆動型のソフトウェアスイートを提供できるベンダーが、今後数年間、このカテゴリーの競争力を定義することになるでしょう。
技術別では、トランスフォーマー・モデル・セグメントが予測期間中に最速の成長を示す見込み。
トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、ディープフェイクAI市場において最も急成長している技術セグメントになりつつあり、生成と検出の両機能における急速な進歩を支えています。もともと自然言語処理用に開発されたトランスフォーマ・モデルは、現在ではマルチモーダル領域全体に適用され、より高度なビデオ合成、高忠実度の音声クローニング、コンテキストを考慮したコンテンツ生成を可能にしています。大規模なデータセットに対応し、長距離の依存関係を保持し、一貫性のある出力を生成するその能力は、非常にリアルで意味的に整合したディープフェイクの作成に使用される最先端の生成モデルに不可欠です。同時に、これらの同じモデルは、特に、時間フレーム、音声パターン、およびメタデータストリームにわたる微妙な操作のアーチファクトを識別する微調整された注意メカニズムを通じて、検出エンジンを強化するために活用されています。脅威行為者が詐欺、偽情報、なりすまし攻撃においてトランスフォーマーベースのディープフェイクをますます展開するようになる中、企業は同様に高度なトランスフォーマー駆動型の検出システムに投資することで対応しています。リアルタイムの企業ワークフロー向けにトランスフォーマーアーキテクチャを構築または適応させることを専門とするベンダーは、特に敵対的な条件下で高い信頼性が要求される分野で、現在、牽引力を増しています。トランスフォーマ・モデルのアーキテクチャの柔軟性とクロスモーダル性能を考慮すると、予測期間中、検出、生成、および生存性検証にわたる次世代ソリューションの中核を担うことが期待されます。
北米は、2025年にディープフェイクAI市場で最大のシェアを占めると予想され、その原動力は、重大なサイバーセキュリティインシデント、企業の備え、進化する政策フレームワークの合流です。近年、この地域では、アメリカのエネルギー会社から1,000万米ドルを詐取したディープフェイク音声攻撃や、重要な選挙サイクルを前に流行した大物政治家の操作動画など、ディープフェイクに関連する著名な脅威が複数発生しています。これらの事件により、取締役会レベルでの認識が高まり、フォーチュン1000企業、法執行機関、および連邦政府機関は、検出、認証、および生存確認ソリューションへの投資を急ピッチで進めるようになりました。金融サービス企業は、ディープフェイク・リスクのシグナルをトランザクション・インテリジェンス・プラットフォームに統合し、企業のセキュリティチームは、合成コンテンツ攻撃にリアルタイムで対応できるようSOCを訓練しています。一方、政府主導のイニシアチブでは、コンテンツ実証基準、電子透かしパイロット、信頼できるメディア・エコシステムを通じて透明性を促進しています。分野横断的な賛同、官民の研究ラボ、サイバーセキュリティとAI倫理コミュニティからの積極的な参加により、北米は、スピード、スケール、ガバナンスを念頭に置いたディープフェイクリスクへの組織の対応方法を定義する上で、世界的なペースを作りつつあります。
2025年7月、Paravisionは次世代ディープフェイク検出プラットフォーム2.0を発表しました。このアップデートは、顔認証、音声パターン認識、コンテキスト・メタデータ・スコアリングを統合し、企業がKYC、コンプライアンス審査、公共安全通信などの重要なユースケースでリアルタイムに操作を検出することを可能にします。
2025年5月、マイクロソフトはAzure AI Video Indexerの機能を拡張し、アクセス制限付きの顔識別と有名人認識機能を導入しました。これらのアップデートには、責任あるAIの原則に沿った強固なガバナンスメカニズムが含まれており、企業がメディアコンテンツのワークフローで悪用されるリスクを軽減しながら、合成改変を検出できるよう支援します。
2025年4月、Reality Defenderは、国家安全保障、情報、サイバーセキュリティ機関の元高官で構成される専門の政府諮問委員会を設立しました。この委員会は、デジタル・アイデンティティ、偽情報監視、市民の完全性保護など、機密性の高い公共部門のアプリケーションにディープフェイク検出ソリューションを展開するためのロードマップを指導します。この動きにより、Reality Defenderは、合成メディアの脅威に対する国家AIセキュリティフレームワークを形成する重要なプレーヤーとして位置づけられます。
2025年3月、グーグルはクラウドセキュリティのリーディングプロバイダーであるウィズの買収を完了し、AIインフラに高度な脅威検知機能を統合しました。この動きは、コンテンツの真正性パイプラインを保護し、検出とモデレーションに使用されるAI駆動システムの耐障害性を強化することで、グーグルのディープフェイク防御層を強化します。
主要企業・市場シェア
ディープフェイクAI市場のトップ企業リスト
ディープフェイクAI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。ディープフェイクAI市場の主要企業は以下の通りです。
Datambit (UK)
Synthesia (UK)
D-ID (Israel)
Pindrop (US)
Reface (Ukraine)
Paravision (US)
Veritone (US)
BioID (Germany)
Jumio (US)
HyperVerge (US)
AWS (US)
Blackbird.AI (US)
Perfios (India)
ValidSoft (US)
Kairos AR (US)
iProov (UK)
Reality Defender (US)
【目次】
はじめに
42
研究方法論
49
要旨
63
プレミアムインサイト
72
市場概要と業界動向
75
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクスの推進要因 – オーディオビジュアル信号とメタデータ信号を組み合わせたマルチモーダル検出の採用 – 小規模スタジオのアクセスを民主化するクラウドベースのディープフェイク生成API – リアルタイムのコンテンツ制作ワークフローにおけるディープフェイク・パイプラインの統合 – 自動モデレーションのためのソーシャル・プラットフォームと検出ベンダーの協業 – 制限要因 – 不正利用を抑制するためのディープフェイク・ベース・チャンネルのプラットフォームによる非収益化 – 好機 – 多様なコンテンツ・プラットフォーム間のディープフェイク検出ネットワーク – 保険会社間の共同事業 検出システムと多様なコンテンツ・プラットフォーム間の相互運用性の問題 可能性-マルチ・プラットフォーム・コンテンツ取り締まりのための統合されたディープフェイク検出ネットワー ク-合成リスク商品のための保険会社と検出企業間の共同事業-デジタル肖像の自動化されたライセンシングとロイヤルティ管理のためのIPクリアリングハウス 課題-統一されたディープフェイク・モデレーション基準を採用するようプラットフォームに促すこと-検出を永続的に反応的なものにする継続的な敵対的進化
5.3 ディープフェイクAI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 ディープフェイク検出ツールプロバイダー ディープフェイク生成ツールプロバイダー 活性チェックソリューションプロバイダー メディア信憑性アライアンスパートナー 統合＆APIパートナー
5.6 2025年US TARIFFの影響 – ディープフェイクAI市場導入 主要TARIFFレート価格の影響分析 – 戦略的シフトと新たなトレンド 国・地域への影響 – アメリカ – 中国 – ヨーロッパ – アジア太平洋（中国を除く） エンドユーザー別産業への影響 – BFSI – 通信 – 政府・公共機関 – 法律 – メディア・エンターテイメント – 小売・Eコマース – ヘルスケア・ライフサイエンス
5.7 2031年までのディープフェイクAIに関する5つの大胆予測
5.8 利害関係者にとっての戦略的必須事項
5.9 投資のホットスポットと新たなホワイトスペース
5.10 ハイリスク・ハイインパクトの賭け
5.11 ペルソナマッピングによるディープフェイク検知技術のバイヤープロファイル 調達動向：構築対購入対統合
5.12 投資状況と資金調達シナリオ
5.13 CASE STUDY ANALYSIS TELECOM- 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することで、新規ユーザーの確認時間を短縮 – HollaExはiDenfyと提携することで、ID確認プロセスを簡素化 BFSI- Evocabankの安全かつコスト効率の高いライブ検知 HEALTHCARE- Insight GlobalはAIビデオで看護師のスキルアップを実現 MEDIA & ENTERTAINMENT- 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
5.14 技術分析 主要技術 – 機械学習 – 顔認識 – 高性能コンピューティング – 生成AI – 画像・動画処理 – 自然言語処理（NLP） 副次的技術 – ブロックチェーンとデジタル署名 – 倫理的AIとバイアス緩和ツール – サイバーセキュリティとデジタルフォレンジック – コンテンツ検証と認証 副次的技術 – 3Dモデリングとアニメーション – 拡張現実（AR）と仮想現実（VR） – コンピュータビジョン – 音声合成
5.15 規制ランドスケープ 規制機関、政府機関、その他の組織 規制機関、政府機関、その他の組織 規制機関、政府機関、その他の組織 規制機関、政府機関、その他の組織 規制機関、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、中東・アフリカ地域、ラテンアメリカ地域
5.16 特許分析方法論 イノベーションと特許出願の種類別特許出願件数
5.17 価格分析 提供物の平均販売価格（主要プレーヤー別）、2025年 平均販売価格（技術別）、2025年
5.18 主要会議とイベント
5.19 ポーターの5つの力分析 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 競争相手の強さ
5.20 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
5.21 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
ディープフェイクAI市場、製品別
137
6.1 オファリングの導入： ディープフェイクAI市場の促進要因
6.2 ソフトウェア、 ディープフェイク生成ソフトウェア- ディープフェイク生成ソフトウェアは、洗練されたリアルな合成メディアの作成を可能にする- 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＆顔交換ソフトウェア- ディープフェイク・ビデオ編集ソフトウェア ディープフェイク検出・認証ソフトウェア – 様々な業界における合成メディアの需要増が後押し – 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 – デジタル・フォレンジック・ソフトウェア – ライブネス・チェック・ソフトウェア – ライブネス・チェック・ソフトウェアでリアルタイムのユーザー真正性を確保 – ライブネス検出ツール – BIOMETRICSスプーフ検出ツール
6.3 導入形態別ソフトウェア クラウド- ディープフェイクAIソフトウェアのクラウド導入は、膨大な量のデータをリアルタイムで処理・分析する能力が原動力 オンプレミス- AIソリューションに頻繁なカスタマイズと柔軟性を必要とする組織は、オンプレミス導入を選択
6.4 SERVICES PROFESSIONAL SERVICES- プロフェッショナルサービスは、トレーニングプログラムの提供、ディープフェイクの特定、潜在的な脅威への対応 – 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＆導入サービス – サポート＆メンテナンスサービス MANAGED SERVICES- MSPは、電子透かしの実装や同意に基づく作成モデルの開発に重点を置いた取り組みを推進
ディープフェイクAI市場、テクノロジー別
165
7.1 導入技術：ディープフェイクAI市場の促進要因
7.2 生成的敵対ネットワーク（Gans） Gansは超パーソナライズされたコンテンツ作成を促進し、ブランド・エンゲージメントを高める 標準的なGanベースのディープフェイク技術がGansの条件付きGansの成長を促進
7.3 オートエンコーダ オートエンコーダはディープフェイク検出とデジタルプラットフォームの信頼性を強化 バリエーショナルオートエンコーダ（VAES） オーディオオートエンコーダ テキスト画像オートエンコーダ
7.4 リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnns） リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnns） リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnns） リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnns） リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnns
7.5 拡散モデル 拡散モデルにより、非常にリアルな合成メディアの生成が可能 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
7.6 トランスフォーマーモデル トランスフォーマーモデルがディープフェイク生成とコンテンツ品質を向上 トランスフォーマーベースのディープフェイク技術 テキストと音声ベースのディープフェイクのためのgpt
7.7 自然言語処理（NLP） NLPベースの緩和ソリューション 偽テキストとディープフェイク・ナラティブに対抗 言語モデル センチメント分析 オーサーシップ検証
7.8 その他のテクノロジー
ディープフェイクAI市場、業種別
184
8.1 導入の垂直方向： ディープフェイクAI市場の促進要因
8.2 セキュリティ上の課題とイノベーションの機会でBFSI分野を破壊するBFSIディープフェイクAI 顧客検証・認証 アンチマネーロンダリング（AML）・不正検知 その他のBFSIアプリケーション
8.3 通信 通信業界、ディープフェイクAI ソリューションでコンプライアンスとセキュリ ティを強化 コールセンター・セキュリティ 詐欺検知 その他の通信アプリケーション
8.4 政府・防衛部門 政府・防衛部門がディープフェイクAIを政府・安全保障・法執行に活用 国家安全保障 政府通信 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- セキュリティ監視- テロ対策・国家安全保障
8.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス ディープフェイクAIが没入型シミュレーションと社会的認知でヘルスケア＆ライフサイエンスを強化 医療トレーニング＆シミュレーション 患者症例シミュレーション 遠隔医療＆バーチャルヘルスケア その他のヘルスケア＆ライフサイエンス・アプリケーション
8.6 法律 法律 法律分野 分野 分野 分野で でで でディープフェイクAI ディープフェイクAI ディープフェイクAI ディープフェイクAI ディープフェイクAI ディープフェイクAIによる による による によるディープフェイクAI ディープフェイクAIによる によるディープフェイクAI ディープフェイクAIによる によるディープフェイクAI ディープフェイクAIによる によるディープフェイクAI
8.7 メディア＆エンターテイメント ディープフェイクAIがメディア＆エンターテイメントのコンテンツ作成と検証のイノベーションを推進 CGIキャラクター作成 俳優のディエイジング 特殊効果＆ビジュアル強化 デジタルコンテンツ作成 有名人＆インフルエンサーマーケティング 通信社 ジャーナリスティック・インテグリティ- メディア検証・認証- メディア制作・エンハンスメント ソーシャル・メディア- ユーザー生成コンテンツのエンハンスメント- プラットフォーム上でのディープフェイク検出
8.8 小売・Eコマース 小売・Eコマース、パーソナライゼーション、インフルエンサーマーケティング、不正防止にディープフェイクAIを活用 カスタマーサービスと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 その他の小売・Eコマースアプリケーション
8.9 その他の業種
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レポートコード：TC 9064