北米の不正検知取引監視市場規模、シェア、トレンド分析レポート
Market Size in USD Billion
CAGR :
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8.02 Billion
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41.77 Billion
2024
2032
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北米の不正検出取引監視市場のセグメンテーション、提供(ソリューションとサービス)、機能(KYC/顧客オンボーディング、ケース管理、監視リストスクリーニング、ダッシュボードとレポート、その他)、導入(オンプレミスとクラウド)、組織規模(大規模組織と中小規模組織)、アプリケーション(支払い不正検出、マネーロンダリング検出、アカウント乗っ取り防止、個人情報盗難防止、その他)、垂直(銀行、金融サービス、保険(BFSI)、小売、ITおよび通信、政府および防衛、ヘルスケア、製造、エネルギーおよび公益事業、その他) - 2032年までの業界動向と予測
北米の不正検出取引監視市場規模
- 北米の不正検出取引監視市場規模は2024年に80.2億米ドルと評価され、予測期間中に22.9%のCAGRで成長し、2032年までに417.7億米ドルに達すると予想されています。
- 市場の成長は、金融取引のデジタル化の進展、オンラインバンキングやデジタル決済プラットフォームの導入の増加、そしてBFSI、小売、電子商取引の各セクターにおけるリアルタイムの不正検出のためのAIと機械学習技術の統合によって大きく促進されている。
- さらに、KYC(顧客確認)、AML(マネーロンダリング対策)、不正行為防止といった規制遵守要件の厳格化と、安全で効率的かつ自動化された取引監視システムへのニーズの高まりにより、組織は高度な不正検知ソリューションを導入せざるを得なくなっています。これらの要因が重なり、包括的な監視プラットフォームの導入が加速し、業界の成長を大きく後押ししています。
北米の不正検出取引監視市場分析
- 不正検知・取引監視ソリューションは、AI、機械学習、予測分析を用いて取引をリアルタイムで分析することで、組織が不正行為を特定、防止、軽減するのに役立ちます。これらのシステムは、アラート、自動リスクスコアリング、コンプライアンスレポートを提供し、財務資産と運用資産を保護します。
- これらのソリューションに対する需要の高まりは、主にオンライン取引の急増、サイバー詐欺の巧妙化、そして組織が顧客データを保護し信頼を維持しながら規制遵守を確保するという重要なニーズによって促進されています。
- 2024年、BFSI、小売、電子商取引の各セクターでデジタルバンキング、オンライン決済、高度なフィンテックソリューションが積極的に導入されたため、米国が北米の不正検出取引監視市場を席巻しました。
- カナダは、デジタルバンキング、モバイル決済、AI駆動型不正検出システムの導入増加により、予測期間中に北米の不正検出取引監視市場で最も急速に成長する国になると予想されています。
- AI、機械学習、リアルタイム分析を統合した高度な不正検知ソフトウェアの需要の高まりにより、ソリューションセグメントは2024年に62.9%の市場シェアを獲得し、市場を席巻しました。銀行・金融サービス(BFSI)、小売、通信業界の組織は、取引の保護、財務損失の削減、規制遵守の確保を目的として、不正検知プラットフォームの導入を進めています。ソリューションの拡張性、予測的な洞察の提供能力、そして企業システムとのシームレスな統合性は、セキュリティと運用効率を重視する企業にとって最適な選択肢となっています。
レポートの範囲と北米の不正検出取引監視市場のセグメンテーション
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属性 |
北米における不正検出取引監視の主要市場分析 |
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対象セグメント |
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対象国 |
北米
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主要な市場プレーヤー |
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市場機会 |
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付加価値データ情報セット |
データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、専門家による詳細な分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、乳棒分析が含まれています。 |
北米の不正検出取引監視市場動向
リアルタイム不正検出のためのAIの導入
- リアルタイム不正検知のための人工知能(AI)の導入拡大は、北米の不正検知・取引監視市場を変革しつつあります。金融機関や企業は、AIを活用したシステムを活用し、不審な活動を瞬時に特定し、誤検知を減らし、ますます複雑化する取引ネットワークにおける全体的な検知精度を向上させています。
- 例えば、MastercardはAIを活用した不正検知ツールを導入し、取引パターンをリアルタイムで分析することで不正行為を未然に防ぎます。同様に、Featurespaceは機械学習を活用した適応型行動分析を活用し、銀行や決済会社が大規模な金融取引における異常をより正確に特定できるようにしています。
- AIの活用により、膨大な量の構造化データと非構造化データを数秒で分析できるようになり、不正検知能力が大幅に向上します。これは、従来のルールベースのシステムでは実現が困難でした。これにより、組織は合成ID、アカウント乗っ取り、越境取引詐欺といった高度な不正行為に効果的に対抗できるようになります。
- AI技術は、金融業界における顧客体験に悪影響を及ぼす可能性のある誤承認率の低減にも役立ちます。リアルタイムAIシステムは、検知精度を向上させることで、金融機関を金銭的損失から守り、顧客の信頼と忠誠心を維持します。
- モバイルウォレット、電子商取引プラットフォーム、ピアツーピア送金などのデジタル決済エコシステムの拡大により、即時の不正防止の必要性が高まっています。AIベースの取引監視システムは、高速金融ネットワークとのシームレスな統合を可能にする適応型リアルタイム機能を提供します。
- 結論として、リアルタイムの不正検知におけるAIの導入は、業界の急速な変革を牽引しています。この傾向は、進化する不正行為の手口に適応し、世界中で安全かつシームレスな金融取引を実現できる、俊敏性、知性、予測性を備えた監視フレームワークの必要性が高まっていることを浮き彫りにしています。
北米の不正検出取引監視市場の動向
ドライバ
本人確認と認証への重点強化
- 本人確認と認証の重要性の高まりは、取引監視システムの導入を加速させる重要な要因です。デジタル取引の急増に伴い、金融機関は、個人情報の盗難、アカウント乗っ取り詐欺、不正アクセスからユーザーを保護するために、高度な本人認証方法を優先しています。
- 例えば、エクスペリアンは、生体認証と多要素認証を活用した高度な本人確認ツールを不正検知ソリューションに統合し、取引のセキュリティを強化しています。同様に、レクシスネクシス・リスク・ソリューションズなどの企業は、AIとビッグデータを活用して、金融機関が顧客の本人確認をリアルタイムで行い、ユーザーエクスペリエンスの摩擦を軽減できるようにしています。
- 顔認証、指紋認証、行動分析といった生体認証要素の統合により、銀行、電子商取引、通信サービスにおけるリスク軽減がさらに強化されます。これらの対策は、取引監視を補完し、ユーザーアカウントの脆弱性を軽減する強力な検証機能を提供します。
- 顧客確認(KYC)やマネーロンダリング対策(AML)といった規制の枠組みが特に強化され、堅牢な本人確認・認証ツールの必要性が高まっています。金融機関は、コンプライアンスを維持し、規制上の罰金を最小限に抑えるために、高度な監視ソリューションを導入する必要があります。
- 全体として、本人確認と認証の重要性が高まっていることで、デジタルチャネルに対する世界的な信頼が高まっています。この推進力により、不正検出取引監視システムは、金融サービスのセキュリティ確保と顧客関係の保護に不可欠なツールとして進化を続けています。
抑制/挑戦
高額な初期投資と継続的なメンテナンスコスト
- 北米の不正検知・取引監視市場における大きな課題は、導入と継続的な保守に多額の投資が必要となることです。高度なAIを活用した監視システムの導入には、ソフトウェアプラットフォーム、統合技術、そして熟練した人材への多額の資本投資が必要であり、小規模な金融機関や大企業にとって障壁となっています。
- 例えば、JPモルガン・チェースのような大手銀行は、予測機能を備えたAI駆動型のリアルタイム不正監視プラットフォームを導入する余裕があります。しかし、中規模および地方の金融機関は、導入コストの高さに悩まされ、特に利益率の低い市場では、費用を正当化することが困難です。
- これらのシステムの管理と保守の複雑さは、長期的なコストをさらに増大させます。脅威モデルを最新の状態に保つには継続的な更新が必要であり、システムのチューニング、クラウドストレージ容量、高度な分析ツールなどの運用コストは、組織の財務負担を増大させます。
- さらに、取引量が急増するとスケーラビリティの課題が生じ、金融機関はインフラとサポートシステムへの追加投資が必要になります。これは、既にコンプライアンスコストと利益圧力のバランスを取らざるを得ない限られた予算で運営されている組織にとって大きな打撃となります。
- その結果、高額な初期費用と継続的な保守費用が相まって、不正検知・取引監視ソリューションの普及が制限されています。この課題を克服するには、あらゆる規模の金融機関がアクセスしやすいよう、費用対効果の高いプラットフォーム、クラウドベースのサブスクリプションモデル、そして共有サービスの開発が不可欠です。
北米の不正検出取引監視市場の範囲
市場は、提供内容、機能、展開、組織規模、アプリケーション、および垂直に基づいてセグメント化されています。
• 提供することで
市場は、提供内容に基づいてソリューションとサービスに分類されます。ソリューションセグメントは、AI、機械学習、リアルタイム分析を統合した高度な不正検出ソフトウェアの需要の高まりを背景に、2024年には62.9%という最大の市場収益シェアを占めました。BFSI、小売、通信業界の組織は、取引の保護、財務損失の削減、規制遵守の確保を目的として、不正検出プラットフォームの導入をますます進めています。ソリューションの拡張性、予測的な洞察の提供能力、そしてエンタープライズシステムとのシームレスな統合性は、セキュリティと運用効率を重視する企業にとって最適な選択肢となっています。
サービス分野は、マネージドサービス、コンサルティング、テクニカルサポートの需要増加を背景に、2025年から2032年にかけて最も高い成長率を示すと予想されています。企業は、社内の専門知識不足と進化するサイバー脅威への対応の複雑さから、不正監視をサービスプロバイダーにアウトソーシングするケースが増えています。サブスクリプション型の不正検知サービス、トレーニングサービス、24時間365日体制の監視サポートの急増も、こうした導入をさらに加速させています。特に、費用対効果が高く拡張性の高い不正防止を求める中小企業の間で、カスタマイズされたアドバイザリーサービスやコンプライアンス重視のソリューションを提供するサービスプロバイダーの人気が高まっています。
• 機能別
機能別に見ると、市場はKYC/顧客オンボーディング、ケースマネジメント、ウォッチリストスクリーニング、ダッシュボード&レポート、その他に分類されます。金融セクター全体における規制要件とコンプライアンス要件の高まりにより、KYC/顧客オンボーディングセグメントは2024年に最大の市場収益シェアを獲得しました。金融機関、フィンテック、デジタルバンクは、本人確認、不正口座開設の防止、顧客からの信頼強化のために、堅牢なKYCソリューションを活用しています。生体認証、e-KYC、デジタルオンボーディングプラットフォームの導入が、業務効率の向上と金融リスクの低減を両立させ、KYC/顧客オンボーディングセグメントの優位性を高めています。
監視リストスクリーニング分野は、マネーロンダリング対策(AML)およびテロ資金供与対策(CTF)規制への遵守に対する世界的な圧力の高まりを背景に、2025年から2032年にかけて最も高い成長率を示すと予測されています。金融機関は、国際的な制裁、重要な公的地位を持つ人物(PEP)データベース、そしてネガティブメディアに照らして取引を監視するための高度なスクリーニングツールを導入しています。国境を越えた決済と国際貿易の増加により、企業はコンプライアンスリスクと規制上の罰則を最小限に抑える、自動化されたリアルタイムのスクリーニングソリューションを優先するようになっています。
• 展開別
導入形態に基づき、市場はオンプレミスとクラウドの2つに分類されます。オンプレミスセグメントは、大企業や政府機関が引き続き最大限のデータ管理、システムのカスタマイズ、そしてセキュリティ強化を優先していることから、2024年には最大の市場収益シェアを占めました。オンプレミス導入は、厳格なデータ主権と機密保持要件が存在する、銀行や防衛などの規制の厳しい分野で依然として人気があります。オンプレミスの不正監視ツールは、レガシーITシステムと緊密に統合できることも、その普及に貢献しています。
クラウド分野は、その拡張性、費用対効果、そして分散ネットワーク全体にわたるリアルタイム監視機能により、2025年から2032年にかけて最も高いCAGRを達成すると予想されています。クラウドベースの不正検知ソリューションは、組織に即時のソフトウェアアップデート、AIを活用した分析、そして進化する不正パターンに適応する柔軟性を提供します。デジタル決済、リモートワーク、オンラインバンキングの急速な普及により、特に初期インフラコストを最小限に抑えた安全なサブスクリプションベースの不正監視プラットフォームを求める中小企業の間で、クラウド導入が加速しています。
• 組織規模別
組織規模に基づき、市場は大企業と中小企業(SME)に分類されます。グローバル企業は大規模な不正行為、マネーロンダリング、サイバー攻撃といった重大なリスクに直面しており、2024年には大企業セグメントが最大の市場シェアを占めました。これらの組織は、AIを活用した不正監視プラットフォーム、高度な分析、そして企業全体のリスク管理システムに多額の投資を行っています。より多額の予算、コンプライアンス重視の優先順位、そしてマルチチャネルオペレーションとの統合といった要因により、大企業は不正検知ソリューションの導入において依然として主導的な役割を果たしています。
中小企業セグメントは、サイバー詐欺、フィッシング、アカウント乗っ取りに対する脆弱性の高まりを背景に、2025年から2032年にかけて最も高い成長率で成長すると予測されています。中小企業は、大規模なITインフラを必要とせずに自動化された保護を提供する、費用対効果の高いクラウドベースの不正検知ツールを導入しています。デジタル決済ソリューションの導入拡大とコンプライアンス義務への意識の高まりが相まって、中小企業による不正監視プラットフォームの導入が進んでいます。サブスクリプションベースの価格モデルとマネージド型の不正検知サービスにより、これらのソリューションは中小企業にとって非常に魅力的なものとなっています。
• 用途別
アプリケーション別に見ると、市場は決済不正検知、マネーロンダリング検知、アカウント乗っ取り防止、個人情報盗難防止、その他に分類されます。デジタル決済、eコマース取引、モバイルバンキングの急速な成長により、決済不正検知セグメントは2024年に市場を席巻しました。不正取引、カード詐欺、フィッシング攻撃の増加を受け、銀行や小売業者はAIを活用した不正検知システムの導入を迫られています。リアルタイム取引分析、不正予測スコアリング、そして決済ゲートウェイとの統合により、このセグメントは業界全体で最も広く採用されているアプリケーションとなっています。
アカウント乗っ取り防止分野は、認証情報の盗難、フィッシング詐欺、ソーシャルエンジニアリング攻撃の巧妙化により、2025年から2032年にかけて最も高い成長率を記録すると予想されています。詐欺師は銀行、小売、通信業界のユーザーアカウントを標的としており、アカウント乗っ取りは深刻な懸念事項となっています。企業は、ユーザーのアクセスパターンにおける異常を検知するために、多要素認証、行動生体認証、AIを活用したモニタリングを導入しています。オンラインアカウント、デジタルウォレット、クラウドベースのサービスの急増は、アカウント乗っ取り防止ソリューションの導入をさらに加速させています。
• 垂直方向
市場は、業種別に見ると、銀行・金融サービス・保険(BFSI)、小売、IT・通信、政府・防衛、ヘルスケア、製造、エネルギー・公益事業、その他に分類されます。銀行や金融機関は依然として詐欺師の主な標的であるため、BFSIセグメントは2024年に最大の市場収益シェアを占めました。このセクターは、デジタル取引のセキュリティ確保、マネーロンダリング対策、AML(マネーロンダリング対策)、KYC(顧客確認)といった厳格な規制枠組みへの準拠を目的として、不正検知プラットフォームに多額の投資を行っています。オンラインバンキングとフィンテックの急速な拡大は、BFSIにおける高度な不正監視ソリューションの導入を促進し続けています。
医療分野は、医療IDの盗難、保険金詐欺、データ漏洩の発生率増加を背景に、2025年から2032年にかけて最も高いCAGR(年平均成長率)を達成すると予測されています。医療記録や患者請求システムのデジタル化が進む中、医療提供者は機密データを保護するために不正検出プラットフォームを導入しています。AIを活用した分析・監視システムは、不正請求の検出や医療情報への不正アクセス防止に活用されています。患者データのセキュリティ確保を求める規制の強化も、この分野における不正監視の導入を加速させています。
北米の不正検知取引監視市場地域分析
- 米国は、BFSI、小売、電子商取引の各セクターにおけるデジタルバンキング、オンライン決済、高度なフィンテックソリューションの積極的な導入により、2024年に北米の不正検出取引監視市場で最大の収益シェアを獲得しました。
- 同国の成熟した金融エコシステム、高いデジタル決済普及率、そしてKYC(顧客確認)とAML(マネーロンダリング対策)コンプライアンスに対する規制強化が、導入を促進しています。AIを活用した不正検知、リアルタイム取引監視、予測分析への積極的な投資と、強力なサイバーセキュリティ基盤が相まって、地域市場における米国のリーダーシップを強化しています。
- 確立された技術プロバイダーの存在、高度な研究開発能力、そして企業と消費者の両方のセグメントにおける不正監視ソリューションの幅広い適用が、市場の優位性をさらに高めています。
カナダ北米不正検出取引監視市場インサイト
カナダは、デジタルバンキング、モバイル決済、AIを活用した不正検知システムの導入拡大に支えられ、2025年から2032年にかけて北米市場で最も高いCAGRを記録すると予測されています。安全なオンライン取引に対する消費者意識の高まり、フィンテックの普及拡大、そして規制遵守への重点が需要を押し上げています。国内金融サービスの拡大、クラウドベースの不正監視ソリューションの導入、そしてリアルタイム分析への投資が、成長見通しを強化しています。カナダ市場は、中小企業と大企業の両方に、拡張性と費用対効果に優れたAI対応監視ソリューションを提供するテクノロジープロバイダーによってさらに支えられています。
メキシコ北米不正検出取引監視市場洞察
メキシコは、銀行・小売取引のデジタル化、都市化、eコマースの普及拡大を背景に、2025年から2032年にかけて着実な成長が見込まれています。モバイル決済、オンラインバンキング、そして越境取引の増加は、堅牢な不正検知および取引監視ソリューションへの継続的な需要を生み出しています。フィンテックプラットフォームの拡大、地元金融機関と国際的なテクノロジープロバイダーとの連携、そして安全なデジタル決済を確保するための規制強化により、ソリューションの可用性が向上しています。組織が金融リスクの軽減と取引セキュリティの強化を目的として自動監視システムを導入するにつれ、メキシコ市場は着実に成長を続けています。
北米の不正検出取引監視市場シェア
不正検出取引監視業界は、主に、次のような定評のある企業によって主導されています。
- Amazon Web Services, Inc.(米国)
- レクシスネクシス(米国)
- マスターカード(米国)
- タタ・コンサルタンシー・サービシズ・リミテッド(インド)
- Fiserv, Inc.(米国)
- SAS Institute Inc.(米国)
- ACIワールドワイド(米国)
- オラクル(米国)
- NICE(イスラエル)
- FICO(米国)
- SymphonyAI(米国)
- ユビキティ(米国)
- ベラフィンソリューションズULC(カナダ)
- GB Group plc(「GBG」)(英国)
- INFORM SOFTWARE(ドイツ)
- クアンテクサ(英国)
- サム・アンド・サブスタンス社(英国)
- DataVisor, Inc.(米国)
- ホーク(ドイツ)
- Featurespace Limited(イギリス)
- INETCO Systems Ltd.(カナダ)
- アブラ・イノベーションズ社(米国)
- セオンテクノロジーズ株式会社(ハンガリー)
- フィーザイ(ポルトガル)
- サンクションスキャナー(英国)
北米の不正検知取引監視市場の最新動向
- 2024年6月、アメリカン・エキスプレスはAIを活用した長短期記憶(LSTM)モデルを用いて不正検知を加速しました。GPUによる並列コンピューティングを活用することで、膨大な取引データを迅速に処理・分析し、リアルタイムの不正検知を可能にしました。このアプローチにより、アメリカン・エキスプレスは大量の取引に伴う複雑な問題にも対応できるようになりました。加速コンピューティングとAIの統合により、異常を迅速に検知する能力が向上し、業務効率が向上し、不正による潜在的な損失が削減されました。
- 2024年6月、DataVisor, Inc.はマルチテナント機能を強化し、拡張性、安全性、柔軟性に優れた不正防止およびAMLソリューションを提供しました。このアップグレードにより、組織は不正対策およびAML戦略をカスタマイズし、機械学習モデルやビジネスルールなどの機能を活用してサブテナント全体に展開できるようになりました。これらの機能強化により、スポンサー銀行のコンプライアンスがサポートされ、大手金融機関はサブテナントの意思決定を行いながらデータを一元管理できるようになりました。この開発により、DataVisorは市場での地位を強化し、銀行および金融機関におけるソリューションの採用を拡大し、顧客満足度と顧客維持率を向上させることができました。
- 2024年6月、ACIワールドワイドとRS2は、両社のアクワイアリング技術と発行技術を統合した包括的な決済ソリューションをブラジルで開始しました。このクラウド対応プラットフォームにより、金融機関と決済サービスプロバイダーは、新製品やサービスを効率的に導入し、セキュリティを強化し、コストを削減することができました。高度な不正管理とリアルタイム分析の統合により、両社は市場リーチの拡大と収益機会の拡大というメリットを得ました。
- 2023年10月、ACI WorldwideはNymcardと提携し、不正行為およびマネーロンダリング対策を強化しました。この提携により、Nymcardは高度な機械学習と分析技術を用いて、金融詐欺を迅速かつ効率的に検知・防止できるようになりました。ACIのパブリッククラウドを介した導入により、拡張性、セキュリティ、運用効率が向上し、NymcardのMENA地域における市場ポジションが大幅に強化されました。
- BluEntが2023年7月に公開したブログによると、企業は取引量の急増により不正検出の課題が増大しているという。大規模なデータセットを分析し、高リスクの傾向や異常値を特定するために、高度なテクノロジーと自動化システムが導入された。不正の発生源となる非構造化データの管理は困難であったものの、金融犯罪データ分析によって構造化データと非構造化データの両方を効果的にレビューすることが可能になった。このアプローチは、不正行為の防止と、様々なデータソースの統合による検出力向上に役立った。
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調査方法
データ収集と基準年分析は、大規模なサンプル サイズのデータ収集モジュールを使用して行われます。この段階では、さまざまなソースと戦略を通じて市場情報または関連データを取得します。過去に取得したすべてのデータを事前に調査および計画することも含まれます。また、さまざまな情報ソース間で見られる情報の不一致の調査も含まれます。市場データは、市場統計モデルと一貫性モデルを使用して分析および推定されます。また、市場シェア分析と主要トレンド分析は、市場レポートの主要な成功要因です。詳細については、アナリストへの電話をリクエストするか、お問い合わせをドロップダウンしてください。
DBMR 調査チームが使用する主要な調査方法は、データ マイニング、データ変数が市場に与える影響の分析、および一次 (業界の専門家) 検証を含むデータ三角測量です。データ モデルには、ベンダー ポジショニング グリッド、市場タイムライン分析、市場概要とガイド、企業ポジショニング グリッド、特許分析、価格分析、企業市場シェア分析、測定基準、グローバルと地域、ベンダー シェア分析が含まれます。調査方法について詳しくは、お問い合わせフォームから当社の業界専門家にご相談ください。
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