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日本 コンプライアンス 2026年更新

マネーロンダリング対策(AML)ソリューション提供企業一覧

金融機関や暗号資産交換業者向けのAML/CFTソリューション提供企業データベース。取引モニタリング、顧客スクリーニング、リスク評価システムから、コンサルティング・アドバイザリーサービスまで、FATF審査対応に必要な全領域をカバー。

収録データ項目

企業名・サービス名
提供ソリューション種別
対応領域(KYC/取引モニタリング/スクリーニング等)
AI・機械学習活用有無
導入実績(金融機関数等)
FATF対応支援
グローバル対応可否
ベンダー種別(SIer/コンサル/プラットフォーム)
コンタクト情報・問い合わせ先
本社所在地

データプレビュー

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企業名・サービス名提供ソリューション種別対応領域導入実績
NTTデータ ルウィーブ - Oculus®シリーズ統合AMLシステム取引モニタリング・スクリーニング・CDD/EDD300以上の金融機関
SCSK - BankSavior®統合AMLソリューション取引モニタリング・フィルタリング・継続的顧客管理
野村総合研究所(NRI)AMLシステム導入支援KYC・取引モニタリング・フィルタリング
日本IBM - KYC/AMLプラットフォームAIベースクラウドサービス顧客確認・デューデリジェンス自動化
KPMG Japan - AML・CFTアドバイザリー部全社リスク評価・管理態勢構築・有効性検証

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日本のAML市場を取り巻く状況と求められる対応

2021年のFATF第4次対日相互審査で日本は「重点フォローアップ国」に位置付けられ、2028年の第5次審査に向けて官民一体でAML/CFT態勢の抜本的強化が求められています。金融庁は2024-2026年度行動計画を公表し、リスクベース・アプローチに基づく実効性の高い対策を要求。この規制環境の変化により、金融機関はレガシーシステムからAI・機械学習を活用した次世代プラットフォームへの移行を迫られています。

国内AMLソリューション市場は大きく3つのセグメントに分類されます。第一に、NTTデータグループやSCSK、NECなどの大手SIerが提供する統合型システム。これらは取引モニタリング、顧客スクリーニング、リスク評価を一気通貫で実装し、300行以上の導入実績を持つものもあります。第二に、デロイト、PwC、KPMG、EYといったBig4や野村総合研究所、アビームコンサルティングが展開するアドバイザリーサービス。リスク評価書の策定、業務プロセス再構築、ベンダー選定支援まで上流工程を担います。第三に、NICE ActimizeやLSEG(World Check)などグローバルベンダーの日本展開で、特にスクリーニングデータベースの網羅性で優位性を持ちます。

技術トレンドとして注目すべきは、三井住友銀行とSASが取り組む邦銀初のAI判定モデルや、日立が実証実験を進める業界横断型のAML共同センター構想です。従来の固定ルールベースでは誤検知率が高く、年間数万件のアラートを人手で精査する負荷が問題でしたが、機械学習による動的スコアリングで真陽性率を大幅に改善する事例が出始めています。また、暗号資産やステーブルコイン普及に伴い、デジタルアセット特化型モニタリング機能の需要も急増中です。ベンダー選定では、単なる機能比較ではなく、FATF勧告への適合性、導入後の継続的チューニング体制、グローバル子会社への展開可否を重視する傾向が強まっています。コンプライアンス部門責任者は、2028年審査までの限られた時間で成果を出すため、実績豊富なパートナーとの協業が鍵となります。

よくある質問

Q.データの鮮度はどの程度ですか?

リクエスト時にAIがWebをクロールして最新情報を取得するため、各社の最新サービス提供状況や導入実績が反映されます。

Q.Big4コンサルとSIerベンダーの使い分けは?

Big4は全社的リスク評価やガバナンス構築など上流のアドバイザリーに強みがあり、SIerは具体的なシステム実装・運用に強みがあります。多くの金融機関は両者を組み合わせてプロジェクトを推進しています。

Q.AI活用型と従来型システムの違いは?

従来型は固定ルールで大量の誤検知が発生しますが、AI活用型は過去データから学習し動的にリスクスコアを算出するため、真陽性率が向上し業務負荷を大幅削減できます。三井住友銀行など先行事例があります。

Q.暗号資産交換業者向けのソリューションは含まれますか?

はい。日立などが実証実験を進めるデジタルアセット特化型モニタリングや、NICE Actimizeの暗号資産対応ソリューションなど、VASPs向けのベンダー情報も含まれます。