全体要約
サイバーセキュリティAI市場は2023年の224億XX米ドルから2028年には606億XX米ドルに成長する見込みで、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は21.9%です。サイバー攻撃の頻発と高度化が企業の先進的な防御ソリューション探索を推進し、IoTデバイスの普及も市場拡大に寄与しています。特に、自動車業界は複雑さの増加や自律走行車の脆弱性から、サイバーセキュリティAIを採用しています。
市場ではアイデンティティ・アクセス管理（IAM）が最大のシェアを占める見込みです。IAMは複雑化するサイバー脅威に対抗するための重要な手段となっており、AI技術との統合によりリアルタイムの脅威分析が可能です。また、北米地域が最大の市場規模を誇り、米国はサイバーセキュリティソリューションの先駆者です。主要ベンダーにはNVIDIA、IBM、CrowdStrikeなどがあります。
市場ではアイデンティティ・アクセス管理（IAM）が最大のシェアを占める見込みです。IAMは複雑化するサイバー脅威に対抗するための重要な手段となっており、AI技術との統合によりリアルタイムの脅威分析が可能です。また、北米地域が最大の市場規模を誇り、米国はサイバーセキュリティソリューションの先駆者です。主要ベンダーにはNVIDIA、IBM、CrowdStrikeなどがあります。
概要
サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場は、2023年の224億米ドルから2028年には606億米ドルに成長することが見込まれており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は21.9%です。サイバー攻撃の頻度と巧妙さの増加は、企業が高度で革新的な防御ソリューションを模索することを促しており、サイバーセキュリティ分野における人工知能市場の成長を推進しています。さまざまなアプリケーションにおけるIoTデバイスの利用拡大と、これらのデバイスから生成されるデータ量の増加は、世界のサイバーセキュリティにおけるAI市場にとって魅力的な機会を提供。企業における柔軟なセキュリティサービスの需要の増加は、市場の成長を後押しすることが期待されています。さらに、セキュリティデータのための可視化ツールの登場は、予測期間中に魅力的な成長の見通しを提供することが予想されます。
「自動車分野は、予測期間中に最も大きなCAGRを保持することが見込まれています。」
サイバーセキュリティにおけるAIは、デジタル診断と遠隔患者モニタリングを備えたスマート医療施設を実現するために、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野で採用されています。自動車産業は、車の複雑さの増大、自律走行車の脆弱性の増加、および攻撃の危険にさらされた広大なグローバルサプライチェーンのため、サイバーセキュリティにAIを取り入れています。AIはリアルタイムの脅威検出、データ保護、手動作業の自動化に優れており、サイバー攻撃に対するより効率的で適応性のある防御をもたらします。しかし、データの偏りや不透明なAIモデルなどの課題には、慎重な実装と既存システムとの統合が必要です。さらに、AIは接続された自律走行車の未来を確保する重要な役割を果たすことが期待されています。
「アプリケーションの中で、アイデンティティとアクセス管理が予測期間中に最大の市場を占めることになります。」
アイデンティティとアクセス管理（IAM）の急速な成長は、サイバーセキュリティ市場におけるいくつかの重要な要因によって推進されています。サイバー脅威の複雑さが増す中、高度なセキュリティ対策が必要であり、IAMは防御を強化する上で重要な役割を果たしています。人工知能の統合はIAMの機能を向上させ、リアルタイムの脅威分析や適応型アクセス制御を可能にします。さらに、規制遵守の義務はIAMソリューションの採用を促進し、組織が厳格なセキュリティ基準を満たすことを確保します。また、リモートワークの増加が、さまざまな環境でのアクセスを保護するために強固なIAMの必要性を高めています。これにより、AIサイバーセキュリティにおけるIAMは、進化するサイバー脅威と戦う必要性、規制への準拠、リモートアクセスの確保という命題によって支えられています。
「技術の中で、機械学習は予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。」
サイバーセキュリティ市場におけるAIにおける機械学習（ML）の採用は、強力な上昇軌道を経験しています。MLの膨大なデータセットを分析する能力は、積極的な脅威検出と対応を可能にします。異常検出やパターン認識への応用は、サイバーセキュリティ対策を強化し、リアルタイムで潜在的なリスクを特定します。ML駆動のソリューションは適応し進化しており、巧妙なサイバー脅威に先行しています。サイバー攻撃の動的な性質は、継続的な学習アプローチを必要とし、これはMLの強みと一致します。組織は、リスクを軽減し、進化するサイバー脅威の風景に対して強固な保護を確保するために、サイバーセキュリティ戦略にMLを統合する傾向が高まっています。この採用の増加は、AI駆動のサイバーセキュリティイニシアチブを強化する上でのMLの重要な役割を強調しています。
北米は予測期間中に最大の市場規模を占めるでしょう。
北米は、セキュリティベンダーとサイバーインシデントにおいて世界をリードしています。重要なインフラストラクチャや機密データの保護は、相互接続性とデジタル化の進展に伴い、ますます大きな課題に直面しています。サイバーセキュリティソリューションの重要な初期導入者である米国は、市場収益において支配的であると予想されています。DDoS攻撃、ランサムウェア、標的型フィッシングなど、エスカレートするサイバー攻撃は、経済的および国家安全保障に重大な課題をもたらしています。クラウドコンピューティングやIoT導入などの技術的進歩にもかかわらず、企業は高度な脅威に直面しています。この地域の脆弱性とコンプライアンス要件により、北米はさまざまなサイバーセキュリティベンダーにとって最も魅力的な市場となっており、米国とカナダがその最前線にいます。
プライマリの内訳
サイバーセキュリティ市場におけるAIに関わる主要な組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーションおよびテクノロジー担当ディレクター、システムインテグレーター、そして幹部との詳細なインタビューが実施されました。
会社別：ティア I: 35%、ティア II: 45%、ティア III: 20%
役職別：Cレベルエグゼクティブ：35%、ディレクター：25%、その他：40%
地域別：北米：40％、ヨーロッパ：20％、アジア太平洋：30％、中東・アフリカ：5％、ラテンアメリカ：5％
サイバーセキュリティソリューションおよびサービスにおける主要なベンダーは、NVIDIA（米国）、Intel（米国）、Xilinx Inc.（米国）、Samsung Electronics Co., Ltd（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）、IBM Corporation（米国）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Microsoft（米国）、Palo Alto Networks Inc.（米国）、Trellix（米国）、CrowdStrike（米国）、NortonLifeLock（米国）、Cylance Inc.（米国）、ThreatMetrix Inc.（米国）、Securonix Inc.（米国）、Sift Science（米国）、Acalvio Technologies（米国）、Darktrace（英国）、SparkCognition Inc.（米国）、Fortinet（米国）、Check Point Software Technologies, Ltd（米国）、High-Tech Bridge（スイス）、Deep Instinct（米国）、SentinelOne（米国）、Feedzai（米国）、Vectra（米国）、Zimperium（米国）、Argus Cyber Security（イスラエル）、Nozomi Networks（米国）、BitSight Technologies（米国）、およびKaspersky Lab（ロシア）、Bitdefender（ルーマニア）、ESET（米国）などのアンチウイルス会社が含まれます。
研究対象
市場調査は、セグメント別のサイバーセキュリティにおけるAIを対象としています。市場規模や成長の可能性を、提供方法、セキュリティタイプ、技術、アプリケーション、垂直市場、地域といった異なるセグメントで推定することを目的としています。また、市場の主要プレーヤーに関する詳細な競争分析や、企業プロフィール、製品やビジネス提供に関する重要な観察、最近の動向、そして主要な市場戦略を含んでいます。
レポート購入の主な利点
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に、サイバーセキュリティにおけるAIの全体市場およびそのサブセグメントの収益数値に関する最も近い推定を提供します。これにより、ステークホルダーは競争環境を理解し、自社を適切にポジショニングし、効果的な市場投入戦略を計画するためのさらなる洞察を得ることができます。また、市場の動向を把握し、主要な市場ドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
レポートは以下のポイントに関する洞察を提供します：
• 主要な要因の分析（IoTの普及と接続デバイスの増加、データ保護への懸念の高まり、Wi-Fiネットワークのセキュリティ脅威に対する脆弱性の増加）、制約（内部サイバー脅威の増加）、機会（中小企業におけるクラウドベースのセキュリティソリューションへの需要の高まり、ビジネス機能のためのソーシャルメディアの利用増加）、および課題（サイバーセキュリティとAIの専門家の数が限られていること、既存の情報システムとの相互運用性の欠如）
• 製品開発/革新：サイバーセキュリティ市場における新しい技術、研究開発活動、及び新製品およびサービスの発売に関する詳細な洞察です。
• 市場の発展：魅力的な市場に関する包括的な情報 - このレポートは、さまざまな地域におけるサイバーセキュリティにおけるAI市場を分析しています。
• マーケットの多様化：新しい製品とサービス、未開拓の地域、最近の動向、AIにおけるサイバーセキュリティ市場戦略への投資に関する網羅的な情報。レポートは、利害関係者がサイバーセキュリティ分野におけるAI市場の脈動を理解するのを助け、主要な市場の推進要因、制約、課題、および機会に関する情報を提供します。
• 競争評価：CrowdStrike（米国）、Fortinet（米国）、Trellix（米国）、Check Point Software Technologies（米国）、Darktrace（英国）などのAIセキュリティ市場における主要プレーヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供の詳細な評価です。
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
「自動車分野は、予測期間中に最も大きなCAGRを保持することが見込まれています。」
サイバーセキュリティにおけるAIは、デジタル診断と遠隔患者モニタリングを備えたスマート医療施設を実現するために、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野で採用されています。自動車産業は、車の複雑さの増大、自律走行車の脆弱性の増加、および攻撃の危険にさらされた広大なグローバルサプライチェーンのため、サイバーセキュリティにAIを取り入れています。AIはリアルタイムの脅威検出、データ保護、手動作業の自動化に優れており、サイバー攻撃に対するより効率的で適応性のある防御をもたらします。しかし、データの偏りや不透明なAIモデルなどの課題には、慎重な実装と既存システムとの統合が必要です。さらに、AIは接続された自律走行車の未来を確保する重要な役割を果たすことが期待されています。
「アプリケーションの中で、アイデンティティとアクセス管理が予測期間中に最大の市場を占めることになります。」
アイデンティティとアクセス管理（IAM）の急速な成長は、サイバーセキュリティ市場におけるいくつかの重要な要因によって推進されています。サイバー脅威の複雑さが増す中、高度なセキュリティ対策が必要であり、IAMは防御を強化する上で重要な役割を果たしています。人工知能の統合はIAMの機能を向上させ、リアルタイムの脅威分析や適応型アクセス制御を可能にします。さらに、規制遵守の義務はIAMソリューションの採用を促進し、組織が厳格なセキュリティ基準を満たすことを確保します。また、リモートワークの増加が、さまざまな環境でのアクセスを保護するために強固なIAMの必要性を高めています。これにより、AIサイバーセキュリティにおけるIAMは、進化するサイバー脅威と戦う必要性、規制への準拠、リモートアクセスの確保という命題によって支えられています。
「技術の中で、機械学習は予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されています。」
サイバーセキュリティ市場におけるAIにおける機械学習（ML）の採用は、強力な上昇軌道を経験しています。MLの膨大なデータセットを分析する能力は、積極的な脅威検出と対応を可能にします。異常検出やパターン認識への応用は、サイバーセキュリティ対策を強化し、リアルタイムで潜在的なリスクを特定します。ML駆動のソリューションは適応し進化しており、巧妙なサイバー脅威に先行しています。サイバー攻撃の動的な性質は、継続的な学習アプローチを必要とし、これはMLの強みと一致します。組織は、リスクを軽減し、進化するサイバー脅威の風景に対して強固な保護を確保するために、サイバーセキュリティ戦略にMLを統合する傾向が高まっています。この採用の増加は、AI駆動のサイバーセキュリティイニシアチブを強化する上でのMLの重要な役割を強調しています。
北米は予測期間中に最大の市場規模を占めるでしょう。
北米は、セキュリティベンダーとサイバーインシデントにおいて世界をリードしています。重要なインフラストラクチャや機密データの保護は、相互接続性とデジタル化の進展に伴い、ますます大きな課題に直面しています。サイバーセキュリティソリューションの重要な初期導入者である米国は、市場収益において支配的であると予想されています。DDoS攻撃、ランサムウェア、標的型フィッシングなど、エスカレートするサイバー攻撃は、経済的および国家安全保障に重大な課題をもたらしています。クラウドコンピューティングやIoT導入などの技術的進歩にもかかわらず、企業は高度な脅威に直面しています。この地域の脆弱性とコンプライアンス要件により、北米はさまざまなサイバーセキュリティベンダーにとって最も魅力的な市場となっており、米国とカナダがその最前線にいます。
プライマリの内訳
サイバーセキュリティ市場におけるAIに関わる主要な組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーションおよびテクノロジー担当ディレクター、システムインテグレーター、そして幹部との詳細なインタビューが実施されました。
会社別：ティア I: 35%、ティア II: 45%、ティア III: 20%
役職別：Cレベルエグゼクティブ：35%、ディレクター：25%、その他：40%
地域別：北米：40％、ヨーロッパ：20％、アジア太平洋：30％、中東・アフリカ：5％、ラテンアメリカ：5％
サイバーセキュリティソリューションおよびサービスにおける主要なベンダーは、NVIDIA（米国）、Intel（米国）、Xilinx Inc.（米国）、Samsung Electronics Co., Ltd（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）、IBM Corporation（米国）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Microsoft（米国）、Palo Alto Networks Inc.（米国）、Trellix（米国）、CrowdStrike（米国）、NortonLifeLock（米国）、Cylance Inc.（米国）、ThreatMetrix Inc.（米国）、Securonix Inc.（米国）、Sift Science（米国）、Acalvio Technologies（米国）、Darktrace（英国）、SparkCognition Inc.（米国）、Fortinet（米国）、Check Point Software Technologies, Ltd（米国）、High-Tech Bridge（スイス）、Deep Instinct（米国）、SentinelOne（米国）、Feedzai（米国）、Vectra（米国）、Zimperium（米国）、Argus Cyber Security（イスラエル）、Nozomi Networks（米国）、BitSight Technologies（米国）、およびKaspersky Lab（ロシア）、Bitdefender（ルーマニア）、ESET（米国）などのアンチウイルス会社が含まれます。
研究対象
市場調査は、セグメント別のサイバーセキュリティにおけるAIを対象としています。市場規模や成長の可能性を、提供方法、セキュリティタイプ、技術、アプリケーション、垂直市場、地域といった異なるセグメントで推定することを目的としています。また、市場の主要プレーヤーに関する詳細な競争分析や、企業プロフィール、製品やビジネス提供に関する重要な観察、最近の動向、そして主要な市場戦略を含んでいます。
レポート購入の主な利点
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に、サイバーセキュリティにおけるAIの全体市場およびそのサブセグメントの収益数値に関する最も近い推定を提供します。これにより、ステークホルダーは競争環境を理解し、自社を適切にポジショニングし、効果的な市場投入戦略を計画するためのさらなる洞察を得ることができます。また、市場の動向を把握し、主要な市場ドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
レポートは以下のポイントに関する洞察を提供します：
• 主要な要因の分析（IoTの普及と接続デバイスの増加、データ保護への懸念の高まり、Wi-Fiネットワークのセキュリティ脅威に対する脆弱性の増加）、制約（内部サイバー脅威の増加）、機会（中小企業におけるクラウドベースのセキュリティソリューションへの需要の高まり、ビジネス機能のためのソーシャルメディアの利用増加）、および課題（サイバーセキュリティとAIの専門家の数が限られていること、既存の情報システムとの相互運用性の欠如）
• 製品開発/革新：サイバーセキュリティ市場における新しい技術、研究開発活動、及び新製品およびサービスの発売に関する詳細な洞察です。
• 市場の発展：魅力的な市場に関する包括的な情報 - このレポートは、さまざまな地域におけるサイバーセキュリティにおけるAI市場を分析しています。
• マーケットの多様化：新しい製品とサービス、未開拓の地域、最近の動向、AIにおけるサイバーセキュリティ市場戦略への投資に関する網羅的な情報。レポートは、利害関係者がサイバーセキュリティ分野におけるAI市場の脈動を理解するのを助け、主要な市場の推進要因、制約、課題、および機会に関する情報を提供します。
• 競争評価：CrowdStrike（米国）、Fortinet（米国）、Trellix（米国）、Check Point Software Technologies（米国）、Darktrace（英国）などのAIセキュリティ市場における主要プレーヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供の詳細な評価です。
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目次
1 イントロダクション 66
1.1 調査の目的 66
1.2 市場の定義 66
1.2.1 包含・除外事項 67
1.3 市場範囲 70
1.3.1 市場セグメンテーション 70
1.3.2 対象地域 71
1.3.3 対象年 71
1.4 通貨 72
1.5 ステークホルダー 72
1.6 変化のサマリー 73
1.6.1 リセッション時のインパクト 73
2 調査手法 74
2.1 リサーチデータ 74
2.1.1 二次データ 75
2.1.2 一次データ 75
- 2.1.2.1 主なプロファイル内訳 76
- 2.1.2.2 業界についての主な考察 76
2.2 市場予測 77
2.3 市場規模予測 78
2.3.1 トップダウンアプローチ 78
2.3.2 ボトムアップアプローチ 79
2.4 データのトライアンギュレーション 82
2.5 調査の前提 83
2.6 調査の制約 85
2.7 グローバルのサイバーセキュリティAI市場におけるリセッションのインパクト 85
3 エグゼクティブサマリー 87
4 更なる考察 99
4.1 サイバーセキュリティAI市場プレイヤーにとって魅力的な事業機会 99
4.2 サイバーセキュリティAI市場、トップ３のアプリケーション 99
4.3 北米：サイバーセキュリティAI市場、オファリングおよび主要バーティカル別 100
4.4 サイバーセキュリティAIの市場、地域別 100
5 市場概要・業界トレンド 101
5.1 イントロダクション 101
5.2 市場ダイナミクス 101
5.2.1 促進要因 102
5.2.2 抑制要因 103
- 5.2.2.1 ゼロデイや高度な脅威を阻止できないAI 103
- 5.2.2.2 インサイダーによるサイバー脅威の増加 103
5.2.3 市場機会 104
- 5.2.3.1 中小企業におけるクラウドベースのセキュリティ・ソリューションに対するニーズの高まり 104
- 5.2.3.2 ビジネスにおけるソーシャルメディア利用の増加 104
- 5.2.3.3 高度なセキュリティを提供するゼロ・トラスト・フレームワーク 104
5.2.4 課題 104
- 5.2.4.1 サイバーセキュリティとAIの専門家の数が限られている 104
- 5.2.4.2 既存の情報システムとの相互運用性の欠如 105
- 5.2.4.3 AIの欠点 105
5.3 技術分析 106
5.3.1 需要技術 106
- 5.3.1.1 生成AI 106
- 5.3.1.2 ブロックチェーン 106
- 5.3.1.3 予測分析 106
5.3.2 コンプリメンタリー・テクノロジー 107
- 5.3.2.1 トークン化 107
- 5.3.2.2 クラウドコンピューティング 107
- 5.3.2.3 AR/ VR 107
5.3.3 アディショナルテクノロジー 107
- 5.3.3.1 量子コンピューティング 107
- 5.3.3.2 IOT 108
- 5.3.3.3 ビッグデータ 108
- 5.3.3.4 5G 108
5.4 ケーススタディ分析 109
5.4.1 BFSI 109
- 5.4.1.1 カーギルズ銀行、IBM QRadar SIEMを導入 109
5.4.2 IT・ITES 110
- 5.4.2.1 インフォシス、投資大手向けにISEM（Infrastructure Security Endpoint Management）を提供 110
5.4.3 エネルギー・公益 110
5.4.4 通信 111
5.4.5 政府機関・防衛 112
5.5 サイバーセキュリティAI市場の進展 113
5.5.1 チューリング、機械、理論的基礎 113
5.5.2 コンピューティングの黎明期 114
5.5.3 エキスパート・システム 114
5.5.4 機械学習の進化 114
5.5.5 ディープラーニングとニューラルネットワーク 114
5.5.6 大規模言語モデルの最新動向 114
5.5.7 量子コンピューターの出現 115
5.5.8 将来の展望 115
5.6 エコシステム、マーケットマップ 115
5.7 関税と規制の状況 117
5.7.1 サイバーセキュリティにおけるAI関連関税 117
5.7.2 規制当局、政府機関、その他組織 118
- 5.7.2.1 北米 122
- 5.7.2.1.1 米国 122
- 5.7.2.1.2 カナダ 122
- 5.7.2.2 ヨーロッパ 122
- 5.7.2.2.1 一般データ保護規則（GDPR） 122
- 5.7.2.2.2 AIのEU規制枠組み 123
- 5.7.2.3 アジア太平洋 123
- 5.7.2.3.1 韓国 123
- 5.7.2.3.2 中国 123
- 5.7.2.3.3 インド 123
- 5.7.2.4 中東・アフリカ 123
- 5.7.2.4.1 アラブ首長国連邦 123
- 5.7.2.4.2 KSA 124
- 5.7.2.4.3 バーレーン 124
- 5.7.2.5 ラテンアメリカ 124
- 5.7.2.5.1 ブラジル 124
- 5.7.2.5.2 メキシコ 124
- 5.7.2.1 北米 122
5.8 バリューチェーン分析 124
5.8.1 研究・設計・開発 125
5.8.2 コンポーネント・プロバイダー 125
5.8.3 システムインテグレーター 126
5.8.4 マーケティングおよびセールスエグゼクティブ 126
5.8.5 エンドユーザー業界 126
5.8.6 サービスプロバイダー 126
5.9 ポーターのファイブフォース分析 126
5.9.1 新規参入の脅威 128
5.9.2 代替品の脅威 128
5.9.3 サプライヤーの交渉力 128
5.9.4 買い手の交渉力 128
5.9.5 競合・競争状況の激しさ 129
5.10 主要なカンファレンスイベント 129
5.11 主なステークホルダーと購入基準 131
5.11.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 131
5.11.2 購買基準 132
5.12 価格分析 133
5.12.1 サイバーセキュリティにおけるAIベンダー別の指標的価格分析 133
5.12.2 主要プレイヤーの平均販売価格トレンド、ハードウェア別 134
5.13 特許分析 135
5.13.1 調査手法 135
5.13.2 特許出願（文書タイプ別 135
5.13.3 イノベーション・特許 136
- 5.13.3.1 サイバーセキュリティにおけるAIの応募者トップ10 136
5.14 取引分析・貿易分析 142
5.14.1 自動データ処理機械とユニットの輸入シナリオ 142
5.14.2 自動データ処理機械・装置の輸出シナリオ 144
5.15 お客様のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 146
5.16 サイバーセキュリティAI市場におけるベストプラクティス 147
5.17 サイバーセキュリティAI市場における技術ロードマップ 148
5.18 サイバーセキュリティAI市場におけるビジネスモデル 150
6 サイバーセキュリティAIの市場、オファリング別 152
6.1 イントロダクション 153
6.1.1 オファリング：サイバーセキュリティAI市場のドライバー 153
6.2 ハードウェア 155
6.2.1 AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションの強化に不可欠なハードウェアのイノベーション 155
6.2.2 アクセラレータ 157
- 6.2.2.1 AIアプリケーションにおける高速処理への需要の高まり 157
6.2.3 プロセッサー 158
- 6.2.3.1 AIハードウェアのトレンドの台頭：GPUがリード、FPGAが対抗、ニューロモルフィックチップの出現 158
- 6.2.3.2 MPU 161
- 6.2.3.3 GPU 161
- 6.2.3.4 FPGA 162
- 6.2.3.5 ASIC 163
- 6.2.3.6 TPU 164
- 6.2.3.7 その他のプロセッサー 164
6.2.4 ストレージ 165
- 6.2.4.1 大容量データの保存に役立つメモリー・ソリューション 165
6.2.5 ネットワーク 166
- 6.2.5.1 CPUとGPU間の超高速通信を可能にする広帯域ネットワーク 166
6.3 ソリューション 167
6.3.1 AIソリューションの戦略的統合によるサイバーセキュリティの柔軟性向上 167
6.3.2 サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場：タイプ別 169
- 6.3.2.1 ソフトウェア 169
- 6.3.2.2 プラットフォーム 172
6.3.3 サイバーセキュリティにおけるAI市場：ソリューション、展開形態別 176
- 6.3.3.1 オンプレミス 177
- 6.3.3.1.1 オンプレミスで利用可能なプラットフォーム、アプリケーション、システム、データの完全なコントロール 177
- 6.3.3.2 クラウド 178
- 6.3.3.2.1 クラウドベースのソリューションの費用対効果が有利である 178
- 6.3.3.1 オンプレミス 177
6.4 サービス 180
6.4.1 プロフェッショナルサービス 181
6.4.2 マネージドサービス 186
7 サイバーセキュリティAIの市場、セキュリティタイプ別 188
7.1 イントロダクション 189
7.1.1 セキュリティタイプ：サイバーセキュリティAI市場のドライバー 189
7.2 インフラセキュリティ 191
7.2.1 数多くの脅威からデータを守るためのAIの応用 191
7.2.2 ネットワークセキュリティ 193
7.2.3 エンドポイントセキュリティ 194
- 7.2.3.1 ネットワーク機器に対するリアルタイムの脅威検出、予防、対応 194
7.2.4 クラウドセキュリティ 195
7.2.5 その他のインフラ・セキュリティ・タイプ 196
7.3 データセキュリティ 197
7.4 アプリケーションセキュリティ 198
7.5 その他セキュリティタイプ 199
8 サイバーセキュリティAIの市場、技術別 201
8.1 イントロダクション 202
8.1.1 技術：サイバーセキュリティAI市場のドライバー 202
8.2 機械学習 204
8.2.1 機械学習で企業が大量のデータに対処できるようになる 204
8.2.2 ディープラーニング 206
8.2.3 教師あり学習 208
8.2.4 教師なし学習 209
8.2.5 強化学習 210
8.2.6 ニューラルネットワーク 211
8.3 自然言語処理 212
8.3.1 リアルタイム翻訳と対話システムの開発 212
- 8.3.1.1 テキスト分析 215
- 8.3.1.2 チャットボット分析 215
- 8.3.1.3 センチメント分析 216
- 8.3.1.4 自然言語生成 217
- 8.3.1.5 名前付きエンティティ認識 218
- 8.3.1.6 自然言語理解 219
8.4 コンテキストアウェアコンピューティング 220
8.4.1 洗練されたハードセンサーとソフトセンサーの開発 220
- 8.4.1.1 自動脅威インテリジェンス 222
- 8.4.1.2 脅威ハンティング 223
- 8.4.1.3 オートメーションとオーケストレーション 224
- 8.4.1.3.1 セキュリティ・オーケストレーション、オートメーション、レスポンス（SOAR） 225
- 8.4.1.3.2 ロボットプロセスオートメーション（RPA） 225
8.5 コンピュータービジョン 226
8.5.1 画像認識 228
8.5.2 オブジェクト検出 229
8.5.3 異常検知 229
8.5.4 ビデオ分析 230
8.5.5 顔認識 231
8.5.6 セキュリティ監視の最適化 232
9 サイバーセキュリティAIの市場、用途別 234
9.1 イントロダクション 235
9.2 アイデンティティ＆アクセス管理 237
9.2.1 インサイダー攻撃によるデータ漏洩の脅威の増大 237
9.2.2 アクセス・ポリシーの実施 239
9.2.3 ユーザーのプロビジョニングとデプロビジョニング 239
9.2.4 シングルサインオン（SSO） 239
9.2.5 アイデンティティ・ガバナンス＆アドミニストレーション（iga） 240
9.2.6 多要素認証（MFA） 240
9.2.7 その他のアイデンティティ＆アクセス管理アプリケーション 240
9.3 リスク＆コンプライアンスマネジメント 240
9.4 データ損失防止 243
9.4.1 政府の規制と法律の厳格な実施 243
9.4.2 データ暗号化・トークン化 245
9.4.3 コンテンツの発見と分類 245
9.4.4 ユーザー活動の監視 246
9.4.5 インサイダー脅威検知 246
9.4.6 データ漏洩検出 246
9.4.7 その他のデータ損失防止アプリケーション 246
9.5 ユニファイドスレットマネジメント 247
9.5.1 進化するサイバー脅威から企業を守る、複数のセキュリティ機能の提供 247
9.5.2 ネットワーク監視とレポート 248
9.5.3 帯域幅管理 248
9.5.4 ゲートウェイ アンチウイルス 249
9.5.5 ボット識別 249
9.5.6 スパムフィルター 249
9.5.7 その他の統合脅威管理アプリケーション 249
9.6 セキュリティ・脆弱性管理 250
9.7 不正行為の検知 253
9.7.1 高性能コンピューティングとスケーラビリティを備えた堅牢なインフラの必要性 253
9.7.2 エンドポイント検出と応答（EDR） 255
9.7.3 パターン認識 255
9.7.4 取引モニタリング 255
9.7.5 ジオロケーション分析 255
9.7.6 フィッシング検知 255
9.7.7 その他の不正検知アプリケーション 255
9.8 侵入検知/防止システム 256
9.8.1 企業全体のネットワークを監視し、不審な活動を監視する必要性 256
9.8.2 閾値モニタリング 258
9.8.3 プロトコルベース侵入検知システム（pids） 258
9.8.4 ユーザーとエンティティの行動分析（ueba） 258
9.8.5 ファイル整合性監視 258
9.8.6 ホストベース侵入防御システム（HIPS） 258
9.8.7 その他の侵入検知/防止システム・アプリケーション 259
9.9 その他の用途 259
10 サイバーセキュリティAIの市場、バーティカル別 261
10.1 イントロダクション 262
10.1.1 バーティカル：サイバーセキュリティAI市場のドライバー 262
10.2 BFSI 264
10.2.1 金融業界におけるサイバー攻撃の増加 264
10.3 政府機関・防衛 266
10.3.1 AIベースのサイバーセキュリティ・ソリューションへの支出が増加 266
10.4 製造 267
10.4.1 オートメーション産業への莫大な投資 267
10.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス 269
10.6 小売・eコマース 270
10.6.1 AIを活用した脅威対策とコンプライアンス管理の強化 270
10.7 通信 271
10.7.1 大量の通貨取引と拡大する消費者基盤 271
10.8 IT・ITES 273
10.8.1 AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションを導入し、セキュリティ体制を強化する必要性 273
10.9 メディア・エンターテインメント 274
10.10 自動車 275
10.11 その他のバーティカル 277
11 サイバーセキュリティAIの市場、地域別 278
11.1 イントロダクション 279
11.2 北米 281
11.2.1 北米：サイバーセキュリティAI市場のドライバー 281
11.2.2 北米：景気後退の影響 281
11.2.3 米国 295
- 11.2.3.1 技術革新の急速な進展とインターネットの利用拡大 295
11.2.4 カナダ 295
11.3 ヨーロッパ 296
11.3.1 ヨーロッパ：サイバーセキュリティAI市場のドライバー 297
11.3.2 欧州：景気後退の影響 297
11.3.3 英国 310
- 11.3.3.1 サイバーセキュリティに向けた政府による組織の訓練・教育への取り組み 310
11.3.4 ドイツ 311
- 11.3.4.1 2021 サイバーセキュリティ戦略とAI推進への政府投資 311
11.3.5 フランス 311
11.3.6 イタリア 312
- 11.3.6.1 イタリア全土でランサムウェア事件が急増 312
11.3.7 スペイン 313
- 11.3.7.1 技術社会の進展に伴い、サイバーセキュリティにAIを組み込む必要性 313
11.3.8 オランダ 313
- 11.3.8.1 強固な法務・IT体制に支えられたサイバーセキュリティ技術の進化 313
11.3.9 その他のヨーロッパ 314
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