サイバーセキュリティ市場における人工知能の評価 – 2024-2031

サイバー攻撃の複雑さと量が増加しているため、サイバーセキュリティ市場における人工知能を推進するには、より高度な保護対策が必要です。従来のセキュリティ手順では、高度な持続的脅威 (APT)、ランサムウェア、フィッシング攻撃などの新たな危険に対処するには不十分な場合がよくあります。大量のデータをリアルタイムで分析し、パターンを発見し、潜在的なセキュリティ侵害を予測する AI の能力は、サイバーセキュリティ システムを改善するための優れたツールになります。市場の成長を促進し、2023 年には 98.6 億米ドルを超え、2031 年までに 679.5 億米ドルに達すると予想されています。

さらに、IoT デバイスの使用の増加とデジタル ネットワークの拡大により、機密情報を保護し、強力なセキュリティ体制を維持する上での AI 主導のサイバーセキュリティ ソリューションの重要性が浮き彫りになり、2024 年から 2031 年にかけて 約 30.10% の CAGR で成長す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人工知能定義/概要

サイバーセキュリティにおける人工知能 (AI) とは、機械学習やディープラーニングなどの AI テクノロジを使用して、サイバー脅威の検出、防止、および対応を改善することを指します。リアルタイムの脅威検出、自動インシデント対応、詐欺検出、エンドポイント セキュリティ、脆弱性管理、フィッシング検出に応用できます。

サイバー セキュリティにおける AI の将来は広大で、脅威インテリジェンス、自律型セキュリティ システム、強化されたデータ プライバシー、ブロック チェーンとの統合、洗練された行動分析、量子コンピューティングの統合、パーソナライズされたセキュリティ ソリューションなどの進歩が期待されており、これらはすべて、常に変化するサイバー脅威の状況に対して、より積極的、適応的、効率的な防御を構築することを目的としています。

IoT デバイスの導入増加により、サイバー セキュリティ市場における人工知能が推進されるか?

IoT デバイスの導入増加により、サイバー セキュリティ市場における人工知能が推進されています。IoT デバイスの数が増えると、サイバー脅威の攻撃対象領域も増えるため、高度なサイバー セキュリティ ソリューションの使用が必要になります。これらのガジェットは、適切なセキュリティ保護が欠如していることがよくあるため、詐欺師にとって魅力的なターゲットとなり、IoT ネットワークの複雑さと規模に対応できる AI 主導のサイバーセキュリティ ツールが求められています。

AI は、膨大な量のデータをリアルタイムで分析して傾向や異常を検出することで、大規模で動的な IoT ネットワークの管理に優れています。従来のサイバーセキュリティ ソリューションでは、IoT が生成するデータの量と種類に対応するのに苦労していますが、AI 機械学習アルゴリズムはこのデータを使用して脅威の検出と対応を改善し、IoT デバイスに対する高度な攻撃に対する防御力を強化します。

さらに、AI は潜在的な脆弱性を予測して予防措置を推奨することで、IoT デバイスのプロアクティブなセキュリティ対策を改善します。この能力は、スマート シティや産業環境などのシナリオでの大規模な IoT 展開にとって非常に重要です。AI を活用したセキュリティ システムは、デバイスを継続的に監視し、新たな脅威に対応し、リアルタイムで警告を発することができるため、全体的なセキュリティが大幅に向上します。

サイバー脅威の複雑さと量の増加により、より高度なセキュリティ対策が必要になります。従来のセキュリティ手順では、高度な持続的脅威 (APT)、ランサムウェア、フィッシング攻撃などの新たな脅威に対処するには不十分な場合がよくあります。AI は、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、パターンを発見し、潜在的なセキュリティ侵害を予測できるため、サイバーセキュリティ システムを改善するための優れたツールとなります。

AI 駆動型セキュリティ ソリューションの実装コストの高騰は、サイバー セキュリティ市場における人工知能の成長を妨げるでしょうか?

AI 駆動型セキュリティ ソリューションの実装コストの高騰は、サイバーセキュリティ市場における人工知能の拡大を妨げる可能性があります。高度な機器、ソフトウェア、および有能な人材の購入費用を含む AI 技術への初期投資が高いことは、多くの企業、特に中小企業 (SME) にとって大きな障壁となります。これらの費用は、企業が AI 技術を実装することを思いとどまらせ、市場の成長を妨げる可能性があります。

また、AI 駆動型セキュリティ システムの保守と更新にかかる継続的なコストも、財政的負担を増大させます。 AI 技術は絶えず進化しており、継続的なアップグレードとトレーニングが必要で、追加コストが発生します。この継続的な投資の必要性は、資金が限られている企業にとっては困難であり、サイバーセキュリティにおける AI の幅広い採用を妨げる可能性があります。

現在のサイバーセキュリティ フレームワークに AI 技術を組み込む複雑さも、費用の増加につながります。組織は、AI 技術に合わせて既存のシステムを変更する必要があり、これには時間とコストがかかる可能性があります。これらの AI システムを管理および運用するための専門知識の必要性は、訓練を受けた人材を見つけて維持するのに費用がかかる可能性があるため、経済的負担を増大させます。

さらに、互換性の問題と、これらの複雑なシステムを運用および保守するための経験豊富な人材の必要性により、既存のサイバーセキュリティ フレームワークに AI を組み込むことは困難です。多くの企業は、新しい AI 技術を既存のインフラストラクチャに適合させることに苦労しており、その結果、複雑さとコストがさらに増加しています。AI とサイバーセキュリティの両方に精通した熟練した人材の不足はこれらの問題を悪化させ、AI 主導のソリューションを効率的に採用して維持することをより困難にしています。これらの統合の課題は、採用を遅らせ、運用上の障壁を高めることで、サイバーセキュリティ事業における AI の拡大を妨げる可能性があります。

カテゴリごとの洞察力

エンドポイント セキュリティ セグメントの需要の高まりが、サイバー セキュリティ市場における人工知能を牽引するか?

エンドポイント セキュリティの需要の高まりは、サイバーセキュリティ業界における人工知能の大幅な成長を促進する可能性があります。企業がリモート ワーカーの増加と企業ネットワークに接続される IoT デバイスの増加に対処するにつれて、エンドポイント セキュリティはますます重要になっています。これらのエンドポイントは、マルウェアや高度なフィッシング攻撃など、さまざまなサイバー脅威の脆弱なエントリ ポイントです。

AI は、機械学習や行動分析などの高度な手法を利用して、エンドポイント セキュリティの向上に重要な役割を果たします。これらのテクノロジにより、AI 搭載システムはエンドポイントのアクティビティを継続的に監視し、異常を検出し、潜在的なセキュリティ問題をリアルタイムで特定できます。 AI は、膨大な量のエンドポイント データを分析することで、通常は検出されない悪意のある行為を示すパターンを見つけることができます。

さらに、AI を活用したエンドポイント セキュリティ ソリューションは、リアクティブ手法よりも優れたプロアクティブな脅威検出機能を提供します。セキュリティ侵害を予測して防止できるため、リスクが低減し、サイバー攻撃の影響を軽減できます。このプロアクティブなアプローチは、詐欺師がエンドポイント デバイスの脆弱性を悪用する戦略を絶えず改良している、急速に変化する今日の脅威の状況では非常に重要です。

さらに、AI 主導のエンドポイント セキュリティ ソリューションは拡張性と効率性に優れているため、あらゆる規模の企業に最適です。離れた場所にある数台のラップトップを保護する場合でも、大規模な IoT デバイス ネットワークを保護する場合でも、AI は各シナリオの固有のセキュリティ要件に合わせて適応および拡張できます。企業がハイブリッド ワーク モデルを採用し、デジタル フットプリントを拡大するにつれて、この汎用性は重要になります。

クラウド セキュリティは、AI サイバー セキュリティ市場で 2 番目に急速に拡大しているカテゴリとして浮上しています。企業が業務をクラウド環境に急速に移行するにつれて、クラウドでホストされているデータとアプリケーションの保護が重要になっています。 AI テクノロジーは、クラウド設定の変化に適応できるスケーラブルな継続的な監視、脅威検出、インシデント対応機能を提供するため、クラウド セキュリティの向上に不可欠です。スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率のメリットに後押しされ、クラウドの導入が業界全体に広がるにつれ、AI を活用したクラウド セキュリティ ソリューションの需要が急増すると予想されます。

機械学習の導入増加は、サイバー セキュリティ市場における人工知能の推進力となるか?

機械学習の導入増加は、サイバー セキュリティ市場における人工知能の成長を促進する可能性があります。サイバー攻撃がより高度化、広範化するにつれ、既存のサイバー セキュリティ ソリューションでは、サイバー攻撃を効果的に検出して無効化できないことが多くなっています。機械学習 (ML) は、サイバー セキュリティ システムが起こり得る攻撃をリアルタイムで検出、予測、対応するのに役立つ高度な機能を提供します。膨大な量のデータを分析することで、ML アルゴリズムはセキュリティ侵害を示唆する傾向や異常を発見し、脅威の検出と対応時間を向上させることができます。

機械学習が常に新しい脅威を学習して対応する能力は、絶えず変化するサイバーセキュリティ分野において大きな強みとなります。静的なセキュリティ ソリューションとは異なり、ML モデルは新しいデータでトレーニングできるため、新たな脅威をより効果的に検出して対応できます。この俊敏性は、弱点を悪用する新しい方法を常に考案しているハッカーに先んじたい企業にとって非常に重要です。その結果、ML 主導のサイバーセキュリティ ソリューションは、脅威管理に対する動的でプロアクティブなアプローチを提供します。これは、企業にとってますます重要になっています。

また、機械学習をサイバーセキュリティ フレームワークに組み込むことで、セキュリティ手順の自動化が改善され、人間の介入の必要性が最小限に抑えられます。これにより、脅威の検出と対応の効率と精度が向上するだけでなく、訓練を受けたサイバーセキュリティの専門家の不足の軽減にも貢献します。自動化された ML ベースのシステムは、通常のセキュリティ業務を処理できるため、人間の専門家はより複雑で戦略的な問題に取り組むことができます。自動化と人間の専門知識の組み合わせにより、より強力で回復力のあるサイバーセキュリティ体制が実現し、業界での機械学習の使用が加速します。

さらに、サイバーセキュリティ フレームワークに機械学習を組み込むと、セキュリティ手順の自動化が改善され、人間の介入の必要性が最小限に抑えられます。これにより、脅威の検出と対応の効率と精度が向上するだけでなく、訓練を受けたサイバーセキュリティの専門家の不足の軽減にも貢献します。自動化された ML ベースのシステムは、通常のセキュリティ業務を処理できるため、人間の専門家はより複雑で戦略的な問題に取り組むことができます。自動化と人間の専門知識の組み合わせにより、より強力で回復力のあるサイバーセキュリティ体制が実現し、業界での機械学習の使用が加速します。

コンテキスト認識コンピューティングは、2 番目に急速に成長しているセグメントです。コンテキスト認識コンピューティングは、ユーザーの行動とネットワーク アクティビティのコンテキストを認識することでサイバーセキュリティを改善し、より正確な脅威検出とパーソナライズされたセキュリティ対応を可能にします。サイバー脅威が複雑化するにつれて、機械学習スキルを補完するコンテキスト認識型ソリューションの需要が高まり、その採用と成長が加速しています。

サイバーセキュリティ市場レポートの方法論における人工知能へのアクセス

国/地域別の洞察力

アジア太平洋地域での AI 技術への投資の増加は、サイバーセキュリティ市場における人工知能を推進しますか?

アジア太平洋地域での AI 技術への投資の増加は、サイバーセキュリティ市場における人工知能を大幅に押し上げると予測されています。この地域の急速なデジタル変革とサイバーセキュリティの重要性の認識の高まりにより、AI を活用したセキュリティソリューションへの多額の投資が行われています。これらの支出は、金融、医療、政府など、さまざまな分野に影響を与える高度で絶えず変化するサイバー脅威を検出、防止、対応する能力を向上させることを目的としています。

アジア太平洋地域ではサイバー攻撃が増加しています。中国、インド、日本、韓国では、データ侵害から高度な持続的脅威 (APT) に至るまで、サイバー脅威が増加しています。サイバー攻撃の増加により、既存のサイバーセキュリティ対策の限界が明らかになり、より現代的なソリューションの必要性が強調されています。リアルタイムの脅威監視と予測分析の機能を備えた AI テクノロジーは強力な防御メカニズムを提供し、企業や政府に AI ベースのサイバーセキュリティへの投資を促しています。

また、アジア太平洋地域では、AI 開発とサイバーセキュリティの改善を促進することに重点を置いた政府の取り組みや法律が大幅に増えています。中国や日本などの国では、サイバーセキュリティのアプリケーションに重点を置いた AI の研究開発を奨励する国家プログラムを作成しています。これらの政府支援プロジェクトは、AI研究に不可欠な資金とサポートを提供し、機械学習、ディープラーニング、その他のAI技術を使用した高度なサイバーセキュリティソリューションを生み出しています。

さらに、この地域の急成長しているIT業界とスタートアップエコシステムは、AI投資の主要な推進力となっています。アジア太平洋地域には、世界最高のテクノロジー企業がいくつかあるほか、AIとサイバーセキュリティに重点を置くスタートアップ企業も増えています。これらの企業は、多額のベンチャー資金と投資を集めており、それがイノベーションと最先端のAIベースのセキュリティソリューションの開発を推進しています。IT大手、スタートアップ企業、学術機関のコラボレーションにより、AI開発のペースが加速し、サイバーセキュリティソリューションがより効果的でアクセスしやすくなっています。

アジア太平洋地域でのAI技術への投資の増加は、サイバーセキュリティ市場における人工知能の推進力になると予想されています。政府の取り組みと活気あるテクノロジー産業に支えられた、高度なAIソリューションを介してサイバー脅威に対抗するこの地域の積極的なアプローチは、この市場の大幅な成長を推進しています。AI技術が拡大し成熟するにつれ、アジア太平洋地域のデジタルインフラの保全においてAI技術がますます重要な役割を果たすようになり、企業と個人の両方に安全な環境を提供します。

北米でのサイバーセキュリティ投資の大幅な増加は、サイバーセキュリティ市場における人工知能を牽引するか？

北米でのサイバーセキュリティ投資の増加は、サイバーセキュリティ市場における人工知能を大幅に牽引すると予測されています。この地域のサイバーセキュリティインフラ強化への取り組みは、高度なセキュリティ技術へのリソースの割り当ての増加によって実証されています。これらの取り組みは、主要な業務を妨害し、機密データを侵害する可能性のあるサイバー脅威の頻度と高度化の増加を相殺することを目的としています。北米の企業は、強力なサイバーセキュリティ対策を優先することにより、AI主導のセキュリティソリューションの使用と統合を奨励する雰囲気を作り出しています。

北米の公共部門と企業部門の両方で注目を集めるサイバー攻撃の頻度が増加していることが、これらの取り組みを推進しています。データ侵害、ランサムウェア攻撃、その他の有害な行為により、より高度で積極的なサイバーセキュリティ手法の必要性が浮き彫りになっています。膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、異常を発見し、潜在的な攻撃を予測できる AI テクノロジーは、従来のセキュリティ手法に比べて大きな優位性があります。その結果、サイバーセキュリティ分野での AI 研究開発への資金提供が増加し、業界の成長が加速しています。

この地域は市場を支配しており、さらに、北米の規制環境は厳しさを増しており、企業はサイバーセキュリティ システムの強化を求められています。一般データ保護規則 (GDPR)、カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)、その他の業界固有の基準などの規則に準拠するには、高度なセキュリティ ソリューションの使用が義務付けられています。AI を活用したサイバーセキュリティ製品は、完全な監視、レポート、脅威緩和機能を備えているため、これらの規制基準を満たすのに適しています。その結果、企業はコンプライアンスを確保し、データ侵害や非コンプライアンスに伴う厳しい罰金を回避するために、AI テクノロジーに多額の投資を行っています。

さらに、北米のテクノロジー ビジネスの競争的な性質により、AI とサイバー セキュリティの分野でのイノベーションとコラボレーションが促進されています。大手テクノロジー企業、スタートアップ企業、学術機関は、最先端の AI ベースのセキュリティ ソリューションの開発に重点を置いています。この分野への多額の投資により、機械学習、行動分析、自動化された脅威対応のイノベーションがもたらされ、サイバー セキュリティ対策の有効性が向上しています。これらのテクノロジーが進歩するにつれて、サイバー セキュリティにおける AI の使用が増加し、市場の成長が促進され、北米がこの重要な業界のリーダーとしての地位を確立すると予測されています。

競争環境

サイバー セキュリティ市場における人工知能の競争環境は、革新的なスタートアップ企業、地域ベンダー、専門企業がダイナミックに混在し、最先端のソリューションを提供するために競争していることが特徴です。これらの企業は、機械学習、ディープラーニング、行動分析などの高度な AI テクノロジーを活用して、さまざまな業界に合わせた堅牢なセキュリティ ソリューションを開発しています。地域のベンダーは、多くの場合、地域固有の脅威とコンプライアンス要件に焦点を当て、グローバル プレーヤーが見落としがちなカスタマイズされたサービスを提供しています。さらに、学術機関と民間企業の間で多数の共同作業が行われ、研究開発が推進され、新しい高度な AI 駆動型セキュリティ製品が登場しています。この活気に満ちた競争の激しい環境は、サイバーセキュリティ対策における継続的な革新と改善を促進します。

サイバーセキュリティ市場における人工知能で活動している著名な企業には、次のようなものがあります。

Micron Technology、Inc.、Intel Corporation、Xilinx、Inc.、IBM Corporation、Amazon Web Services、Inc.、Samsung Electronics Co.、Ltd.、NVIDIA Corporation、Darktrace、Cylance、Inc.、Vectra AI、Inc.

最新の開発

• 2024年6月、CSIROは中小企業にデジタル技術と人工知能に焦点を当てた10週間の無料オンラインプログラムを提供します。CSIROのデジタル技術と人工知能イニシアチブを革新して成長させるには、デジタル技術とAIソリューションに取り組んでいる企業を専門知識、リソース、メンターと結び付けて、プロジェクトやアイデアの成長を支援します。
• 2024年5月、英国政府はAIモデルとソフトウェアにおけるサイバーセキュリティを改善するためのイニシアチブを開始しました。権威ある CYBERUK カンファレンスで発表されたこれらの取り組みは、サイバーレジリエンスとイノベーションに対する英国の継続的な取り組みにおける重要な節目となります。ハッキングや妨害行為に対する AI モデル防御を強化するための世界標準を確立することが期待されるこの新しい基準は、セキュリティ部門の価値が現在約 120 億ポンドに達したという発表を受けて、本日 (5 月 15 日) 英国政府によって発行されました。
• 2023 年 10 月、BlackBerry Limited は、セキュリティ オペレーション センター (SOC) の専門家向けに、新しい Generative AI 搭載アシスタントを発表しました。このエンタープライズ グレードのソリューションは SOC アナリストとして機能し、Generative AI ベースのサイバー脅威分析とサポートを提供して、CISO の運用を改善します。プライベートな大規模言語モデル (LLM) を使用して、精度とデータ プライバシーを向上させます。 BlackBerry の Cylance® AI クライアントが利用できるこのテクノロジーは、ユーザーが手動で問い合わせるのではなく、顧客のニーズを予測して情報をプロアクティブに提供します。これにより、何時間もかかっていた調査が数秒に短縮されます。

レポートの範囲

サイバーセキュリティ市場における人工知能、カテゴリ別

セキュリティタイプ

• アプリケーションセキュリティ
• クラウドセキュリティ
• エンドポイントセキュリティ

テクノロジー

• コンテキストアウェアコンピューティング
• マシン学習

アプリケーション

• ウイルス対策/マルウェア対策
• データ損失防止

地域

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• ラテンアメリカ
• 中東およびアフリカ2018-2031

市場調査の研究方法