 | • レポートコード：MRCLC5DC00224 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測 = 年間21.4% 詳細情報は下にスクロールしてください。本市場レポートは、2031年までの世界のAIサイバーセキュリティ市場における動向、機会、予測を、タイプ別（機械学習、自然言語処理、その他）、アプリケーション別（銀行・金融、防衛・情報、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に網羅しています。 |
AIサイバーセキュリティの動向と予測
世界のAIサイバーセキュリティ市場の将来は、銀行・金融および防衛・情報市場における機会を背景に有望である。世界のAIサイバーセキュリティ市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）21.4％で成長すると予測される。この市場の主な推進要因は、サイバー脅威の複雑化、IoTデバイスの普及拡大、厳格なデータ保護措置を義務付ける規制要件の増加である。
• Lucintelの予測によると、技術タイプ別では機械学習が予測期間中に高い成長率を示す見込み。
• アプリケーション分野では、銀行・金融分野がより高い成長率を示すと予測。
• 地域別では、アジア太平洋地域（APAC）が予測期間中に最も高い成長率を示す見込み。
150ページ以上の包括的レポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を獲得してください。
AIサイバーセキュリティ市場における新興トレンド
今日のサイバーセキュリティ環境は進化の段階にあり、市場動向を再構築する複数の新興トレンドが存在します。これらのトレンドは、技術、ユーザー行動、規制枠組みの変化を反映し、高度なセキュリティソリューションの需要を牽引しています。
• ゼロトラストアーキテクチャ：「決して信頼せず、常に検証する」という原則に基づくゼロトラストモデルが採用されつつあります。ネットワークにアクセスするすべてのユーザー、デバイス、アプリケーションに対して厳格な本人確認を要求することで、内部・外部双方からのリスクを防止します。
• AIと機械学習の統合：AIと機械学習は最新のサイバーセキュリティソリューションにますます統合される。これらの技術は検知・対応能力の自動化を促進し、組織が異常に対して予測可能な対応を取れるように支援するため、インシデントへの対処が迅速化され、侵害の影響を軽減できる。
• 規制コンプライアンスとデータプライバシー：GDPRやCCPAなどのデータプライバシー規制に対する組織の認識が高まる中、コンプライアンス重視のサイバーセキュリティ対策への投資が迫られている。企業は現在、侵害に伴う多額の罰金や評判の毀損を回避するため、データ保護戦略に注力している。
• クラウド向けセキュリティソリューション：世界が急速にクラウドコンピューティングへ移行する中、強力なクラウドセキュリティソリューションへの需要が急増している。組織はクラウド環境全体に多層的なセキュリティを導入し、データの完全性を確保するとともに不正アクセスから保護している。
• サイバーセキュリティ人材育成：サイバーセキュリティスキルの不足が人材育成の重要性を浮き彫りにしている。教育機関と民間組織は、変化するサイバー脅威に対処する能力を専門家に備えさせるトレーニングプログラムを通じて連携を進めている。
これらはサイバーセキュリティ市場における革新と投資を推進する要因の一部であり、組織が新たな脅威に適切に対処すると同時に規制遵守を確保することを支援しています。
AIサイバーセキュリティ市場の最近の動向
サイバーセキュリティの最近の傾向は、高度化するサイバー脅威とデジタルインフラへの依存度増大に対する世界的な対応を反映しています。この段階では、技術的・法的・分野横断的なダイナミクスが融合し、サイバーインシデントに対する防御を強化しています。
• サイバーセキュリティ予算の増加：サイバー攻撃の頻度と深刻化に対応し、組織はサイバーセキュリティ予算を大幅に増額している。この傾向は先進技術や人材育成への投資拡大につながり、最終的にセキュリティ態勢全体の強化をもたらす。
• サイバーセキュリティフレームワークと規制：重要インフラ保護のため、世界各国の政府でサイバーセキュリティフレームワークと規制が強化されている。規制措置はより体系化され、組織に堅牢なセキュリティ対策の実施を義務付けている。
• マネージドセキュリティサービスの台頭：セキュリティ運用を外部委託する手段として、マネージドセキュリティサービスプロバイダー（MSSP）を利用する組織が増加している。これにより企業は専門リソースと技術を活用でき、内部リソースを圧迫せずに強固なセキュリティを維持できる。
• 脅威インテリジェンス共有への注力：共同サイバーセキュリティ対策の強化に向け、脅威インテリジェンスの共有に注力する組織が増加している。官民が連携し、脅威の迅速な特定・軽減に役立つ情報交換を可能にしている。
• サイバー保険の導入拡大：サイバーインシデントに伴う財務リスクを認識する組織が増え、サイバー保険契約の導入が進んでいる。サイバー保険は企業に安全網を提供し、より強固なセキュリティ対策への投資を続けながら潜在的な損失を管理することを可能にする。
こうした動向のすべてがサイバーセキュリティ市場を再構築し、組織をより積極的かつ包括的なセキュリティ戦略へと導いている。
AIサイバーセキュリティ市場の戦略的成長機会
サイバーセキュリティ市場は、様々なアプリケーション分野で大きな戦略的成長機会を提供している。組織はかつてない脅威に直面し、堅牢なセキュリティ対策の必要性をこれまで以上に確信しており、これがイノベーションと投資の余地を生み出している。
• IoTセキュリティソリューション：IoTデバイスが急速に増加するにつれ、それらを接続するセキュリティソリューションへの懸念も高まっている。デバイスを基本的な脆弱性から保護することは、ニッチなサービスや製品にとって巨大な市場機会を生み、この分野での成功がますます重要になっている。
• エンタープライズセキュリティ管理：組織は様々なセキュリティツールを単一プラットフォームに統合する包括的な管理ソリューションを求めている。その結果、脅威を効率化し迅速な対応を可能にする集中型ソリューションへの需要が高まっている。
• インシデント対応サービス：サイバーインシデントが高度化するにつれ、インシデント対応サービスの需要が増加している。多くの組織が現在、事前準備と迅速な復旧を優先しており、インシデント管理・復旧ソリューションを専門とする企業にとって機会となっている。
• ブロックチェーンセキュリティアプリケーション： ブロックチェーン技術の成長に伴い、様々な脅威からブロックチェーンネットワークを保護するセキュリティソリューションへの関心が高まっています。より多くの産業がブロックチェーンの応用と関連するセキュリティ課題を探求するにつれ、この新興分野は巨大な成長可能性を秘めています。
• フィッシングおよび詐欺の防止：フィッシング型攻撃が継続的に増加する中、企業はこうした攻撃を防ぐ革新的なソリューションを開発しています。これは、現代のセキュリティに関するユーザー教育に焦点を当てた新技術やトレーニングプログラムを開発する企業が、詐欺防止とユーザーセキュリティの向上に向けた取り組みを強化することを意味します。
これらの成長機会は、サイバーセキュリティ市場が新たな技術を特定し、変化する脅威に対応するために進化し、さらなる成長に向けた位置付けを確立していることを示しています。
AIサイバーセキュリティ市場の推進要因と課題
サイバーセキュリティ市場は、技術進歩、経済状況、規制環境など、様々な推進要因と課題の影響を受けています。これらの要因を理解することは、組織が絶えず変化する状況に対処するのに役立ちます。
サイバーセキュリティ市場を牽引する要因には以下が含まれる：
• デジタルトランスフォーメーション：デジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、高度なサイバーセキュリティ対策の需要が高まっている。機密データの保護と業務の完全性確保が求められ、企業は先進的なセキュリティ対策に投資している。
• より高度化するサイバー脅威：ランサムウェアやAPT攻撃といった脅威が増大しており、組織は高度な防御メカニズムを必要としている。こうした攻撃から組織を保護する緊急性は、最も重要な市場推進要因の一つである。
• コンプライアンス：組織はGDPRやHIPAAなどの規制を遵守する必要があり、厳格な順守が求められています。これらの規制への対応は、データセキュリティと規制順守を確保するツールや手法への投資を促す重要な要因です。
• サイバーセキュリティ意識：企業や消費者におけるサイバーセキュリティリスクへの認識の高まりが、組織にセキュリティの優先順位付けを促しています。この意識向上は、サイバーセキュリティ製品・サービスへの需要拡大につながっています。
サイバーセキュリティ市場の課題には以下が含まれる：
• 技術者不足：これはサイバーセキュリティ市場が直面する最も重大な問題の一つである。サイバーセキュリティ人材の需要と供給の不均衡がギャップを生み、セキュリティ態勢の強化を図る組織に課題をもたらしている。
• 急速に進化する脅威環境：サイバー脅威の急速な進化は、組織が新たなリスクに対応し続けることを困難にしている。この動的な環境では、新技術や戦略への継続的な適応と投資が求められる。
• 予算制約：大多数の組織は予算制約のもとで運営されており、サイバーセキュリティへの包括的な投資能力が制限されています。セキュリティニーズと予算制約のバランスを取る過程で、組織は保護が不十分となり脅威に脆弱な状態に陥ることが多いのです。
これらの要因と課題がサイバーセキュリティ市場を形成し、複雑化する環境下で組織がセキュリティ態勢の強化を図る中、戦略や投資に影響を与えています。
AIサイバーセキュリティ企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略を通じてAIサイバーセキュリティ企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるAIサイバーセキュリティ企業の一部は以下の通り：
• Darktrace
• Cynet
• Fireeye
• Check Point
• NortonLifeLock
• Sophos
• Fortinet
セグメント別AIサイバーセキュリティ
本調査では、タイプ別、アプリケーション別、地域別のグローバルAIサイバーセキュリティ市場予測を包含しています。
タイプ別AIサイバーセキュリティ市場 [2019年から2031年までの価値分析]:
• 機械学習
• 自然言語処理
• その他
AIサイバーセキュリティ市場：用途別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 銀行・金融
• 防衛・情報機関
• その他
AIサイバーセキュリティ市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別AIサイバーセキュリティ市場展望
世界各国は絶え間ないデジタル脅威と変化する規制要件に対応し、サイバーセキュリティ市場を再構築している。最近のグローバル動向は、各国がインフラ、企業、市民を保護するためサイバーセキュリティを非常に重視していることを示している。以下は主要5カ国（米国、中国、ドイツ、インド、日本）の最近の動向概要である：
• 米国：米国はサイバーセキュリティ技術革新をリードし、連邦政府のサイバーセキュリティプログラムへの資金拠出を継続的に拡大している。サイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁（CISA）が導入した新たな枠組みは官民連携の推進に寄与している。さらに、脅威の動態変化に伴い、ゼロトラストセキュリティモデルが多くの企業で標準化される中、その普及が顕著である。
• 中国：中国では厳格な規制や国家サイバーセキュリティ法の導入など、サイバーセキュリティ環境が劇的に変化している。 政府は国内サイバーセキュリティソリューションの開発と外国脅威への防御体制強化に多額の投資を行っている。市民と企業におけるサイバーセキュリティ意識の向上にも重点が置かれている。
• ドイツ：ITセキュリティ法2.0により、重要インフラへのより高いセキュリティ基準を適用し、ドイツのサイバーセキュリティ枠組みが強化された。政府はサイバー攻撃への防御力を高めるため、官民連携の深化を計画している。サイバーセキュリティ技術の研究開発とイノベーションも強化される。
• インド：経済のデジタル変革に伴い、サイバーセキュリティへの投資を拡大。増加するサイバー脅威に対抗するため、政府は国家サイバーセキュリティ戦略を発表。さらに、スタートアップと大手企業間の提携が生まれ、地域特有の課題に対するカスタムソリューションに注力している。
• 日本：オリンピックなどの国際的イベントを背景に、サイバーセキュリティ能力を強化。教育・訓練の推進に加え、国際協力の機会を模索中。 ますます複雑化するサイバー脅威に対する防御を強化するため、サイバーセキュリティ技術の研究開発資金が増加している。
グローバルAIサイバーセキュリティ市場の特徴
市場規模推定：価値ベース（$B）でのAIサイバーセキュリティ市場規模推定。
動向と予測分析：各種セグメント・地域別の市場動向（2019～2024年）と予測（2025～2031年）。
セグメント分析：タイプ別、アプリケーション別、地域別のAIサイバーセキュリティ市場規模（金額ベース：$B）。
地域分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のAIサイバーセキュリティ市場の内訳。
成長機会：AIサイバーセキュリティ市場における各種タイプ、アプリケーション、地域別の成長機会分析。
戦略分析：M&A、新製品開発、AIサイバーセキュリティ市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. タイプ別（機械学習、自然言語処理、その他）、用途別（銀行・金融、防衛・情報、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、AIサイバーセキュリティ市場において最も有望で高成長が見込まれる機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな展開は何か？これらの展開を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバルAIサイバーセキュリティ市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 市場動向と予測分析（2019年～2031年）
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバルAIサイバーセキュリティ市場動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバルAIサイバーセキュリティ市場（タイプ別）
3.3.1: 機械学習
3.3.2: 自然言語処理
3.3.3: その他
3.4: グローバルAIサイバーセキュリティ市場（アプリケーション別）
3.4.1: 銀行・金融
3.4.2: 防衛・情報
3.4.3: その他
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバルAIサイバーセキュリティ市場
4.2: 北米AIサイバーセキュリティ市場
4.2.1: 北米市場（タイプ別）：機械学習、自然言語処理、その他
4.2.2: 北米市場（アプリケーション別）：銀行・金融、防衛・情報、その他
4.3: 欧州AIサイバーセキュリティ市場
4.3.1: 欧州市場（タイプ別）：機械学習、自然言語処理、その他
4.3.2: 欧州市場（アプリケーション別）：銀行・金融、防衛・情報、その他
4.4: アジア太平洋地域（APAC）AIサイバーセキュリティ市場
4.4.1: APAC市場（タイプ別）：機械学習、自然言語処理、その他
4.4.2: アジア太平洋地域市場（用途別）：銀行・金融、防衛・情報、その他
4.5: その他の地域（ROW）AIサイバーセキュリティ市場
4.5.1: その他の地域（ROW）市場（種類別）：機械学習、自然言語処理、その他
4.5.2: その他の地域（ROW）市場（用途別）：銀行・金融、防衛・情報、その他
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 運用統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: グローバルAIサイバーセキュリティ市場におけるタイプ別成長機会
6.1.2: グローバルAIサイバーセキュリティ市場におけるアプリケーション別成長機会
6.1.3: 地域別グローバルAIサイバーセキュリティ市場の成長機会
6.2: グローバルAIサイバーセキュリティ市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバルAIサイバーセキュリティ市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバルAIサイバーセキュリティ市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要プレイヤーの企業プロファイル
7.1: Darktrace
7.2: Cynet
7.3: Fireeye
7.4: Check Point
7.5: NortonLifeLock
7.6: Sophos
7.7: Fortinet
1. Executive Summary
2. Global AI Cybersecurity Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global AI Cybersecurity Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global AI Cybersecurity Market by Type
3.3.1: Machine Learning
3.3.2: Natural Language Processing
3.3.3: Others
3.4: Global AI Cybersecurity Market by Application
3.4.1: Banking & Finance
3.4.2: Defense & Intelligence
3.4.3: Others
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global AI Cybersecurity Market by Region
4.2: North American AI Cybersecurity Market
4.2.1: North American Market by Type: Machine Learning, Natural Language Processing, and Others
4.2.2: North American Market by Application: Banking & Finance, Defense & Intelligence, and Others
4.3: European AI Cybersecurity Market
4.3.1: European Market by Type: Machine Learning, Natural Language Processing, and Others
4.3.2: European Market by Application: Banking & Finance, Defense & Intelligence, and Others
4.4: APAC AI Cybersecurity Market
4.4.1: APAC Market by Type: Machine Learning, Natural Language Processing, and Others
4.4.2: APAC Market by Application: Banking & Finance, Defense & Intelligence, and Others
4.5: ROW AI Cybersecurity Market
4.5.1: ROW Market by Type: Machine Learning, Natural Language Processing, and Others
4.5.2: ROW Market by Application: Banking & Finance, Defense & Intelligence, and Others
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global AI Cybersecurity Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global AI Cybersecurity Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global AI Cybersecurity Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global AI Cybersecurity Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global AI Cybersecurity Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global AI Cybersecurity Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Darktrace
7.2: Cynet
7.3: Fireeye
7.4: Check Point
7.5: NortonLifeLock
7.6: Sophos
7.7: Fortinet
| ※AIサイバーセキュリティは、人工知能を活用してサイバーセキュリティの強化を図る分野です。従来のサイバーセキュリティ対策は、ルールベースの手法や手動による監視が中心でしたが、AIの導入により、より迅速で効率的な対応が可能になりました。AI技術は、データを解析し、パターンを認識する能力に優れており、サイバー攻撃の兆候を早期に検知できます。 AIサイバーセキュリティの基本概念には、異常検知、予測分析、自動化、および知識ベースの意思決定が含まれます。異常検知とは、通常のトラフィックやシステム動作から逸脱した行動を特定する機能で、AIは大量のデータを解析し、攻撃の兆候を見つけます。予測分析では、過去のデータから未来の攻撃パターンを予測し、未然に対策を講じることが可能になります。自動化により、AIは侵入探知システムやファイアウォールの設定を常時更新し、最新のサイバー脅威に対応します。知識ベースの意思決定は、機械学習アルゴリズムがこれまでの攻撃データを学習し、より良い意思決定をサポートします。 AIサイバーセキュリティの種類には、積極的防御、受動的防御、反応システム、リスク評価があります。積極的防御は、リアルタイムで攻撃者の動きを監視し、即座に対抗策を講じる手法です。一方、受動的防御は過去のデータを分析してセキュリティポリシーを改善し、攻撃を未然に防ぐことが目的です。反応システムは、攻撃が発生した際に迅速にアラートを出すとともに、被害を最小限に抑えるための行動を取ります。リスク評価は、AIを用いてネットワークの脆弱性を分析し、どの部分が最もリスクを抱えているかを明らかにする技術です。 用途としては、企業のネットワークセキュリティ強化、フィッシング攻撃の検出、マルウェアの解析、セキュリティイベントの管理などがあります。特に企業では、従業員のアクティビティをリアルタイムで監視して不正な行動を検出したり、顧客データの漏洩を防ぐためのシステムにAIが適用されています。また、フィッシング攻撃やスパムメールの検出でもAIは大きな効果を発揮し、多くの組織で導入が進んでいます。 AIサイバーセキュリティに関連する技術には、機械学習、深層学習、自然言語処理、ビッグデータ解析などがあります。機械学習は、システムが自ら学習し、新たなデータからパターンを見つけ出す技術で、サイバー攻撃の新たな手法にも迅速に対応できます。深層学習は、特に画像や音声などの複雑なデータに対して高い精度の認識能力を持ち、マルウェアの認識や異常行動の検知に利用されます。自然言語処理は、テキストデータを解析するための技術で、フィッシングメールの検出や脅威情報の分析に役立ちます。ビッグデータ解析は、膨大なデータを迅速に処理し、攻撃の兆候やトレンドを把握するための基盤技術です。 このように、AIサイバーセキュリティは多方面で活用される高度な技術であり、企業や組織にとって不可欠な要素となっています。新たなサイバー脅威が増加する中で、AIの導入はその効果を発揮し、セキュリティの向上に貢献していくでしょう。今後も技術の進展が期待され、さらに洗練された防御手法が登場することが予想されます。安全なデジタル環境を構築するために、AIサイバーセキュリティの重要性はますます高まっています。 |
• 日本語訳：世界のAIサイバーセキュリティ市場レポート：2031年までの動向、予測、競争分析
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