グローバルセキュリティにおける AI市場
サービス・ソフトウェア

世界の AI In Security 市場規模は 2025 年に 308 億ドルで、このレポートは 2026 年から 2032 年までの市場の成長、傾向、機会、予測をカバーしています。

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Jan 2026

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サービス・ソフトウェア

世界の AI In Security 市場規模は 2025 年に 308 億ドルで、このレポートは 2026 年から 2032 年までの市場の成長、傾向、機会、予測をカバーしています。

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レポート内容

市場概要

世界のセキュリティにおける人工知能市場は、2025 年に 308 億米ドルの収益を生み出し、2026 年には 376 億米ドルに達すると予想されており、年平均成長率 22.10% という力強い成長率を達成し、2032 年までに売上高を 1,220 億米ドルに押し上げるための出発点となります。拡大は、サイバー攻撃の複雑さの増大、爆発的なデバイスの接続性、厳格なコンプライアンスによって促進されています。企業はあらゆる防御層に機械学習と自動応答を織り込むことを余儀なくされています。

 

現在、競争上の優位性は、テレメトリ分析が可能なスケーラブルなプラットフォーム、脅威のニュアンスを捉えながらさまざまなデータ主権法を尊重するローカリゼーション、クラウド、エッジ、オンプレミスの制御を 1 つのファブリックに統合する摩擦のない統合という 3 つの核となる必須事項にかかっています。これらのレバーが大規模な言語モデル、ゼロトラスト ネットワーキング、5G 主導の IoT 可視化のブレークスルーと交差するにつれて、重心は境界保護から予測的で自己修復的なエコシステムへと移行します。このレポートは、資本の配分、提携の構築、混乱の予測に関するガイドです。

 

市場成長タイムライン (十億米ドル)

市場規模 (2020 - 2032)
ReportMines Logo
CAGR:22.1%
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歴史的データ
現在の年
予測成長

ソース: 二次情報およびReportMinesリサーチチーム - 2026

市場セグメンテーション

AI In Security市場分析は、業界の状況の包括的なビューを提供するために、タイプ、アプリケーション、地理的地域、主要な競合他社に応じて構造化およびセグメント化されています。

カバーされている主要な製品アプリケーション

サイバーセキュリティ脅威の検出と対応
ネットワークとエンドポイント セキュリティ
クラウドとアプリケーション セキュリティ
アイデンティティとアクセス管理セキュリティ
不正検出とリスク スコアリング
物理的セキュリティとビデオ監視分析
セキュリティ オペレーション センターの自動化
重要インフラと産業セキュリティ

カバーされている主要な製品タイプ

AI を活用したセキュリティ ソフトウェア プラットフォーム
AI ベースの脅威インテリジェンスおよび分析ソリューション
AI を活用した ID およびアクセス管理ソリューション
AI を活用した不正検出およびトランザクション監視ソリューション
AI を強化したビデオ監視および物理セキュリティ システム
AI ベースのエンドポイントおよびネットワーク保護ソリューション
AI を活用したマネージド セキュリティ サービス
セキュリティ運用のための AI ツールおよびフレームワーク

カバーされている主要企業

パロアルトネットワークス
シスコシステムズ
フォーティネット
クラウドストライク
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ
IBM
マイクロソフト
グーグル
アマゾン ウェブ サービス
ダークトレース
SentinelOne
FireEye Trellix
Splunk
マカフィー
トレンドマイクロ
ソフォス
ブロードコム
NVIDIA
タレス
Okta

タイプ別

グローバルAI In Security市場は主にいくつかの主要なタイプに分類されており、それぞれが特定の運用需要とパフォーマンス基準に対処するように設計されています。

  1. AI を活用したセキュリティ ソフトウェア プラットフォーム:

    統合 AI セキュリティ プラットフォームは、脅威の検出、インシデント対応、コンプライアンスのレポートを 1 つのコンソールに統合し、異種の IT 資産を管理する大企業の戦略的バックボーンとなります。これらのスイートは現在、2025 年の市場全体の予測価値 308 億米ドルのかなりの部分を占めており、エンドツーエンドの可視性を追求する組織にとってのデフォルトの選択肢としての役割を反映しています。

    これらのプラットフォームの主な競争力は、調整された自動化にあります。フィールド導入では、導入後インシデントのトリアージ時間が最大 40% 短縮され、セキュリティ アナリストがより価値の高いタスクに集中できるようになりました。ハイブリッド クラウドへの継続的な移行とゼロトラスト アーキテクチャとの連携が引き続き主要な成長促進要因となっており、2032 年までの市場の 22.10 パーセントの CAGR 予測に沿った堅調な需要が確保されています。

  2. AI ベースの脅威インテリジェンスおよび分析ソリューション:

    これらのソリューションは、グローバル テレメトリ、ダーク Web チャット、およびネットワーク メタデータを取り込んで、マシンの速度で忠実度の高い脅威インテリジェンスを生成し、プロアクティブなサイバー防御に不可欠なものとして位置づけています。主要ベンダーは各国の CERT およびクラウド プロバイダーとのパートナーシップを確保しており、重要なインフラストラクチャ オペレーターの間で市場との関連性が確立していることを強調しています。

    高度な分析エンジンは、検出精度を約 25% 向上させながら、レイテンシのスパイクなしに 1 秒あたり数百万のイベントを取り込むことができます。これは、ルールベースのフィードに比べて明らかな利点です。導入の加速は、IoT とリモート ワークによって生み出される攻撃対象領域の爆発的な拡大に起因しており、セキュリティ チームは事後対応的な姿勢から予期的な姿勢への移行を余儀なくされています。

  3. AI 対応の ID およびアクセス管理ソリューション:

    AI 主導の IAM ツールは、行動分析と継続的認証を適用して、依然として侵害の大部分を占める認証情報の侵害を削減します。適応型リスク スコアリングを導入している企業は、最初の 1 年以内に不正アクセス インシデントが最大 35% 減少したと報告しており、このセグメントの価値提案を裏付けています。

    競争上の優位性は、静的な認証情報ではなく、ユーザー コンテキスト (場所、デバイスの状態、トランザクション履歴) のリアルタイム評価によってもたらされ、ゼロトラストの原則と完全に一致します。リモートおよびハイブリッド作業モデルの急増と、欧州連合およびアジア太平洋地域全体でのデータプライバシー義務の強化が、普及を加速する直接の触媒となっています。

  4. AI を活用した詐欺検出および取引監視ソリューション:

    金融機関、電子商取引プラットフォーム、決済処理業者は、詐欺やマネーロンダリングを示す異常がないか膨大な取引量を精査するために、これらのソリューションに依存しています。過去のパターンにディープ ラーニングを採用することで、ベンダーは従来のルール エンジンと比較して誤検知を 50% 近く削減することを達成し、運用コストと顧客の摩擦を直接削減しました。

    競争力のある差別化は、取引の増加に比例して拡張するリアルタイムのパターン認識から生まれ、銀行はサービス レベルを低下させることなく毎秒数万件の支払いを分析できるようになります。デジタル決済の爆発的な増加と、それに並行して巧妙な詐欺の手口の増加が、この分野の 2 桁拡大を推進する主な原動力となっています。

  5. AI で強化されたビデオ監視および物理的セキュリティ システム:

    オンデバイス推論を備えたスマート カメラは、即時物体認識、群集密度分析、境界侵害アラートを提供し、受動的な監視を能動的な抑止力に変えます。主要な交通ハブはこれらのシステムを導入して、100 を超える同時ビデオ ストリームを監視しながら、1 秒未満のアラート遅延を維持しています。

    明らかな利点は、エッジ処理とクラウド分析の組み合わせであり、これにより帯域幅の使用が 60% 以上削減され、データ主権ルールの遵守が可能になります。スマートシティへの取り組み、5Gの展開、パンデミック後の公共スペースにおける非接触型モニタリングの需要の高まりによって成長が促進されています。

  6. AI ベースのエンドポイントおよびネットワーク保護ソリューション:

    機械学習を組み込んだエンドポイント検出と応答 (EDR) およびネットワーク検出と応答 (NDR) ツールは、現在、ランサムウェアやサプライ チェーン攻撃と戦う組織の候補リストの大半を占めています。導入により、封じ込め時間が約 60% 短縮され、横方向の移動とデータ漏洩が制限されることがわかります。

    競争の堀は、ホストとネットワークの動作を相関させ、シグネチャへの依存を回避する強化されたアラートを生成する能力から生じます。エッジ コンピューティングの拡大と広範な個人所有デバイスの持ち込みポリシーが主な刺激として機能し、適応型防御機能の対応可能な市場を継続的に拡大しています。

  7. AI を活用したマネージド セキュリティ サービス:

    マネージド セキュリティ サービス プロバイダーは、独自の AI エンジンを統合して、ターンキー監視、インシデント対応、コンプライアンス管理を提供します。これは、社内に専門知識を持たない中規模企業にとって特に価値があります。通常、クライアントは、AI で強化された MSSP にアウトソーシングすると、営業経費が 30% 近く削減されたと報告しています。

    その利点は、マルチテナント環境からの集約された脅威インテリジェンスにあり、単一企業の導入よりも迅速に検出モデルを強化します。熟練したサイバーセキュリティ専門家が世界的に不足し続けていることが主な要因であり、組織は進化する脅威の複雑さに合わせて拡張できるサブスクリプションベースの AI 支援サービスを推進しています。

  8. セキュリティ運用のための AI ツールとフレームワーク:

    自動化されたモデル トレーニング パイプラインから強化学習ツールキットに至るまで、オープンソースおよび商用フレームワークにより、セキュリティ オペレーション センターは分析を独自の環境に合わせて調整できる柔軟性を備えています。早期導入者は、モデルの導入サイクルが 3 倍に加速し、データ サイエンスの概念を数か月ではなく数週間以内に本番防御に変換できると指摘しています。

    競争上の優位性は拡張性とコミュニティ主導のイノベーションにあり、ベンダーロックインなしで新しいアルゴリズムを迅速に統合できます。この勢いは、DevSecOps への文化的変化と、ソフトウェア ライフサイクルの早い段階でセキュリティを組み込みたいという願望によって加速されており、このセグメントが広範な AI In Security エコシステム全体の基礎的なイネーブラーであり続けることを保証します。

地域別市場

世界の AI In Security 市場は、世界の主要経済圏ごとにパフォーマンスと成長の可能性が大きく異なり、明確な地域的なダイナミクスを示しています。

分析は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、日本、韓国、中国、米国の主要地域をカバーします。

  1. 北米:

    北米は、Fortune 500 の本社、成熟したクラウド エコシステム、高度に進化したサイバー規制フレームワークが集中しているため、AI In Security 業界の中心であり続けています。米国とカナダが導入の大部分を推進しており、金融サービス、重要インフラ、防衛機関が AI を活用した脅威分析と自動インシデント対応の早期採用者として機能しています。

    この地域は世界の収益の約 36.00% を占めており、強固な設置ベースと豊富なサイバーセキュリティ予算に支えられています。自律的なセキュリティ オーケストレーションの導入が大企業に比べて遅れている中堅企業や地方自治体には、依然として大きな好材料が存在します。主なハードルとしては、慢性的な人材不足や、コンプライアンスコストを増大させるデータ主権ルールの強化などが挙げられるが、人間のアナリストを説明可能な AI で強化するベンダーは、かなりのシェアを獲得する見込みだ。

  2. ヨーロッパ:

    ヨーロッパの AI In Security を巡る状況は、GDPR などの厳格なプライバシー義務によって形成されており、ベンダーはデータの最小化とフェデレーテッド ラーニングを優先するよう求められています。ドイツ、英国、フランスは支出を先導し、産業制御システムの保護と重要な製造およびエネルギー分野における高度な脅威ハンティングに AI を活用しています。

    この大陸は世界需要の 25.00 パーセント弱を占めており、超拡大ではなく規制主導の安定した成長が特徴です。中欧および東欧の中小企業や公共部門の電子政府プロジェクトには未開発の可能性が眠っていますが、市場の細分化、言語の多様性、複雑な認証制度により、多国籍展開が遅れる可能性があります。モジュール式のコンプライアンス対応プラットフォームを提供するソリューション プロバイダーは、これらの機会を最大限に活用できる立場にあります。

  3. アジア太平洋:

    中国、日本、韓国を除く、より広範なアジア太平洋回廊が、AI 主導の安全保障の高成長フロンティアとして浮上しています。インド、オーストラリア、シンガポール、および急速にデジタル化が進む ASEAN 経済は、スマートシティ、フィンテック、電子商取引への投資を行動分析、生体認証によるアクセス制御、AI で強化された SOC 運用に集中させています。

    このクラスターは世界の市場価値の約 18.00 パーセントを占めており、政府が 5G および重要インフラの近代化プログラムを展開するにつれて、世界の CAGR 22.10 パーセントよりも速いスピードで拡大しています。地方の接続ギャップ、規制の成熟度の一貫性のなさ、サイバーセキュリティのトレーニングの制限などが依然として障壁となっていますが、AI モジュールと能力構築サービスをバンドルしたマネージド セキュリティ サービス プロバイダーは、大きな潜在需要を取り込むことができます。

  4. 日本:

    日本の AI In Security 市場は、先進的な製造基盤と Society 5.0 への取り組みと密接に結びついています。自動車および家庭用電化製品の国内大手企業は、世界的に分散したサプライ チェーンを保護するために、予測脅威インテリジェンスと AI 主導の IoT セキュリティ プラットフォームの導入を主導しています。

    世界の支出に占める推定シェアは 6.00 パーセントである日本は、急激な成長ではなく、安定した収入源を提供しています。拡張の可能性は、クラウドベースの記録に移行する小規模工場や医療提供者を保護することにあります。ただし、保守的な調達サイクルと国内で精査されたアルゴリズムが優先されるため、地域に特化したパートナーシップと厳密な概念実証の展開が必要になります。

  5. 韓国:

    韓国は、世界クラスの 5G インフラストラクチャとデジタル バンキングの高い普及率を活用して、特にモバイル決済やスマート ファクトリー エコシステム内でリアルタイム AI 脅威検出を試験的に試験しています。財閥複合企業は新興企業や国立研究開発機関と協力し、商業化サイクルを加速しています。

    韓国市場は世界の収益に約 3.50% 貢献していますが、AI セキュリティ サンドボックスに対する政府の補助金によって、地域平均を上回って成長しています。実証済みのモデルを東南アジアに輸出する機会はあるが、国内ベンダーが最大限の利益を得るには、労働力の制約や近隣諸国からの地政学的なサイバーリスクの高まりを乗り越える必要がある。

  6. 中国:

    中国は、AI を活用した監視、身元認証、重要インフラの防御に対する規模と国家支援による投資で際立っています。深セン、北京、杭州のテクノロジーハブには、コンピュータービジョン、自然言語脅威分析、パブリックおよびプライベートネットワークにわたる大規模なデータレイクを統合する企業が拠点を置いています。

    この国は、世界中の AI In Security 収益の約 20.00% を確保すると推定されており、大国であると同時に熾烈な競争分野でもあります。レガシーシステムが脆弱なままである地方の工業地帯には、大きなホワイトスペースの機会が存在します。海外のベンダーは、データのローカライゼーション、規制の不透明性、輸出規制の拡大などの課題に直面していますが、信頼できる国内のインテグレーターとの合弁事業により、市場参入の摩擦を軽減できます。

  7. アメリカ合衆国:

    米国だけが北米の価値の大部分を占めており、世界の AI In Security 支出の約 30.00 パーセントが集中しています。連邦防衛プログラム、シリコンバレーのイノベーションハブ、洗練されたベンチャーキャピタルのエコシステムは、自律的な脅威ハンティング、安全なDevOps、ゼロトラストアーキテクチャの限界を継続的に押し広げています。

    市場は成熟していますが、重要なインフラストラクチャの義務によりエネルギー網や水道事業全体で AI の導入が促進されており、成長は続いています。資金不足の州および地方政府機関および地域医療ネットワークには、未開発の大きな可能性が存在します。継続的な障害には、人材不足、ランサムウェアの頻度の増加、AI の責任に関する新たな議論などが含まれており、透明性、継続的な学習、費用対効果の高いマネージド サービスを組み込んだソリューションへの需要が生じています。

企業別市場

AI In Security 市場は、確立されたリーダーと革新的な挑戦者が混在し、技術的および戦略的進化を推進する激しい競争を特徴としています。

  1. パロアルトネットワークス:

    パロアルトネットワークスは、次世代ファイアウォール ポートフォリオと Cortex プラットフォームを介した高度な機械学習分析を組み合わせることで、セキュリティにおける AI 分野でトップクラスの地位を占めています。ネットワーク、エンドポイント、クラウドのワークロード全体で予防、検出、自動応答を組み合わせるベンダーの能力により、フォーチュン 500 企業および公共部門の総合的なサイバーセキュリティ パートナーとしての評判が確保されています。

    2025 年の同社の AI 主導型セキュリティ収益は、29億ドル、市場シェアに換算すると、9.42%。この規模は、パロアルトネットワークスが AI 対応セキュリティ ソリューションに対する世界支出の 10 分の 1 近くを占め、市場のエリートの一つに位置していることを示しています。

    パロアルトの競争力は、独自の脅威インテリジェンス フィード、ディープ パケット インスペクション アルゴリズム、主要なクラウド プラットフォームとの緊密な統合によって生まれています。自律型 SOC 機能への初期投資と Demisto や Expanse の買収などの M&A 活動により、より狭い範囲に焦点を絞った競合他社に対する差別化が加速し続けています。

  2. シスコシステムズ:

    シスコは、その主要なネットワーク フットプリントを活用して、AI を活用したセキュリティ制御をルーター、スイッチ、SD-WAN アプライアンスに直接組み込みます。 SecureX プラットフォームは、これらのデバイスからのテレメトリをエンドポイントおよびクラウドの信号と関連付け、大規模な統合インシデント対応を可能にします。

    2025 年には、シスコの AI セキュリティ収益は次の水準に達すると予想されます32億ドル、同社の市場シェアは10.39%。この数字は、急成長するこの分野において、シスコが純粋な収益に最大の貢献をしている企業の 1 つであることを裏付けています。

    主な利点としては、大規模なインストール ベース、堅牢なチャネル エコシステム、AI 対応の脅威防御と既存のネットワーク更新サイクルをバンドルできる機能などが挙げられます。これらの強みにより、シスコはレガシー ハードウェアの顧客をフルスタック セキュリティの加入者に変え、クラウド ネイティブの新規参入者からの競争圧力を和らげることができます。

  3. フォーティネット:

    フォーティネットは、ネットワーク エッジでの AI 推論を高速化するパフォーマンス重視のセキュリティ プロセッサに焦点を当てています。 FortiAI および FortiGuard プラットフォームは、ディープ ラーニングを使用してマルウェアの亜種をリアルタイムで認識し、分散型企業やサービス プロバイダーに 1 秒未満の応答を提供します。

    同社の 2025 年の AI セキュリティ収益は、15億ドル、の市場シェアに相当します4.87%。このシェアは一部の多角的テクノロジー大手よりも小さいものの、低遅延と高スループットを優先する顧客の間での強い牽引力を反映しています。

    フォーティネットの差別化は、コンピューティングのオーバーヘッドを削減するカスタム ASIC と、ネットワーク、エンドポイント、OT 防御を統合するセキュリティ ファブリック アーキテクチャにあります。パブリック クラウドにロックインされずに AI で強化されたセキュリティを求める中堅企業にとって、魅力的な総所有コストによって競争力がさらに強化されます。

  4. クラウドストライク:

    CrowdStrike は、毎日何兆ものセキュリティ イベントを取り込むクラウドネイティブのエンドポイント保護プラットフォームの先駆者です。 Falcon の AI エンジンは、脅威グラフ分析に支えられ、エンドポイントとワークロード全体で正確な検出と自動修復を提供します。

    2025 年の収益予測は17億ドル、会社は見積もりを保持します5.52%セキュリティ市場におけるAIの成長。このシェアは、動作ベースのエンドポイント防御のリファレンス ベンダーとしての役割を強調しています。

    CrowdStrike の SaaS 配信モデル、スムーズなエージェント展開、コミュニティ脅威共有ネットワークは、アプライアンス中心の既存企業とは一線を画しています。 ID 保護とクラウド ワークロード セキュリティへの継続的な拡大により、同社の競争力が強化されることが期待されます。

  5. チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジー:

    Check Point は、Infinity アーキテクチャ全体に AI を統合し、予測脅威インテリジェンスによるゲートウェイとクラウド セキュリティ体制管理を強化します。同社のマルチベクトル保護は、決定論的なセキュリティ ポリシーを重視する金融サービスや政府の顧客の共感を呼びます。

    2025 年の AI セキュリティ収益の予測13億ドルに近い市場シェアをもたらします4.22%、競争の激化にも関わらず、ベンダーの回復力のある存在を裏付けています。

    Check Point の安定性に対する長年の評判は、ThreatCloud データベースに対する継続的な機械学習の改善と組み合わされて、誤検知に対するゼロトレランスが重要である高度に規制されたセクターにおいて同社を差別化しています。

  6. IBM:

    IBM は、Watson ポートフォリオを活用して、自然言語処理と機械学習分析を QRadar、Guardium、Cloud Pak for Security に組み込みます。このアプローチはオープン統合を重視しており、SOC チームがハイブリッド インフラストラクチャ全体で AI ベースの調査を調整できるようにします。

    2025 年の IBM の AI セキュリティ収益は次のように推定されます。23億ドルに変換すると、7.47%市場占有率。この数字は、大企業の既存の IBM サービスとメインフレーム エコシステムを補完する AI 機能に対する堅調な需要を示しています。

    IBM は戦略的に、詳細な研究リソースとコンサルティング サービス部門を組み合わせることで差別化を図っています。この組み合わせにより、クライアントは、小規模ベンダーがしばしば苦労する複雑なガバナンス フレームワーク内で AI モデルを運用できるようになります。

  7. マイクロソフト:

    Microsoft は、Microsoft Security Copilot、Defender XDR、Sentinel SIEM を中心としたセキュリティ戦略に AI を据えています。これらのサービスを Azure およびより広範な Microsoft 365 スイートに統合することで、同社は AI 主導の脅威ハンティング、異常検出、およびクラウド、アイデンティティ、エンドポイント層全体にわたる自動応答を追加します。

    2025 年に向けて、Microsoft は39億ドル AI セキュリティの収益は、圧倒的な額に相当します12.66%世界市場の。この圧倒的なシェアは、広大な Office および Azure ユーザー ベースにセキュリティ サービスをクロスセルするベンダーの能力を反映しています。

    数十億のデバイスと電子メールから得られる Microsoft の比類のないテレメトリは、AI モデルに豊富なコンテキストを供給し、優れた脅威インテリジェンスを可能にします。セキュリティ機能と生産性ツールをバンドルすることで、導入の摩擦が軽減され、スタンドアロンの競合他社に価格対価値の比率でプレッシャーがかかります。

  8. グーグル:

    Google は、Chronicle のセキュリティ分析と Vertex AI プラットフォームを組み合わせて、ハイパースケールの検出、脅威ハンティング、自律的な対応を実現します。 Mandiant の買収により、世界クラスのインシデント対応の専門知識がそのサービスにさらに組み込まれました。

    2025 年の AI セキュリティ収益の予想は次のとおりです。21億ドルの市場シェアを確保6.82%。この立場は、クラウド インフラストラクチャの顧客をセキュリティ サブスクリプションの加入者に変えようとする Google の積極的な動きを反映しています。

    Google の優位性は、ペタバイト規模のデータ処理、セーフ ブラウジングと Gmail による独自の脅威インテリジェンス、および高度な AI 研究にあります。これらの資産により、顧客はゼロデイをほぼリアルタイムで検出できるようになり、速度と精度の業界ベンチマークが向上します。

  9. アマゾン ウェブ サービス:

    AWS は、GuardDuty、Macie、Security Lake などのサービスを通じて AI を活用したセキュリティを提供しており、これらはすべてクラウド ファブリックに深く組み込まれています。従量課金制モデルにより、組織はハードウェアの初期費用をかけずにインテリジェントな脅威検出を組み込むことができます。

    2025 年までに、AWS の AI セキュリティ収益は増加すると予測されています30億ドルの市場シェアに相当します。9.74%。この図は、セキュリティが周辺のアドオンではなく、AWS の価値提案の中核となっている様子を浮き彫りにしています。

    AWS は、比類のないグローバル インフラストラクチャとクラウドからの膨大なテレメトリを活用して、異常検出アルゴリズムを洗練しています。その統合されたアプローチは、サーバーレス、コンテナ、エッジのワークロード全体で統一されたセキュリティ体制を求めるデジタルネイティブ企業にアピールします。

  10. ダークトレース:

    Darktrace は、通常のネットワーク動作をモデル化し、逸脱に自律的に対応する自己学習 AI に特化しています。そのエンタープライズ免疫システムの比喩は、人間のアナリストが介入する前に脅威を封じ込めようとしている組織の共感を呼びます。

    2025 年の予想収益7億ドル~の市場シェアを生み出す2.27%。ダークトレースは、多角的な複合企業よりも小規模ではありますが、注力することで、行動異常検出における強力なブランド価値を獲得しています。

    同社は、最小限の調整を必要とする教師なし学習アルゴリズムによって差別化を図っており、複雑な分散ネットワークでの迅速な導入を可能にしています。 OT および産業用制御システム保護への戦略的投資により、対応可能な市場が拡大します。

  11. センチネルワン:

    SentinelOne は、予防、検出、対応のために静的および動作 AI モデルを採用した自律型エンドポイントおよびクラウド ワークロード保護プラットフォームを提供します。その Singularity XDR は、エンドポイント、アイデンティティ、SaaS アプリケーションからのデータを単一の AI エンジンに統合します。

    2025 年の SentinelOne の AI セキュリティ収益は、6億ドル、に等しい1.95%世界市場のシェア。

    SentinelOne は、キル チェーンのすべての段階に AI を埋め込み、ワンクリックでの修復を可能にすることで、大手の既存企業と効果的に競争します。透明性への取り組み、つまり特定の検出ルールをオープンソース化することで、コミュニティの信頼と急速なイノベーションが促進されました。

  12. FireEye Trellix:

    FireEye の製品事業と McAfee Enterprise が合併して Trellix が設立された後、同社は AI を活用した分析に支えられた拡張検出と対応に再び焦点を当てました。同社の Helix プラットフォームは、エンドポイント、ネットワーク、クラウドのデータを関連付けて、優先順位の高いインシデントを表面化します。

    2025 年の AI セキュリティ収益は7.5億ドルの市場シェアに換算すると、2.44%。この数字は、ブランドが重複する製品ラインを統合する中で、過渡期ではあるものの安定した足場を築いていることを強調しています。

    Trellix のエッジは、国家の脅威インテリジェンスの深いリポジトリと、機械学習モデルを常に強化し、高度な攻撃の検出を強化する世界的なインシデント対応実践に由来しています。

  13. スプランク:

    ログ分析における Splunk の強みは、当然、AI 主導のセキュリティ運用にも拡張されます。 Splunk Enterprise Security プラットフォームは、機械学習を活用して、大規模なデータ集約型環境内で異常を検出し、アラートに優先順位を付け、インシデントのトリアージを自動化します。

    2025 年の収益は次のように推定されます8億ドル , Splunk は大まかに命令します2.60% AIセキュリティ市場のこのレベルは、IT 運用とセキュリティ分析を単一のプラットフォームに統合することを目指す組織の間で引き続き人気があることを反映しています。

    Splunk のオープン データ モデル、アプリと統合の豊富なエコシステム、クラウドネイティブの可観測性への最近の投資は、競争上の差別化を実現します。同社が計画しているシスコとの統合により、クロスセルの機会がさらに広がります。

  14. マカフィー:

    マカフィーは現在、消費者と中小企業の保護に重点を置いており、クラウドベースの Global Threat Intelligence ネットワークに AI を組み込んで、フィッシング、ランサムウェア、個人情報の盗難をブロックします。その新しい機械学習モデルは、検出効率を向上させながらユーザーのプライバシーを優先します。

    2025 年の AI セキュリティ収益の予測9億ドル~の市場シェアに相当する2.92%。このフットプリントは一部のエンタープライズ中心のピアよりも小さいものの、コンシューマ セキュリティ セグメントでは依然として重要です。

    マカフィーのブランド認知、PC OEM や通信パートナーとのバンドル製品、複数のデバイスにわたるリアルタイムのフィッシング アラートなどのユーザー中心の AI ツールの重視は、プラットフォーム大手との競争が激化する中でも関連性を維持するのに役立ちます。

  15. トレンドマイクロ:

    トレンドマイクロは、数十年にわたるマルウェア研究を活用して、Vision One XDR、Cloud One、およびホーム ネットワーク セキュリティ スイートを強化する AI モデルをトレーニングします。同社のクロスレイヤー アプローチは、エンドポイント、電子メール、クラウド、産業用 IoT にわたるワークロードに対処します。

    2025 年の AI セキュリティ収益の予想は11億ドルの市場シェアを獲得3.57%。この立場は、同社が中堅市場およびアジア太平洋地域の企業と継続的に共鳴していることを裏付けています。

    トレンドマイクロは、詳細な脅威研究ベンチと、未公開の脆弱性を自社の AI システムにフィードするゼロデイ イニシアチブの恩恵を受けています。柔軟なライセンスと強固なチャネル展開により、一貫した世界的な成長をサポートします。

  16. ソフォス:

    ソフォスは、ランサムウェアやファイルレス攻撃を阻止する深層学習モデルを組み込んだ Intercept X プラットフォームで SMB および中規模市場の組織をターゲットにしています。ベンダーのマネージド検出および対応サービスは、リソースに制約のある IT チームに対してエンタープライズ レベルの保護を拡張します。

    2025 年の AI セキュリティ収益は5億ドル , ソフォスは次の市場シェアを保持します。1.62%。この数字は、大手サプライヤーがサービスを十分に受けていない分野での安定したトラクションを示しています。

    導入の容易さ、積極的なチャネル プログラム、およびエンドポイントとファイアウォールがテレメトリを共有する同期されたセキュリティにより、混雑した分野でソフォスを差別化できます。

  17. ブロードコム:

    Broadcom は、Symantec Enterprise Security を介して、電子メール ゲートウェイ、Web プロキシ、データ損失防止スイートに AI を組み込みます。その統合サイバー防御プラットフォームは、企業に統合されたポリシーの適用と分析を提供します。

    2025 年の AI セキュリティ収益を予測10億ドル~の市場シェアに相当します3.25%。この規模は、買収後に大規模なインストールベースを収益化するブロードコムの能力を浮き彫りにしています。

    Broadcom のチップ設計の専門知識は、ハードウェアで高速化された AI 検査を作成する機会を提供し、データセンターのセキュリティ アプライアンスのパフォーマンスを向上させ、ソフトウェアのみの競合他社との差別化を実現します。

  18. エヌビディア:

    NVIDIA は、ハードウェア アクセラレータの観点からセキュリティ市場における AI にアプローチしています。同社の GPU と Morpheus サイバーセキュリティ フレームワークにより、パートナーは超高速の侵入検知とプライバシー保護分析を GPU ファブリック上に直接構築できます。

    同社は順調に収益を上げています12億ドル 2025 年の AI セキュリティ収益は、3.90%市場支出の合計のうち。これらの数字は、ハードウェア アクセラレーションが次世代セキュリティ分析の基礎レイヤーになりつつあることを示しています。

    データ パスでのラインレートのパケット検査とリアルタイム AI 推論を有効にすることで、NVIDIA は遅延を削減し、復号化を行わない暗号化されたトラフィック分析などの新しいユース ケースを解放します。この位置付けにより、同社は従来のソフトウェア ベンダーとは一線を画します。

  19. タレス:

    タレスは防衛グレードの暗号化とアイデンティティ管理の専門知識を活用して、クラウド鍵管理、ハードウェアセキュリティモジュール、重要インフラ保護に AI を導入します。同社の CipherTrust プラットフォームは、機械学習を適用して、異常なキーの使用と内部関係者の脅威を検出します。

    2025 年の AI セキュリティ収益の推定4億ドル~の市場シェアを生み出す1.30%。このシェアはささやかではありますが、特にヨーロッパと中東における AI 拡張暗号化とソブリン クラウド制御に対する安定した需要を反映しています。

    タレスは、認定ハードウェア、主権データ常駐保証、防衛機関との緊密な連携によって差別化を図っており、国家重要プロジェクトの優先パートナーとなっています。

  20. オクタ:

    Okta brings AI into identity and access management , using adaptive risk scoring and behavioral analytics to enforce dynamic authentication.同社の Identity Threat Protection 製品は、不審なログインを自動的にブロックし、リスクの高いセッションをエスカレーションします。

    2025 年の AI セキュリティ収益の予測は4億ドル、に等しい1.30%市場占有率。

    Okta の専門化により、一般化されたセキュリティ スイートでは粒度が欠けている可能性があるユーザー コンテキスト、デバイスの状態、認証フローに重点を置くことができます。その広範なアプリケーション統合ネットワークとゼロトラスト ポジショニングが継続的な拡張をサポートします。

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カバーされている主要企業

パロアルトネットワークス

シスコシステムズ

フォーティネット

クラウドストライク

チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジー

IBM

マイクロソフト

グーグル:

アマゾン ウェブ サービス

ダークトレース

センチネルワン

FireEye Trellix

スプランク

マカフィー

トレンドマイクロ

ソフォス

ブロードコム

エヌビディア

タレス

オクタ

アプリケーション別市場

グローバルAIインセキュリティ市場はいくつかの主要なアプリケーションによって分割されており、それぞれが特定の業界に異なる運用結果をもたらします。

  1. サイバーセキュリティの脅威の検出と対応:

    このアプリケーションは、デジタル環境全体で悪意のあるアクティビティを特定し、被害を最小限に抑えるための迅速な対策を調整することに重点を置いています。生のテレメトリをリアルタイムの脅威インテリジェンスに変換し、攻撃者の滞在時間を短縮するため、企業のセキュリティ戦略の中心となっています。

    AI 主導の検出エンジンを定期的に導入している組織では、12 か月以内に平均検出時間が 60.00 パーセント近く短縮され、インシデント解決コストが約 35.00 パーセント減少しています。加速するデジタル変革は、高度で持続的な脅威のますます高度化と相まって、自動検出および対応機能への継続的な投資を促す主な触媒として機能します。

  2. ネットワークとエンドポイントのセキュリティ:

    AI は、ベースラインの動作を学習し、異常を高精度で報告することで、従来のファイアウォール、侵入防御システム、エンドポイント エージェントを強化します。主な目的は、拡大する企業デバイスやリモート デバイス全体での横方向の移動やデータ漏洩を防ぐことです。

    現場データによると、AI 対応のエンドポイント保護プラットフォームは、ゼロデイ マルウェアを実行前に最大 98.00 パーセントブロックし、修復作業時間を約 40.00 パーセント削減できます。リモート ワークステーション、モバイル デバイス、エッジ コンピューティング ノードの急増が主な成長原動力であり、適応性のある機械主導の防御を必要とするますます大きな表面を生み出しています。

  3. クラウドとアプリケーションのセキュリティ:

    企業は AI を活用して、マルチクラウドのワークロード、コンテナ化されたアプリケーション、マイクロサービスの構成ミス、API の悪用、ランタイムの脅威を監視します。このアプリケーションのビジネス目標は、DevOps パイプラインを遅らせることなく動的なクラウド環境を保護することです。

    自動化されたポリシーの適用と異常スコアリングにより、構成ミスに関連した違反が約 45.00% 削減され、コンプライアンス監査サイクルが数週間から数日に短縮されます。クラウドファーストの移行戦略、SaaS の採用の増加、責任共有モデルに関する規制当局からの監視の強化が総合的にこの分野の急速な拡大を推進しています。

  4. ID とアクセス管理のセキュリティ:

    AI 主導の IAM アプリケーションは、継続的な行動分析を採用してユーザーの正当性を検証し、摩擦を最小限に抑えながらジャストインタイムのアクセスを提供します。この機能は、ゼロトラスト フレームワークを適用し、資格情報の悪用から機密データを保護するために重要です。

    導入では、6 か月以内にパスワード リセットのヘルプデスク チケットが 30.00 パーセント減少し、不正ログインが 25.00 パーセント減少したと報告されることが多く、これは目に見えるコスト削減とリスク軽減につながります。リモートワークの急増と、GDPR や CCPA などの厳格なプライバシー規制により、適応型認証ときめ細かい認可制御の導入が加速しています。

  5. 不正行為の検出とリスクスコアリング:

    銀行、フィンテック プラットフォーム、電子商取引運営者は AI を活用して、アカウント乗っ取り、本人確認、支払い詐欺に関連する異常なパターンがないかトランザクション ストリームを精査しています。主な目的は、スムーズなカスタマー ジャーニーを維持しながら収益を保護することです。

    機械学習モデルは定期的に誤検知率を最大 50.00% 削減し、承認率を直接向上させ、チャージバック コストを数百万ドル削減します。デジタル決済、リアルタイム決済、国境を越えた商取引の爆発的な成長は、依然として利害関係者に AI を活用したリスク エンジンを取引ワークフロー全体に組み込むよう強いる重要な触媒となっています。

  6. 物理的セキュリティとビデオ監視分析:

    AI は、従来の CCTV ネットワークを、エッジで顔認識、物体検出、行動分析を実行するスマート システムに変換します。このアプリケーションは、小売、交通、スマートシティのインフラストラクチャに対してプロアクティブな状況認識を提供します。

    導入では、継続的な高解像度ビデオの代わりにアラートを送信することで帯域幅が約 60.00 パーセント節約され、インシデントの応答時間は 35.00 パーセント近く改善されました。進行中の都市化、公共の安全義務、大規模イベントのセキュリティ要件が総合的にインテリジェントなビデオ分析ソリューションの需要を高めています。

  7. セキュリティ オペレーション センターの自動化:

    AI は、ログの関連付け、アラートの優先順位付け、プレイブックの実行などの反復的な SOC タスクを自動化し、アナリストが戦略的な脅威ハンティングに集中できるようにします。ビジネスの目標は、人員を比例的に拡大することなく防御を拡大することです。

    AI を活用したオーケストレーション ツールを導入している組織では、多くの場合、アナリストの生産性が 2.50 倍向上し、平均ケース処理時間が 25.00% 削減されています。熟練したサイバーセキュリティ専門家の慢性的な世界的な不足が主な加速要因となり、持続可能な SOC パフォーマンスを実現するために企業が自動化を採用するようになっています。

  8. 重要なインフラストラクチャと産業セキュリティ:

    電力網、石油精製所、製造工場は、ダウンタイムを許容できない運用テクノロジー システムを保護するために AI を導入しています。これらのアプリケーションは、センサー データ、SCADA トラフィック、プロセス変数を分析して、妨害行為や機器の故障を示す異常を検出します。

    実際の試験運用により、計画外の停止が約 20.00% 削減され、資産のライフサイクルが延長され、18.00 か月以内に目に見える投資収益率が実現しました。地政学的緊張の高まり、業界固有の安全基準、IT ネットワークと OT ネットワークの融合が、重要な環境や産業環境全体で AI の導入を加速する主な要因です。

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カバーされている主要アプリケーション

サイバーセキュリティ脅威の検出と対応

ネットワークとエンドポイント セキュリティ

クラウドとアプリケーション セキュリティ

アイデンティティとアクセス管理セキュリティ

不正検出とリスク スコアリング

物理的セキュリティとビデオ監視分析

セキュリティ オペレーション センターの自動化

重要インフラと産業セキュリティ

合併と買収

過去 2 年間、プラットフォーム リーダーが予測分析、大規模言語モデル、自律応答エンジンを自社のポートフォリオに組み込もうと競い合う中、AI in Security 市場の取引フローが加速しました。統合により、1 つのデータ ファブリックの下でクラウド、エンドポイント、および ID レイヤーを保護するベンダーに交渉力が移ります。バイヤーは現在、機能のギャップを埋め、地域のリーチを拡大し、2026 年に 376 億米ドルの収益を獲得するために、専門のスタートアップをターゲットにしています。

主要なM&A取引

シスコSplunk

2023 年 9 月、28.00 億億$

テレメトリを統合して、エンドツーエンドの AI 主導の脅威の可観測性を実現します。

タレスImperva

2023 年 8 月、3.60 億$

データ セキュリティ スタックと重要なアプリケーション シールド機能を追加

グーグルMandiant

2022 年 3 月、5.40 億$

管理された検出を拡張し、クラウド中心のインシデント対応を加速します

パロアルトネットワークスCider Security(2022年11月、0.25億):AIベースのソフトウェアサプライチェーン検証を通じてDevOpsパイプラインを保護

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Cider Security(2022年11月、0.25億):AIベースのソフトウェアサプライチェーン検証を通じてDevOpsパイプラインを保護

マイクロソフトMiburo

2022 年 6 月、20 億 0.20 億$

多言語の機械学習分類器を使用して国家の脅威インテリジェンスを強化します

IBMPolar Security(2023年6月、0.60億):データセキュリティ体制のギャップを埋め、GuardiumのAIリスク分析を強化

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Polar Security(2023年6月、0.60億):データセキュリティ体制のギャップを埋め、GuardiumのAIリスク分析を強化

センチネルワンAttivo Networks

2022 年 3 月、0.65 億$

欺瞞技術を統合して自律型 ID 脅威防御を強化

HPEAxis Security(2023年9月、0.50億):AIに最適化されたゼロトラストアクセス制御によりSASEプラットフォームを強化

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Axis Security(2023年9月、0.50億):AIに最適化されたゼロトラストアクセス制御によりSASEプラットフォームを強化

シスコによる Splunk への 280 億ドルの入札などの主要な取引では、ロギング、SIEM、AI 分析を 1 つ屋根の下で統合することにより、プラットフォームの深度が高まりました。その結果、エンドツーエンドの可視性が得られるため、既存企業は数百万ドル規模の統合取引を勝ち取ることができ、同等のデータグラビティに欠ける最高のエンドポイントや電子メールセキュリティの専門家を圧迫します。このプレッシャーに直面して、いくつかの中堅ベンダーは関連性を維持するために防御的な提携を加速させている。

一方、バリュエーションは階層化を明らかにします。独自の脅威グラフを誇るプレミアム資産は 2 桁の売上倍率で取引される一方、ニッチな AI アルゴリズム ショップは収益の 4 倍近くの人材主導の価格で落ち着いています。この割引は、新しいモデルよりもプラットフォームの相乗効果が重要な市場において、スタンドアロンの拡張性に対する投資家の懐疑的な見方を反映しています。その結果、パロアルトネットワークスやマイクロソフトなどのキャッシュフローにプラスの企業がプライベートエクイティファンドを上回り、競争上の優位性の輪を狭めている。

依然として主要取引の大部分を北米が占めているが、アジアの複合企業が資本展開を強化するにつれ、そのシェアは低下している。日本の通信事業者とインドの IT サービスグル​​ープは、データ主権を重視する公共部門の顧客向けにセキュリティ製品をローカライズするために、新興分析スタートアップを買収しています。

欧州では防衛クラウドへの取り組みが国境を越えた入札を促進している一方、中東の政府系ファンドは今後の巨大イベントを確保するために生体認証監視AIを追いかけている。最も人気のあるテーマには、マルチモーダル異常検出、耐量子暗号化、重要インフラ向けのエッジ AI カメラなどがあります。買い手は地域固有の規制上の利点と差別化された推論エンジンを求めるため、これらのベクトルは今後 18 か月にわたる AI In Security 市場の M&A の見通しを方向付けるでしょう。

競争環境

最近の戦略的展開

  • 2023 年 9 月、シスコは Splunk の買収を発表し、280 億ドルの取引が大規模な可観測性データと人工知能主導の脅威分析の融合に向けた決定的な一歩であることを特徴づけました。この動きにより、Splunk の信号相関エンジンとセキュリティ情報およびイベント管理ポートフォリオが追加されることにより、AI in Security 分野における Cisco の存在感が即座に拡大し、IBM や Elastic などのライバルは独自のプラットフォーム統合ロードマップを加速することになります。

  • パロアルトネットワークスは、Strata、Prisma、Cortex 製品ファミリー全体に Precision AI 機能を展開することで、2024 年 3 月に世界的な拡張を実行しました。生成モデルをクラウド ファイアウォールとエンドポイント エージェントに組み込むことで、リアルタイムの異常検出が強化され、セキュリティ オペレーション センターのアラート疲労が軽減され、依然としてルール中心のアーキテクチャに依存している次世代ファイアウォール ベンダーの競争基準が引き上げられます。

  • 2024年4月、マスターカードはVectra AIへの1億米ドルのシリーズFラウンドでの戦略的投資を明らかにした。この提携により、Mastercard の膨大な決済テレメトリと Vectra の行動相関エンジンが組み合わされ、両社は AI を活用した不正防止サービスを世界中の金融機関に提供できるようになります。この資本注入により、小規模なフィンテックセキュリティサプライヤーは提携やリスクの疎外を求めるよう圧力をかけられている。

SWOT分析

  • 強み:

    世界のAI in Security市場は、盤石な成長ファンダメンタルズの恩恵を受けており、ReportMinesのデータが証明するように、収益は2025年の308億米ドルから2032年までに1220億米ドルに増加する見込みで、これは複合年率22.10%で、隣接するほとんどのサイバーセキュリティ分野を上回ります。ベンダーは、深層学習による脅威分析、自律的なインシデント対応、予測リスク スコアリングを活用して、平均検出時間を数時間ではなく分単位で短縮し、最高情報セキュリティ責任者に定量的な投資収益率をもたらします。数十億ドル規模の買収や9桁規模のシリーズFラウンドに代表される継続的なベンチャー資金調達により、製品の迅速なイテレーションが促進される一方、クラウド ハイパースケーラーのオープン AI ツールチェーンがアルゴリズムのトレーニングとモデルの導入に対する障壁を低くしています。

  • 弱点:

    導入が加速しているにもかかわらず、AI 主導の防衛プラットフォームは依然として意思決定の不透明性に悩まされており、ルールベースのシステムと比較して規制遵守と取締役会レベルの報告がより複雑になっています。トレーニング データの不均衡により誤検知が発生し、セキュリティ オペレーション センターに負荷がかかり、約束された生産性の向上が損なわれる可能性があります。特殊な GPU やデータレイク インフラストラクチャの割高な価格設定によって導入コストがさらに悪化し、中小企業の参入が妨げられ、対応可能な市場のかなりの部分が未開発のままになっています。最後に、セキュリティ分野の専門知識を持つデータサイエンティストが世界的に不足しているため、導入のスケジュールが延び、総所有コストが増大しています。

  • 機会:

    エッジ コンピューティング、5G の展開、コネクテッド産業用デバイスの爆発的な増加により、自動化された AI ファースト分析を必要とする膨大なテレメトリ ストリームが生成され、サプライヤーがスマート製造や重要インフラストラクチャなどの新しい分野を獲得できるよう位置付けられています。北米や欧州連合などの地域ではゼロトラスト アーキテクチャに対する規制の重点が高まっているため、企業は従来のセキュリティ情報やイベント管理ツールをアップグレードし、AI 拡張プロジェクトに対応できるパイプラインを構築する必要があります。決済ネットワーク、通信事業者、クラウドプロバイダー間の戦略的提携により、共同イノベーションのサンドボックスが開かれ、ベンダーが組み込みの脅威インテリジェンス API やマネージド検出サービスを収益化できるようになります。

  • 脅威:

    賢い敵対者は、敵対的生成ネットワークと大規模な言語モデルを急速に採用して、ポリモーフィックなマルウェアやディープフェイクを利用したソーシャル エンジニアリング攻撃を作成し、防御側の対応枠を縮小し、軍拡競争を激化させています。特にアジア太平洋地域および中東地域における厳しいデータ主権法により、国境を越えたモデルのトレーニングが制限され、多様なデータセットへのアクセスが制限され、アルゴリズムの精度が損なわれる可能性があります。シスコやマイクロソフトなどのプラットフォーム大手を中心とした市場の統合により、ニッチなイノベーターが疎外される可能性がある一方、オープンソースのセキュリティ AI フレームワークの台頭により、中堅ベンダー全体で価格圧縮やコモディティ化の圧力が引き起こされる可能性があります。

将来の展望と予測

世界の AI セキュリティ市場は今後 10 年間で加速し、試験運用から標準的なエンタープライズ インフラストラクチャに移行すると予想されます。 ReportMines は、収益が 2025 年の 30 兆 800 億米ドルから 2032 年までに 122 億米ドルに増加すると予測しています。これは複利率 22.10% のペースであり、ほとんどのサイバーセキュリティ分野を上回ります。これらの数字は予算が自主防衛に向けて決定的に再配分されていることを示しており、一過性の誇大広告ではなく持続的な拡大を示唆している。

5 年以内に、生成モデルとグラフ ニューラル ネットワークは、仮説を作成し、数十億のイベントをリアルタイムでリンクすることにより、脅威ハンティングを徹底的に見直すでしょう。ベンダーはセキュア アクセス サービスのエッジ コンソールに大規模な言語モデルを埋め込み、アナリストがチャットを通じて攻撃チェーンを調査できるようにしています。精度が向上するにつれて、自律型セキュリティ オペレーション センターはアラートの優先順位付け、修正の草案作成、および人間の介入なしで低リスクの封じ込めを実行し、滞留時間をわずか数秒に短縮します。

産業用 5G と爆発的なセンサー ネットワークにより、石油掘削装置、変電所、工場ラインへのテレメトリーが推進されています。これらのエンドポイントを保護するには軽量のエッジ推論が必要であり、リンクに斑点があるにもかかわらず異常を報告するオンデバイス モデルの需要が高まります。マイクロセグメンテーションと小型の機械学習エージェントを組み合わせたプロバイダーは、長らく保護が不十分であったにもかかわらず、セキュリティ予算の中でますます大きなシェアを占める準備ができている領域である運用テクノロジーで勝つことになるでしょう。

規制は追い風にも逆風にも作用する。 EU AI 法、NIS2 アップデート、および厳格化された米国 SEC 開示規則により、透明性と監査可能なアルゴリズムが強制され、設計による説明可能性を提供するベンダーに向けて調達が誘導されます。逆に、インド、ブラジル、湾岸地域でのデータ主権法が強化されると、トレーニング データセットが分断され、地域固有のモデルが強制され、コストが上昇し、世界的な展開が遅れる可能性があります。保険会社も、アルゴリズムによる説明責任を中心にプレミアムモデルを改訂しています。

業界構造は二極化する可能性が高い。 Microsoft、Cisco、Palo Alto Networksなどのプラットフォーム大手は、アカウントを固定するために積極的な価格設定とチャネル活用を利用して、AI機能をクラウドセキュリティスイートにバンドルし続けるだろう。フェデレーション ラーニング、プライバシーを強化した分析、またはセクター固有のデータセットを専門とするニッチ プレーヤーは、通信ネットワークや決済ネットワークと提携することで生き残りますが、多くの中堅ベンダーは統合やコモディティ化の圧力に直面しています。

攻撃者も歩調を合わせ、AI を導入してポリモーフィックなマルウェアを作成したり、従来の防御を回避するディープフェイクを利用したフィッシングを行っています。この軍拡競争により、継続的なモデルの再トレーニング、オープンな脅威フィードの継続的な統合、および実際のインシデント中に適応するための強化学習の使用の増加が強制されます。モデルのライフサイクルと検証を自動化するベンダーは有効性を維持できますが、後発ベンダーは偽陰性の急増とその後の評判の低下のリスクを負います。

目次

  1. レポートの範囲
    • 1.1 市場概要
    • 1.2 対象期間
    • 1.3 調査目的
    • 1.4 市場調査手法
    • 1.5 調査プロセスとデータソース
    • 1.6 経済指標
    • 1.7 使用通貨
  2. エグゼクティブサマリー
    • 2.1 世界市場概要
      • 2.1.1 グローバル セキュリティにおける AI 年間販売 2017-2028
      • 2.1.2 地域別の現在および将来のセキュリティにおける AI市場分析、2017年、2025年、および2032年
      • 2.1.3 国/地域別の現在および将来のセキュリティにおける AI市場分析、2017年、2025年、および2032年
    • 2.2 セキュリティにおける AIのタイプ別セグメント
      • AI を活用したセキュリティ ソフトウェア プラットフォーム
      • AI ベースの脅威インテリジェンスおよび分析ソリューション
      • AI を活用した ID およびアクセス管理ソリューション
      • AI を活用した不正検出およびトランザクション監視ソリューション
      • AI を強化したビデオ監視および物理セキュリティ システム
      • AI ベースのエンドポイントおよびネットワーク保護ソリューション
      • AI を活用したマネージド セキュリティ サービス
      • セキュリティ運用のための AI ツールおよびフレームワーク
    • 2.3 タイプ別のセキュリティにおける AI販売
      • 2.3.1 タイプ別のグローバルセキュリティにおける AI販売市場シェア (2017-2025)
      • 2.3.2 タイプ別のグローバルセキュリティにおける AI収益および市場シェア (2017-2025)
      • 2.3.3 タイプ別のグローバルセキュリティにおける AI販売価格 (2017-2025)
    • 2.4 用途別のセキュリティにおける AIセグメント
      • サイバーセキュリティ脅威の検出と対応
      • ネットワークとエンドポイント セキュリティ
      • クラウドとアプリケーション セキュリティ
      • アイデンティティとアクセス管理セキュリティ
      • 不正検出とリスク スコアリング
      • 物理的セキュリティとビデオ監視分析
      • セキュリティ オペレーション センターの自動化
      • 重要インフラと産業セキュリティ
    • 2.5 用途別のセキュリティにおける AI販売
      • 2.5.1 用途別のグローバルセキュリティにおける AI販売市場シェア (2020-2025)
      • 2.5.2 用途別のグローバルセキュリティにおける AI収益および市場シェア (2017-2025)
      • 2.5.3 用途別のグローバルセキュリティにおける AI販売価格 (2017-2025)

よくある質問

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