サイバーセキュリティにおけるAlの世界市場規模は2023年に224億米ドルとなり、予測期間中に年平均成長率21.9%で拡大し、2028年には606億米ドルに達する見込みです。セキュリティ運用におけるリアルタイムの脅威検知ソリューションの採用拡大が、サイバーセキュリティ市場におけるAIの需要を促進しています。この傾向は、AI、ML、クラウドソリューションなどの先進技術を統合してサイバーセキュリティプロセスを強化する上で極めて重要です。サイバー攻撃の複雑化と蔓延の拡大により、企業はプロアクティブかつ迅速な脅威の特定と対応の重要性を認識しつつあります。自動化のトレンドとスマートデータの活用をセキュリティソリューションに組み込むことで、高度なリアルタイムの脅威対策が可能になります。さらに、技術の進歩は、失われた時間を取り戻し、顧客サービスのコストを削減し、従来のビジネスモデルに関連するリスクを軽減することを目的としたデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させています。このような高度なセキュリティ・ソリューションの技術進化は、リアルタイム・セキュリティ・ソリューションの需要を促進し、市場の成長に貢献しています。
サイバーセキュリティにおけるAI市場の2028年までの技術ロードマップ
本レポートでは、2028年までの技術ロードマップを短期、中期、長期の各展開を交えて解説しています。
短期ロードマップ（2023年〜2025年）
定型的なインシデント対応タスクの自動化、対応時間の短縮、手作業によるミスの最小化に向けたAIの活用。
AIを活用した脅威インテリジェンス・プラットフォームとセキュリティ・ツールの統合による、コンテキストに基づく認識の提供と検知機能の強化。
説明可能なAIの統合による透明性の向上と脅威検知メカニズムの理解促進。
中期ロードマップ（2025～2028年）
AI、コグニティブコンピューティング、自動化を統合し、推論、学習、意思決定を自律的に行えるインテリジェントなセキュリティシステムを構築。
連携型脅威インテリジェンスのための連携型機械学習モデルの利用の拡大。
長期ロードマップ（2029～2030年）
セキュリティ運用における人間とAIのシームレスな相互作用と連携。
AIと耐量子暗号の統合による機密データのセキュリティ確保。
データ取引の安全性を確保するためのブロックチェーン技術とAIの連携。
市場動向
ドライバー サイバー攻撃の増加 目覚ましい統計と強固なサイバーセキュリティ対策の緊急ニーズ
世界的に、サイバー攻撃の頻度は増加傾向にあり、個人、企業、政府に影響を与え、多額の金銭的損失をもたらしています。サイバー犯罪者は、エンドポイント、ネットワーク、およびデータを標的としており、その動機は、政治的な対立や金銭的な利益から、評判の低下や過激な宗教団体の利益の促進まで多岐にわたります。WannaCry、Petya、NotPetya、BadRabbitなどの著名なランサムウェアは、大規模な企業や政府機関に大きな影響を与えました。2021年に向けたCISCOのサイバーセキュリティ脅威動向レポートでは、フィッシングの試み、悪意のあるブラウザ広告、暗号マイニング、ランサムウェア関連の活動に直面している組織の割合が高いなど、憂慮すべき統計が明らかにされています。サイバー脅威、特にランサムウェアの巧妙化により、重要なITインフラと機密データを保護するためのサイバーセキュリティ・ソリューションとサービスを優先するよう、世界中の組織が迫られています。マイクロソフトによると、2020年のサイバー攻撃の46%は米国が主な標的となっており、世界中で強固なサイバーセキュリティ対策が急務であることが強調されています。
抑制要因 インサイダーによるサイバー脅威の増加
従業員、ベンダー、ビジネス・パートナー、保守請負業者など、組織の内部関係者は、物理的データ、電子デバイス、デジタル資産を含む企業資産に物理的または遠隔からアクセスする可能性を秘めています。インサイダー攻撃の急増は、データ侵害をもたらす脅威となっています。内部関係者は、個人的な利益や競合他社への企業秘密の売却などの動機から、組織のデータベース内の知的財産、特許、著作権などの機密情報を狙います。ヘルスケアや製薬の分野では、インサイダー攻撃による患者の病歴の盗難やIT妨害行為などのリスクに直面しています。外部者攻撃から内部者攻撃へのシフトは、さまざまな業界で顕著です。このような傾向にもかかわらず、セキュリティ分野のAIは内部脅威の検知にはあまり採用されておらず、市場に制約をもたらしています。
機会： 深刻化するサイバー脅威の状況は、さまざまなセクターを悩ませています。
堅牢なセキュリティ対策を持たない中小企業は、データ、ネットワーク、エンドポイント、アプリケーションに狙いを定めるサイバー攻撃者の格好の標的です。WannaCry、NotPetya、ランサムウェア、マルウェアなどの脅威に対する従来のセキュリティシステムでは不十分であることが判明し、開発、生産、実装の各フェーズを包括的に保護するためにクラウドベースのサイバーセキュリティソリューションへの移行が必要となっています。クラウドの導入は、中小企業に柔軟性、拡張性、コスト効率を提供し、事業運営を最適化します。このようなクラウドソリューションへの移行は、IBM、HPE、シマンテック、マカフィー、シスコなどのクラウドベースのデータ保護ソリューションのプロバイダーに成長機会をもたらします。SaaS（Software-as-a-Service）を通じて提供されるクラウドベースのセキュリティソリューションの採用は、特にクラウドデータの安全性に対する懸念が高まる中、ITセキュリティに対する需要の増加に対応し、サイバーセキュリティのAI市場をさらに押し上げます。
課題 既存の情報システムとの相互運用性の欠如
IoTのような技術の進歩に取り組む企業は、既存システムとの相互運用性の確保というハードルに直面しています。サイバーセキュリティの領域では、相互運用性とは、シームレスなデータ通信とデータ交換を促進するITシステムとエンドポイントソリューションの能力を指します。この能力は、個人や企業にセキュリティ対策を効果的に提供するために不可欠です。相互運用性の課題は、異なるメーカーのデバイス、多様な機械バッチ、多様なオペレーティング・システムのサポートを統合することから生じます。数多くの団体や組織がこの問題に積極的に取り組んでいます。MTConnect、EtherCAT、MDISなどの既存の標準規格はデータ交換を容易にしますが、すべての情報セキュリティシステム間で通信するための普遍的なプラットフォームが存在しないことは、現在の相互運用性の問題に対処する上で重要な課題となっています。
業種別では、BFSIが予測期間中最大の市場規模を占めています。
BFSI部門は、サイバーセキュリティにおけるAI主導の実質的な進歩を目の当たりにしています。主な分野には、リアルタイム予防のためのAI対応不正検知、データ分析によるリスク管理の強化、安全なユーザー認証のための行動バイオメトリクスの実装などがあります。金融機関は、新たなサイバー脅威に対するプロアクティブな防御と自動化されたインシデント対応のためにAI主導の脅威インテリジェンスを活用し、潜在的な影響を最小限に抑えます。コンプライアンス管理はAIの自動化から恩恵を受け、進化するサイバーセキュリティ規制の遵守を保証します。顧客データ保護に重点を置くこのセクターでは、高度な暗号化、異常検知、継続的なモニタリングにAIを採用しています。この戦略的統合により、BFSI事業体は進化するサイバー脅威や規制上の課題に効果的に対処できるようになります。
アプリケーション別では、データ損失防止が予測期間中に最も高いCAGRを維持しています。
AIは、行動分析、異常検知、予測分析のための高度なアルゴリズムを採用することで、サイバーセキュリティにおけるデータ損失防止（DLP）に革命をもたらしています。これらの技術は、機密データを正確に特定し、インシデント対応を自動化し、暗号化プロセスを最適化することで、DLP戦略を強化します。AIを活用したUser and Entity Behavior Analytics（UEBA）は、内部脅威や不正アクセスの早期発見に貢献します。DLPソリューションに人工知能を統合することで、企業は機密情報を積極的に保護し、セキュリティインシデントに迅速に対応し、進化するサイバー脅威に先手を打つことができるようになり、データ保護対策全体が強化されます。
導入形態別では、クラウドが予測期間中最大の市場規模を占めています。
サイバーセキュリティのAIにおけるクラウドの採用は、費用対効果と拡張性に後押しされています。特に中小企業にとって有益なのは、クラウドベースのソリューションにより、ハードウェア、ソフトウェア、技術スタッフの初期費用が不要になることです。クラウドプラットフォームの柔軟性により、企業は必要に応じてAIリソースを拡張し、最適なパフォーマンスとコスト効率を確保することができます。このアプローチはサイバーセキュリティ・ソリューションの展開と管理を合理化し、IBM、Cylance、Microsoft、Amazon、Darktraceなどの大手企業が先進的なクラウドベースのサービスをリードしています。全体として、クラウドコンピューティングとAIの相乗効果は、サイバーセキュリティ対策の強化に役立つことが証明され、さまざまな規模の組織に統一された機敏なアプローチを提供します。
予測期間中、最大の市場規模を占めるのは北米。
北米は、IoT、5G、Wi-Fi 6の普及によりAIサイバーセキュリティでリードしており、さまざまな分野の組織が5Gの拡大に拍車をかけています。この地域は、潜在的なサイバー脅威に対抗するために、MLプラットフォーム、高度な分析、リアルタイム評価ツールを優先しています。NLP、ML、ニューラルネットワークの採用は、特にモバイルデバイスの普及が進む中で、攻撃の検知と抑止に顕著です。欧州では、政府の強力な政策とサイバーケースの増加がAIサイバーセキュリティの成長を後押ししており、英国がAIとコネクテッド・ハードウェアに165億ユーロを投資していることがその例です。欧州の主要国は、サイバーセキュリティ・ソリューションへの投資を強化し、AIポートフォリオの進展を促すと予想されます。
主要企業
サイバーセキュリティにおけるAI市場のベンダーは、市場での提供を強化するために、提携や契約、新製品の発売、製品のアップグレード、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施しています。サイバーセキュリティにおけるAIの世界市場における主要ベンダーには、NVIDIA（米国）、Intel（米国）、Xilinx Inc、 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）、Kaspersky Lab（ロシア）、Bitdefender（ルーマニア）、ESET（米国）などのウイルス対策企業。
この調査レポートは、サイバーセキュリティにおけるAI市場を、提供、セキュリティタイプ、技術、用途、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
ハードウェア
アクセラレータ
プロセッサ
マイクロプロセシングユニット（MPU）
グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）
特定用途向け集積回路（ASIC）
テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）
その他のプロセッサー
ストレージ
ネットワーク
ソリューション
タイプ別
ソフトウェア
スタンドアロン
統合型
プラットフォーム
アプリケーション・プログラム・インターフェース（API）
機械学習フレームワーク
デプロイメント別
クラウド
オンプレミス
サービス別
プロフェッショナルサービス
コンサルティングサービス
導入と統合
サポートとメンテナンス
マネージド・サービス
ソリューション
セキュリティ・タイプ別
インフラ・セキュリティ
ネットワーク・セキュリティ
エンドポイントセキュリティ
クラウドセキュリティ
その他のインフラ・セキュリティ
データ・セキュリティ
アプリケーション・セキュリティ
その他のセキュリティ・タイプ
テクノロジー別
機械学習
ディープラーニング
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）
ジェネレーティブAI
生成的逆数ネットワーク
変分オートエンコーダ
変形AI
その他
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
ニューラルネットワーク
自然言語処理
テキスト分析
チャットボット・セキュリティ
センチメント分析
自然言語生成 (NLG)
固有表現認識 (NER)
自然言語理解 (NLU)
コンテキスト・アウェア・コンピューティング
自動化された脅威インテリジェンス
脅威ハンティング
自動化とオーケストレーション
セキュリティ・オーケストレーション、自動化、レスポンス（SOAR）
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
コンピュータ・ビジョン
画像認識
物体検出
異常検知
ビデオ分析
顔認識
セキュリティ監視の最適化
アプリケーション別
アイデンティティ＆アクセス管理
リスク・コンプライアンス管理
データ損失防止
統合脅威管理
セキュリティと脆弱性管理
不正検知
侵入検知/防止システム
その他のアプリケーション
業種別
銀行、金融サービス、保険（BFSI）
小売・eコマース
政府・防衛
ヘルスケア＆ライフサイエンス
電気通信
IT/ITeS
製造業
自動車
メディア＆エンターテインメント
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
オランダ
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
ANZ
シンガポール
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
UAE
サウジアラビア王国
カタール
トルコ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
NVIDIAとオラクルは、顧客が加速コンピューティングとAIによってビジネスの課題を解決できるようにするために提携しました。この提携は、GPUからシステム、ソフトウェアまで、NVIDIAのアクセラレーテッド・コンピューティング・スタックのすべてをOracle Cloud Infrastructure（OCI）に導入することを目的としています。
このパートナーシップにより、OIV（Operators of vital importance）やOES（Operators of essential services）などの組織がクラウド技術の採用をさらに進めることが可能になります。
サムスン電子は、毎秒8.5ギガビット（Gbps）の処理速度を持つLPDDR5X DRAMを発表しました。スマートフォン、PC、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）、サーバー、自動車などで活用されています。LPDDR5XメモリはAEC-Q100*認証を取得しており、高負荷のかかる自動車環境に最適なメモリソリューションです。
NVIDIA IGXは、高精度エッジAIのためのプラットフォームであり、製造、物流、ヘルスケアなどのセンシティブな業界に高度なセキュリティとプロアクティブな安全性をもたらします。
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ社は、インテルと協業。Check Point Quantum IoT Protectは、Intel Pathfinder for RISC-V*で利用できるようになり、IoTデバイスの開発者は、製品のパフォーマンスに影響を与えることなく、サイバーセキュリティを容易に統合できるようになります。
【目次】
1 はじめに （ページ – 66）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
図1 サイバーセキュリティにおけるAI市場のセグメンテーション
1.3.2 対象地域
図2 地域別市場区分
1.3.3 考慮した年数
図3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 74)
2.1 調査データ
図4 サイバーセキュリティ市場におけるAI：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
図5 主要プロファイルの内訳（企業タイプ、呼称、地域別
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場予測
表3 要因分析
2.3 市場規模の推定
図6 トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図7 アプローチ1（サプライサイド） サイバーセキュリティ市場におけるAIのソリューション／サービスの収益
図 8 アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）： サイバーセキュリティにおけるすべてのAIソリューション／サービス／ハードウェアの総売上高
図 9 アプローチ 3、ボトムアップ（供給側）： サイバーセキュリティにおけるすべてのAIソリューション／サービス／ハードウェアの総収入
図 10 アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： サイバーセキュリティにおける AI のシェア：サイバーセキュリティにおける AI の支出全体を通じて得られたもの
2.4 データの三角測量
図 11 市場：データの三角測量
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
2.7 世界市場への景気後退の影響
表4 不況が市場に与える影響
3 エグゼクティブサマリー（ページ数 – 87）
表5 サイバーセキュリティにおけるAIの世界市場と成長率、2019～2022年（前年比：百万米ドル）
表6 世界市場と成長率、2023～2028年（百万米ドル前年比）
図12 2023年にサイバーセキュリティ分野で最大の提供市場を占めるAIソリューション
図13 2023年にサイバーセキュリティのハードウェア提供市場で最大を占めるアクセラレータ
図14 2023年にサイバーセキュリティ市場でプロセッサの中で最も需要が高まるのはマイクロプロセッシングユニット
図15 2023年、サイバーセキュリティ市場ではAIプラットフォームよりもAIソフトウェアがソリューション市場として拡大
図16 2023年、統合ソフトウェアよりもスタンドアロンソフトウェアの方が市場規模が大きい
図17 2023年にはプラットフォーム市場よりも機械学習フレームワークの方が市場規模が大きい
図18 サイバーセキュリティにおけるAIソリューションのクラウド展開が2023年に市場規模を占める
図19 2023年、サイバーセキュリティ分野ではマネージドAIサービスよりもプロフェッショナルAIサービスがリード
図 20 2023 年にはコンサルティングサービスがプロフェッショナルサービス市場で最大を占める
図21 2023年、インフラセキュリティ分野でのAIの導入が最大に
図22 2023年にAIのインフラセキュリティ用途で最も大きいのはネットワークセキュリティ
図23 2023年にサイバーセキュリティにおけるAI技術の中で市場を支配するのは機械学習
図24 2023年、サイバーセキュリティにおける機械学習技術の中でディープラーニング分野が市場を支配
図25 2023年にサイバーセキュリティで導入される自然言語処理技術ではテキスト分析が最大に
図26 2023年、サイバーセキュリティにおけるコンテキスト認識コンピューティング技術の中で自動脅威インテリジェンスが最大に
図 27 2023年にサイバーセキュリティで導入されるコンピュータビジョン技術の中で最大となるのは画像認識
図28 2023年にはアイデンティティ＆アクセス管理が最大のアプリケーションに
図29 2023年にサイバーセキュリティにおけるAIの最大の垂直市場はIT/IT部門
図30 2023年に最も高い成長率を示すのは自動車分野
図31 2023年には北米が最大、アジア太平洋地域が最も高い成長率で成長
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 99）
4.1 サイバーセキュリティ市場のAIプレーヤーにとって魅力的な機会
図 32 2023-2028 年のサイバーセキュリティにおける人工知能市場はアジア太平洋地域が最も高い CAGR で成長
4.2 市場：上位3つのアプリケーション
図33 ID＆アクセス管理アプリケーション市場は予測期間中に最高成長率で成長
4.3 北米：市場：提供サービス別、主要業種別
図34 北米では2023年にソリューションオファリングとIT/IT企業が各セグメントで最大のシェアを占める見込み
4.4 地域別市場
図 35 2023 年には北米が地域別で最大の市場シェアを占める見込み
5 市場概要と業界動向（ページ – 101）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 36 サイバーセキュリティにおける AI 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 IoTの普及と接続デバイス数の増加
5.2.1.2 サイバー脅威の増加
5.2.1.3 データ保護に関する懸念の高まり
5.2.1.4 セキュリティ脅威に対するWi-Fiネットワークの脆弱性の増加
5.2.2 制約
5.2.2.1 ゼロデイや高度な脅威を阻止するAIの無力さ
5.2.2.2 内部のサイバー脅威の増加
5.2.3 機会
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
5.2.3.2 ソーシャルメディアのビジネス利用の増加
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
5.2.4 課題
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こと
5.2.4.2 既存の情報システムとの相互運用性の欠如
5.2.4.3 AIの欠点
5.3 技術分析
5.3.1 主要技術
5.3.1.1 ジェネレーティブAI
5.3.1.2 ブロックチェーン
5.3.1.3 予測分析
5.3.2 補完技術
5.3.2.1 トークン化
5.3.2.2 クラウドコンピューティング
5.3.2.3 AR/VR
5.3.3 隣接技術
5.3.3.1 量子コンピューティング
5.3.3.2 IoT
5.3.3.3 ビッグデータ
5.3.3.4 5G
5.4 ケーススタディ分析
5.4.1 BFSI
5.4.1.1 Cargills銀行がIBM QRadar SIEMを導入
5.4.2 IT/ITES
5.4.2.1 Infosys、投資大手向けにISEM（Infrastructure Security Endpoint Management）を提供
5.4.3 エネルギー・公益事業
5.4.3.1 Siemens が Amazon Web Services (AWS) を利用してデータ分析プラットフォームを構築
5.4.4 通信
5.4.4.1 フォーチュン500のTELCOが暗号化されたネットワークデータフローの分類にシュノーケルフローを採用
5.4.5 政府・防衛
5.4.5.1 米政府機関がアプリケーション分類とネットワーク攻撃検知にシュノーケルフローを採用
5.5 サイバーセキュリティ市場におけるAIの進化
図37 サイバーセキュリティ市場におけるAIの進化
5.5.1 チューリング、機械、理論的基礎
5.5.2 コンピューティングの初期
5.5.3 エキスパートシステム
5.5.4 機械学習の進化
5.5.5 ディープラーニングとニューラルネットワーク
5.5.6 大規模言語モデルの最近の発展
5.5.7 量子コンピューティングの出現
5.5.8 将来の展望
5.6 エコシステム／市場マップ
表7 サイバーセキュリティにおけるAIのプレイヤーの役割
図38 サイバーセキュリティにおけるAI市場のエコシステムにおける主要プレイヤー
5.7 関税と規制の状況
5.7.1 サイバーセキュリティにおけるAIに関連する関税
表8 市場に関する関税（2022年
5.7.2 規制機関、政府機関、その他の組織
表 9 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表 10 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.7.2.1 北米
5.7.2.1.1 米国
5.7.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.7.2.1.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.7.2.1.1.3 人工知能リスクマネジメントフレームワーク1.0（RMF）
5.7.2.1.2 カナダ
5.7.2.1.2.1 カナダ公共安全規制
5.7.2.2 欧州
5.7.2.2.1 一般データ保護規則（GDPR）
5.7.2.2.2 AIに関するEUの規制枠組み
5.7.2.3 アジア太平洋
5.7.2.3.1 韓国
5.7.2.3.1.1 個人情報保護法（PIPA）
5.7.2.3.2 中国
5.7.2.3.3 インド
5.7.2.4 中東・アフリカ
5.7.2.4.1 アラブ首長国連邦
5.7.2.4.1.1 UAE AI規制
5.7.2.4.2 KSA
5.7.2.4.2.1 サウジアラビアのAI戦略
5.7.2.4.3 バーレーン
5.7.2.4.3.1 バーレーンAI倫理フレームワーク
5.7.2.5 ラテンアメリカ
5.7.2.5.1 ブラジル
5.7.2.5.2 メキシコ
5.8 バリューチェーン分析
図 39 サイバーセキュリティにおける AI： バリューチェーン分析
5.8.1 研究、設計、開発
5.8.2 コンポーネントプロバイダー
5.8.3 システムインテグレーター
5.8.4 マーケティング・営業幹部
5.8.5 エンドユーザー産業
5.8.6 サービスプロバイダー
5.9 ポーターの5つの力分析
表13 サイバーセキュリティにおけるAIへのポーターの5つの力の影響
図 40 ポーターのファイブフォース分析
5.9.1 新規参入による脅威
5.9.2 代替品による脅威
5.9.3 サプライヤーの交渉力
5.9.4 買い手の交渉力
5.9.5 競合の激しさ
5.1 主要会議・イベント
表14 コンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.11 主要ステークホルダーと購買基準
5.11.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図41 上位3アプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表15 上位3つのアプリケーションの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.11.2 購入基準
図42 上位3アプリケーションの主な購買基準
表16 上位3アプリケーションの主な購買基準
5.12 価格分析
5.12.1 サイバーセキュリティAIベンダー別の価格分析
表 17 サイバーセキュリティAIベンダーの価格水準（ソリューション別
5.12.2 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ハードウェア別
図 43 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ハードウェア別）
表18 主要プレイヤーのハードウェア別平均販売価格動向（米ドル）
5.13 特許分析
5.13.1 方法論
5.13.2 出願特許（文書タイプ別
表19 出願された特許（2013-2023年
5.13.3 技術革新と特許出願
図44 過去10年間に取得された特許数（2013-2023年
5.13.3.1 サイバーセキュリティ分野のAIにおける出願人トップ10
図45 サイバーセキュリティにおけるAIの上位10出願者（2013～2023年
図 46 付与された特許の地域分析
表20 サイバーセキュリティ分野のAIにおける特許所有者上位20件（2013～2023年
表21 サイバーセキュリティ分野のAI市場における少数の特許リスト（2023年
5.14 貿易分析
5.14.1 自動データ処理機械とユニットの輸入シナリオ
図 47 自動データ処理機械とユニットの輸入（主要国別）、2015～2022 年（10 億米ドル
5.14.2 自動データ処理機械とユニットの輸出シナリオ
図48 自動データ処理機とユニットの輸出：主要国別、2015年～2022年（10億米ドル）
5.15 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図 49 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.16 市場におけるベストプラクティス
表22 市場におけるベストプラクティス
5.17 市場の技術ロードマップ
表23 短期ロードマップ、2023～2025年
表24 中期ロードマップ、2026～2028年
表25 長期ロードマップ、2029～2030年
5.18 市場のビジネスモデル
図 50 市場のビジネスモデル
6 AI IN CYBERSECURITY市場：提供サービス別（ページ数 – 152）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 市場牽引要因
図 51 予測期間中に市場をリードするソリューション
表 26：オファリング別市場（2019～2022 年）（百万米ドル
表27 オファリング別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2 ハードウェア
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を強化する上で極めて重要なハードウェアイノベーション
図 52 予測期間中、サイバーセキュリティにおけるAIハードウェア市場を支配するアクセラレータ
表28 サイバーセキュリティにおけるAIハードウェア市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表29 サイバーセキュリティにおけるAIハードウェア市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表30 サイバーセキュリティにおけるAIハードウェア市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表31 サイバーセキュリティにおけるAIハードウェア市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.2 アクセラレータ
6.2.2.1 AIアプリケーションにおける処理の高速化需要の高まり
表32 サイバーセキュリティにおけるAIアクセラレータ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表33 サイバーセキュリティにおけるAIアクセラレータ市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
6.2.3 プロセッサ
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が競合、ニューロモルフィックチップの出現
図53 予測期間中、サイバーセキュリティのAIプロセッサ市場で最大となるマイクロプロセシングユニット（MPU）
表34 サイバーセキュリティにおけるAIプロセッサ市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表35 サイバーセキュリティにおけるAIプロセッサ市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表36 サイバーセキュリティにおけるAIプロセッサ市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表37 サイバーセキュリティにおけるAIプロセッサ市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3.2 MPU
表38 サイバーセキュリティにおけるAI MPU市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表39 サイバーセキュリティにおけるAI MPU市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.3.3 GPU
表40 サイバーセキュリティにおけるAI GPU市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表41 サイバーセキュリティにおけるAI GPU市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.3.4 FPGA
表42 サイバーセキュリティにおけるAI FPGA市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表43 サイバーセキュリティにおけるAI FPGA市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
6.2.3.5 ASIC
表44 サイバーセキュリティにおけるAI ASIC市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表45 サイバーセキュリティにおけるAI ASIC市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.3.6 TPU
表46 サイバーセキュリティにおけるai tpu市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表47 サイバーセキュリティにおけるAI TPU市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
6.2.3.7 その他のプロセッサ
表48 サイバーセキュリティにおけるその他のAIプロセッサ市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表49 サイバーセキュリティにおけるその他のAIプロセッサ市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.4 ストレージ
6.2.4.1 大容量データの保存を支援するメモリソリューション
表50 サイバーセキュリティにおけるAIストレージ市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）
表51 サイバーセキュリティにおけるAIストレージ市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
6.2.5 ネットワーク
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
表52 サイバーセキュリティにおけるAIネットワーク市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）
表53 サイバーセキュリティにおけるAIネットワーク市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
6.3 ソリューション
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の向上
図 54 予測期間中、サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場はソフトウェアが支配的
表54 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、2019年～2022年（百万米ドル）
表55 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、2023年～2028年（百万米ドル）
表56 サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表57 サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
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
6.3.2.1 ソフトウェア
6.3.2.1.1 サイバー脅威の増加に対抗するため、AIを組み込んだソフトウェアがサイバーセキュリティソリューションの成長を牽引
図55 予測期間中、サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場は統合ソリューションが拡大へ
表58 サイバーセキュリティにおけるAIソフトウェア市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表59 サイバーセキュリティにおけるAIソフトウェア市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表60 サイバーセキュリティにおけるAIソフトウェア市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表61 サイバーセキュリティにおけるAIソフトウェア市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2.1.2 スタンドアロン型
表62 サイバーセキュリティにおけるスタンドアロン型AIソフトウェア市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表63 サイバーセキュリティにおけるスタンドアロン型AIソフトウェア市場、地域別、2023年〜2028年（百万米ドル）
6.3.2.1.3 統合型
表64 サイバーセキュリティにおける統合型AIソフトウェア市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表65 サイバーセキュリティにおける統合型AIソフトウェア市場、地域別、2023年〜2028年（百万米ドル）
6.3.2.2 プラットフォーム
6.3.2.2.1 機密データを保護するための機械学習やディープラーニングを含むAIプラットフォームの急速な採用
図56 機械学習フレームワークが予測期間中にサイバーセキュリティAIプラットフォームを席巻
表66 サイバーセキュリティにおけるAIプラットフォーム市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表67 サイバーセキュリティにおけるAIプラットフォーム市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表68 サイバーセキュリティにおけるAIプラットフォーム市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表69 サイバーセキュリティにおけるAIプラットフォーム市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2.2.2 アプリケーション・プログラム・インターフェース（API）
表70 サイバーセキュリティにおけるアプリケーションプログラムインターフェース（API）市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表71 サイバーセキュリティにおけるアプリケーションプログラムインターフェース（API）市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.2.3 機械学習フレームワーク
表72 サイバーセキュリティにおけるAI機械学習フレームワーク市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表73 サイバーセキュリティにおけるAI機械学習フレームワーク市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.3 サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場、展開形態別
図 57 クラウドベースの展開が予測期間中に高い成長率で成長
表74 サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場、展開モード別、2019年～2022年（百万米ドル）
表75 サイバーセキュリティにおけるAIソリューション市場、展開モード別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.3.1 オンプレミス
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、データの完全制御
表76 サイバーセキュリティにおけるオンプレミス型AIソリューション市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）
表77 サイバーセキュリティにおけるオンプレミス型AIソリューション市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.3.2 クラウド
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に
表78 サイバーセキュリティにおけるクラウドベースのAIソリューション市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表79 サイバーセキュリティにおけるクラウドベースのAIソリューション市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4 サービス
図 58 プロフェッショナルサービスが予測期間中にサイバーセキュリティにおけるAIサービス市場をリード
表80 サイバーセキュリティにおけるAIサービス市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表81 サイバーセキュリティにおけるAIサービス市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表82 サイバーセキュリティにおけるAIサービス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表83 サイバーセキュリティにおけるAIサービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.1 プロフェッショナルサービス
6.4.1.1 脅威検知とインシデント対応を強化するAI搭載プロフェッショナルサービスの急増
図59：予測期間中、サイバーセキュリティにおけるAIプロフェッショナルサービスの中でリードするのはコンサルティングサービス
表84 サイバーセキュリティにおけるAIプロフェッショナルサービス市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表85 サイバーセキュリティにおけるAIプロフェッショナルサービス市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表86 サイバーセキュリティにおけるAIプロフェッショナルサービス市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表87 サイバーセキュリティにおけるAIプロフェッショナルサービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.1.2 コンサルティングサービス
表88 サイバーセキュリティにおけるAIコンサルティングサービス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表89 サイバーセキュリティにおけるAIコンサルティングサービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.1.3 デプロイメント＆インテグレーション
表90 サイバーセキュリティにおけるAIの導入・統合サービス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表91 サイバーセキュリティにおけるAI導入＆統合サービス市場、地域別、2023年〜2028年（百万米ドル）
6.4.1.4 サポート＆メンテナンス
表92 サイバーセキュリティにおけるaiサポート＆保守サービス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表93 サイバーセキュリティにおけるAIサポート＆保守サービス市場、地域別、2023年〜2028年（百万米ドル）
6.4.2 マネージドサービス
6.4.2.1 脅威管理と対応を強化するためのAI統合によるマネージド・サイバーセキュリティ・サービスの強化
表94 サイバーセキュリティにおけるAIマネージドサービス市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表95 サイバーセキュリティにおけるAIマネージドサービス市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル）
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