Stratistics MRCによると、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年に224億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は23.9%で、2030年には1004億ドルに達すると予測されている。人工知能（AI）は、サイバー脅威の特定、阻止、対応を容易にすることで、サイバーセキュリティに大きな影響を与える。膨大な量のデータをAIシステムがリアルタイムで分析することで、サイバー攻撃を指し示す奇妙なパターンや行動を発見することができる。マルウェアやウイルス、その他の危険なソフトウェアもそのひとつだ。機械学習のアルゴリズムは、既知のリスクを検出し、新たなリスクに適応するように教えることができる。AIを活用した異常検知システムは、典型的なネットワーク動作のベースラインを提供し、このベースラインに違反した場合にアラームを発する。これにより、これまで発見されていなかった攻撃手法や内部リスクを発見することができる。
Consumer Technology Associationによると、世界中の組織の44％が、セキュリティ侵入を検知・抑止するためにAIアプリケーションを導入している。
サイバー攻撃が高度化し、頻発する中、組織は改善された最新のセキュリティ・ソリューションの必要性を急速に感じている。現在、多くの利害関係者がサイバー危険に強い懸念を抱いている。その結果、組織のシステム、ネットワーク、データに対して、特定された危険性を軽減するための安全対策を実施することが急務となっている。サイバー攻撃やデータ漏洩の頻度が増加しているため、セキュリティ・ソリューションの必要性が高まっている。さらに、より優れたサイバーセキュリティや脅威モデリングソリューションなど、プロアクティブなサイバーセキュリティ対策の必要性が企業によってますます認識されるようになっており、これが市場拡大に拍車をかけている。
AIを活用したセキュリティ・システムは、誤ったアラームを発したり、本物の脅威を識別できなかったりするリスクがある。これらのエラーは、時間とリソースの損失や脆弱性の特定に失敗する可能性がある。AIはハッカーによって、特にAIベースのセキュリティ・システムに危害を加えることを意図した攻撃を仕掛けるために利用される可能性がある。これらの攻撃はしばしば敵対的攻撃と呼ばれ、AIアルゴリズムが誤った結論を導き出すように入力データを改ざんする可能性があり、市場の成長を妨げる。
脅威モデリングは、一般データ保護規則（GDPR）、PCI-DSS（Payment Card Industry Data Security Standard）、NIST（National Institute of Standards and Technology）などの規制コンプライアンス基準や業界標準によって、セキュリティ・プログラムの一部として組織に求められることが多い。政府機関では現在、セキュリティ・ソリューションの改善に対するニーズがさらに高まっており、これがサイバーセキュリティにおけるAI市場の活性化につながっている。官民双方の企業による技術投資の拡大も、サイバーセキュリティ市場におけるAIの活用を後押ししている。
ディープラーニング、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、機械学習などのAIの技術や手法は、過去の経験に基づいている。APT（Advanced Persistent Threat：高度な持続的脅威）とは、ユーザーが無許可でネットワークにアクセスし、かなりの時間隠れたままにしておくネットワーク攻撃のことである。APTの行動には、AIが検知できる過去の事象と類似しているものもあるが、新しいAPTには過去の経験がないため、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を呼び出す斬新な方法や、システム・リソースにアクセスする最先端のアプローチを備えている。複雑で最新の危険に対する真の防御は、過去のウイルスや攻撃に頼ることはできない。この市場は、AIが高度な脅威に対抗できないために制約を受けている。
多くのトップクラスのサイバーセキュリティ企業は、現在の危機を、現在の戦略を見直し、再構築し、より複雑な製品ポートフォリオを開発するチャンスと考えている。COVID-19の流行は、企業が在宅勤務政策に一層力を入れる中で、最先端のソリューションに対する需要を押し上げている。在宅勤務者や、潜在的にリスクの高いネットワークやデバイスを利用する他のユーザーによってもたらされたデジタル商品やサービスに対する需要の高まりにより、企業は機械学習やディープラーニング・アルゴリズムへの資金投入を迫られている。
機械学習分野は有利な成長を遂げると推定され、これらのディープラーニングが最終用途産業全体に急速に広まるにつれて、機械学習技術は劇的に成長するだろう。グーグルやIBMのような大手企業は、脅威の検出や電子メールのフィルタリングに機械学習を利用し始めている。企業はサイバーセキュリティのプロトコルを強化するために機械学習やディープラーニングを活用している。さらに、MLプラットフォームは、監視を自動化し、異常を特定し、セキュリティシステムによって生成される膨大な量のデータをナビゲートするツールとして、ますます好まれてきている。
サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の利用は、不正検知や不正防止のための予防措置として推進されるため、不正検知／不正防止分野は予測期間中に最も高いCAGRの成長が見込まれる。不正行為の発生件数が増加した結果、機械学習は政府やその他のエンドユーザーが不正行為を防止する能力を強化するために有益な技術となっている。そのため、AIツールは、詐欺、電子メールによるフィッシング、不正記録を取り除くために、より頻繁に使用されるようになるかもしれない。スパイウェアに感染したファイル、フィッシング攻撃、不正なウェブサイトへのアクセス、トロイの木馬（UTM）などの脅威からデジタル資産を守るため、企業は統合脅威管理に関心を寄せており、それによって市場が活性化している。
北米は、IoT、5G、Wi-Fi 6の導入によるネットワーク接続デバイスの増加により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されている。5Gネットワークの拡大は、自動車、ヘルスケア、政府、エネルギー、鉱業などのビジネスによって推進されており、これらはハッカーのアクセスポイントになる可能性がある。大手企業は、機械学習、高度な分析、資産マッピング、リアルタイム評価のための視覚化のためのプラットフォームに資金を投じる可能性が高い。自然言語処理、機械学習（ML）、ニューラルネットワークは、攻撃を阻止し、奇妙なユーザー行動を検出し、他の異常なパターンを識別するために、北米で広く使用されると予想され、したがって、この地域の市場の成長を高める。
アジア太平洋地域は、経済成長とデジタル化の進展によりサイバー攻撃のホットスポットとなっているため、予測期間中の年平均成長率は最も高くなると予測される。新たな脅威から身を守るため、現在では高度なサイバーセキュリティ・ソリューション、特にAIを活用したソリューションに対する需要が高まっている。APAC地域の数多くの政府が、サイバーセキュリティにおけるAIの創造と利用を奨励するイニシアティブを開始した。このようなプロジェクトには、研究開発への資金提供や、市場を牽引する規制面での支援が頻繁に含まれている。
市場の主要プレーヤー
サイバーセキュリティにおける人工知能市場の主なプレーヤーには、Micron Technology, Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Cylance Inc.（BlackBerry）、FireEye, Inc.、Fortinet, Inc.、Acalvio Technologies, Inc.、Intel Corporation、IBM Corporation、LexisNexis、Darktrace、Microsoft Corporation、Samsung Electronics Co. Ltd.、Cisco Systems, Inc.、Gen Digital Inc.、NVIDIA Corporation、McAfee LLC、Palo Alto Networks Inc.、Cylance Inc.
主な動向
2023年9月、Cylance Inc.（BlackBerry）が危険物運搬業者向けの「本質安全防爆」認定ソリューションを発表 新シリーズは「本質安全防爆」認定を取得しており、資産追跡ソリューションのBlackBerry Radarは、燃料運搬業者、タンク運搬業者、海上輸送ライン、鉄道会社など、危険物を運搬する運輸・物流企業をターゲットにすることができる。
2023年9月、インテルは、オープン性、選択性、信頼性、セキュリティの基盤の上に構築された、ソフトウェア定義、シリコンアクセラレーションによるアプローチを発表する。要するに、プロセッサは暗号化されたデータに対して直接計算を実行する。
2023年8月、マイクロンはCXL 2.0の採用を加速するメモリ拡張モジュールポートフォリオを発表。さらに、CZ120モジュールは、最大36GB/秒のメモリ読み出し/書き込み帯域幅1が可能で、メモリ容量と帯域幅の追加が必要な場合に標準的なサーバーシステムを補強します。
対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
セキュリティの種類
– アプリケーション・セキュリティ
– エンドポイントセキュリティ
– ネットワーク・セキュリティ
– クラウドセキュリティ
展開の種類
– オンプレミス
– クラウド
対象テクノロジー
– コンテキスト・アウェア・コンピューティング
– 機械学習
– 自然言語処理（NLP）
– その他のテクノロジー
対象アプリケーション
– アンチウイルス／マルウェア
– データ損失防止
– 不正検知/不正防止
– アイデンティティとアクセス管理
– 侵入検知/防止システム
– リスク・コンプライアンス管理
– セキュリティと脆弱性管理
– 脅威インテリジェンス
– 統合脅威管理
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー
– BFSI
– 自動車・運輸
– エンタープライズ
– 政府・防衛
– ヘルスケア
– インフラ
– 製造業
– 小売
– その他エンドユーザー
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場（コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ハードウェア
5.2.1 プロセッサ
5.2.1.1 特定用途向け集積回路（ASIC）
5.2.1.2 フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
5.2.1.3 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
5.2.1.4 メモリ保護ユニット（MPU）
5.2.2 メモリ
5.2.3 ネットワーク
5.3 ソフトウェア
5.3.1 AIソリューション
5.3.2 AIプラットフォーム
5.3.2.1 アプリケーション・プログラム・インターフェース（API）
5.3.2.2 機械学習フレームワーク
5.4 サービス
5.4.1 サポート＆メンテナンス
5.4.2 デプロイメント＆インテグレーション
…
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