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市場調査レポート
商品コード
1879776
量子コンピューティング／ハイブリッド実行基盤白書2026年版 |
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| 量子コンピューティング／ハイブリッド実行基盤白書2026年版 |
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出版日: 2025年11月27日発行予定
発行: Institute of Next Generation Social System
ページ情報: 和文 250 pages
納期: お問合せ
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概要
■ キーメッセージ
AI時代のサイバーセキュリティは「個別防御」から「統合エコシステム」へ転換する
本レポートが示唆するのは、2026年以降のサイバーセキュリティ市場における急速な転換点である。従来型の点在した防御システムから、AI・機械学習を中核に据えた多層統合防御へのシフトが加速している。
▼具体的な指標：
→グローバルAIサイバーセキュリティ市場は2023年の17.3億ドルから2033年には44.8億ドルに成長（CAGR 10.5%）
→XDR（拡張検出・対応）市場は特に急速な成長を示し、CAGR 31.2%で2033年174.4億ドルに達する予想
→SSE（セキュリティサービスエッジ）市場も年間24.8%の複合成長率で拡大、2033年57.3億ドルに達する
▼市場の牽引役：
→AI・生成AI技術の統合 - GenAIとエンタープライズセキュリティの融合により、検出精度と対応自動化が飛躍的に向上
→ゼロトラストの実装成熟 - 従来型周辺防御から人・デバイス・データ単位の継続的認証へ
→セキュリティオーケストレーション(SOAR)の拡大 - 手動の対応業務から自動化・知能化への転換
→IoT・OTセキュリティの高度化 - 産業用制御システムへのAI適用による異常検知
→エクスプレーナブルAI（XAI）の需要増加 - 規制対応・監査対応の要件としてのAI透明性確保
■ 利用シーン（例）
▼セキュリティ戦略の再構築・DX推進
セキュリティ責任者が経営層に対して多年度投資計画を策定する場面では、本レポートの市場データと技術トレンドが有力な根拠となる。特に、既存投資の効率化とAI技術への移行タイミングの判断材料として活用可能である。
→CISO・セキュリティ責任者：3～5年の中期IT戦略立案
→経営企画部門：セキュリティ予算配分の意思決定
→社内リスク委員会：規制対応・ガバナンス強化の方針策定
▼ベンダー選定・技術採用の意思決定
既存セキュリティソリューションの更新時期や、新規技術導入の判断にあたり、市場で台頭している主要プレーヤー（CrowdStrike、Palo Alto Networks、SentinelOne、Fortinet等）の戦略方向が整理されている。調達部門・IT企画部門が複数候補の比較評価を行う際の参考資料として機能する。
→ビジネスユーザー（調達部門）：RFP作成・ベンダー選定プロセス
→IT企画部門：ロードマップ策定・段階的移行計画
→セキュリティアーキテクト：技術仕様の要件定義
▼業界別・機能別の動向把握
BFSI（銀行・保険）、製造業、医療、政府など、業界別のセキュリティ課題と対応ソリューションが体系的に示されている。自社の業界特性と照合することで、必要な施策の優先順位を明確化できる。
→業界分析レポート作成部門：市場調査・競争分析
→コンサルティング企業：クライアント提案資料の補強
→メディア・リサーチ機関：業界トレンド記事の執筆根拠
▼技術スタックの最適化
SSE、XDR、Zero Trust Network Access（ZTNA）、IAM、DevSecOps等、複数のセキュリティ領域の相互関係と統合戦略が示されている。既存システムとの統合・データフロー設計の参考となる。
→エンタープライズアーキテクト：全社的なセキュリティアーキテクチャ設計
→セキュリティエンジニア：プラットフォーム統合・自動化ワークフローの構築
→SOC運用チーム：監視・検出・対応ツールの統合運用モデル設計
■ アクションプラン／提言骨子
▼フェーズ1（2026年上半期）- 現状調査・基盤整備
セキュリティ保有資産の棚卸し
既存SIEM、EDR、SOAR等のツール群の効果測定（MTTD、MTTR等）
クラウド資産、IoT/OT資産の可視化・リスク評価
AI統合セキュリティ導入の可能性調査
XDR、生成AIセキュリティコパイロット等の試行PoC
現状システムとの互換性・データ連携の検討
ガバナンス・規制対応の強化
EU AI Act、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001等の要件整理
責任あるAI（Responsible AI）体制の構築
▼フェーズ2（2026年下半期～2027年）- 試験導入・プロット運用
AI駆動型検出・対応ツールの試験導入
高リスク領域（クラウド、外部委託先等）での先行実装
自動化プレイブック（SOAR）の作成・実運用
検出精度・自動化効果の測定
ゼロトラストアーキテクチャの段階的導入
ZTNA（Zero Trust Network Access）による外部委託先アクセス管理
IDaaS（Identity-as-a-Service）による多要素認証・条件付きアクセスの拡大
人材育成・スキル向上
AI/ML、エクスプレーナブルAI基礎の研修実施
CISSP、CCSK等の認資格取得支援
▼フェーズ3（2027年～2028年）- 全社展開・最適化
AIセキュリティエコシステムの統合運用
複数ツール間のAPI連携・データ統合
統一SOC（Security Operations Center）モデルの確立
異常検知から自動対応までのエンドツーエンド自動化
継続的改善・監視体制
KPI（MTTD、MTTR、SLI/SLO等）による効果測定
脅威インテリジェンス（MISP、TAXII等）の統合
四半期ごとのセキュリティ姿勢の評価・改善
サプライチェーン・パートナー統制
NIST CSF等に準拠した外部監査体制の構築
IoT/OTセキュリティの業界標準（IEC 62443等）への準拠確認
▼提言のポイント：
段階的実装 - 一度に全社展開するのではなく、高リスク領域から先行実装し知見を蓄積する
ベンダー多様化 - 単一ベンダー依存を避け、統合性の高いプラットフォーム型と点在ツールの組み合わせ
規制・ガバナンス優先 - AI技術の導入前に透明性・説明責任体制を構築する
組織・人材投資 - ツール投資と同等以上に人材育成・組織設計に投資する
■ 各読者層が得られる具体的な価値：
▼戦略立案層向け
市場環境の客観的根拠に基づく中期計画策定
他社の先進事例・技術採択状況の把握
規制動向・ガバナンス要件への早期対応
▼技術・運用層向け
ベンダー・プロダクト選定の判断材料
最新セキュリティ技術・アーキテクチャパターンの習得
実装・運用のための段階的ロードマップ
▼外部専門家向け
クライアント・顧客への提案精度向上
業界動向・規制環境の正確な情報基盤
信頼度の高い市場データ・事例の活用
