デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1837244

脅威インテリジェンス市場:コンポーネント別、脅威インテリジェンスタイプ別、展開モード別、用途別、組織規模別-2025年~2032年の世界予測

Threat Intelligence Market by Component, Threat Intelligence Type, Deployment Mode, Application, Organization Size - Global Forecast 2025-2032


出版日
発行
360iResearch
ページ情報
英文 183 Pages
納期
即日から翌営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=154.09円
脅威インテリジェンス市場:コンポーネント別、脅威インテリジェンスタイプ別、展開モード別、用途別、組織規模別-2025年~2032年の世界予測
出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 183 Pages
納期: 即日から翌営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

脅威インテリジェンス市場は、2032年までにCAGR 8.11%で283億米ドルの成長が予測されています。

主な市場の統計
基準年2024 151億5,000万米ドル
推定年2025 164億1,000万米ドル
予測年2032 283億米ドル
CAGR(%) 8.11%

統合され、コンテキスト化された脅威インテリジェンスを優先することが、企業の回復力と戦略的リスクガバナンスに不可欠である理由を説明する、説得力のあるエグゼクティブ向け入門書

現代のデジタルエコシステムでは、戦術的なアラートや単発のインシデント対応を超越した、将来を見据えた脅威インテリジェンスへのアプローチが求められています。組織はもはや、従来の境界防御や定期的な評価で十分であるという前提で活動することはできないです。その代わりにリーダーは、リスク、法務、調達、エンジニアリングの各機能にまたがる意思決定サイクルにインテリジェンスを統合しなければならないです。この統合には、敵の行動、永続的なキャンペーンパターン、攻撃サーフェスを形成する戦略的要因を明確に理解することが必要です。

攻撃者は、クラウドの導入、サプライチェーンの複雑化、リモートワークの形態の融合を悪用し続けるため、経営幹部は、タイムリーで、コンテキスト化され、業務に関連するインテリジェンスを必要としています。最も効果的なプログラムは、自動化されたデータの取り込みとエンリッチメント・パイプラインと、指標を優先順位付けされたアクションに変換する人間の分析的厳密さを組み合わせたものです。この入門的な統合は、この後の分析で取り上げるトピックをフレームワーク化し、オペレーショナル・コントロールを企業のリスク選好度や戦略目標と整合させる、弾力性のあるインテリジェンス主導の戦略の必要性を立証するものです。

自動化、クラウドネイティブ・テレメトリ、地政学的ダイナミクスが、インテリジェンス・ライフサイクル全体における攻撃戦術と防御の優先順位をどのように再構築しているか

脅威の情勢は、攻撃者の経済性と防御者の優先順位の双方を変化させる変革期を迎えています。攻撃者は自動化、コモディティ化されたツール、機械学習をますます活用し、キャンペーンを拡大し、ほぼリアルタイムで適応するようになっています。同時に、防御技術も成熟しつつあります。検知・対応プラットフォームの拡張、クラウド・ネイティブ・サービスからのテレメトリの向上、アイデンティティや資産管理ソースからの充実したコンテキストにより、インテリジェンスが効果的に適用されれば、より迅速かつ的確に封じ込める機会が生まれています。

同時に、地政学的な緊張と規制の焦点は、サードパーティのリスクとサプライチェーンの可視性に変化をもたらしています。組織は現在、サプライヤーの信頼性を、単発的なベンダー評価ではなく、継続的なモニタリングと脅威行為者との連携を通じて評価する必要があります。この進化により、インテリジェンス・チームは地政学的分析とオープンソース・シグナル・フュージョンを日常業務のワークフローに取り入れる必要に迫られています。これらのシフトを総合すると、相互運用性、エンリッチメントとトリアージの自動化、セキュリティ・オペレーション、脅威インテリジェンス、ビジネス利害関係者間の緊密な連携に向けて投資を再編成し、検知と意思決定のギャップを埋めることができます。

貿易政策と関税のシフトが、調達先の変更、サプライヤのリスク・エクスポージャー、およびハードウェアの出所のシフトをどのように推進し、サイバー弾力性計画に影響を与えるかを評価します

特に、サプライチェーンとハードウェアのライフサイクルが新たなコスト構造と調達制約に適応するにつれて、セキュリティチームと調達部門にとって具体的な運用上の考慮事項が導入されています。特に、サプライチェーンやハードウェアのライフサイクルが新たなコスト構造や調達上の制約に適応していく中で、セキュリティチームや調達部門にとって具体的な運用上の考慮事項が浮上してくる。関税に起因するベンダー選定のシフトは、組織が異なるセキュリティ姿勢を持つサプライヤーに軸足を移したり、リードタイムが長くなってレガシー・ハードウェアが長期にわたって使用されたりする場合に、不注意にエクスポージャを増大させる可能性があります。このような力学が働く場合、サイバー部門と調達部門のリーダーは、調達戦略が変わってもセキュリティ要件が確実に守られるよう、連携して取り組む必要があります。

さらに、関税は、地域の再シェアリングや製造拠点の多様化を加速させる可能性があり、その結果、重要なインフラやファームウェアの開発拠点が変化します。この地理的な再分配は、脅威モデリングに影響します。異なる地域は、異なる規制体制、人材プール、および脅威行為者のエコシステムをもたらすからです。したがって、組織は、ハードウェアの出所、ファームウェアの完全性、サプライヤが保証するセキュリティ管理に関する前提を見直すべきです。これは、ベンダーのリスク管理、インシデント対応計画、および戦略的ソーシングと交錯する多面的な課題であり、レジリエンスに対するより総合的なアプローチを促すものです。

戦略的なセグメンテーションに関する洞察により、コンポーネント、インテリジェンスのタイプ、配備形態、業種別用途、および組織の規模別、優先事項がどのように異なるかが明らかになります

セグメンテーションを深く理解することで、どこに投資し、業務に注力することが最大のリターンを生むかが明確になります。コンポーネントのセグメンテーションでは、サービスとソリューションが検討され、サービスはさらにマネージドサービスとプロフェッショナルサービスに分けられます。マネージドサービスでは継続的なモニタリングとSLAが重視されるのに対し、プロフェッショナルサービスではプロジェクトベースの専門知識、アドバイザリー、統合が優先されるため、この区分は購入者の旅路と運用への期待が異なることを明確に示しています。同様に、脅威インテリジェンスのタイプによるセグメンテーションでは、運用、戦略、戦術の優先順位が区別されます。

デプロイメント・モードのセグメンテーションでは、クラウドとオンプレミスを区別し、統合の複雑さ、テレメトリの可用性、データ保存の制約に影響を与えます。アプリケーションのセグメンテーションでは、銀行、政府・防衛、ヘルスケア、IT・電気通信、小売など、インテリジェンス要件を形成する規制、データ機密性、継続性の必須要件を備えた業種別の需要をカバーします。最後に、組織規模のセグメンテーションでは、大企業と中小企業のニーズを区別し、リソースの制約、リスク許容度、ガバナンスの成熟度によって、高度なツールと社内分析能力の実現可能性を定義します。これらのセグメンテーションを総合的に判断することで、リーダーは能力投資を現実的な業務スケジュールとビジネス価値に対応させる優先順位ロードマップを作成することができます。

地理的、規制的、インフラ的な差異を、現実的な業務ガイダンスとリスクの優先順位付けに結びつける、地域ごとに微妙に異なるインテリジェンスの視点

地域のダイナミクスは、脅威の性質と対策の展開の双方に重大な影響を及ぼすため、リーダーは地理的・規制的なレンズを通して脅威インテリジェンスを解釈し、その効果を維持する必要があります。アメリカ大陸では、成熟した規制フレームワークと先進的なクラウドの導入により、忠実度の高い遠隔測定と統合された対応プレイブックに対する需要が高まる一方、テクノロジーハブへの経済的集中により、防御の革新と標的型脅威の活動の両方が集中します。この地域の脅威インテリジェンスは、金融詐欺、ランサムウェア、複雑な商業エコシステムと結びついたサプライチェーン操作に焦点を当てることが多いです。

欧州、中東・アフリカは、規制状況の分断、投資レベルの違い、国家安全保障の優先順位の違いが、リスクプロファイルのモザイクを生み出す異質な地域です。EMEA全域で事業を展開する組織は、多様なコンプライアンス義務と、地域ごとに異なる脅威要因の動機を調整する必要があり、管轄地域ごとに調整可能なモジュール型の脅威インテリジェンス・アウトプットが必要となります。アジア太平洋地域は、急速なデジタル変革と企業間の幅広い成熟度、国の政策スタンスが組み合わさっており、インフラの近代化、5Gの展開、地域化された攻撃者連合に関連するチャンスとリスクを生み出しています。どの地域でも、リーダーは地域ごとのコンテキスト、脅威要因の帰属、データ主権と規制のニュアンスを尊重した運用ガイダンスを組み込んだインテリジェンス製品を採用する必要があります。

ベンダーの差別化、統合エコシステム、データ実証が、脅威インテリジェンスにおける競合ダイナミクスとバイヤーの選択基準をどのように形成しているか

業界関係者は、データの深さ、分析の厳密さ、プラットフォームの相互運用性による差別化にますます重点を置くようになっています。主要ベンダーは、クラウド・ワークロード、エンドポイント検知システム、アイデンティティ・プラットフォームからのテレメトリ・インジェストを拡大し、エンリッチメントを適用して指標を敵の意図やキャンペーン履歴とリンクさせることで、シグナルの質を重視しています。顧客は、インテリジェンスがサイロ化された製品内に閉じ込められることなく、検知システム、オーケストレーションシステム、ケース管理システム全体で実行可能であることを期待しているため、戦略的パートナーシップと統合エコシステムが重要になっています。この動向は、生のシグナル・ストリームと、自動化されたプレイブックに供給する、コンテキストに富んだレポーティングの両方を提供するプロバイダーに有利です。

同時に、ベンダーが独自のデータソース、フォレンジック機能、金融、ヘルスケア、政府機関向けアプリケーションの分野別モデルを通じて競争上の優位性を追求する中で、統合と垂直的な専門化が明らかになりつつあります。バイヤーは、厳格なデータガバナンス、再現可能な分析手法、インテリジェンスに関する主張の透明性を実証できる企業に魅力を感じています。バイヤーがサプライヤーを評価する際には、成功した運用成果の証拠、マネージドサービスの明確なSLA、アウトプットを社内のワークフローやコンプライアンス義務と整合させるベンダーの能力が重視されます。このようなベンダーのダイナミクスは、信頼、技術的統合、検知・対応効率への実証可能な影響を重視するマーケットプレースを浮き彫りにしています。

ガバナンス、自動化、サプライヤ保証を通じてインテリジェンスを運用し、情報漏えいのリスクを軽減するために、経営幹部が実践的かつ成果重視の提案を行う

そのためには、インテリジェンスのアウトプットを、平均封じ込め時間、優先順位付けされたパッチサイクル、サプライヤの保証指標など、明確な業務目標と整合させる。セキュリティ運用、調達、法務、事業継続を含む部門横断的なガバナンスを確立することで、インテリジェンスが調達の選択、インシデント演習、契約上のセキュリティ要件に情報を提供し、摩擦を減らして採用を促進することができます。このガバナンスは、戦略及び運用インテリジェンスを反復可能なアクションに変換する標準化されたプレイブック及びランブックによってサポートされるべきです。

エンリッチメントとトリアージのワークフローの自動化に投資して、手作業を減らし、アナリストが影響度の高い調査に集中できるようにします。可能であれば、継続的なカバレッジのためのマネージド・サービスと、統合や特注の脅威モデリングに対応するプロフェッショナル・サービスを組み合わせたハイブリッド・モデルを追求します。セクター固有の可視性を提供し、透明性の高い調査手法を実証するパートナーシップを優先します。最後に、脅威インテリジェンスをベンダーの管理プロセスに組み込みます。その際、証拠となるセキュリティの主張をサプライヤーに求めるとともに、調達とインシデント対応の優先順位の双方に情報を提供する継続的な監視を実施します。これらのステップを踏むことで、インテリジェンスを単なる報告作業から、レジリエンスを実質的に向上させる中核的な能力へと変貌させることができます。

専門家へのインタビュー、オープンソースのシグナル分析、およびエビデンスに基づく結論を導き出すための再現可能なフレームワークを組み合わせた、透明性の高い混合手法別調査アプローチ

この調査統合は、実用的な結論を導き出すために、定性的分析、専門家へのインタビュー、技術的なシグナルレビューを融合させた混合手法のアプローチに基づいています。一次インプットには、現実の制約、成功要因、相互運用性の課題を浮き彫りにするために、安全保障業務、脅威インテリジェンスチーム、調達リーダーの各業界の実務家との構造化されたディスカッションが含まれます。二次情報には、公開されたインシデントデータ、敵のTTPマッピング、オープンソースインテリジェンスを組み込み、動向を裏付け、進化する技術やキャンペーン行動の時間的背景を提供しました。

分析の厳密性は、ソースの三角測量と、脅威モデリング、ベンダー評価、リスク評価のための標準的なフレームワークの適用によって維持されました。技術的な遠隔測定が使用された場合、パターンレベルの洞察を抽出しながら機密情報を保護するために、プライバシーを保護する集計と匿名化の技術が採用されました。この調査手法は再現性と透明性を重視しており、利害関係者が結論の導出方法を理解し、必要に応じて自身の環境内で分析を再現できるようになっています。調査の利用者が、自分たちの業務実態に照らし合わせて調査結果を適切に解釈できるように、限界と前提条件が明確に文書化されています。

インテリジェンスを測定可能な業務上の成果とサプライヤーが認識できるレジリエンス戦略に転換する必要性を強調する戦略的統合

最後に、脅威インテリジェンスをめぐる情勢は、その場しのぎの報告から、インテリジェンスを測定可能なリスク低減に直結させる統合的で業務に焦点を絞ったプログラムへと戦略的に軸足を移すことを求めています。分析的洞察と業務実行のギャップを埋めることに成功した組織は、検知の忠実度、対応速度、戦略的意思決定の改善を実現します。そのためには、セグメンテーションを意識したロードマップと地域ごとに適合させたインテリジェンス・アウトプットを指針とする自動化、統合、部門横断的ガバナンスへの投資が必要です。

将来のレジリエンスは、貿易力学が変化する時代にサプライヤーのリスクを管理する能力、オンプレミスのレガシーリスクを見失うことなくクラウドネイティブのテレメトリを活用する能力、戦術的ニーズと経営幹部レベルの計画視野の両方を満たすインテリジェンス製品を展開する能力にかかっています。先に概説した推奨事項を採用し、相互運用性、透明性の高い手法、継続的な監視を優先することで、意思決定者はセキュリティ投資を企業の目標により合致させることができます。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

  • ゼロデイ攻撃を予測するために、AIを活用した異常検出をグローバル脅威インテリジェンスプラットフォームに統合
  • 公共部門と民間部門にわたる自動情報交換プロトコルによるリアルタイムのサイバー脅威データ共有
  • エンドポイント、ネットワーク、クラウド、IDテレメトリを統合した拡張検出および対応プラットフォームの採用
  • ML駆動型のフィッシング検出とURLレピュテーション分析により、高度なスピアフィッシング攻撃に対する防御を強化
  • サプライチェーンリスクの出現脅威インテリジェンスベンダーソフトウェアの依存関係とレジリエンス計画に焦点を当てる
  • 自然言語処理を活用して高度な敵対者の作戦計画を発見するダークウェブ監視サービスの成長
  • 進化するセキュリティ管理をテストするために、脅威インテリジェンスを活用した侵害および攻撃シミュレーションの使用が増えています。

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 脅威インテリジェンス市場:コンポーネント別

  • サービス
    • マネージドサービス
    • プロフェッショナルサービス
  • ソリューション

第9章 脅威インテリジェンス市場脅威インテリジェンスタイプ

  • 運用
  • 戦略的
  • 戦術的

第10章 脅威インテリジェンス市場:展開モード別

  • クラウド
  • オンプレミス

第11章 脅威インテリジェンス市場:用途別

  • 銀行業務
  • 政府と防衛
  • ヘルスケア
  • IT・通信
  • 小売り

第12章 脅威インテリジェンス市場:組織規模別

  • 大企業
  • 中小企業

第13章 脅威インテリジェンス市場:地域別

  • 南北アメリカ
    • 北米
    • ラテンアメリカ
  • 欧州・中東・アフリカ
    • 欧州
    • 中東
    • アフリカ
  • アジア太平洋地域

第14章 脅威インテリジェンス市場:グループ別

  • ASEAN
  • GCC
  • EU
  • BRICS
  • G7
  • NATO

第15章 脅威インテリジェンス市場:国別

  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • ブラジル
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • ロシア
  • イタリア
  • スペイン
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国

第16章 競合情勢

  • 市場シェア分析, 2024
  • FPNVポジショニングマトリックス, 2024
  • 競合分析
    • International Business Machines Corporation
    • Cisco Systems, Inc.
    • Palo Alto Networks, Inc.
    • CrowdStrike, Inc.
    • Recorded Future, Inc.
    • Intel 471, Inc.
    • Trend Micro Incorporated
    • Google LLC
    • Mandiant
    • McAfee, LLC
    • Musarubra US LLC