世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場の規模、シェア、および成長予測（2026年～2031年）

世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場は、2026年の13億5,000万米ドルから、2031年までに45億米ドルへと成長し、予測期間中のCAGRは27.2％になると見込まれています。

自動車が固定された電子製品から、常時稼働するソフトウェアプラットフォームへと変化するにつれ、自動車サイバーセキュリティも変化しています。集中型コンピューティング、無線アップデート（OTA）、クラウドAPI、アプリエコシステム、およびコネクテッド充電インフラにより、ソフトウェアの変更やテレメトリデータが絶え間なく生成されています。従来のシグネチャベースの制御は依然として必要ですが、既知の攻撃シグネチャが存在する前から、行動の異常を検知し、複数のドメインにわたるイベントを関連付け、不審な活動を優先順位付けする機械学習モデルによって、ますます補完されるようになっています。人工知能（AI）は、製品開発と生産後のセキュリティの両方に活用されています。車両開発段階では、AIは資産の自動マッピング、脅威分析およびリスク評価、脆弱性の優先順位付け、コンプライアンス証拠の生成を支援することができます。車両が稼働を開始した後は、AIベースの「車両検知・対応（VDR）」「拡張検知・対応（EDR）」、および「車両セキュリティオペレーションセンター（VSOC）」プラットフォームが、車両群の挙動を監視し、車載信号とバックエンド、モバイルアプリケーション、および企業データを相互に関連付けます。この技術は、二重のセキュリティ上の課題も生み出しています。AIは防御側が攻撃をより迅速に特定するのを助けますが、AIを搭載した車両機能は、それ自体でモデル、データ、およびインターフェースに関するリスクをもたらします。

市場促進要因

• ソフトウェア定義車両には、1回限りの検証ではなく、継続的な検知が求められます。自動車サイバーセキュリティの範囲は、車両の発売後もますます拡大しています。ソフトウェア定義車両は頻繁に更新され、外部サービスに接続し、集中型コンピューティングプラットフォームを利用するため、複数の機能が同じ脆弱性にさらされる可能性があります。継続的な監視により、メーカーは車両群の異常な挙動を特定し、新たに公開された脆弱性を調査し、影響を受けるソフトウェアが特定の車両に展開されているかどうかを判断することができます。テレメトリの量やソフトウェアの依存関係は、車両群規模で手動で分析することが困難であるため、AIの価値が高まっています。
• 規制や規格により、スケーラブルなサイバーセキュリティ・ワークフローの必要性が高まっています。国連規則第155号は、参加市場で事業を行うメーカーに対し、サイバーセキュリティ管理システムの維持を義務付けています。ISO/SAE 21434は、道路車両のライフサイクルにわたるサイバーセキュリティ工学要件を規定しています。この規格は、構想、開発、生産、運用、保守、および廃棄の各段階を網羅しています。ソフトウェアのインベントリやサプライヤーへの依存関係が拡大する中、AIを活用した評価プラットフォームは、脅威モデルの更新、脆弱性の優先順位付け、およびサイバーセキュリティ事案に関する証拠の維持に必要な時間を短縮することができます。
• AI搭載車両は新たなセキュリティリスクを生み出しています。自動車メーカー各社は、AIを活用したアシスタント、知覚システム、予測サービス、および自動運転機能を導入しています。これらの機能は、モデルの改ざん、信頼できない入力、プライバシー、トレーニングデータ、およびAIサービスと車両機能間の接続に関して、さらなるリスクをもたらします。VicOne社とP3社は、CES 2026において、AI駆動型コックピット向けの自動車グレードのセキュリティを実証しました。業界の取り組みは、従来の車両ネットワークに加え、AIコンポーネントのセキュリティ確保にますます重点を置いています。

市場抑制要因

• 誤検知、説明可能性、および安全上の制約が、完全な自動化を妨げています。自動車用セキュリティシステムは、不適切な介入が車両の可用性や安全性に影響を与える可能性があるため、あらゆる異常に対して積極的に対応することはできません。また、機械学習モデルは、なぜその動作が不審とみなされるのかを説明し、真の攻撃と、異常ではあるが正当な車両の挙動とを区別する必要があります。したがって、人間の監視は依然として重要です。これは、AIの推奨によりソフトウェアのブロック、車両群全体での是正措置、または規制当局への報告が行われる場合に特に当てはまります。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場スナップショット

• 市場概要
• 市場セグメンテーション

第3章 ビジネス情勢

• 市場促進要因
  • ソフトウェア定義車両には、1回限りの検証ではなく、継続的な検知が必要です
  • 規制や基準により、拡張性のあるサイバーセキュリティ・ワークフローの必要性が高まっています
  • AI搭載車両が新たなセキュリティリスクを生み出す
• 市場抑制要因
  • 誤検知、説明可能性、および安全上の制約が完全自動化を妨げています
• 市場機会
• ポーターのファイブフォース分析
• 業界バリューチェーン分析
• 規制および規格の動向

第4章 技術的展望

• エッジAIによる侵入検知
• AIを活用した車両検知と対応
• 脅威分析とリスク評価の自動化
• インテリジェントコックピットおよびGenAIのためのAIセキュリティ

第5章 世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場：AI機能別

• 異常検知および侵入検知
• 車両の検知および対応
• TARAおよびコンプライアンス自動化
• 脆弱性の優先順位付け
• 予測型脅威インテリジェンス
• AIモデルおよび生成AIの保護

第6章 世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場：セキュリティ分野別

• 車載セキュリティ
• クラウドおよびバックエンドのセキュリティ
• 車両セキュリティオペレーションセンター
• サプライチェーンおよびソフトウェアの脆弱性に関するセキュリティ
• アプリケーションおよびAPIセキュリティ

第7章 世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場：車両アーキテクチャ別

• コネクテッドカー
• ソフトウェア定義車両（SDV）
• 自動運転車および高度自動運転車

第8章 世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場：エンドユーザー別

• 自動車OEMs
• ティア1およびティア2サプライヤー
• フリートおよびモビリティ事業者
• エンジニアリングおよびサイバーセキュリティサービスプロバイダー

第9章 世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場：展開別

• クラウド
• 車載／エッジ
• ハイブリッド

第10章 世界の自動車サイバーセキュリティにおけるAI市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他の南米諸国
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • その他の欧州諸国
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • その他の中東・アフリカ諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋諸国

第11章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 市場シェア分析
• 製品開発、パートナーシップ、およびプラットフォームの統合
• 競合環境ダッシュボード

第12章 企業プロファイル

• Upstream Security Ltd.
• VicOne Corporation
• PlaxidityX
• Argus Cyber Security Ltd.
• AUTOCRYPT Co., Ltd.
• C2A Security Ltd.
• Karamba Security Ltd.
• ETAS GmbH
• Vector Informatik GmbH
• Keysight Technologies, Inc.
• L&T Technology Services Limited
• VxLabs
• Microsoft Corporation
• Intellias
• HARMAN International
• Cybellum Technologies Ltd.
• Synopsys, Inc.
• Trend Micro Incorporated

第13章 最近の動向

第14章 付録