AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場の規模は、2025年に28億1,000万米ドル、2026年に36億2,000万米ドルとなり、2031年までに144億7,000万米ドルに達すると予測されており、2026年から2031年にかけてCAGR31.93％で成長すると見込まれています。

本レポートは、コンポーネント（ソリューションおよびサービス）、セキュリティタイプ（モデルセキュリティなど）、モデルモダリティ（大規模言語モデル（LLM）など）、展開（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、企業規模（大企業および中小企業）、エンドユーザー業界（BFSIなど）、および地域ごとに分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界のAIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場の動向と洞察

増加するプロンプトインジェクションおよびジェイルブレイク攻撃の試み

プロンプトインジェクションは、導入済みの生成AIシステムにおいて最も顕著な脆弱性となっており、企業がモデルをデータストア、ツール、エージェントに接続するにつれて、そのリスクは拡大しています。OWASPは、プロンプトインジェクションを2025年の「LLM01」にランク付けし、企業のAI導入事例の53％が、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）またはエージェント型パイプラインに依存しており、これらは検索されたコンテンツを介した間接的なインジェクションに対して特に脆弱であると指摘しています。2026年のレビューでは、2025年6月にGitHub Copilot ChatのCVSS 9.6の脆弱性が公表されたことが取り上げられました。この脆弱性により、間接的なプロンプトインジェクションを通じて、非公開リポジトリから機密情報やソースコードが流出する可能性がありました。2026年1月に発表された調査では、プロンプトインジェクションがマルチステップのマルウェア配信メカニズムであり、現在では観測されたインシデントの大部分において、持続化や横方向の移動にまで拡大していると説明されています。このため、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場では、連鎖したワークフロー全体で攻撃がどのように進化するかをテストできる、プロンプトファイアウォール、ランタイムガードレール、および敵対的レッドチーミングツールに対する需要が着実に高まっています。

企業のワークフロー全体に広がるAIモデルの攻撃対象領域

AIモデルは現在、コード生成、法務レビュー、カスタマーサポート、財務分析などに組み込まれており、その結果、攻撃対象領域は、モデルに情報を送信したり、その出力に基づいて動作したりするあらゆるプロセスに及んでいます。CrowdStrike社によると、同社のプラットフォームのテレメトリにより、2026年に顧客環境全体で1,800以上のAIアプリケーションが特定され、その数は約1億6,000万のユニークなアプリケーションインスタンスに上りました。2026年のCheck Pointのレポートによると、AI接続アプリケーション全体において、入力の検証、出力のフィルタリング、ツール使用の承認といったランタイムLLM制御を広く導入していた組織はわずか17％にとどまりました。エージェント型システムがModel Context Protocolサーバーを経由してアクションをルーティングし始めるにつれ、サードパーティとの接続が1つ増えるごとに、多くの資産インベントリでは依然として追跡されていないサプライチェーン上の新たなポイントが追加されることになります。そのため、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場は、AI資産の発見、シャドウAIのガバナンス、エンドポイントレベルでの実行時保護に対する需要の高まりから恩恵を受けています。

セキュリティ対策の追いつかない、急速に変化するモデルアーキテクチャ

ある世代のモデルで機能していたセキュリティツールも、アーキテクチャが変更されると大幅な調整が必要になることがよくあります。テキストのみのシステムからマルチモーダルモデルへの移行に伴い、画像ベースのプロンプトインジェクション、敵対的オーディオ、およびクロスモーダリティ・ジェイルブレイクといった脅威が登場しましたが、これらはテキスト中心のスキャナーでは検出できないように設計されていました。2026年3月に発表された調査では、生成機能と理解機能が同一システム内で双方向の攻撃経路を生み出す、統合型マルチモーダルモデルの脆弱性も特定されました。また、モデルの頻繁な更新により、レッドチームの調査結果の有効期間も短くなっています。あるバージョンに対するテスト結果は、次のリリース後には通用しなくなる可能性があるためです。これにより、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場は鈍化しています。モデルの設計や動作、新しいモダリティに合わせてツールの要件が絶えず変化するため、購入者が購入を躊躇してしまうからです。

セグメント分析

2025年、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場において、ソリューションが62.14％のシェアを占めました。これは、購入者が当初、専用のプロンプトセキュリティ、ランタイム監視、出力フィルタリング、およびガバナンス製品の導入に重点を置いていたことを示しています。この初期の支出パターンは、企業がAIセキュリティ運用に関する長期的なサービス関係を構築する前に、顕在化した制御上のギャップを早急に解消する必要性があったことも反映しています。AIレッドチームおよび検証プラットフォームは、AIガバナンスやコンプライアンスツールと併せて、組織が単発のチェックではなく繰り返しテストを必要としていることから、強い需要を集めました。AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場のソリューション分野は、迅速な導入と直接的なポリシー制御を求める購入者のニーズからも恩恵を受けました。これにより、サービス需要が上昇し続ける中でも、ソリューションが主導的な地位を維持しました。

サービス分野は、2031年までCAGR32.98％で拡大すると予測されており、顧客が社内で確保できない外部の専門知識を求めるにつれて、成長率においてソリューション分野を上回ると見込まれています。ここで求められる業務は、従来のマネージドセキュリティとは異なります。チームは、実際の企業環境において、敵対的プロンプトを作成し、出力のドリフトを評価し、モデルの挙動をAIリスク分類体系にマッピングする必要があるからです。SplxAIは、2024年8月のサービス開始後、前四半期比127％の成長を記録し、その実績を受けて2025年3月には、機能拡充に向けた700万米ドルのシードラウンドを調達しました。2026年のSANSの調査サマリーでも、2025年から2026年にかけて、AIセキュリティの専門職に対する需要が急増していることが指摘されています。そのため、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場においては、大規模なLLM導入の初期段階で多くの購入者が予想していたよりも、マネージド・レッドチーム、ガバナンス・アドバイザリー、AIインシデント対応の分野が急速に成長する見込みです。

2025年には、モデルセキュリティが28.21％と最大のシェアを占めました。これは、プロンプトインジェクション、モデルの完全性、敵対的操作に対する購入者の差し迫った懸念を反映したものです。これらの対策は、モデルに最も近く、展開されたアプリケーションにおける顕在化した障害モードに直接対処するものであるため、最も緊急性の高いものとして位置づけられました。また、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場では、データセキュリティおよびアプリケーションセキュリティに対する需要も堅調でした。これは、リトリバル拡張生成（RAG）が、データアクセスとアプリケーションの挙動を同一のワークフロー内で結びつけるためです。その結果、購入企業は、モデル境界、アプリケーション層、データパスを、個別の調達対象としてではなく、単一のリスク領域として扱う傾向が強まりました。これにより、セキュリティタイプのスタック全体にわたる、より幅広い対策の組み合わせが促進されました。

ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）は、2031年までCAGR33.09％で成長すると予測されており、AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場において最も成長の速いセキュリティ分野となる見込みです。この変化は調達行動と密接に関連しており、取締役会、法務チーム、リスク管理部門が、AIシステムが広範な導入前にテスト、文書化、監視されたという証拠を求めるようになったためです。インドの2026年の勧告では、AIエージェントを「特権を持つ非人間的なアイデンティティ」と定義しており、これにより、企業の制御設計において、アイデンティティ、アクセス、ガバナンスに関する懸念がより密接に結びつけられるようになりました。また、企業は購入決定を進める前に、ベンダーに対して、敵対的テストの証拠、AIインシデント対応マニュアル、およびNIST AI RMF機能との整合性を求めています。これが、GRCがバックオフィスの要件から、企業のAIセキュリティプログラムの中核となる運用層へと移行した理由です。

地域別分析

2025年、北米はAIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場の33.14％を占め、最大の地域別収益基盤となりました。米国は、企業におけるAIの普及率の高さ、主要なプラットフォームベンダーの存在、そして金融機関や公的機関にわたる積極的なセクターガイダンスが相まって、引き続き中核市場としての地位を維持しました。カナダは、医療および金融サービス分野での積極的な導入を通じて市場を支え、一方、メキシコは規模は小さいもの成長著しい市場として位置づけられました。続いて欧州では、コンプライアンスの緊急性によって需要が形成されており、ドイツは連邦情報セキュリティ局（BSI）による積極的な指針や、AI設計原則およびAIソフトウェア部品表（BOM）に関する取り組みを通じて、地域内の支出を牽引しました。欧州におけるAIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場は、EU AI法、DORA、およびAIセキュリティをより広範なITリスク予算に統合する各国のサイバーセキュリティ規制によっても後押しされています。

アジア太平洋地域は、2031年までのAIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場において、CAGR33.64％で拡大すると予測されており、最も成長の速い地域となる見込みです。その主な要因は中国にあります。2026年1月1日に施行された改正サイバーセキュリティ規則では、AIシステムのリスクが明示的に取り上げられており、生成AIのセキュリティ基準はすでに2025年末に施行されていたからです。インドも、2026年にインド準備銀行がプロンプト注入、モデル操作、ガバナンス文書化を網羅したセクターレベルの勧告を発表したことを受け、急速に動き出しています。日本と韓国では、企業のワークフロー全体での利用が拡大するにつれ、より強力なセキュリティ対策が求められる産業用AIの導入が進み、勢いを増しています。こうした規制と導入規模の相乗効果により、アジア太平洋地域は、より成熟した地域よりも速い成長軌道に乗っています。

2025年時点では、南米はAIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場として依然として小規模な地域市場にとどまっていましたが、フィンテックの基盤と確立されたデータ保護の枠組みを背景に、ブラジルが明確なリーダーとしての地位を確立していました。アルゼンチンでは、広範な経済情勢が依然として厳しい状況にあるもの、活発な技術コミュニティを通じて地域全体の意識向上に貢献しました。中東およびアフリカは依然として初期段階にありますが、アラブ首長国連邦（UAE）とサウジアラビアは、自国のAI取り組みに対する「サイバーセキュリティ・バイ・デザイン」要件を含む国家AI戦略を通じて前進しました。南アフリカとナイジェリアは依然として萌芽的な市場であり、そこでの需要は、金融サービスやその他のサービス主導型セクターにおけるクラウドホスト型AIアプリケーションの普及に連動しています。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストによるサポート

よくあるご質問

• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に28億1,000万米ドル、2026年に36億2,000万米ドル、2031年までに144億7,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは31.93%です。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場の主要なセグメントは何ですか？
  • コンポーネント（ソリューションおよびサービス）、セキュリティタイプ（モデルセキュリティなど）、モデルモダリティ（大規模言語モデル（LLM）など）、展開（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、企業規模（大企業および中小企業）、エンドユーザー業界（BFSIなど）です。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場での増加する脅威は何ですか？
  • プロンプトインジェクションおよびジェイルブレイク攻撃の試みが増加しています。
• AIモデルの攻撃対象領域はどのように広がっていますか？
  • AIモデルはコード生成、法務レビュー、カスタマーサポート、財務分析などに組み込まれており、攻撃対象領域はモデルに情報を送信したり、その出力に基づいて動作したりするあらゆるプロセスに及んでいます。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場のセグメント分析では、どの分野が主導的な地位を占めていますか？
  • 2025年、ソリューションが62.14％のシェアを占めました。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場におけるサービス分野の成長予測はどうなっていますか？
  • 2031年までCAGR32.98％で拡大すると予測されています。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場でのモデルセキュリティのシェアはどのくらいですか？
  • 2025年にはモデルセキュリティが28.21％のシェアを占めました。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場におけるガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）の成長予測はどうなっていますか？
  • 2031年までCAGR33.09％で成長すると予測されています。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場の地域別分析では、どの地域が最大のシェアを占めていますか？
  • 2025年、北米が33.14％を占め、最大の地域別収益基盤となりました。
• AIモデルとLLM向けサイバーセキュリティ市場における主要企業はどこですか？
  • Amazon Web Services, Inc.、Google LLC、International Business Machines Corporation、Palo Alto Networks, Inc.、CrowdStrike Holdings, Inc.などです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • プロンプトインジェクションおよびジェイルブレイク攻撃の増加
  • 企業のワークフロー全体におけるAIモデルの攻撃対象領域の拡大
  • AIガバナンスとモデルの説明責任に対する規制上の圧力
  • 自動化されたソーシャルエンジニアリングを目的としたGenAIの悪用
  • API、プラグイン、オープンソースの重み付けを横断したサプライチェーン・リスクのモデル化
  • 継続的なAIレッドチーム活動および実行時ポリシーの適用に対する需要
• 市場抑制要因
  • セキュリティ対策の対応を凌駕する、急速に変化するモデルアーキテクチャ
  • AIセキュリティのベンチマークおよびテストにおける標準化の不足
  • 出力フィルタリングおよび検出における高い偽陽性率
  • AIセキュリティ、MLOps、脅威調査分野における人材不足
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 業界バリューチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• コンポーネント別
  • ソリューション
    • プロンプトセキュリティソリューション
    • 実行時セキュリティおよびモニタリング
    • 出力セキュリティおよびコンテンツモデレーション
    • データセキュリティおよび情報漏洩防止
    • AIレッドチーミングおよび検証プラットフォーム
    • AIガバナンスおよびコンプライアンス・プラットフォーム
  • サービス
• セキュリティタイプ別
  • モデルセキュリティ
  • データセキュリティ
  • アプリケーションセキュリティ
  • IDおよびアクセスセキュリティ
  • ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）
• モデルモダリティ別
  • 大規模言語モデル（LLM）
  • マルチモーダル基礎モデル
  • 画像生成モデル
  • 音声およびスピーチモデル
  • 動画生成モデル
• 展開別
  • クラウド
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
• 企業規模別
  • 大企業
  • 中小企業
• エンドユーザー産業別
  • BFSI
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • IT・通信
  • 小売・Eコマース
  • 工業製造
  • 政府・公共部門
  • その他のエンドユーザー産業
• 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
    • スペイン
    • ロシア
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東・アフリカ
    • 中東
      • サウジアラビア
      • アラブ首長国連邦
      • その他の中東諸国
    • アフリカ
      • 南アフリカ
      • ナイジェリア
      • その他のアフリカ諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • Palo Alto Networks, Inc.
  • CrowdStrike Holdings, Inc.
  • Fortinet, Inc.
  • Zscaler, Inc.
  • SentinelOne, Inc.
  • Darktrace Holdings Limited
  • Check Point Software Technologies Ltd.
  • Trend Micro Incorporated
  • Cisco Systems, Inc.
  • HiddenLayer
  • BigID, Inc.
  • Protect AI
  • Snyk Limited
  • Qualys, Inc.
  • Tenable, Inc.
  • Rapid7, Inc.
  • SplxAI Inc.

第7章 市場機会と将来の展望