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1776696

サイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開形態別、組織規模別、技術別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solution, Service and Hardware), Deployment Mode (Cloud, On-Premise and Hybrid), Organization Size, Technology, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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サイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開形態別、組織規模別、技術別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年07月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のサイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場は、2025年に299億9,000万米ドルを占め、予測期間中にCAGR 22.4％で成長し、2032年には1,234億2,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）は、特に脅威検知システムの分野でサイバーセキュリティに革命をもたらしています。AIは、機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用することで、膨大な量のシステムログとネットワークトラフィックをリアルタイムで調査し、サイバー脅威を指し示す可能性のある奇妙な動向や異常を発見することができます。従来のルールベースのシステムとは対照的に、AI駆動型の検知ツールは常に新しいデータから学習しているため、高度なマルウェア、インシードル脅威、ゼロデイ攻撃を特定する能力が強化されています。アラートに自動的に優先順位をつけることで、これらのシステムは誤検知を減らし、より迅速で的確な対応を促進することができます。さらに、サイバー脅威が高度化するにつれて、AIはプロアクティブかつ適応的なサイバーセキュリティ防衛のための重要なツールになりつつあります。

欧州連合サイバーセキュリティ機関（ENISA）によると、より迅速で適応性の高い脅威検知の必要性から、AIベースのセキュリティソリューションの採用がこの1年で30％増加しました。

複雑化・高度化するサイバー脅威

サイバーセキュリティにおけるAIの導入に影響を与える主な要因の1つは、サイバー脅威の頻度と複雑さの増大です。現代の攻撃者は、ランサムウェア・アズ・ア・サービス、ポリモーフィック型マルウェア、ゼロデイ脆弱性、AIが生成するフィッシング攻撃など、従来のセキュリティツールを凌駕する高度な手口を頻繁に使用しています。脅威の主体は現在、AIを使用して攻撃を自動化し、カスタマイズしているため、攻撃のとらえどころがなく、特定が困難になっています。組織は、異常を特定し、行動パターンを分析し、変化する攻撃戦術に適応できるAIを搭載した脅威検知システムを使用することで対応しています。さらに、これらのシステムは、新たな脅威をリアルタイムで検知するために必要なスピードと脅威インテリジェンスを提供することで、企業や政府機関の防御態勢を大幅に強化します。

高い運用コストと導入コスト

導入、統合、メンテナンスのコストが高いことは、脅威検知システムにおけるAIの活用を阻む最大の要因のひとつです。AIを活用したサイバーセキュリティソリューションには、最先端のハードウェアインフラ、ソフトウェアライセンス、カスタム開発、クラウドコンピューティングリソースに多額の費用が必要になることが多いです。膨大な量のデータを使用してAIモデルを継続的に訓練し、更新する必要があるため、運用コストはさらに増大します。中小企業（SME）は、こうした金銭的要件が現実的でないと感じるかもしれないです。さらに、意思決定者は、特にAIを使用した経験のない企業にとっては、ROIサイクルが長く、メリットが不明確なため、このようなシステムに多額の投資を行うことに消極的かもしれないです。

AI、脅威インテリジェンス、サイバーリスク評価の組み合わせ

AIとリスクスコアリングツールやサイバー脅威インテリジェンスプラットフォームとの組み合わせは、新たな機会をもたらします。AIシステムは、商用データベース、ダークウェブモニタリング、オープンソースからのリアルタイムの脅威フィードを組み合わせることで、状況認識を向上させ、新たな脅威をより迅速に特定することができます。この非構造化かつ動的なデータを機械学習モデルで処理することで、文脈に応じた関連性を提供し、有用な洞察を得ることができます。さらに、AIベースのリスクスコアリングシステムは、社内の脆弱性と社外の脅威の状況を利用して、組織が脅威の深刻度とビジネスへの影響を判断するのを支援します。これにより、特に防衛、ヘルスケア、金融などの業界では、リソースの優先順位付けとプロアクティブなサイバーセキュリティ戦略の実施が可能になります。

不十分な相互運用性と標準化

サイバーセキュリティにおけるAIアプリケーションの急速な拡大により、多数の独自ツール、プラットフォーム、プロトコルが存在するバラバラのエコシステムが形成されています。複数のベンダーやテクノロジーに依存している組織は、この標準化と相互運用性の欠如によって深刻な脅威にさらされています。さまざまなAIベースのシステムが首尾一貫したサイバーセキュリティのフレームワークに統合されると、互換性の問題、脅威の可視性の不均一、セキュリティコンポーネント間の通信の断絶が生じる可能性があります。さらに、標準化されたベンチマークがないため、さまざまなAIソリューションの有効性を評価し、対比することは困難です。業界全体の明確な基準やベストプラクティスがないため、組織がAIを安全かつ大規模に導入することができず、普及が妨げられる可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は、組織がリモートワーク、クラウドサービス、デジタルコラボレーションプラットフォームに急速にシフトしたため、サイバーセキュリティ、特に脅威検出システムにおけるAIの採用を大幅に加速させました。この急激なデジタル変革によって攻撃対象が拡大し、新たな脆弱性が明らかになった結果、分散ネットワークやエンドポイントをリアルタイムで監視できるインテリジェントで自動化されたセキュリティソリューションに対する需要が高まっています。パンデミックの間に増加したフィッシングの試み、ランサムウェア攻撃、異常な行動の検出は、AIを搭載した脅威検出ツールによって可能になった部分が大きいです。さらに、予算の制約が一部のIT投資に影響を与えたにもかかわらず、サイバーセキュリティは最優先事項であり続けた。結局のところ、この危機は、全産業のセキュリティ業務にAIをより深く統合するきっかけとなりました。

予測期間中、クラウドセグメントが最大となる見込み

予測期間中、クラウド分野が最大の市場シェアを占めると予想されます。企業環境が分散化し、複数のクラウド、リモートエンドポイント、ハイブリッド構成にまたがるワークロードが増加する中、クラウドネイティブのAIツールは、自動分析とリアルタイムの脅威監視を大規模に提供することで、非常に優れた性能を発揮します。一元管理、導入の容易さ、スムーズなアップデート、AI主導の新機能への迅速なアクセスなどの理由から、クラウドの導入は組織に好まれています。さらに、ビッグデータ機能と高度な機械学習モデルをトップクラスのプロバイダーが統合することで、検知精度を向上させ、地理的に散在する資産にまたがるインシデント対応を迅速化しています。

予測期間中、自然言語処理（NLP）分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、自然言語処理（NLP）分野が最も高い成長率を示すと予測されています。システムは現在、自然言語処理（NLP）技術の急速な進歩により、電子メール、ログ、アラート、チャット通信などの非構造化データを分析・解釈して、脅威、センチメントの変化、インシードルリスク、コンプライアンス違反を特定することができます。NLPは、大規模な言語モデルとTransformerベースのアーキテクチャを統合することで、コンテキストを考慮した分析を改善し、セキュリティインシデントの自動要約、調査インサイトの作成、さらには会話による脅威の探索に使用することができます。さらに、NLPは脅威検知システムにおいて最も急成長している技術分野であり、この採用の急増は、自然言語入力を処理する能力、セキュリティアナリストとAIシステム間のコミュニケーションギャップを埋める能力、多様なデータソースにまたがる脅威インテリジェンスの拡張能力によるものです。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。ハイテク巨大企業、政府機関、金融機関、重要インフラの運用者など、AI主導のサイバー防衛に多額の投資を行う強力なデジタルエコシステムが、この地域優位の原動力となっています。さらに、厳しい規制環境とコンプライアンス要件の結果として、高度な脅威検出ツールも採用されています。北米の主要サイバーセキュリティ企業は、現在も技術革新の最前線にあり、AIを活用したセキュリティソリューションの世界の標準となっています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、デジタル化のペースが加速していること、サイバー脅威の範囲が拡大していること、政府、製造業、銀行、通信などの業界でAI技術の利用が拡大していることが背景にあります。中国、インド、日本、韓国などの国々がクラウドベースのセキュリティソリューション、スマートシティ、AI対応インフラに多額の投資を行った結果、高度な脅威検知システムの導入が加速しています。さらに、データプライバシーに対する意識の高まり、重要インフラに対するサイバー攻撃の増加、AIとサイバーセキュリティのイノベーションを奨励する政府プログラムによって、急成長への好環境も生み出されています。

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  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 サイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場：コンポーネント別

  • 解決
    • 脅威検出および防止ソリューション
    • 脅威インテリジェンスプラットフォーム
    • AIを活用したセキュリティ分析
    • インシデント対応ソリューション
    • セキュリティオーケストレーション、自動化、およびレスポンス（SOAR）
    • セキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）
    • エンドポイント検出および対応（EDR）
  • サービス
    • マネージド脅威インテリジェンスサービス
    • コンサルティングおよび統合サービス
    • インシデント対応サービス
    • 脅威ハンティングサービス
    • トレーニングとサポートサービス
  • ハードウェア
    • センサー
    • ネットワークアプライアンス
    • セキュリティアプライアンス

第6章 サイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場：展開形態別

  • クラウド
  • オンプレミス
  • ハイブリッド

第7章 サイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場：組織規模別

  • 大企業
  • 中小企業

第8章 サイバーセキュリティにおける世界のAI-脅威検知システム市場：技術別

  • 機械学習
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンテキストアウェアコンピューティング
  • ディープラーニング
  • コンピュータービジョン
  • 行動分析
  • 強化学習

第9章 サイバーセキュリティにおける世界のAI-脅威検知システム市場：エンドユーザー別

  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • 政府と防衛
  • 情報技術と通信
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 小売業とeコマース
  • エネルギーと公益事業
  • 製造業
  • その他のエンドユーザー

第10章 サイバーセキュリティにおけるAI-脅威検知システム市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • IBM Corporation
  • Palo Alto Networks
  • SentinelOne Inc
  • Fortinet Inc
  • Check Point Software Technologies（Infinity）
  • Microsoft Corporation
  • Symantec（Broadcom）
  • Vectra AI
  • CrowdStrike Inc
  • Darktrace Inc
  • Cisco Systems
  • Optiv
  • Cybereason Inc
  • UncommonX Inc
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Solution (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Threat Detection and Prevention Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Threat Intelligence Platforms (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By AI-Powered Security Analytics (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Incident Response Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR) (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Security Information and Event Management (SIEM) (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Endpoint Detection and Response (EDR) (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Service (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Managed Threat Intelligence Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Consulting & Integration Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Incident Response Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Threat Hunting Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Training & Support Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Sensors (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Network Appliances (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Security Appliances (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By On-Premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Organization Size (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Context-Aware Computing (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Deep Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Behavioral Analytics (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Reinforcement Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) (2024-2032) ($MN)
  • Table 38 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Government and Defense (2024-2032) ($MN)
  • Table 39 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Information Technology and Telecom (2024-2032) ($MN)
  • Table 40 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2024-2032) ($MN)
  • Table 41 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Retail and E-commerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 42 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Energy and Utilities (2024-2032) ($MN)
  • Table 43 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
  • Table 44 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC30027

According to Stratistics MRC, the Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market is accounted for $29.99 billion in 2025 and is expected to reach $123.42 billion by 2032 growing at a CAGR of 22.4% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing cybersecurity, particularly in the area of threat detection systems. AI can examine enormous amounts of system logs and network traffic in real time by utilizing machine learning algorithms and data analytics to spot odd trends or anomalies that might point to a cyber threat. AI-driven detection tools, in contrast to conventional rule-based systems, are constantly learning from fresh data, which enhances their capacity to identify sophisticated malware, insider threats, and zero-day attacks. By automatically prioritizing alerts, these systems can lower false positives and facilitate quicker, more precise responses. Moreover, AI is becoming a crucial tool for proactive and adaptive cybersecurity defense as cyber threats become more sophisticated.

According to the European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), there was a 30% increase in the adoption of AI-based security solutions in the past year, driven by the need for faster and more adaptive threat detection.

Market Dynamics:

Driver:

Increasingly complex and advanced cyber threats

One of the main factors influencing the adoption of AI in cybersecurity is the growing frequency and complexity of cyber threats. Modern attackers use sophisticated tactics that frequently outperform conventional security tools, such as ransom ware-as-a-service, polymorphic malware, zero-day vulnerabilities, and AI-generated phishing attacks. Threat actors are now using AI to automate and customize their attacks, making them more elusive and challenging to identify. Organizations are responding by using AI-powered threat detection systems that are able to identify anomalies, analyze behavioral patterns, and adjust to changing attack tactics. Additionally, these systems greatly strengthen the defensive posture of businesses and governmental organizations alike by providing the speed and intelligence required to detect new threats in real time.

Restraint:

High operational and implementation costs

The high cost of implementation, integration, and maintenance is one of the biggest obstacles to the use of AI in threat detection systems. Significant expenditures in cutting-edge hardware infrastructure, software licenses, custom development, and cloud computing resources are frequently necessary for AI-driven cybersecurity solutions. Operational costs are further increased by the requirement for AI models to be continuously trained and updated using vast amounts of data. Small and medium-sized businesses (SMEs) may find these financial requirements to be impractical. Furthermore, decision-makers may be reluctant to make significant investments in such systems due to the lengthy ROI cycles and unclear benefits, particularly for businesses with no prior experience with AI.

Opportunity:

Combining AI, threat intelligence, and cyber risk assessment

The combination of AI with risk scoring tools and cyber threat intelligence platforms presents another new opportunity. AI systems can improve their situational awareness and identify new threats more quickly by combining real-time threat feeds from commercial databases, dark web monitoring, and open sources. This unstructured and dynamic data can be processed by machine learning models, which can then provide contextual relevance and produce useful insights. Moreover, using internal vulnerabilities and external threat landscapes, AI-based risk scoring systems assist organizations in determining the seriousness and business impact of threats. This makes it possible to prioritize resources and implement proactive cybersecurity strategies, particularly for industries like defense, healthcare, and finance.

Threat:

Insufficient interoperability and standardization

A disjointed ecosystem with a large number of proprietary tools, platforms, and protocols has resulted from the quick expansion of AI applications in cybersecurity. Organizations that depend on several vendors and technologies are seriously threatened by this lack of standardization and interoperability. Compatibility problems, uneven threat visibility, and communication breakdowns between security components can arise when various AI-based systems are integrated into a coherent cybersecurity framework. Furthermore, it is challenging to assess and contrast the efficacy of various AI solutions in the absence of standardized benchmarks. Widespread adoption may be hampered by organizations' inability to deploy AI securely and at scale in the absence of clear industry-wide standards and best practices.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in cybersecurity, particularly in threat detection systems, as organizations rapidly shifted to remote work, cloud services, and digital collaboration platforms. The demand for intelligent, automated security solutions that can monitor distributed networks and endpoints in real time has increased as a result of this abrupt digital transformation, which has increased the attack surface and revealed new vulnerabilities. The detection of phishing attempts, ransom ware attacks, and unusual behaviour that increased during the pandemic was made possible in large part by AI-powered threat detection tools. Additionally, cybersecurity remained a top priority, despite budgetary constraints affecting some IT investments. In the end, the crisis served as a catalyst for a deeper integration of AI into security operations across industries.

The cloud segment is expected to be the largest during the forecast period

The cloud segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. As enterprise environments become more dispersed-workloads moving across multiple clouds, remote endpoints, and hybrid configurations-cloud-native AI tools perform exceptionally well by providing automated analytics and real-time threat monitoring at scale. Because of their central management, ease of deployment, smooth updates, and quick access to new AI-driven features, cloud deployments are preferred by organizations. Furthermore, big data capabilities and advanced machine learning models are being integrated by top providers to improve detection accuracy and speed up incident response across geographically scattered assets.

The natural language processing (NLP) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the natural language processing (NLP) segment is predicted to witness the highest growth rate. Systems can now analyze and interpret unstructured data, including emails, logs, alerts, and chat communications, to identify threats, sentiment shifts, insider risks, and compliance violations owing to the quick advancement of natural language processing (NLP) technologies. NLP improves context-aware analysis by integrating large language models and Transformer-based architectures, which can be used to automatically summarize security incidents, produce investigative insights, and even engage in conversational threat hunting. Moreover, NLP is the fastest-growing technology segment in threat detection systems, and this surge in adoption is due to its capacity to process natural-language inputs, close communication gaps between security analysts and AI systems, and scale intelligence across diverse data sources.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. A strong digital ecosystem that makes significant investments in AI-driven cyber defense, including tech behemoths, governmental organizations, financial institutions, and operators of vital infrastructure, is the driving force behind this regional dominance. Additionally, advanced threat detection tools are also being adopted as a result of strict regulatory environments and compliance requirements. Leading North American cybersecurity companies are still at the forefront of innovation and setting the standard for AI-enhanced security solutions worldwide.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by the quickening pace of digitalization, the expanding scope of cyber threats, and the growing use of AI technologies in industries like government, manufacturing, banking, and telecommunications. Advanced threat detection systems are being deployed more quickly as a result of significant investments made by nations like China, India, Japan, and South Korea in cloud-based security solutions, smart cities, and AI-enabled infrastructure. Furthermore, a favorable climate for rapid growth is also being produced by growing awareness of data privacy, an increase in cyberattacks on vital infrastructure, and government programs that encourage innovation in AI and cybersecurity.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market include IBM Corporation, Palo Alto Networks, SentinelOne Inc, Fortinet Inc, Check Point Software Technologies (Infinity), Microsoft Corporation, Symantec (Broadcom), Vectra AI, CrowdStrike Inc, Darktrace Inc, Cisco Systems, Optiv, Cybereason Inc and UncommonX Inc.

Key Developments:

In June 2025, Palo Alto Networks is strengthening its presence across key markets in the Asia-Pacific and Japan (APJ) region through an expansion of its cloud infrastructure. This expansion of local cloud infrastructure within critical markets including Australia, India, Indonesia, Japan, and Singapore, is expected to change the way enterprises in the region secure web browsing while adhering to vital local data residency requirements.

In April 2025, IBM announced it has acquired Hakkoda Inc. Hakkoda will expand IBM Consulting's data transformation services portfolio, adding specialized data platform expertise to help clients get their data ready to fuel AI-powered business operations. Hakkoda has leading capabilities in migrating, modernizing, and monetizing data estates and is an award-winning Snowflake partner. This acquisition amplifies IBM's ability to meet the rapidly growing demand for data services and help clients build integrated enterprise data estates that are optimized for speed, cost and efficiency across multiple business use cases.

In October 2024, SentinelOne announced an extension of its strategic collaboration agreement (SCA) with Amazon Web Services (AWS), designed to deliver generative AI benefits. Under the terms of the agreement, SentinelOne's Purple AI cybersecurity analyst will be powered by Amazon Bedrock, to provide AI-powered security and protection for customers. Additionally, the expanded SCA will increase investments in SentinelOne's AI-powered Singularity(TM) Platform within AWS Marketplace, empowering enterprises to quickly and easily access end-to-end protection from a unified, AI-powered platform.

Components Covered:

  • Solution
  • Service
  • Hardware

Deployment Modes Covered:

  • Cloud
  • On-Premise
  • Hybrid

Organization Sizes Covered:

  • Large Enterprises
  • Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs)

Technologies Covered:

  • Machine Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Context-Aware Computing
  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Behavioral Analytics
  • Reinforcement Learning

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • Government and Defense
  • Information Technology and Telecom
  • Healthcare and Life Sciences
  • Retail and E-commerce
  • Energy and Utilities
  • Manufacturing
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Solution
    • 5.2.1 Threat Detection and Prevention Solutions
    • 5.2.2 Threat Intelligence Platforms
    • 5.2.3 AI-Powered Security Analytics
    • 5.2.4 Incident Response Solutions
    • 5.2.5 Security Orchestration, Automation, and Response (SOAR)
    • 5.2.6 Security Information and Event Management (SIEM)
    • 5.2.7 Endpoint Detection and Response (EDR)
  • 5.3 Service
    • 5.3.1 Managed Threat Intelligence Services
    • 5.3.2 Consulting & Integration Services
    • 5.3.3 Incident Response Services
    • 5.3.4 Threat Hunting Services
    • 5.3.5 Training & Support Services
  • 5.4 Hardware
    • 5.4.1 Sensors
    • 5.4.2 Network Appliances
    • 5.4.3 Security Appliances

6 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud
  • 6.3 On-Premise
  • 6.4 Hybrid

7 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market, By Organization Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Large Enterprises
  • 7.3 Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs)

8 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Machine Learning
  • 8.3 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.4 Context-Aware Computing
  • 8.5 Deep Learning
  • 8.6 Computer Vision
  • 8.7 Behavioral Analytics
  • 8.8 Reinforcement Learning

9 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • 9.3 Government and Defense
  • 9.4 Information Technology and Telecom
  • 9.5 Healthcare and Life Sciences
  • 9.6 Retail and E-commerce
  • 9.7 Energy and Utilities
  • 9.8 Manufacturing
  • 9.9 Other End Users

10 Global AI in Cybersecurity - Threat Detection Systems Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 IBM Corporation
  • 12.2 Palo Alto Networks
  • 12.3 SentinelOne Inc
  • 12.4 Fortinet Inc
  • 12.5 Check Point Software Technologies (Infinity)
  • 12.6 Microsoft Corporation
  • 12.7 Symantec (Broadcom)
  • 12.8 Vectra AI
  • 12.9 CrowdStrike Inc
  • 12.10 Darktrace Inc
  • 12.11 Cisco Systems
  • 12.12 Optiv
  • 12.13 Cybereason Inc
  • 12.14 UncommonX Inc