サイバーリスク定量化市場の2032年までの予測：コンポーネント別、リスクタイプ別、展開別、組織規模別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のサイバーリスク定量化市場は2025年に3億7,000万米ドル規模と推計され、予測期間中にCAGR 11.3％で成長し、2032年までに8億米ドルに達すると見込まれています。

サイバーリスク定量化とは、分析モデルを通じて潜在的な財務損失を推定し、サイバー脅威を評価する体系的なプロセスです。主観的な評価に依存する代わりに、セキュリティ侵害の影響を明確な数値で表現します。このアプローチにより、組織は重大な弱点を特定し、リスク優先度を管理し、サイバーセキュリティ予算をより効果的に配分することが可能となります。技術的な課題をビジネスに関連する知見に変換することで、経営陣とのコミュニケーションを改善し、規制順守を支援します。リスク定量化はまた、多様な攻撃シナリオのシミュレーションを可能にし、企業が予想される結果を評価し、統制のパフォーマンスを測定するのに役立ちます。最終的には、組織が情報に基づいた意思決定を行い、サイバーセキュリティ戦略をより広範なビジネス目標と整合させることを可能にします。

PwCの「グローバル・デジタル・トラスト・インサイト2025」調査によれば、データは、サイバーリスクを相当程度測定している組織はわずか15%に過ぎないことを明らかにしており、取締役会レベルでの需要が高まっているにもかかわらず、定量化の実践には大きなギャップが存在することを浮き彫りにしています。

サイバー攻撃の頻度と高度化の進展

頻度と高度化の両面で増大するサイバー脅威が、サイバーリスク定量化ソリューションの急速な導入を推進しています。ランサムウェア、マルチベクター侵入、サプライチェーン侵害、AIを活用した攻撃といった現代的な攻撃手法は、従来の定性的手法では組織の真の財務的リスクを評価することを困難にしています。クラウドプラットフォーム、ハイブリッドワークフォース、IoTエコシステムを含む拡大するデジタル環境は、不確実性をさらに増幅させます。定量化プラットフォームは、データ窃取、ダウンタイム、システム障害、恐喝などに対する明確な金銭的見積もりを提供します。脅威アクターの能力と標的化が進む中、組織は制御策の優先順位付け、意思決定の改善、強化されたサイバーセキュリティ予算に対する経営陣の承認を得るために、詳細な定量化モデルへの依存度を高めています。

高品質データの入手困難さ

サイバーリスク定量化の導入における主要な障壁は、信頼性の高い財務的影響評価に不可欠な包括的で信頼できるデータの不足です。多くの組織では、詳細なサイバーインシデント履歴、コスト内訳、標準化された報告慣行が欠如しており、効果的なモデル開発を制限しています。複雑なIT環境、レガシーシステム、サイロ化されたインフラストラクチャは、定量化の精度を低下させる追加的なデータ不整合を生み出します。厳格なプライバシーおよびデータ保護規則も、精密なモデリングに必要な機密情報へのアクセスを制限します。一貫性のある高品質な入力データがなければ、定量化プラットフォームは確率や財務的損失を確信を持って予測できません。その結果、企業は結果の信頼性に疑問を抱き、戦略的意思決定において定量化ツールに依存することを躊躇する可能性があります。

AI駆動型および自動化されたリスクモデリングの拡大

AIを活用した自動化されたリスクモデルは、サイバーリスク定量化市場にとって大きな成長機会をもたらします。より迅速で信頼性の高い評価への需要が高まる中、AIは複雑なデータセットを処理し、脅威の挙動を特定し、精度を向上させた財務リスク見積もりを作成できます。自動化により、不足しがちなサイバーセキュリティおよび分析の専門家への依存度が低下し、運用負担全体が軽減されます。機械学習システムは更新された脅威フィードを用いて計算を継続的に改善し、一貫した精度を確保します。これにより組織は、事前対策を強化するリアルタイムで適応性のあるリスク指標を取得できます。AI機能の進歩に伴い、定量化プラットフォームはより拡張性が高く、手頃な価格で、業界全体に広く採用されるようになるでしょう。

急速に進化するサイバー脅威の情勢

サイバーリスク定量化市場における重大な脅威の一つは、サイバー脅威が既存の定量化モデルの適応性を凌駕する速度で進化することです。AIを活用した侵害、ディープフェイク操作、多層的なサプライチェーン侵入といった新たな攻撃手法は、旧式のフレームワークでは正確に捕捉できない可能性があります。サイバー犯罪者の急速な技術革新に伴い、モデルの精度が低下し、組織が財務リスク見積もりに信頼を置けなくなる恐れがあります。静的モデルや更新頻度の低いモデルを使用する企業は、リスク露出を誤算する恐れがあり、危険な盲点を生み出す可能性があります。この変動性は、ベンダーに対し、動的な脅威環境下での継続的な信頼性を確保するため、ツールの継続的なアップグレード、リアルタイム脅威インテリジェンスの組み込み、高度に適応性のあるモデリングシステムの構築を迫っています。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、デジタル依存を加速させ、組織をより高いレベルのサイバーリスクに晒すことで、サイバーリスク定量化市場に強い推進力を生み出しました。リモートワークが攻撃対象領域を拡大する中、ランサムウェア、認証情報窃取、クラウド侵入などのインシデントが急増し、企業は財務的エクスポージャーをより正確に測定する方法を模索せざるを得なくなりました。変化する脅威環境において定性的手法は不十分であることが判明し、経営陣は予算制約下での明確な意思決定のために定量化を重視するようになりました。これらのツールは、損失シナリオの評価、対策の優先順位付け、投資価値の証明に役立ちました。その結果、COVID-19は定量化をオプションの支援手段から、現代のサイバーセキュリティ戦略における重要な構成要素へと格上げしました。

予測期間中、財務リスク分野が最大の市場規模を占めると見込まれます

予測期間中、財務リスク分野が最大の市場シェアを占めると見込まれます。これは企業がサイバー脅威の金銭的影響評価に重点を置いているためです。組織は戦略的支出の指針として、侵害関連コスト、ランサムウェアの影響、業務停止時間、事後復旧費用の精密な見積もりを必要としています。定量化プラットフォームは技術的リスクを財務的知見に変換し、経営陣が情報に基づいた予算整合的な意思決定を可能にします。取締役会がサイバーセキュリティプログラムにおける財務的説明責任をますます求める中、企業は潜在的損失を予測し、リスクレベルと軽減投資を比較するモデルに依存しています。この経済的透明性と測定可能な成果への強い焦点が、定量化取り組みにおいて金融リスク分野を主要領域に位置づけています。

予測期間において、クラウドベースのセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、クラウドベースセグメントは最も高い成長率を示すと予測されます。これは、企業がクラウドファースト戦略を採用し、より適応性の高いセキュリティツールを求める傾向によるものです。クラウドベースの定量化ソリューションは、迅速な導入、運用コストの低減、現代的なクラウドインフラとの優れた互換性を提供します。企業がマルチクラウド環境への依存度を高める中、多様で急速に変化する環境全体にわたるリスク評価が可能なプラットフォームが必要とされています。クラウド対応システムは自動更新、スケーラブルな分析、集合的な脅威インテリジェンスへの継続的アクセスを提供し、精度と応答性を高めます。これらの利点により、クラウド導入は従来のセットアップよりも魅力的となり、採用が加速。クラウドベースセグメントは本市場で最も成長が速い領域として位置づけられています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は先進的なサイバーセキュリティエコシステム、主要企業、厳格な規制環境を背景に、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。特に米国は、定量化技術、リスク評価、保険引受における強力なイノベーションを背景に、大きな影響力を持っています。この地域の大企業は、リスクを財務的観点で評価することを優先しており、定量化プラットフォームへの需要を高めています。同地域の深い脅威インテリジェンス能力と、サイバーリスクモデリングおよび取締役会レベルでの報告への多額の投資が相まって、導入をさらに促進しています。この戦略的焦点により、北米は世界的なサイバーリスク定量化のベンチマークとしての地位を確立しています。

最も高いCAGRを示す地域：

予測期間において、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予想されます。この急成長は、中国、インド、日本などの経済圏における急速なデジタルトランスフォーメーションと、それに伴うサイバー脅威への曝露増加によって牽引されています。同地域の企業は、リスクをリアルタイムで監視・測定するため、クラウドベースかつ定量化に重点を置いたプラットフォームを急速に導入しています。一方、サイバーセキュリティ規制の強化やサイバーレジリエンスに関する国家戦略が、需要をさらに後押ししています。組織の近代化とデジタル化が進む中、アジア太平洋はサイバーリスク定量化ツールの市場拡大を主導する態勢にあります。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要企業のSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場規模の推定・予測およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要企業の製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

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

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 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 世界のサイバーリスク定量化市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• プラットフォーム
• サービス
• コンサルティング
• 分析ツール

第6章 世界のサイバーリスク定量化市場：リスクタイプ別

• イントロダクション
• 財務リスク
• オペレーショナルリスク
• 評判リスク
• コンプライアンスリスク

第7章 グローバルサイバーリスク定量化市場：展開別

• イントロダクション
• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド

第8章 世界のサイバーリスク定量化市場：組織規模別

• イントロダクション
• 中小企業
• 大企業

第9章 グローバルサイバーリスク定量化市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• 健康管理
• 通信
• エンタープライズITおよびデジタルサービス
• エネルギー
• 製造業
• 政府

第10章 世界のサイバーリスク定量化市場：地域別

• イントロダクション
• 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

• Bitsight Technologies Inc.
• SecurityScorecard Inc.
• RiskLens Inc.
• CyberCube Analytics Inc.
• Safe Security Inc.
• Balbix, Inc.
• Kovrr
• Oliver Wyman Inc.
• PwC（PricewaterhouseCoopers）
• Protiviti Inc.
• IBM
• Optiv Security Inc.
• ISACA
• Axio Global
• KPMG