2034年までのAIを活用した脅威インテリジェンス市場の予測―構成要素、セキュリティの種類、導入形態、組織規模、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のAIを活用した脅威インテリジェンス市場は2026年に72億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR19.5％で成長し、2034年には301億米ドルに達すると見込まれています。

AIを活用した脅威インテリジェンスとは、人工知能（AI）や機械学習技術を用いて、サイバーセキュリティ上の脅威データをリアルタイムで収集、分析、解釈することを指します。これにより、組織は悪意のある活動を特定し、新たな攻撃パターンを検知し、潜在的なセキュリティ侵害をより高い精度とスピードで予測できるようになります。ネットワーク、エンドポイント、クラウドシステム、および外部の脅威フィードからの大規模なデータ処理を自動化することで、AIを活用した脅威インテリジェンスは、予防的な防御戦略を強化し、対応時間を最小限に抑え、企業のITインフラ、重要産業、およびデジタルエコシステム全体におけるリスク軽減能力を強化します。

ランサムウェアと国家主体の脅威の激化

ランサムウェア攻撃の頻度、高度化、および経済的影響の劇的な拡大に加え、重要インフラ、サプライチェーン、政府ネットワークを標的とした国家主体のサイバースパイ活動や破壊的攻撃キャンペーンの増加により、あらゆるセクターの組織は、AIを活用した脅威インテリジェンス機能への投資を迫られています。これは、従来の脅威インテリジェンスツールを使用する人間のアナリストチームが、現代の企業セキュリティ環境で生成される膨大な量の脅威シグナルを手動で処理するよりも迅速に、高度で持続的な脅威を検知し、対応できるためです。

誤検知アラートによる疲労の負担

不完全または代表性のない脅威データで学習されたAI脅威検知モデルによって生成される高い誤検知率は、セキュリティオペレーションセンター（SOC）のアナリストにアラート疲労を引き起こします。アナリストは、本物のセキュリティインシデントと並行して、機械が生成した脅威アラートを調査・検証しなければならず、誤検知の量がアナリストの処理能力を超えて正当な高優先度アラートの処理が追いつかなくなると、皮肉なことにAI脅威インテリジェンス導入の有効なセキュリティ価値が低下してしまいます。企業ネットワーク環境の進化、新しいクラウドサービスの導入、および正当なユーザー行動パターンの変化に伴い、脅威検知モデルの性能を正確に維持することは困難であり、モデルの継続的な再トレーニングと閾値の調整が必要となります。これにより、初期のプラットフォーム導入コストを超えた継続的な運用投資が課せられます。

生成AIによるセキュリティ運用自動化

大規模言語モデル（LLM）の機能をAI脅威インテリジェンスプラットフォームに統合することで、自然言語によるセキュリティインシデントの調査、脅威レポートの自動生成、AIを活用したマルウェアのリバースエンジニアリング、およびインテリジェントなセキュリティプレイブックの実行が可能になります。これにより、人員を比例的に増やすことなく、セキュリティ運用チームの分析能力を劇的に拡大できます。生成AIによる脅威分析機能を導入したセキュリティオペレーションセンターでは、セキュリティインシデントの検知および対応にかかる平均時間が大幅に短縮されたと報告されています。これは、AIシステムが、実質的な調査を開始する前にアナリストの時間を費やしていた初期のトリアージ、証拠収集、およびコンテキストの充実化といったタスクを自律的に実行するためです。

敵対的AI回避技術の拡散

国家支援のハッキンググループや高度な犯罪組織を含む洗練された脅威アクターは、AIを活用した検知システムを回避するために特別に設計された、生成対立ネットワーク（GAN）を利用したマルウェアの変異、ポリモーフィックコードの生成、AI駆動の行動模倣などの敵対的機械学習技術を積極的に開発・展開しています。これにより、攻撃側のAI回避技術の革新に対抗するために防御側のAI能力を絶えず進化させなければならない、加速する技術的な軍拡競争が生じています。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響：

パンデミックによるリモートワークの拡大は、VPNの大量導入、個人端末からの企業ネットワークへのアクセス、急速なクラウド移行を通じて、企業の攻撃対象領域を劇的に拡大させました。その結果、サイバーセキュリティインシデントの件数が急増し、従来のセキュリティ運用能力を圧倒する事態となりました。また、人員不足に悩むセキュリティチームにとっての戦力増強手段として、AIを活用した脅威検知の導入が加速しました。パンデミックによる混乱を悪用した医療分野や重要インフラへのサイバー攻撃は、不十分な脅威インテリジェンス能力が国家安全保障に及ぼす影響を浮き彫りにし、政府による緊急のサイバーセキュリティ投資プログラムを推進する要因となりました。

予測期間中、サービスセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

サービスセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、AIを活用した脅威インテリジェンスプラットフォームと、24時間365日の専門セキュリティアナリストによる監視を組み合わせたマネージド検知・対応（MDR）サービスに対する需要が堅調かつ拡大しているためです。このサービスは、中小企業に対し、自社内で現実的なコストで構築・運用することが困難なセキュリティオペレーションセンター（SOC）の機能を提供します。AI脅威インテリジェンス、エンドポイント検知・対応（EDR）、セキュリティ情報イベント管理（SIEM）をバンドルしたマネージドサービスとして提供するセキュリティサービスプロバイダー（MSSP）のサブスクリプションは、社内のセキュリティ運用への投資を行わずに包括的なセキュリティ対策を求めたい企業顧客から、予測可能な高い継続率を誇る定期的な収益を生み出しています。

ネットワークセキュリティ分野は、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、ネットワークセキュリティセグメントは最も高い成長率を示すと予測されています。これは、オンプレミス、マルチクラウド、およびオペレーショナルテクノロジー（OT）環境にまたがるハイブリッド企業ネットワーク全体において、シグネチャベースの検知を回避する高度なラテラルムーブメント、コマンド＆コントロール通信、データ流出の試み、およびゼロデイ攻撃トラフィックを検出するために、AIを活用した分析を必要とするネットワークトラフィックの複雑さと量の拡大に牽引されるものです。暗号化されたネットワークトラフィック全体にわたる行動分析を提供するAIネットワーク検知・対応プラットフォームは、TLS暗号化の普遍的な採用によって生じた検知のギャップに対処しています。このギャップにより、復号化のオーバーヘッドなしでは、従来のディープパケットインスペクションによる脅威検知の有効性が低下していました。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、広範な規制遵守要件、米国組織を標的としたサイバー攻撃の頻度の高さ、およびPalo Alto Networks Inc.、CrowdStrike Holdings Inc.、Darktrace plcといった主要なAI搭載脅威インテリジェンスプラットフォームベンダーの集中により、世界的に最も高い企業のサイバーセキュリティ支出が見込まれ、最大の商業市場総収益を生み出すためです。「国家のサイバーセキュリティ強化に関する大統領令」に基づく米国連邦政府のサイバーセキュリティ近代化プログラムは、民間機関のネットワーク全体への高度な脅威検知機能の導入を義務付けており、公共部門におけるAI脅威インテリジェンスの重要な調達案件となっています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は最も高いCAGRを示すと予想されます。これは、アジア太平洋地域の組織を標的としたサイバー脅威活動が急速に激化していることに加え、シンガポール、オーストラリア、日本、韓国、インドにおける国家サイバーセキュリティ戦略プログラムに牽引された企業のサイバーセキュリティ投資の拡大によるものです。これらのプログラムでは、規制対象産業全体でAI脅威インテリジェンスの導入を促進する義務的なセキュリティ基準が確立されています。オーストラリアの「重要インフラセキュリティ法」およびシンガポールの「サイバーセキュリティ法」は、重要インフラ事業者に対する強化されたセキュリティ要件を定めており、これらが通信、エネルギー、金融、医療の各セクターにおける脅威インテリジェンス機能の義務的な調達を推進しています。

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すべてのお客様は、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
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認によります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーク

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のAIを活用した脅威インテリジェンス市場：コンポーネント別

• ソリューション
• サービス

第6章 世界のAIを活用した脅威インテリジェンス市場：セキュリティタイプ別

• ネットワークセキュリティ
• クラウドセキュリティ
• エンドポイントセキュリティ
• アプリケーションセキュリティ
• データセキュリティ
• IDセキュリティ

第7章 世界のAIを活用した脅威インテリジェンス市場：展開モード別

• 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AIを活用した脅威インテリジェンス市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業（SME）

第9章 世界のAIを活用した脅威インテリジェンス市場：エンドユーザー別

• 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
• 政府・防衛
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• IT・通信
• 小売・Eコマース
• エネルギー・ユーティリティ
• 製造業
• メディア・エンターテイメント

第10章 世界のAIを活用した脅威インテリジェンス市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第11章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、および市場参入戦略の評価

第12章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、および合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第13章 企業プロファイル

• Palo Alto Networks Inc.
• CrowdStrike Holdings Inc.
• Fortinet Inc.
• Check Point Software Technologies Ltd.
• Cisco Systems Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Broadcom Inc.（Symantec）
• Trend Micro Incorporated
• McAfee Corp.
• Darktrace plc
• SentinelOne Inc.
• FireEye Inc.（Mandiant）
• Splunk Inc.
• Rapid7 Inc.
• Google LLC（Alphabet Inc.）
• Amazon Web Services Inc.
• Oracle Corporation