ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場：現状分析と予測（2024年～2032年）

ジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場は、予測期間中（2024-2032年）にCAGR 21.5%の大幅な成長が見込まれています。AIを含むサイバー攻撃の増加により、新たな脅威や以前は見られなかった脅威からリアルタイムでプロアクティブに防御する手段が不可欠となっています。ユーザーとデバイスの常時識別を組み込んだゼロ・トラスト・セキュリティ・モデルの導入に向けた組織のシフトは、リアルタイムで意思決定できるAIベースのソリューションへの欲求につながっています。しかし、企業や政府による革新的技術への需要と資金調達の増加は、サイバーセキュリティ領域におけるAIと関連ソリューションの採用を促進しています。例えば、マイクロソフトは2024年4月9日、日本におけるハイパースケールクラウドコンピューティングとAIインフラを増強するため、今後2年間で29億米ドルを投資すると発表しました。また、今後3年間で300万人以上にAIスキルを提供するデジタルスキリングプログラムを拡大し、日本初のマイクロソフトリサーチアジアラボを開設し、日本政府とのサイバーセキュリティ協力を深める。

市場は展開によって、オンプレミス型、クラウド型、ハイブリッド型に区分されます。2023年の市場では、オンプレミスが大きなシェアを占めています。オンプレミス型は、データセキュリティの管理を強化し、規制規則や基準へのコンプライアンスを組織に提供するため、ジェネレーティブAIサイバーセキュリティの成長を促進します。政府、ヘルスケア、金融業界など、特定のデータを保護する必要がある一部の業界では、オンプレミスのAIソリューションを採用する傾向があります。そのため、自社のインフラに合わせて人工知能ベースのサイバーセキュリティ・ツールを具体的に購入することができます。これらのソリューションは、企業がセキュリティをカスタマイズして包括的に管理する必要がある企業レベルの組織に適しています。

技術は、敵対的生成ネットワーク（GANs）、変分オートエンコーダ（VAEs）、強化学習（RL）、ディープニューラルネットワーク（DNNs）、自然言語処理（NLP）、その他に分類されます。2023年の市場では、敵対的生成ネットワーク（GANs）が大きなシェアを占めています。サイバーセキュリティの脅威が増大する中、GANは、可能性のある攻撃をコピーし、強力な防御を構築するために使用できる反対サンプルを作成することで、重要なギャップを埋める。脆弱性テストや脅威シミュレーションの側面では、GANは将来現実に起こりうる脅威を暴露し、シミュレーションすることで企業を支援します。企業体は脅威情報を強化し、防御を強化します。言い換えれば、GANを通じて、組織は優れたサイバー脅威に対処し、組織のセキュリティ状態を向上させることができます。

市場はアプリケーションに基づき、ネットワーク・セキュリティ、エンドポイント・セキュリティ、クラウド・セキュリティ、アプリケーション・セキュリティ、その他に区分されます。2023年の市場では、ネットワークセキュリティが大きなシェアを占めています。ネットワーク・セキュリティは、コンピュータ・プラットフォームを不正な侵入や制御の妨害から保護することを目的としています。ネットワーク・セキュリティに特化したAIツールは、継続的にあらゆる形の異常を感知し、それに自動的に反応します。さらに、企業は人工知能ベースのネットワーク・セキュリティを統合し、新たな脅威から企業ネットワークを保護するのに役立っています。このセグメントにおけるジェネレーティブAIの堅調な市場は、保護を必要とするIoT環境やクラウドの増加によって牽引されています。例えば、2024年5月2日、ネットワーキングとセキュリティの融合を推進する世界のサイバーセキュリティリーダーであるフォーティネット（NASDAQ：FTNT）は、業界初のジェネレーティブAI IoTセキュリティアシスタントを含む、ネットワークとセキュリティ運用の両方を強化するジェネレーティブAI（GenAI）ポートフォリオの新たなアップデートを発表しました。

市場はエンドユーザー別に、銀行・金融サービス・保険（BFSI）、ヘルスケア、小売、IT・通信、政府・防衛、エネルギー・公益事業、その他に区分されます。銀行、金融サービス、保険（BFSI）は、予測期間（2024-2032年）に大きなCAGRで成長すると予想されます。BFSIセグメントでは、ジェネレーティブAIサイバーセキュリティを使用して、そのような組織が送受信するデータを保護し、不正行為に対処し、コンプライアンス基準を満たします。さらに、AIソリューションは、特殊な取引や内部関係者を認識する自動化された手段を促進し、セキュリティレベルを向上させることで、金融機関を支援しています。主要企業は最近、重層的なサイバーリスクから保護するためにジェネレーティブAIサイバーセキュリティを採用しました。BFSIにおけるAIの利用は、高度なセキュリティ、ガバナンス・プロトコルへの適合、不正行為に対する制御の必要性によって促進されています。

ジェネレーティブAIサイバーセキュリティの市場導入に関する理解を深めるため、市場は北米（米国、カナダ、その他北米地域）、欧州（ドイツ、フランス、英国、スペイン、イタリア、その他欧州地域）、アジア太平洋地域（中国、日本、インド、その他アジア太平洋地域）、その他の地域における世界のプレゼンスに基づいて分析されています。2023年の市場シェアは北米が圧倒的。セキュリティシステムにおけるAIの利用率の上昇、技術の進歩、サイバー犯罪件数の増加が背景にあります。さらに、現在ジェネレーティブAIの活用に関心を寄せている主要企業は、マイクロソフト、クラウドストライク、パロアルトネットワークスで、いずれも脅威検知における予測AIの活用と、脅威への対応におけるAI主導の自動化を目指しています。例えば、マイクロソフトは2023年3月28日、Microsoft Security Copilotを発表し、次世代のAIをサイバーセキュリティに導入すると発表しました。Security Copilotは、Microsoftの膨大な脅威インテリジェンスと業界をリードする専門知識を統合し、使いやすいAIアシスタントを通じてセキュリティ専門家の作業を拡張します。北米がAIセキュリティで大きなシェアを占めているのは、データとネットワークアプリケーションが急速に拡大し、クラウド環境やハイブリッドネットワークを採用する企業が増えているためです。

同市場に参入している主な企業には、 Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; SentinelOne; Fortinet, Inc.; NVIDIA Corporation; CrowdStrike; Palo Alto Networks; IBM; Darktrace Holdings Limited; Cisco Systems, Inc.などがあります。

目次

第1章 市場イントロダクション

• 市場の定義
• 主な目的
• ステークホルダー
• 制限事項

第2章 調査手法または前提条件

• 調査プロセス
• 調査手法
• 回答者プロファイル

第3章 エグゼクティブサマリー

• 業界要約
• セグメント別見通し
  • 市場成長の強さ
• 地域展望

第4章 市場力学

• 促進要因
• 機会
• 抑制要因
• 動向
• PESTEL分析
• 需要側分析
• 供給側分析
  • 合併と買収
  • 投資シナリオ
  • 業界考察：大手スタートアップ企業とその独自の戦略

第5章 価格分析

• 地域別価格分析
• 価格に影響を与える要因

第6章 世界のジェネレーティブAIサイバーセキュリティ市場収益 , 2022-2032年

第7章 市場洞察：展開別

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド

第8章 市場洞察：技術別

• 敵対的生成ネットワーク（GAN）
• 変分オートエンコーダ（VAE）
• 強化学習（RL）
• ディープニューラルネットワーク（DNN）
• 自然言語処理（NLP）
• その他

第9章 市場洞察：用途別

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

第10章 市場洞察：エンドユーザー別

• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• ヘルスケア
• 小売り
• ITおよび通信
• 政府と防衛
• エネルギーと公共事業
• その他

第11章 市場洞察：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • その他北米地域
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • イタリア
  • その他欧州地域
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第12章 バリューチェーン分析

• 市場参入企業一覧

第13章 競合情勢

• 競合ダッシュボード
• 競合市場ポジショニング分析
• ポーターのファイブフォース分析

第14章 企業プロファイル

• Microsoft
  • Company Overview
  • Key Financials
  • SWOT Analysis
  • Product Portfolio
  • Recent Developments
• Amazon Web Services, Inc.
• SentinelOne
• Fortinet, Inc.
• NVIDIA Corporation
• CrowdStrike
• Palo Alto Networks
• IBM
• Darktrace Holdings Limited
• Cisco Systems, Inc.

第15章 頭字語と前提条件

第16章 付録

Generative AI Cybersecurity means the use of generative artificial intelligence technologies to improve the cybersecurity framework. Generative AI is the use of machine learning including deep learning in creating content and data. In cybersecurity, this capability can be used to forecast likely security threats, recognize and counter abnormalities, and program responses to threats. Generative AI is a powerful tool that optimizes an organization's security posture by offering real-time, self-learning active protection that targets rapidly changing and complex forms of cyber threats based on the analysis of big data.

The Generative AI Cybersecurity Market is expected to grow with a significant CAGR of 21.5% during the forecast period (2024-2032). The increase in the level of cyberattacks including one performed by AI makes it crucial to have the means of proactively defending against new and previously unseen threats in real time. The shift of organizations towards introducing the zero-trust security model that incorporates the constant identification of users and devices has led to the desire for AI-based solutions that can make decisions in real-time. However, the rise in demand and funding for innovative technologies by enterprises and governments is promoting the adoption of AI and related solutions in the cybersecurity domain. For instance, on April 9, 2024, Microsoft announced an investment of USD 2.9 billion over the next two years to increase its hyperscale cloud computing and AI infrastructure in Japan. Also, it will expand its digital skilling programs to provide AI skills to more than 3 million people over the next three years, open its first Microsoft Research Asia lab in Japan, and deepen its cybersecurity collaboration with the Government of Japan.

Based on the deployment, the market is segmented into on-premise, cloud-based, and hybrid. The on-premise held a significant share of the market in 2023. The on-premise segment fuels the growth of generative AI cybersecurity as it provides greater control of data security and compliance with regulatory rules and standards for organizations. Some industries, such as government, healthcare, and the financial industry where specific data must be protected, are inclined to decide on on-premises AI solutions. This helps them to make specific purchases of artificial intelligence-based cybersecurity tools to fit their infrastructure. These solutions are suitable for those enterprise-level organizations, where businesses need to have customized and comprehensive control over their security.

Based on the technology, the market is segmented into Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Reinforcement Learning (RL), Deep Neural Networks (DNNs), Natural Language Processing (NLP), and others. Generative Adversarial Networks (GANs) held a significant share of the market in 2023. With the increasing cybersecurity threats, GANs fill an important gap by copying possible attacks and creating oppositional samples that can be used to create strong defenses. In an aspect of vulnerability testing and threat simulation, they assist companies in exposing and simulating threats that may be real in the future. Business entities enhance threat information and enhance protection. In other words, through GANs, organizations shall be in a better position to address superior cyber threats hence enhancing organizational security status.

Based on the application, the market is segmented into network security, endpoint security, cloud security, application security, and others. Network security held a significant share of the market in 2023. Network Security aims at shielding computer platforms from unauthorized entry and control disruption. There are specialized AI tools for network security that run continuously sense any form of anomaly, and react to it automatically, thus ensuring security for big and open networks. Moreover, companies integrate artificial intelligence-based network security to help protect enterprise networks from emerging threats. A robust market for generative AI in this segment is driven by the growing IoT environments and clouds that require protection. For instance, on May 2, 2024, Fortinet (NASDAQ: FTNT), the global cybersecurity leader driving the convergence of networking and security, announced new updates to its generative AI (GenAI) portfolio to enhance both network and security operations, including the industry's first generative AI IoT security assistant.

Based on the end-user, the market is segmented into Banking, Financial Services, And Insurance (BFSI), Healthcare, Retail, IT & Telecom, Government and Defense, Energy and Utilities, and others. Banking, Financial Services, And Insurance (BFSI) is expected to grow with a significant CAGR in the forecast period (2024-2032). The BFSI segment uses generative AI cybersecurity to safeguard the data transmitted and received by such organizations, counter fraud, and meet compliance standards. Adding to this, AI solutions assist institutions in facilitating automated means of recognizing peculiar transactions, and insiders, and improving the security levels. The key corporations recently adopted generative AI cybersecurity for protection against layered cyber risks. The use of AI in BFSI is encouraged by the necessity of advanced security, conformity to governance protocols, and control against fraud activities.

For a better understanding of the market adoption of Generative AI Cybersecurity, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, France, U.K., Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. North America held a dominant share of the market in 2023. The higher usage of AI in security systems, rising technological advancements, and rising numbers of cybercrimes. Moreover, the major companies interested in using generative AI today are Microsoft, CrowdStrike, and Palo Alto Networks, all of which aim at using predictive AI in threat detection and AI-driven automation in responding to threats. For example, on March 28, 2023, Microsoft Corp. announced it is bringing the next generation of AI to cybersecurity with the launch of Microsoft Security Copilot, giving defenders a much-needed tool to quickly detect and respond to threats and better understand the threat landscape overall. Security Copilot will combine Microsoft's vast threat intelligence footprint with industry-leading expertise to augment the work of security professionals through an easy-to-use AI assistant. North America occupies a large share of AI security because data and network applications expand rapidly, and more enterprises adopt cloud environments and hybrid networks.

Some of the major players operating in the market include Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; SentinelOne; Fortinet, Inc.; NVIDIA Corporation; CrowdStrike; Palo Alto Networks; IBM; Darktrace Holdings Limited; Cisco Systems, Inc.

TABLE OF CONTENTS

1.MARKET INTRODUCTION

• 1.1. Market Definitions
• 1.2. Main Objective
• 1.3. Stakeholders
• 1.4. Limitation

2.RESEARCH METHODOLOGY OR ASSUMPTION

• 2.1. Research Process of the Generative AI Cybersecurity Market
• 2.2. Research Methodology of the Generative AI Cybersecurity Market
• 2.3. Respondent Profile

3.EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Industry Synopsis
• 3.2. Segmental Outlook
  • 3.2.1. Market Growth Intensity
• 3.3. Regional Outlook

4.MARKET DYNAMICS

• 4.1. Drivers
• 4.2. Opportunity
• 4.3. Restraints
• 4.4. Trends
• 4.5. PESTEL Analysis
• 4.6. Demand Side Analysis
• 4.7. Supply Side Analysis
  • 4.7.1. Merger & Acquisition
  • 4.7.2. Investment Scenario
  • 4.7.3. Industry Insights: Leading Startups and Their Unique Strategies

5.PRICING ANALYSIS

• 5.1. Regional Pricing Analysis
• 5.2. Price Influencing Factors

6.GLOBAL GENERATIVE AI CYBERSECURITY MARKET REVENUE (USD BN), 2022-2032F

7.MARKET INSIGHTS BY DEPLOYMENT

• 7.1. On-Premise
• 7.2. Cloud-Based
• 7.3. Hybrid

8.MARKET INSIGHTS BY TECHNOLOGY

• 8.1. Generative Adversarial Networks (GANs)
• 8.2. Variational Autoencoders (VAEs)
• 8.3. Reinforcement Learning (RL)
• 8.4. Deep Neural Networks (DNNs)
• 8.5. Natural Language Processing (NLP)
• 8.6. Others

9.MARKET INSIGHTS BY APPLICATION

• 9.1. Network Security
• 9.2. Endpoint Security
• 9.3. Cloud Security
• 9.4. Application Security
• 9.5. Others

10.MARKET INSIGHTS BY END-USER

• 10.1. Banking, Financial Services, And Insurance (BFSI)
• 10.2. Healthcare
• 10.3. Retail
• 10.4. IT & Telecom
• 10.5. Government and Defense
• 10.6. Energy and Utilities
• 10.7. Others

11.MARKET INSIGHTS BY REGION

• 11.1. North America
  • 11.1.1. U.S.
  • 11.1.2. Canada
  • 11.1.3. Rest of North America
• 11.2. Europe
  • 11.2.1. Germany
  • 11.2.2. France
  • 11.2.3. UK
  • 11.2.4. Spain
  • 11.2.5. Italy
  • 11.2.6. Rest of Europe
• 11.3. Asia-Pacific
  • 11.3.1. China
  • 11.3.2. Japan
  • 11.3.3. India
  • 11.3.4. Rest of APAC
• 11.4. Rest of the World

12.VALUE CHAIN ANALYSIS

• 12.1. List of Market Participants

13.COMPETITIVE LANDSCAPE

• 13.1. Competition Dashboard
• 13.2. Competitor Market Positioning Analysis
• 13.3. Porter Five Forces Analysis

14.COMPANY PROFILES

• 14.1. Microsoft
  • 14.1.1. Company Overview
  • 14.1.2. Key Financials
  • 14.1.3. SWOT Analysis
  • 14.1.4. Product Portfolio
  • 14.1.5. Recent Developments
• 14.2. Amazon Web Services, Inc.
• 14.3. SentinelOne
• 14.4. Fortinet, Inc.
• 14.5. NVIDIA Corporation
• 14.6. CrowdStrike
• 14.7. Palo Alto Networks
• 14.8. IBM
• 14.9. Darktrace Holdings Limited
• 14.10. Cisco Systems, Inc.

15.ACRONYMS & ASSUMPTION

16.ANNEXURE