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サイバーセキュリティにおけるAIの市場規模と動向
サイバーセキュリティにおけるAIの世界市場規模は、2022年に164億8000万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）24.3％で成長すると予測されている。自然言語処理(NLP)や機械学習(ML)などの人工知能(AI)技術の増加は、脅威の保護、検出、対応のために支持を集めている。さらに、ハイテク企業、防衛、政府機関に対するサイバー攻撃の急激な増加により、サイバーセキュリティにおける高度なAIの必要性が強調されている。サイバーAIは、検知精度を備えたプロアクティブな保護メカニズムを提供することが求められている。
例えば、AIは、行動バイオメトリクスの観点から、ユーザーを執拗に検証する強い需要を目の当たりにしている。業界参加者は、セキュリティ・インテリジェンスを強化するためにAIの力を活用するMLアルゴリズムを優先すると予想される。プライバシーに関する懸念の高まり、銀行業界におけるAIベースのサイバーセキュリティ・ソリューションの重要性、サイバー脅威の頻度と複雑性は、市場成長を増大させる要因である。さらに、今後数年間は、中小企業（SME）からのAIベースのサイバーセキュリティ・ソリューションに対する需要の高まりを受けて、この市場が拡大すると予想される。
バーティカル・インサイト
2022年の収益シェアは、企業分野が23.7％でトップであった。しかし、BFSI分野は、データ漏えいを防ぎ、サイバー攻撃に対抗し、セキュリティを強化するためのサイバーAIの主要市場として台頭する可能性がある。イノベーションと技術進歩の波は、支払い、購入、ローンの申し込み、クラウドファンディングへの引き出しにパラダイムシフトをもたらしている。さらに、銀行や金融機関は、脅威インテリジェンスに基づくアクションを後押しするハードウェア上のゼロトラストモデルを当てにする可能性が高い。業界関係者は、フィンテック分野でのAIの採用が市場シェアを押し上げると予想している。堅調な予測は主に、金融犯罪や詐欺を防止・特定するためのAIベースのソリューションの浸透によるものである。
さらに、銀行やフィンテック分野で分散型サービス妨害（DDoS）攻撃が多発していることが、AIの需要をさらに高めている。さらに、ハッカーの行動を予測し、銀行がリアルタイムで攻撃に対応できるようにするため、人工ニューラルネットワーク（ANN）にも弾みがつくだろう。サイバー事件の急増を受けて、政府・防衛部門はAIへの傾斜を強めている。戦略国際問題研究所（CSIS）によると、2022年3月、イスラエルの大手通信プロバイダーを標的としたDDoS攻撃を背景に、イスラエル政府のウェブサイトが次々とオフラインになった。
2022年1月、ウクライナ政府の90のウェブサイトを標的としたサイバー攻撃が発生し、悪意のあるソフトウェアが配布され、数十の政府機関のコンピューターが被害を受けたと報じられている。そのため、各国政府はクラウドセキュリティとゼロトラストアーキテクチャを活用し、サイバー事件を未然に防ごうとしている。メディア＆エンターテインメント業界は大幅な成長が見込まれる。ベンダーは、カスタマー・エクスペリエンスとオペレーションを向上させるため、データ・エンリッチメント、自動レポート作成、分析、メタデータ・インサイトなどに注力している。さらに、モバイル、ウェブ、チャット、ソーシャルメディアなど、さまざまなチャネルを通じた支店外での顧客との取引件数の増加が、企業向けメタデータ管理ツールの採用を促進すると予想される。
タイプ・インサイト
ネットワーク・セキュリティ分野は、MLアルゴリズムとAIの隆盛により、2022年には37％の大幅な収益シェアを占めると予想されている。企業はサイバー攻撃を防御・防止するためにサイバーセキュリティを活用している。ハードウェアは、業務の効率性と拡張性を高めるための主要な成長要因となり得る。特に、ゼロ・トラスト・モデル（全ユーザーの認証・認可が必要）が台頭している。例えば、シスコは2022年6月、シスコ・セキュリティ・ハードウェアを通じて安全なハードウェア戦略を促進する計画を明らかにした。同社はゼロ・トラストを優先し、リスク・ベースの認証のためにより侵入的でない方法を展開している。
AIベースのエンドポイントセキュリティは、継続的な監視、リスクベースのアプリケーション制御、自動分類のために、組織全体で推進されるようになるだろう。エンドポイント・セキュリティ・ソリューションは、既知の善良なソフトウェアに基づく許可リストと既知のマルウェアに基づく拒否リストを自動的に作成する。エンドポイント攻撃が蔓延する中、AIベースのリアルタイム認証と行動分析がセキュリティ・ソリューションの基盤として追求される可能性がある。さらに、コネクテッド・デバイスの利用が増加していることから、企業はAIを活用したエンドポイント・セキュリティ・テクノロジーを適用し、不審な活動やリスクのある情報を検出することが求められている。
地域インサイト
北米は、モノのインターネット（IoT）、5G、Wi-Fi 6の普及に伴うネットワーク接続デバイスの急増により、2022年に35.1％の主要な収益シェアを占めた。自動車、医療、政府、エネルギー、鉱業の各セクターにまたがる組織が5Gネットワークの拡張を推進しており、ハッカーに侵入口を提供する可能性がある。大手企業は、MLプラットフォーム、高度な分析、リアルタイム評価のための資産マッピングと可視化プラットフォームに資金を投入する可能性が高い。北米は、攻撃を抑止し、奇妙なユーザー行動やその他の異常なパターンを発見するために、NLP、ML、ニューラルネットワークを顕著に採用する予定である。
スマートウォッチ、タブレット、携帯電話などのモバイルデバイスの普及が進んでいることも、セキュリティ強化のためのAIソリューションやサービスの必要性を高めている。CUJO AIのセキュリティ・データによると、モバイル・デバイスのセキュリティに対する脅威の60%近くが閲覧行為から生じている。北米の関係者は、サイバーセキュリティの懸念を克服するためにAIアルゴリズムを求める可能性が高い。欧州は、政府の強力な政策と、自動車、医療、政府、IT・通信分野でのサイバー事例の増加を背景に、有利な成長機会を提供する可能性が高い。
例えば、英国は2020年11月、AIとセンサーを搭載したコネクテッド・ハードウェアに4年間で165億ポンド（218億米ドル）を投入すると発表した。政府は、ロシアや他の交戦国からのサイバー脅威に対応する努力の中で、防衛支出が欧州での地位を確固たるものにすると楽観的な姿勢を崩していない。関係者は、英国、フランス、ドイツ、ロシアが、ネットワーク上の異常な活動や脅威を検知するための投資を強化すると予想しており、サイバーセキュリティ・ソリューション・プロバイダーがAIポートフォリオを強化するよう促している。
洞察の提供
サービス分野は、2022年に35.1%の顕著な収益シェアを占めると予測されている。このセグメントは、サイバーセキュリティにおけるAI市場の世界的な成長に大きく貢献すると予想される。MLアルゴリズム、センサーデータ、音声、視覚などのアプリケーション・プログラム・インターフェースに対する堅調な需要が業界の成長を後押しする。ソフトウェアは、異常な活動を高い精度で検出する特徴的な能力を持っている。ハードウェアの運用がトレンドとなる中、ソフトウェア・プラットフォームはセキュリティ・ポートフォリオを増強する地歩を固めるだろう。例えば、2023年7月には、ウィプロの10年にわたるAIへの投資を基盤として、社内で使用され、顧客に提供されるすべてのツール、プラットフォーム、ソリューションにAIを統合した、AIファーストの包括的なイノベーション・エコシステムであるThe Wipro ai360が立ち上げられた。
ウィプロ・リミテッドは、テクノロジー・サービスとコンサルティングのリーディング・プロバイダーである。ウィプロは、Wipro ai360の立ち上げと、AI能力を向上させるための今後3年間の10億ドルの投資を発表した。サイバーセキュリティにおけるハードウェアベースのAIは、ネットワーキング・ソリューション、プロセッサー、メモリー・ソリューションの世界的な台頭とともに地歩を固めるだろう。AIハードウェアは、AI関連の業務を迅速化し、後押しするために求められると予想される。ハードウェア・アプリケーションは、ニューラルネットワークとプロセッサの台頭から弾みを受けるだろう。世界的なサイバー攻撃の進化に伴い、ニューラルネットワークは不正検知に役立っている。さらに、ディープラーニング（DL）技術は、クレジットカードの不正検知の予測で人気を集めており、市場成長の好材料となっている。
テクノロジー・インサイト
2022年の収益シェアはML分野が46.7％でトップ。ML技術は、最終用途産業全体におけるDL利用の高まりを背景に、大きな成長を目撃することになるだろう。グーグルやIBMなどの大手企業は、電子メールのフィルタリングや脅威検知にMLを利用している。組織は、サイバーセキュリティの実践を強化するためにMLとDLの力を利用している。例えば、DLは医療診断や自律走行車を含むアプリケーション全体の画像認識のトレンドを作っている。さらに、MLプラットフォームは、監視プロセスの自動化、標準からの逸脱の発見、セキュリティ・ツールによって生成される膨大なデータの選別において人気を博している。
NLP分野は予測期間中に大きく成長するだろう。この傾向は主に、センチメント分析、自然言語推論、テキスト要約、質問応答システム（QAS）の隆盛によるものである。さらに、NLPは、データ、フレームワーク、標準の重複を特定し、セキュリティ・インフラストラクチャの脆弱性を検出するために求められるようになっている。NLPは、自動化とカスタマイズを通じて、今後数年間でサイバーセキュリティにおけるAIの応用を大きく前進させ、拡大させる可能性がある。
アプリケーション・インサイト
不正検知／不正防止分野は、2022年の世界収益シェアの21％を占めた。サイバーセキュリティにおけるAIは、先行的な防止策としての不正検知と不正防止に弾みをつけるだろう。機械学習は、詐欺事件が増加する中、政府やその他のエンドユーザーが詐欺行為を抑止する能力を強化するための実行可能なツールとして浮上している。2022年2月、米連邦取引委員会（FTC）のデータでは、前年に消費者から280万件の詐欺報告を受けたことが示唆されている。したがって、AIツールは詐欺、電子メールによるフィッシング、偽の記録を防止する地歩を固める可能性がある。
企業は、スパイウェアに感染したファイル、フィッシング攻撃、承認されていないウェブサイトへのアクセス、トロイの木馬などの脅威からデジタル資産を保護するために、統合脅威管理（UTM）の牽引力を高めている。UTMのアプローチは、ビジネス・バーチャル・プライベート・ネットワーク（VPN）、侵入検知・防御、ネットワーク・ファイアウォール、ゲートウェイ・アンチウィルス、ウェブ・コンテンツ・フィルタリングなど、複数のセキュリティ機能を提供することで浸透していくと予想される。組織は、高度な脅威をより高い精度で迅速に検出するために、UTMソフトウェア・ツールを優先的に使用するようになると思われる。UTMツールは、スケーラブルなハードウェア・ベースのモニタリングで支持を集め、ネットワークに侵入する前に攻撃を防ぐことが期待される。
主要企業と市場シェア
老舗企業や新規参入企業は、エンドユーザーがAIの力を活用し、洞察を得られるよう、ML、ニューラルネットワーク、NLPに投資する予定だ。最近、ハッカーやその他のサイバー犯罪者は、AIを悪用して攻撃をより致命的なものにしている。大手企業は、AIを活用してサイバー防御を強化することが期待されている。一部の地域では、主要企業がAIに向けた重要な取り組みを行っており、市場の成長を後押ししている。例えば、AWSは2023年10月、欧州向けの自律型クラウド「The European Sovereign Cloud AWS」を発表した。その目的は、公共部門や規制の厳しい業界の顧客が、データレジデンシーに関する最も厳しい運用・規制要件を満たすのを支援することである。
現在のAWSリージョンと同じパフォーマンス、セキュリティ、可用性を持つAWS European Sovereign Cloudは、ヨーロッパ内で位置づけられ、実行される。これにより顧客は、現行のAWSリージョンと物理的・概念的に分離された状態を維持しながら、運用の自律性、回復力、データレジデンシーに対する要件を満たすための選択肢を増やすことができる。業界各社は、AIサイバーセキュリティの専門知識を強化するため、有機的・無機的な成長戦略に取り組んでいる。例えば、マイクロソフトは2022年8月、プロアクティブに脅威を狩るためのハンティング用Microsoft Defender Expertsの一般提供を発表した。
マイクロソフト・セキュリティは、2021年に357億通以上のフィッシングメールや悪意のあるメール、96億通以上のマルウェアの脅威をブロックしたと主張している。一方、2021年11月、エヌビディアはゼロトラスト・サイバーセキュリティ・プラットフォームを構築し、サイバーセキュリティ業界のプレーヤーがリアルタイムでセキュリティを強化し、顧客のデータセンターを防御できるようにした。2022年8月、トーマ・ブラボーはダークトレースの買収を検討していると報じられた。一方、ダークトレースは、現金提供による買収の可能性について、話し合いは予備段階であると主張した。
サイバーセキュリティ企業の主要AI：
アカルビオ・テクノロジーズ
アマゾン・ウェブ・サービス
サイランス社（ブラックベリー）
ダークトレース
ファイア・アイ
フォーティネット
IBMコーポレーション
インテル コーポレーション
レクシスネクシス
マイクロンテクノロジー
世界のサイバーセキュリティにおけるAI市場レポート・セグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新動向の分析を提供している。この調査に関してGrand View Research社は、サイバーセキュリティにおける人工知能市場レポートをタイプ、提供、技術、用途、垂直、地域に基づいて区分しています：
タイプ別展望（売上高、10億米ドル、2017～2030年）
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
アプリケーション・セキュリティ
クラウドセキュリティ
提供の見通し（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
技術展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
機械学習（ML）
自然言語処理（NLP）
コンテキスト対応コンピューティング
アプリケーションの展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
アイデンティティとアクセス管理
リスクとコンプライアンス管理
データ損失防止
統合脅威管理
不正検知／不正防止
脅威インテリジェンス
その他
業種別展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
BFSI
小売
政府・防衛
製造業
エンタープライズ
ヘルスケア
自動車・運輸
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
南米
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ（MEA）
南アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
第1章.方法論とスコープ
1.1.市場セグメンテーションとスコープ
1.2.調査方法
1.2.1.情報収集
1.3.情報またはデータ分析
1.4.方法論
1.5.調査範囲と前提条件
1.6.市場形成と検証
1.7.国別セグメントシェア算出
1.8.データソース一覧
第2章.エグゼクティブ・サマリー
2.1.市場の展望
2.2.セグメントの展望
2.3.競合他社の洞察
第3章 サイバーセキュリティにおける人工知能サイバーセキュリティにおける人工知能市場の変数、動向、範囲
3.1.市場の系譜の展望
3.2.市場ダイナミクス
3.2.1.市場ドライバー分析
3.2.2.市場阻害要因分析
3.2.3.業界の課題
3.3.サイバーセキュリティにおける人工知能市場分析ツール
3.3.1.産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1.サプライヤーの交渉力
3.3.1.2.買い手の交渉力
3.3.1.3.代替の脅威
3.3.1.4.新規参入による脅威
3.3.1.5.競争上のライバル
3.3.2.PESTEL分析
3.3.2.1.政治情勢
3.3.2.2.経済・社会情勢
3.3.2.3.技術的ランドスケープ
3.4.ペインポイント分析
第4章.サイバーセキュリティにおける人工知能市場タイプ別推定と動向分析
4.1.セグメントダッシュボード
4.2.サイバーセキュリティにおける人工知能市場：タイプ別動向分析、2022年および2030年（10億米ドル）
4.3.ネットワークセキュリティ
4.3.1.ネットワークセキュリティ市場の収益予測と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
4.4.エンドポイントセキュリティ
4.4.1.エンドポイントセキュリティ市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
4.5.アプリケーションセキュリティ
4.5.1.アプリケーションセキュリティ市場の収益予測および予測、2017年～2030年 （億米ドル）
4.6.クラウドセキュリティ
4.6.1.クラウドセキュリティ市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第5章 サイバーセキュリティにおける人工知能サイバーセキュリティにおける人工知能市場提供予測と動向分析
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.サイバーセキュリティにおける人工知能市場：オファリングの動向分析、2022年および2030年（10億米ドル）
5.3.ハードウェア
5.3.1.サイバーセキュリティにおけるハードウェア人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年 （億米ドル）
5.4.ソフトウェア
5.4.1.サイバーセキュリティにおけるソフトウェア人工知能市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Billion）
5.5.サービス
5.5.1.サイバーセキュリティにおけるサービス人工知能市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第6章 サイバーセキュリティにおける人工知能サイバーセキュリティにおける人工知能市場技術の推定と動向分析
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.サイバーセキュリティにおける人工知能市場：技術動向分析、2022年および2030年（10億米ドル）
6.3.機械学習
6.3.1.機械学習市場の収益予測と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.4.自然言語処理（NLP）
6.4.1.自然言語処理（NLP）市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.5.コンテキスト対応コンピューティング
6.5.1.コンテキスト対応コンピューティング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第7章 サイバーセキュリティにおける人工知能サイバーセキュリティにおける人工知能市場アプリケーションの推定と動向分析
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.サイバーセキュリティにおける人工知能市場：アプリケーション動向分析、2022年および2030年（10億米ドル）
7.3.アイデンティティとアクセス管理
7.3.1.アイデンティティとアクセス管理市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.4.リスクとコンプライアンス管理
7.4.1.リスク・コンプライアンス管理市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.5.データ損失防止
7.5.1.データ損失防止市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.6.統合脅威管理
7.6.1.統合脅威管理市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.7.不正検知／不正防止
7.7.1.不正検知/アンチフラウド市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.8.脅威インテリジェンス
7.8.1.脅威インテリジェンス市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.9.その他
7.9.1.その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第8章 サイバーセキュリティにおける人工知能サイバーセキュリティにおける人工知能市場最終用途の推定と動向分析
8.1.セグメントダッシュボード
8.2.サイバーセキュリティにおける人工知能市場：エンドユーザー動向分析、2022年および2030年（10億米ドル）
8.3.BFSI
8.3.1.BFSI市場の収益予測と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
8.4.小売
8.4.1.小売市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Billion）
8.5.政府・防衛
8.5.1.政府・防衛市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
8.6.製造業
8.6.1.製造業市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
8.7.企業
8.7.1.エンタープライズ市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
8.8.ヘルスケア
8.8.1.ヘルスケア市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Billion）
8.9.自動車・運輸
8.9.1.自動車・運輸市場の売上高推計と予測、2017〜2030年（USD Billion）
8.10.その他
8.10.1.その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Billion）
第9章 サイバーセキュリティにおける人工知能サイバーセキュリティにおける人工知能市場地域別推定と動向分析
9.1.サイバーセキュリティにおける人工知能市場シェア、地域別、2022年〜2030年（10億米ドル）
9.2.北米
9.2.1.北米のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.2.2.米国
9.2.2.1.米国のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.2.3.カナダ
9.2.3.1.カナダのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.3.欧州
9.3.1.欧州のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.3.2.イギリス
9.3.2.1.イギリスのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.3.3.ドイツ
9.3.3.1.ドイツのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.3.4.フランス
9.3.4.1.フランスのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.4.アジア太平洋地域
9.4.1.アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.4.2.中国
9.4.2.1.中国のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.4.3.日本
9.4.3.1.日本のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.4.4.インド
9.4.4.1.インドのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.4.5.韓国
9.4.5.1.韓国のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.4.6.オーストラリア
9.4.6.1.オーストラリアのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.5.ラテンアメリカ
9.5.1.中南米のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.5.2.ブラジル
9.5.2.1.ブラジルのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.5.3.メキシコ
9.5.3.1.メキシコのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.6.中東・アフリカ
9.6.1.中東・アフリカのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.6.2.南アフリカ
9.6.2.1.南アフリカのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.6.3.サウジアラビア
9.6.3.1.サウジアラビアのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
9.6.4.アラブ首長国連邦
9.6.4.1.UAEのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
第10章 競争環境競争環境
10.1.企業の分類
10.2.各社の市場ポジショニング
10.3.参加企業の概要
10.4.業績
10.5.製品ベンチマーク
10.6.企業ヒートマップ分析
10.7.戦略マッピング
10.8.企業プロフィール／リスト
10.8.1.アカルビオ・テクノロジー
10.8.2.アマゾン・ウェブ・サービス
10.8.3.サイランス社（ブラックベリー）
10.8.4.ダークトレース
10.8.5.ファイア・アイ
10.8.6.フォーティネット
10.8.7.IBMコーポレーション
10.8.8.インテル株式会社
10.8.9.レクシスネクシス
10.8.10.マイクロンテクノロジー
テーブル一覧
表1 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場：タイプ別、2017年～2030年（10億米ドル）
表2 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場：オファリング別、2017年～2030年（10億米ドル）
表3 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表4 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場：アプリケーション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表5 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（10億米ドル）
表6 サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表7 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能の国別市場、2017年～2030年（USD Billion）
表8 欧州のサイバーセキュリティにおける人工知能の国別市場、2017年～2030年（10億米ドル）
表9 アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能の国別市場、2017年～2030年（10億米ドル）
表10 ラテンアメリカのサイバーセキュリティにおける人工知能の国別市場、2017年～2030年（10億米ドル）
表11 MEAサイバーセキュリティにおける人工知能の国別市場、2017年～2030年（10億米ドル）
表12 新製品／サービスを発売する主要企業
表13 M&Aを行う主要企業。
表14 研究開発に取り組む主要企業
表15 事業拡大に取り組む主要企業
List of Figures
図1 情報調達
図2 一次調査のパターン
図3 市場調査アプローチ
図4 バリューチェーンに基づくサイジングと予測
図5 市場シェア評価のためのQFDモデリング
図6 親市場分析
図7 患者数モデル
図8 市場形成と検証
図9 サイバーセキュリティにおける人工知能市場のスナップショット
図10 サイバーセキュリティにおける人工知能市場セグメントスナップショット
図11 サイバーセキュリティにおける人工知能市場の競合環境スナップショット
図12 市場調査プロセス
図13 市場促進要因の関連性分析（現在と将来への影響）
図14 市場阻害要因の関連性分析（現在と将来への影響）
図15 サイバーセキュリティにおける人工知能市場、タイプ別展望の要点（10億米ドル）
図16 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：2022年および2030年のタイプ別動向分析（10億米ドル）
図17 ネットワークセキュリティ市場の収益推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図18 エンドポイントセキュリティ市場の収益予測：2017年～2030年（10億米ドル）
図19 アプリケーションセキュリティ市場の収益推計と予測、2017年～2030年（10億ドル）
図20 クラウドセキュリティ市場の収益推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図21 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：オファリング・アウトルック：主要課題（10億米ドル）
図22 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：2022年および2030年の提供動向分析（10億米ドル）
図23 サイバーセキュリティにおけるハードウェア人工知能 サイバーセキュリティにおける人工知能市場の収益推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図24 サイバーセキュリティにおけるソフトウェア学習と適応の人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図25 サイバーセキュリティにおけるサービス人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図26 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：技術展望の主なポイント（10億米ドル）
図27 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：2022年および2030年の技術動向分析（10億米ドル）
図28 サイバーセキュリティにおける機械学習人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図29 サイバーセキュリティにおけるNLP人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図30 サイバーセキュリティにおけるコンテキスト認識コンピューティング人工知能市場の収益推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図31 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：アプリケーション展望の主なポイント（10億米ドル）
図32 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：2022年および2030年のアプリケーション動向分析（10億米ドル）
図33 サイバーセキュリティにおけるアイデンティティとアクセス管理人工知能市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図34 サイバーセキュリティにおけるリスク＆コンプライアンス管理人工知能市場の収益予測および予測、 2017年～2030年（10億米ドル）
図35 サイバーセキュリティにおけるデータ損失防止人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図36 サイバーセキュリティにおける統合脅威管理人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図37 サイバーセキュリティにおける不正検知・不正防止人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図38 サイバーセキュリティにおける脅威インテリジェンス人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図39 サイバーセキュリティにおけるその他の人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図40 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：最終用途の展望の要点（10億米ドル）
図41 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：2022年および2030年のエンドユーザー動向分析（10億米ドル）
図42 サイバーセキュリティにおけるBFSI人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図43 サイバーセキュリティにおける小売業の人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図44 サイバーセキュリティにおける政府・防衛の人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図45 サイバーセキュリティにおける製造業の人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図46 サイバーセキュリティにおける企業向け人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図47 サイバーセキュリティにおけるヘルスケア人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図48 サイバーセキュリティにおける自動車と運輸の人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図49 その他 サイバーセキュリティにおける人工知能市場の収益予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図50 地域市場主な要点
図51 サイバーセキュリティにおける人工知能市場：地域別展望、2022年および2030年（10億米ドル）
図52 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図53 サイバーセキュリティにおける米国の人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図54 カナダのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図55 欧州のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図56 イギリス サイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図57 ドイツ サイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図58 フランス サイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図59 アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年 （10億米ドル）
図60 サイバーセキュリティにおける日本の人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図61 中国のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図62 インド サイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年 （10億米ドル）
図63 韓国 サイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
図64 オーストラリアのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
図65 中南米のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
図66 ブラジルのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （10億米ドル）
図67 サイバーセキュリティにおけるメキシコの人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
図68 MEAのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
図69 南アフリカのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
図70 サウジアラビアのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
図71 UAEサイバーセキュリティにおける人工知能市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
図72 戦略フレームワーク
図73 企業の分類
