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サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場規模は、2022年に174億米ドルと評価され、2023年から2032年にかけて年平均成長率19.43％で成長し、2032年には約1027億8000万米ドルに達すると予測されている。
サイバーセキュリティにおける人工知能の市場も、5G技術の普及や中小企業におけるクラウドベースのセキュリティソリューションに対する需要の高まりにより、予測期間中に成長すると予測されている。サイバーセキュリティにおける人工知能は現在、情報を保護するために人気を集めている。エンドユーザーは、セキュリティ上の懸念に対処し、いつでも発生する可能性のある新しいタイプの攻撃を発見するために、サイバーセキュリティにおけるAIを採用すると予想されるため、サイバーセキュリティにおける人工知能の市場は着実に成長している。
重要なポイント
地域別では、北米が2022年に約38％と大半の売上シェアを占めている。
タイプ別では、ネットワーク・セキュリティ・セグメントが2022年の全体収益に大きく貢献すると予測されている。
サービス分野は、2022年には約36％の大きな売上シェアを占めると予想されている。
技術別では、機械学習分野が2022年の売上シェアの47％以上を占めている。
業種別では、2022年に企業部門が24％以上の売上シェアを獲得した。
用途別では、不正検知・不正防止分野が2022年の収益シェアの22％以上を占めている。
市場の成長
リスクから守り、特定し、対応するために、より多くのAI技術が普及してきた。例えば、機械学習や自然言語処理などである。さらに、サイバーセキュリティにおける最先端の人工知能（AI）ソリューションの必要性は、ハイテク企業、防衛、政府組織に対するサイバー攻撃の急激な急増によって浮き彫りになっている。検知精度の高いプロアクティブ・プロテクション・システムを提供するため、サイバーAIの人気が高まっている。
例えば、ユーザーの行動バイオメトリクスはAIにおける重要な需要となっており、絶え間ないユーザー確認につながっている。業界関係者は、AIのエネルギーを活用してセキュリティ・インテリジェンスを強化するため、機械学習アルゴリズムを最優先すると予想される。サイバー脅威の頻度と複雑さ、プライバシーに関する懸念の高まり、銀行部門におけるAIベースのサイバーセキュリティ・ソリューションの意義は、すべて考慮すべき要因である。
市場のダイナミクス：
ドライバー
AIセキュリティ・ソリューションは、人間の能力を上回るセキュリティを提供するだけでなく、サイバー詐欺の認知・特定プロセスを迅速化する。その結果、サイバーセキュリティ市場におけるAI技術の利用は、サイバーセキュリティリスクのインシデントの増加とともに増加すると予想される。一方、世界市場の機会的側面としては、中小企業におけるクラウドベースのセキュリティ・ソリューションに対する需要の高まりと、事業拡大のためのデジタル・メディアの利用の増加が挙げられる。
サイバーセキュリティ技術は、コンピュータシステムの脆弱性とビジネスネットワークをピンポイントで特定するために、人工知能を使ってシステムを迅速に評価する。さらに、企業は重要なセキュリティ・タスクに集中することができるため、脆弱性を制御し、企業システムをタイムリーに保護することが容易になる。技術の進歩や重要なインフラのセキュリティは、サイバーセキュリティの人工知能によって確保される。その結果、企業はAIサイバーセキュリティ予算を大幅に増やし、サイバーセキュリティ計画でビジネスアプローチをサポートし、顧客やスタッフのためのサイバー警戒プログラムを開発している。
拘束
大手企業はAIに投資しているが、社内に有能なスタッフがいないため、AIのアイデアを実践できないでいる。AIシステムの導入には技術的なノウハウが必要であり、それは複雑な機械推論、アプリケーションを使った人材発掘、クライアントモデルの実装をAIが処理するのを助ける。AIの人材不足を補うことに関しては、採用とスキルアップの問題が織り交ざっている。間違いなく、訓練された人材の不足は、資金不足、適切な技術へのアクセス不足、ユーザーデータへのアクセス不足に次いで、全産業におけるAIプロジェクトの進展に対する最大の課題になると予想される。
高度な持続的脅威（APT）として知られるネットワーク攻撃は、権限のないユーザーがネットワークにログオンし、検知されずに長期間使用することで発生します。洗練された現代の危険に対する真の防御は、古いウイルスや攻撃に頼ることはできない。その結果、AIが高度な脅威を防御できないことが、市場の限界をもたらしている。
チャンス
エンドポイント・デバイスは、企業が可能な限り効率的に業務を遂行し、競争に打ち勝つためにテクノロジーに遅れを取らないようにするため、今日の産業界はエンドポイント・デバイスに大きく依存している。こうしたガジェットの普及がもたらす新たな問題には、不正アクセス、データ漏洩、サイバー脅威などがある。個人の安全性が高まるにつれ、サイバーセキュリティにおける人工知能の必要性が高まっている。
モノのインターネット（Internet of Things）のようなデジタル技術の発展により、産業界のデジタル変革のペースが速まっている。サイバー攻撃やデータ漏洩が急増した結果、企業はよりエッジベースの分散型AIサイバーセキュリティ・ソリューションの活用を余儀なくされており、これがこの技術の市場を牽引している。投資が拡大し、サイバーセキュリティ・ソリューションにおけるAIの必要性が認識されるようになった結果、人工知能はサイバーセキュリティ業界で台頭すると予想される。
Covid-19の影響：
現在の危機を、多くの大手サイバーセキュリティ企業は、現在の戦術を検討・再構築し、より洗練された製品ポートフォリオを構築する機会として捉えている。企業が在宅勤務政策への取り組みを強化する中、COVID-19の流行は最先端技術の必要性を高めている。在宅勤務者やその他の人々が潜在的に安全でないネットワークやガジェットを使用することによってもたらされるデジタル商品やサービスに対する需要の急増により、企業は機械学習やディープラーニング・アルゴリズムへの投資を余儀なくされている。
セグメント・インサイト
タイプ・インサイト
ネットワーク・セキュリティ業界は、2022年の全体収益に大きく貢献すると予測されている。この大きな業界シェアは、機械学習と人工知能アルゴリズムの重要性が高まっていることに起因している。企業はサイバー攻撃を抑止・阻止するためにサイバーセキュリティを利用している。ハードウェアは、運用のスケーラビリティとビジネス効率を向上させるための重要な成長要因になる可能性がある。
すべてのユーザーは、人気が高まっているゼロ・トラスト・パラダイムに従って認証され、確認されなければならない。同社はゼロ・トラストを優先しており、現在、リスク・ベースの認証の、より侵入的でない方法が使用されている。
組織は、AIベースのエンドポイントセキュリティによる継続的な監視、リスクベースのアプリケーション管理、自動分類を推進するだろう。エンドポイント・セキュリティ・ソリューションは、よく知られたソフトウェアに基づく許可リストと、よく知られたマルウェアに基づく拒否リストを自動的に生成することが多い。エンドポイントへの攻撃はより一般的になりつつあるため、行動分析とAIベースのリアルタイム認証がセキュリティ・ソリューションの基盤として追求されるかもしれない。
洞察の提供
2022年にはサービス分野の収益シェアが36%と大きな収益シェアが見込まれる。サイバーセキュリティにおけるAI市場は、同カテゴリーの市場として急成長が見込まれる。機械学習手法、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・インターフェースのニーズが高いため、市場は拡大する。このプログラムは、異常な活動を確実かつ正確に検知する能力において卓越している。
ハードウェアの運用が普及するにつれて、ソフトウェア・プラットフォームはそのセキュリティ能力を強化するために発展していくだろう。ソフトウェア・プラットフォームに金銭的な投資を行う可能性のあるこの分野の参加者は、現代のサイバーセキュリティ・ソリューションの重要性を強調するだろう。隠れたコンピューティングを発展させるために、オープンソースソフトウェア、オープンシステムアーキテクチャー、オープンスタンダードを構築することが予想される。
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普及に伴い、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は進歩するだろう。AI関連の活動を迅速化し改善するために、AIハードウェアが求められるようになると予測される。ニューラル・ネットワークとプロセッサーの普及拡大が、ハードウェア・アプリケーションを後押しするだろう。ニューラルネットワークは、サイバー攻撃の世界的な拡大により、不正行為の検知に不可欠なものとなりつつある。さらに、ディープラーニング・アプローチは、クレジットカードの不正検知の予測に普及しており、これは業界の拡大にとって良い兆しである。
テクノロジー・インサイト
2022年には、機械学習分野が47％の売上シェアで首位に立つ。 機械学習技術は、最終用途分野全体でディープラーニングが急速に採用された結果、大きく拡大するだろう。大手企業は、グーグルやIBMをはじめ、脅威の検知や電子メールのフィルタリングに機械学習を利用し始めている。企業は、サイバーセキュリティのプロトコルを改善するために、ディープラーニングと機械学習の能力を活用している。さらに、MLプラットフォームは、監視を自動化し、異常値を発見し、セキュリティ技術によって生成される膨大な量のデータを選別するツールとして人気を集めている。
サイバーセキュリティにおけるAI市場は、自然言語処理分野のおかげで、予想される期間を通じて世界的に拡大する可能性がある。テキスト要約、質問応答システム、センチメント分析、自然言語推論の人気の高まりが、この傾向の主な原因である。NLPはまた、データ、フレームワーク、標準の重複やセキュリティ・インフラの欠陥を見つける方法としても人気が高まっている。今後数年間で、NLPの自動化とカスタマイズが大きな進歩を遂げ、サイバーセキュリティにおけるAIの応用が増加する可能性がある。
バーティカル・インサイト
2022年の収益シェアは、エンタープライズ部門が24％で首位に立った。 データ漏えいを制限し、サイバー攻撃を阻止し、セキュリティを強化するために、BFSI部門はサイバーAIの大きな市場に成長する可能性がある。イノベーションと技術改良のラッシュは、消費者がクラウドファンディングを通じて支払いや購入、借り入れ、引き出しを行う方法にパラダイムシフトをもたらした。銀行やその他の金融機関は、脅威インテリジェンスに基づく業務を強化するために、ハードウエアのゼロトラスト思想に依存することが予想される。
サイバー事件の増加により、政府や防衛産業ではAIへの関心が高まっている。戦略国際問題研究所（Center for Strategic and International Studies）によると、2022年3月にイスラエルの重要な通信プロバイダーがDDoS攻撃を受け、イスラエル政府のウェブサイトが多数削除された。ウクライナ政府の90のウェブサイトは、2022年1月にサイバー攻撃の対象となり、有害なソフトウェアを拡散させ、多数の政府機関のコンピューターに損害を与えたようだ。そのため各国政府は、サイバー災難を防ぐためにクラウドセキュリティとゼロトラストアーキテクチャに頼る用意がある。
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年に収益シェアの22％以上を生み出した。サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）は、プロアクティブ・ソリューションとして不正検知と不正防止に推進される。機械学習は、不正インシデントの増加に伴い、政府やその他のエンドユーザーが不正行為を防止する能力を高めるための有用な技術として登場している。そのため、詐欺、メールフィッシング、虚偽記録を排除するためにAIツールがより頻繁に適用されるようになる可能性がある。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、不正なウェブサイトへのアクセス、トロイの木馬（UTM）などの脅威からデジタル資産を保護するために、統合脅威管理に関心を寄せている。
ビジネス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・フィルタリングは、UTM方式が今後ますます増えていくと予想されるセキュリティ機能のほんの一部に過ぎない。UTMソフトウェア製品は、新たな脅威を迅速かつ正確に検知するために、組織によって最優先されることが予想される。スケーラブルなハードウェア・ベースの監視と、ネットワークに到達する前に攻撃を阻止するために、UTM技術は地歩を固めると予想される。
地域インサイト
2022年の売上高シェアは、北米が最大で約38％を占めている。技術先進地域である北米におけるセキュリティベンダーやサイバー事件の存在は、全世界をリードしている。世界で最も早くサイバーセキュリティ製品とサービスを導入したのは北米である。各国政府によれば、同地域における経済および国家安全保障上の最重要課題は、サイバー攻撃の増加である。
しかし、アジア太平洋地域は、コネクテッドデバイス消費の増加、組織におけるサイバーセキュリティ意識の高まり、急速な経済発展、IoT、5G技術、クラウドコンピューティングのような最先端技術の採用率の高さ、同地域におけるプライバシーとセキュリティへの懸念の高まりなどの要因によって、予測期間中に急速な成長を遂げると予測されている。欧州の成長見通しは有望である。同政権は、ロシアや他の攻撃的な国からのサイバー攻撃から防衛するための措置を講じるとしても、国防費の増加によって欧州での地位が向上すると楽観視している。
主要市場プレイヤー
エヌビディア・コーポレーション
インテル コーポレーション
ザイリンクス
サムスン電子
マイクロンテクノロジー
アマゾン・ウェブ・サービス
IBMコーポレーション
マイクロソフト株式会社
ファイア・アイ
パロアルトネットワークス
ジュニパーネットワークス
フォーティネット
シスコシステムズ
チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ
インパーバ
マカフィー合同会社
株式会社ログリズム
ソフォス
ノートンライフロック株式会社
クラウドストライク・ホールディングス
ダークトレース
サイランス社
ベクトラAI社
スレットメトリックス社
セキュロニクス
ふるいにかける科学
アカルビオ・テクノロジー
スパークコグニション社
シマンテック・コーポレーション
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
タイプ別
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
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
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
テクノロジー別
機械学習
自然言語処理（NLP）
コンテキスト対応コンピューティング
バーティカル
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
アプリケーション別
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
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 サイバーセキュリティ市場における人工知能（AI）のインパクト
5.1.COVID-19の展望：サイバーセキュリティ産業における人工知能（AI）の影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場、タイプ別
8.1.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、タイプ別、2023～2032年
8.1.1.ネットワークセキュリティ
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.エンドポイントセキュリティ
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.アプリケーション・セキュリティ
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.クラウドセキュリティ
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場（提供製品別
9.1.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2023～2032年
9.1.1.ハードウェア
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ソフトウェア
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.サービス
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場、テクノロジー別
10.1.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2023～2032年
10.1.1.機械学習
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.自然言語処理（NLP）
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.コンテキスト対応コンピューティング
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場（分野別
11.1.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、分野別、2023～2032年
11.1.1.BFSI
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.小売
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.政府・防衛
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.4.製造
11.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.5.エンタープライズ
11.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.6.ヘルスケア
11.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.7.自動車・運輸
11.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.8.その他
11.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
12.1.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
12.1.1.アイデンティティとアクセス管理
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.リスクとコンプライアンス管理
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.データ損失防止
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.統合脅威管理
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.不正検知／不正防止
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.6.脅威インテリジェンス
12.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.7.その他
12.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.1.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.1.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.1.6.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.1.6.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.1.6.5.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.7.北米以外の地域
13.1.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.1.7.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.1.7.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.1.7.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.1.7.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.2.オファリング別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.6.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.6.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.7.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.8.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.9.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.9.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.10.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.11.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.12.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.12.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.12.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.2.13.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.2.14.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.2.14.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.2.14.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.2.15.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.APAC
13.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.2.オファリング別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.6.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.6.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.3.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.8.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.8.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.8.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.3.9.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.10.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.10.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.10.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.3.10.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.3.11.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.3.11.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.3.11.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.11.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.2.オファリング別市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.6.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.6.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.4.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.8.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.8.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.8.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.4.9.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.10.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.10.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.10.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.4.10.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.4.11.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.4.11.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.4.11.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.4.11.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.5.2.オファリング別市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.3.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.5.6.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.5.6.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.5.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
13.5.8.2.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
13.5.8.3.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
13.5.8.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
13.5.8.5.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.エヌビディアコーポレーション
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.インテル コーポレーション
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.ザイリンクス
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.サムスン電子
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.マイクロンテクノロジー
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.アマゾン・ウェブ・サービス
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.IBMコーポレーション
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8.マイクロソフト株式会社
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.ファイア・アイ社
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.パロアルトネットワークス
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖