グローバル・ジェネラティブAIインサイバーセキュリティ市場タイプ（脅威検出と分析、敵対防御、その他）、技術（ジェネラティブ対抗ネットワーク、バリエーションオートエンコーダー、その他）、地域別、企業別 - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、2023-2032年の予測
レポートの概要
グローバルなサイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAIの市場規模は、2022年の16億ドルから2032年には約112億ドルに達すると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率22.1％で成長する見込みです。
ジェネレーティブAIは、脅威検出、応答自動化、トレーニングおよびテストのためのデータ生成など、サイバーセキュリティにおける革新的なアプローチを提供する優れた技術として登場しました。サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAIの応用は、セキュリティシステムの効果性、効率性、正確性を向上させることを目指しており、サイバー脅威に対する全体的な耐性を高めることを目的としています。
サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAIの市場は、確立されたサイバーセキュリティ企業、AIスタートアップ、研究機関が積極的にジェネレーティブAIの技術を開発・展開し、潜在的なサイバー脅威に対して一歩先んじるためのセキュリティ能力を強化しようとすることにより、常に変化しています。人工知能と機械学習は、従来の手法だけでは実現できないより効果的なセキュリティ対策の増強とリスクの低減を実現するための強力な手段を提供します。
ドライビングファクター
Generative AI サイバーセキュリティ市場のいくつかのドライビングファクターは次のとおりです。
ジェネラティブAIの急速な採用と成長を駆動する2つの主要な要素があります。まず、効果的な防御のために、ますます洗練されたサイバー脅威の景色に適応するために、その使用は遅れてはならない。ジェネラティブAIはその能力を提供します。さらに、組織は膨大な量と複雑さのデータを生成しており、それらを手動で分析することは困難です。
ジェネラティブAIのアルゴリズムは大規模なデータセットを効果的に処理し、効率的な脅威検出と対応を提供できます。ジェネラティブAIは、過去のデータからパターンや振る舞いを学習することで、高度な脅威検出に優れており、従来のルールベースのシステムでは検出できない異常や潜在的なサイバー攻撃を特定することができます。
さらに、ジェネラティブAIの自動化能力により、脅威の検出と対応の間の時間を短縮することで、対応時間を高速化することができます。また、セキュリティシステムのトレーニングにおいて、実際の脅威に似た合成データを生成することで、既存のデータセットを補完したり、攻撃シナリオをシミュレートしたりすることができます。これにより、サイバーセキュリティソリューションの効果を向上させることができます。
さらに、規制の遵守要件や業界固有の標準は、サイバーセキュリティにおけるジェネラティブAIの実装を推進しています。ジェネラティブAIは、サイバーセキュリティの専門家の間での知識共有と協力を促進し、新興のサイバー脅威に対する共同の取り組みや脅威インテリジェンスの交換を可能にします。
ジェネラティブAIの技術に関連する研究開発の取り組みは、サイバーセキュリティソリューションと方法論の持続的なイノベーションを提供し、より優れた解決策と方法論を導いています。これらのドライビングファクターは、進化する脅威の景色に対処し、プロセスを自動化し、脅威検出能力を向上させ、全体的な耐性を高めるために、サイバーセキュリティアプリケーションにおいてジェネラティブAIを採用する必要性と利点を示しています。
レストライニングファクター
ジェネラティブAIサイバーセキュリティ市場のレストライニングファクターには以下があります。
ジェネラティブAIはサイバーセキュリティの改善に大きな約束を持っていますが、考慮すべき制約要因もあります。ジェネラティブAIモデルの主な課題はその複雑さと解釈可能性です。その複雑さにより、意思決定プロセスの理解が困難になる可能性があり、これらのアルゴリズムからの出力への信頼を損なう可能性があります。したがって、透明性と説明可能性はこの懸念に対処するために優先される必要があります。
ジェネラティブAIは学習と有意義な洞察を生み出すために、大規模で多様な高品質なデータセットに大いに依存していますが、サイバーセキュリティの領域では、プライバシーの懸念、現実の攻撃データへの限られたアクセス、あるいは特定のタイプのサイバー脅威の不足により、ラベル付けされたまたは適切に整備されたデータの入手が困難である場合があります。品質の低いトレーニングデータの欠如は、ジェネラティブAIモデルの効果を損なう脅威の不正確または不完全な表現をもたらす可能性があります。
さらに、サイバー脅威はサイバーセキュリティの専門家にとって絶えず進化する課題です。攻撃者は迅速に技術を適応させるため、AIモデルも常に適応して学習する必要があります。急速に現れる脅威に対応し、それらを制御するためには、定期的な更新とメンテナンスが必要であり、これはリソースを消費し、時間がかかる可能性があります。
倫理的な考慮事項も慎重に考慮する必要があります。ジェネラティブAIは、現実的なディープフェイクコンテンツやソーシャルエンジニアリング攻撃のような悪意のある目的で使用される可能性があります。ジェネラティブAIの責任ある倫理的な利用を確保するには、堅牢なガバナンスフレームワーク、倫理的ガイドラインへの厳格な遵守、悪用に対する積極的な対策が必要です。
バイ タイプ アナリシス
バイ タイプ アナリシスによると、脅威の検知と分析セグメントが市場を39%のシェアで支配しています。
この市場は脅威の検知と分析、敵対防御、内部脅威の検知、ネットワークセキュリティなどのタイプに分かれています。脅威の検知と分析セグメントが市場を支配しているのは、脅威の検知と分析がサイバーセキュリティの領域で急速に重要性を増しているためであり、特に生成型AIモデルを使用して脅威を積極的に特定するために重要な役割を果たしています。
マシンラーニングのアルゴリズムは、パターン、異常、または妥協の兆候をトリガーとして使用し、積極的に発生する可能性のあるセキュリティリスクを検出します。ネットワークセキュリティはサイバーセキュリティの重要な要素であり、生成型AIはその対策の向上に重要な役割を果たすことができます。生成型AIはネットワークトラフィックの追跡、行動の評価、潜在的な脆弱性の検出などによって、サイバー脅威に直面した際の検出および対応能力を向上させることができます。
生成型AIは敵対防御や内部脅威の検知においても重要な応用があります。敵対防御技術は従来のセキュリティ対策を回避する洗練された攻撃に対して防御するのに役立ちます。一方、内部脅威の検知はデータ漏洩や承認されていない活動からの内部リスクを特定するために重要です。
バイテクノロジーアナリシス
バイテクノロジーアナリシスによると、ジェネレーティブ対抗ネットワークが市場の31%のシェアを占めています。
ジェネレーティブ対抗ネットワークは、合成データや実物に近い画像を作成するために広く利用され、画像合成、画像間の翻訳、ビデオ生成などのコンピュータビジョンのタスクに特に役立ちます。そのため、この市場ではジェネレーティブ対抗ネットワークが主導的な役割を果たしています。
バリエーションオートエンコーダー（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）、その他のテクノロジーに分かれているこの市場では、VAEは入力データセットの基礎的な分布を学習することによって新しいデータサンプルを作成するために広く利用されています。その応用範囲は画像生成や異常検知、データセットの表現学習などに及びます。RLは環境との相互作用によってエージェントを逐次的な意思決定の訓練するための技術であり、ロボティクス、ゲームプレイ、自律システム、最適化問題などに応用されます。ディープニューラルネットワーク（DNN）は、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識などの複雑なデータパターンや階層的表現を含む多くの分野で不可欠な技術となっています。
バイ エンドユーザー アナリシス
バイ エンドユーザー アナリシスによると、バンキング、金融サービス、保険（BFSI）が市場の29%のシェアを占めています。
エンドユーザーアナリシスによれば、市場はバンキング、金融サービス、保険（BFSI）、ヘルスケアおよびライフサイエンス、政府および防衛、小売業およびEコマース、製造業、ITおよび通信、エネルギーおよび公益事業、その他のエンドユーザーに分かれています。
バンキング、金融サービス、保険（BFSI）が市場を支配しているのは、BFSIセクターが生成AIモデルをサイバーセキュリティソリューションに導入し、詐欺の検出と予防、リスク評価の向上、顧客データ保護の強化を図ってきたためです。
生成AIは大量の金融データを迅速に分析して異常を検出し、詐欺検出システムを強化することができます。政府および防衛セクターは、生成AIをサイバーセキュリティに採用し、重要なインフラを保護し、高度な持続的脅威（APTs）を特定し、国家安全保障を強化しています。生成AIモデルは大規模なデータセットを分析し、ネットワークトラフィックを監視し、リアルタイムでサイバー脅威を特定することができます。
ヘルスケアおよびライフサイエンス業界も、患者の記録を保護し、医療機器を守り、脅威検出能力を強化するために生成AIを採用しています。生成AIモデルは、患者の健康記録の異常を検出し、機密性の高い医療情報を保護し、医療機器やシステム内のサイバーセキュリティの脆弱性を特定するのに役立ちます。
小売業およびEコマース業界は、顧客データを保護し、支払い詐欺を検出し、機密情報への不正アクセスを防止するために、生成AIサイバーセキュリティ技術にますます頼っています。製造業は、知的財産を保護し、産業制御システム（ICS）を安全にし、サイバー物理攻撃を防止するために、生成AIをサイバーセキュリティに活用することに関心を持っています。一方、ITおよび通信業界は、ネットワーク侵入からネットワークインフラを保護し、脅威インテリジェンスを向上させるために、この形式の人工知能を使用しています。
キーマーケットセグメント
タイプに基づく
- 脅威検出と分析
- 敵対防御
- 内部脅威検出
- ネットワークセキュリティ
- その他のタイプ
技術に基づく
- 生成的対抗ネットワーク（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）
- その他の技術
エンドユーザに基づく
- 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
- ヘルスケアとライフサイエンス
- 政府と防衛
- 小売りとEコマース
- 製造業と産業
- ITと通信
- エネルギーと公益事業
- その他のエンドユーザ
グロースチャンス
ジェネラティブAIは、サイバーセキュリティにおいて著しい成長ポテンシャルを提供します。組織は、サイバー脅威が進化し洗練されるにつれ、防御メカニズムを強化するための高度なソリューションを必要としています。ジェネラティブAIの独自の能力により、リスクを検出、分析、軽減することができ、成長の可能性があります。その一つの成長機会は、高精度で効率的な脅威検出システムの作成です。
ジェネラティブAIのアルゴリズムは、膨大な量のデータを使用してパターンや異常を検出し、新たな脅威から学習し、攻撃技術の変化に適応することができます。これにより、リアルタイムで脅威を検出し、対応時間を短縮しながらインシデントを軽減することができます。サイバーセキュリティのプロセスを自動化することも成長の領域です。
ジェネラティブAIは、脅威分析、インシデント対応、脆弱性評価などのさまざまな側面を自動化することができます。これにより、作業フローが合理化され、運用効率が向上し、組織が迅速に脅威を軽減するための対応措置が自動化されます。また、ジェネラティブAIは、対抗策の開発における進展を加速させることも可能です。洗練されたマルウェアや回避技術などの対抗攻撃は、従来のサイバーセキュリティソリューションにとって重要な障害です。ジェネラティブAIは、別の有用なアプローチを提供します。ジェネラティブAIは、サイバーセキュリティにおいて非常に大きな成長ポテンシャルを提供します。対抗行動をシミュレートし理解することで、組織は洗練された攻撃に対する堅牢な防御策を構築し、高度なマルウェア攻撃に対するシステムの耐久性を向上させることができます。
全体的に、ジェネラティブAIの導入は、サイバーセキュリティにおける非常に大きな成長の見通しを提供します。脅威検出、対応自動化、対抗防御などのAIの能力を活用することで、組織のサイバーセキュリティの体制を強化し、新興脅威に対する防御を強化し、効率的にリスクを軽減することができます。継続的な研究、開発、導入投資により、将来の成長と進化を確保することができます。
レイテスト トレンズ
Generative AI イン サイバーセキュリティは、最近、サイバーディフェンス戦略を革新し、業界の実践を形成するいくつかのトレンドを目撃しています。これらの展開は、ジェネラティブAI技術の急速な進歩を反映しており、新興のサイバー脅威の課題に対処しています。ディープフェイク技術がますます洗練されるにつれ、ジェネラティブAIを使用してメディアコンテンツの操作に関連するリスクを特定し軽減することに対する関心が高まっています。
高度なジェネラティブAIアルゴリズムが作成され、ディープフェイクコンテンツを示す微妙な視覚的および音響的手がかりを検出し、組織がリスクを予防的に検出および軽減するのを支援しています。セキュリティベンダーには未知の脆弱性を狙ったゼロデイ脅威の悪用が大きな課題となっています。
ジェネラティブAIは大量のデータセットを分析し、以前に検出されなかった脅威を示すパターンを検出するために使用されています。ジェネラティブモデルを使用することで、組織はゼロデイ攻撃をリアルタイムで迅速に検出および対応する能力を大幅に向上させることができます。ジェネラティブAIは、サイバーセキュリティ環境でのユーザー行動分析に使用されます。
ジェネラティブAIモデルは、ユーザーの相互作用、ネットワークトラフィックパターン、システムログなどの大量のデータを収集し分析することで、潜在的な内部脅威や悪意のある活動を検出することができます。これにより、これらのモデルは異常を検出し、組織内の脅威を検出するだけでなく、通常の行動パターンからの逸脱も検出することができます。
オートメーションは、サイバーセキュリティのジェネラティブAIの特徴の1つであり、AI駆動のシステムがセキュリティインシデントを自律的に分析し対応することで、応答時間を短縮し、全体的なインシデント管理を改善することができます。ジェネラティブAIの自動応答オーケストレーションの使用により、サイバー脅威の迅速な封じ込め、調査、軽減が容易になります。
リージョナルアナリシス
ノースアメリカは2022年のサイバーセキュリティ市場におけるジェネレーティブAIの最大の収益シェアを占めています。
ノースアメリカは、人工知能（AI）やサイバーセキュリティなどの先進技術の採用において革新者として認識されており、特に米国やカナダなどの主要経済国で開発された技術を採用しています。これらの国々は長い間サイバーセキュリティ産業に従事し、AI研究に対する強いコミットメントを持っています。
アジア太平洋地域は、サイバーセキュリティ市場の成長が急速に拡大しています。中国、日本、韓国などの国々は、AIやサイバーセキュリティの分野で重要な存在感を持っています。これらの地域でのサイバー脅威の増加とサイバーセキュリティ対策を強化するための政府の取り組みにより、ジェネレーティブAIの展開に機会が生まれています。
ヨーロッパにはいくつかの著名なサイバーセキュリティ市場プレーヤーが存在し、AIを活用したサイバーセキュリティソリューションに重要な投資をしています。さらに、ヨーロッパはAIの採用とサイバーセキュリティに関する懸念の点で際立っています。英国、ドイツ、フランスなどの国々は強力なサイバーセキュリティ産業を誇り、人工知能技術への重要な投資を行っています。欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）は、人工知能（AI）サイバーセキュリティソリューションの採用を増やす上で重要な役割を果たしています。
ラテンアメリカの市場は他の市場と比較して大きくはありませんが、サイバーセキュリティの意識とAIの採用は増しています。ブラジル、メキシコ、アルゼンチンなどの国々では、サイバーセキュリティソリューションへの投資が増えています。組織がその利点に気付くにつれて、ジェネレーティブAIはさらに広まる可能性があります。
キーリージョン
- 北米
- アメリカ
- カナダ
- メキシコ
- 西ヨーロッパ
- ドイツ
- フランス
- イギリス
- スペイン
- イタリア
- ポルトガル
- アイルランド
- オーストリア
- スイス
- ベネルックス
- 北欧
- 西ヨーロッパのその他
- 東ヨーロッパ
- ロシア
- ポーランド
- チェコ共和国
- ギリシャ
- 東ヨーロッパのその他
- APAC
- 中国
- 日本
- 韓国
- インド
- オーストラリア＆ニュージーランド
- インドネシア
- マレーシア
- フィリピン
- シンガポール
- タイ
- ベトナム
- APACのその他
- ラテンアメリカ
- ブラジル
- コロンビア
- チリ
- アルゼンチン
- コスタリカ
- ラテンアメリカのその他
- 中東＆アフリカ
- アルジェリア
- エジプト
- イスラエル
- クウェート
- ナイジェリア
- サウジアラビア
- 南アフリカ
- トルコ
- アラブ首長国連邦
- MEAのその他
キープレイヤーの分析
市場のジェネレーティブAIにおけるサイバーセキュリティは、多くのプレイヤーが市場シェアを競っているという状況でまだ進化し続けており、急速に拡大しています。サイバーセキュリティにおけるジェネレーティブAI市場は、多くのプレイヤーがAIパワードのソリューションを提供しており、激しい競争が繰り広げられています。この市場におけるキープレイヤーは、強力なAIの能力を開発し、高品質のサイバーセキュリティソリューションを提供してきた実績を持つ企業です。
市場の主要プレイヤー
- OpenAI
- IBM Corp.
- NVIDIA Corporation
- Broadcom Inc.
- Darktrace
- Cylance
- McAfee Corp.
- FireEye
- その他の主要プレイヤー
リーセント デヴェロプメンツ
- 2021：アドバーサリアル マシン ラーニング (AML) テクニークス ハーヴ リーセントリ カム アンダー スクルーティニ アズ アン アプローチ フォー プロテクティング AI モデルス アゲインスト アタックス フロム アドバーサリアル エレメンツ, インクルーディング イバージョン アンド ポイズニング アタックス. AML ユーズ マシン トレーニング モデルス アズ デフェンス メカニズムス アゲインスト アドバーサリアル スレッツ.
- 2022：リサーチャーズ エクスプロード ザ ユース オブ ジェネラティブ モデルス, サッチ アズ ジェネラティブ アドバーサリアル ネットワークス (GANs), フォー データ アウグメンテーション イン サイバーセキュリティ. バイ クリエーティング シンセティック データ セッツ, ゼーゼ ジェネラティブ モデルス メイ インクリース ロバストネス アンド ジェネラライゼーション ウィズィン サイバーセキュリティ システムス.
- 2023：フェデレーティッド ラーニング アプローチーズ ワー インヴェスティゲーテッド トゥ エンハンス プライバシー アンド セキュリティ イン ジェネラティブ AI モデルス. フェデレーティッド ラーニング アロウズ マルチプル エンティティーズ トゥ コラボラティブリ トレーニング ア モデル ワイズアウト シェアリング プライヴェート データ, ディクリーシング ザ リスク オブ データ ブリーチズ.
レポートの範囲
| レポートの特徴 | 説明 |
| 市場価値（2022年） | USD 1.6 Bn |
| 予測収益（2032年） | USD 11.2 Bn |
| CAGR（2023-2032年） | 22.1% |
| 推定の基準年 | 2022年 |
| 過去の期間 | 2016-2022年 |
| 予測の期間 | 2023-2032年 |
| レポートのカバレッジ | 収益予測、市場動向、COVID-19の影響、競争状況、最新の動向 |
| カバーするセグメント | タイプ別（脅威検出と分析、敵対的防御、内部脅威検出、ネットワークセキュリティなど） 技術別（生成的敵対的ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダー（VAE）、強化学習（RL）、深層ニューラルネットワーク（DNN）、自然言語処理（NLP）など） エンドユーザー別（銀行・金融・保険（BFSI）、ヘルスケア・ライフサイエンス、政府・防衛、小売・Eコマース、製造業、IT・通信、エネルギー・公益事業など） |
| 地域分析 | 北米-米国、カナダ、メキシコ；西ヨーロッパ-ドイツ、フランス、英国、スペイン、イタリア、ポルトガル、アイルランド、オーストリア、スイス、ベネルクス、北欧、西ヨーロッパ以外；東ヨーロッパ-ロシア、ポーランド、チェコ共和国、ギリシャ、東ヨーロッパ以外；APAC-中国、日本、韓国、インド、オーストラリア・ニュージーランド、インドネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナム、APAC以外；ラテンアメリカ-ブラジル、コロンビア、チリ、アルゼンチン、コスタリカ、ラテンアメリカ以外；中東およびアフリカ-アルジェリア、エジプト、イスラエル、クウェート、ナイジェリア、サウジアラビア、南アフリカ、トルコ、アラブ首長国連邦、MEA以外 |
| 競争状況 | OpenAI、IBM Corp.、NVIDIA Corporation、Broadcom Inc.、Darktrace、Cylance、McAfee Corp.、FireEye、その他の主要プレーヤー |
| カスタマイズの範囲 | セグメント、地域/国レベルのカスタマイズが提供されます。さらに、要件に基づいて追加のカスタマイズが可能です。 |
| 購入オプション | シングルユーザーライセンス、マルチユーザーライセンス（最大5ユーザー）、法人利用ライセンス（無制限のユーザーと印刷可能なPDF）の3つのライセンスから選択できます |