“The Growing Demand for GenAI in Cybersecurity “ Jan 16, 2025 by Ridge Security Marketing より
ますます拡大する攻撃対象領域やサイバー攻撃の高度化により、AI駆動型サイバーセキュリティソリューションへの需要が加速しています。AIをサイバーセキュリティに統合することで、脅威検知および対応の速度と精度が向上することが実証されています。AIアルゴリズムは、大量のデータセットを解析し、パターンを認識し、異常を検出する能力に優れています。この能力を活用することで、脅威の早期発見と対応を可能にし、攻撃者が脆弱性を悪用する猶予を短縮することができます。
AIは、手動で行われていたプロセスを自動化することで、脅威対応の一貫性を保ち、サイバー攻撃の防御をより効率的に実行します。生成AI（Generative AI, GenAI）は、データ内の複雑なパターンを発見・解析し、従来のサイバーセキュリティが見逃していた高度なサイバー攻撃の検知を強化します。この比類のない能力が、生成AIを活用したサイバーセキュリティ市場の急成長を促進しています。
市場の成長と適用
MarketsandMarkets.comによる最新の調査によれば、生成AIサイバーセキュリティ市場は急速に拡大しており、2024年の約71億ドルから2030年までに6倍の約401億米ドルに達すると予測されています。また、Market.usのレポートでは、AI駆動型サイバーセキュリティ市場の規模は2033年までに約1,630億米ドルに達する見込みとされています。
生成AIサイバーセキュリティソリューションは、サイバーセキュリティベンダーの多様なエコシステムの中で開発されており、セキュリティ評価、ワークロード保護、クラウドセキュリティを提供するエクスポージャー管理プラットフォームから、ネットワーク、アプリケーション、エンドポイント保護に至るまで幅広く存在します。その他にも、クラウドセキュリティ、アクセス管理、データセキュリティ、侵入検知、ゼロトラスト保護などに焦点を当てたAI駆動型ソリューションもあります。企業、サービスプロバイダー、政府機関は、こうした多様なソリューションを採用し、高度化する脅威を予測、検知、是正しています。
組織は生成AIを活用したサイバーセキュリティに投資し、オンプレミス環境やマルチクラウド環境、エンドポイント、アクセス管理制御の保護を強化しています。生成AIのアルゴリズムは、脅威インテリジェンスの強化、レスポンスプロセスの自動化、セキュリティ運用の効率化に活用されています。
これらの高度なセキュリティソリューションは、パターンを分析し、セキュリティの弱点を特定することで、攻撃者がそれを悪用する前にサイバー攻撃を予測・防御することを可能にします。さらに、AIによる自動化により、サイバーセキュリティシステムは人の介入がほとんどない状態で脅威を検知、分析、対応することが可能となり、対応速度と効率が大幅に向上します。
以下は、Precedence Researchによる「Generative AI in Cybersecurity Market Size, Share, and Trends（2024～2034年）」に関するレポートからの主なポイントです。
- 現在、生成AIサイバーセキュリティ市場では北米が主導的な地位を占めており、2023年には収益の37%を占めた
- アジア太平洋地域は、今後市場成長率が最も高くなると予測されている
- 2023年の売上では、脅威検知と分析の分野が収益の40%以上を占めた
- ネットワークセキュリティ分野は、今後大幅な成長が期待されてる
- 敵対的生成ネットワーク（GAN）分野は、2023年に収益の33%以上を占めた
- 強化学習分野は、今後最も急速に成長すると予測されている
- 銀行、金融サービス、保険業界は2023年に売上全体の30%以上を占めた
- 医療およびライフサイエンス業界は、今後最も高い成長が期待されている
デジタル防衛におけるAIの役割の拡大
世界経済フォーラムの「2023年グローバルサイバーセキュリティ概況」レポートでは、調査対象となった組織の84%がAI基盤のツールを活用してサイバーセキュリティを強化していると報告されています。
欧州ネットワーク情報セキュリティ機関（ENISA）によると、AI基盤のセキュリティソリューションの採用が前年に比べて30%以上増加しました。この増加は、組織がサイバー耐性を高め、高度な攻撃から重要なデータを保護する積極的な取り組みを行っていることに起因しています。
AI技術を活用することで、サイバーセキュリティ体制を強化し、進化するサイバー脅威に対する予防的で堅牢な防御を実現できます。特に生成AIは、人間の意思決定プロセスを模倣し、異常検知を支援し、パターン認識や脅威対応策の生成などで活用が進んでいます。
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