ネットワーク トラフィック分析市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソリューションとサービス)、導入モード別 (オンプレミスとクラウド)、組織規模別 (大企業と中小企業)、エンド ユーザー別 (サービス プロバイダー、エンタープライズ、データ センター、その他)、地域別、競合状況別、2019 ～ 2029 年予測

市場概要

世界のネットワーク トラフィック分析市場は 2023 年に 46 億米ドルと評価され、2029 年までの予測期間中に 15.4% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。

主要な市場推進要因

サイバー脅威の状況の激化

世界中でサイバー脅威が容赦なく増加していることが、世界のネットワーク トラフィック分析市場を推進する上で極めて重要な推進力となっています。進化する脅威の状況には、マルウェア、ランサムウェア、DDoS (分散型サービス拒否) 攻撃、内部脅威など、無数の高度な攻撃が含まれており、組織のデジタル インフラストラクチャに大きなリスクをもたらします。ネットワーク トラフィック分析ソリューションは、ネットワーク トラフィック パターンを精査し、異常を特定し、潜在的なセキュリティ侵害を迅速に検出することで、これらの脅威に対抗する上で重要な役割を果たします。サイバー攻撃の頻度と複雑さが増すにつれて、組織は脅威を事前に特定して軽減できる高度なテクノロジを求めるようになりました。サイバー攻撃者が従来のセキュリティ対策を回避することに長けるようになるにつれて、予測分析、行動分析、機械学習アルゴリズムを備えたネットワーク トラフィック分析ソリューションの需要は高まり続けています。この推進力は、プロアクティブな脅威検出および軽減戦略の緊急の必要性を強調し、ネットワーク トラフィック分析を、さまざまな業界の組織でデジタル資産を保護し、堅牢なサイバーセキュリティ体制を確保するための重要な要素として位置付けています。

IoT および BYOD プラクティスの採用の増加

組織内でのモノのインターネット (IoT) デバイスと個人所有デバイスの持ち込み (BYOD) ポリシーの急増は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場の成長を促進する重要な推進力を表しています。スマートフォン、タブレット、ウェアラブル、IoT センサーなどの接続デバイスの急増により、攻撃対象領域が拡大し、ネットワーク セキュリティの複雑さが増しています。ネットワーク トラフィック分析ソリューションは、これらのデバイスによって生成される膨大なトラフィックの流入を監視および分析し、組織ネットワークへの安全な統合を確保する上で重要な役割を果たします。リモート ワークの普及と BYOD ポリシーの採用により、従来のネットワーク境界があいまいになり、ネットワーク トラフィックの可視性と制御を強化する必要が生じています。デバイスの動作を識別および管理し、不正アクセスを検出し、セキュリティ ポリシーを適用する機能を備えたネットワーク トラフィック分析ソリューションは、組織ネットワークにアクセスするさまざまなデバイスがもたらす課題に対処します。 IoT の導入と柔軟な勤務形態への傾向が続く中、多様なデバイス エコシステムを管理し、ネットワーク セキュリティを確保できる堅牢なネットワーク トラフィック分析ソリューションの需要は引き続き上昇傾向にあります。

規制コンプライアンスとデータ プライバシー要件

厳格な規制環境と、データ プライバシーおよびコンプライアンス標準への重点的な取り組みは、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場を推進する重要な原動力となっています。さまざまな業界の組織は、GDPR (一般データ保護規則)、HIPAA (医療保険の携行性と責任に関する法律)、PCI DSS (ペイメント カード業界データ セキュリティ標準) など、機密データの保護を規定する一連の厳格な規制とコンプライアンス義務の対象となっています。ネットワーク トラフィック分析ソリューションは、ネットワーク トラフィックの包括的な可視性を提供し、データの整合性を確保し、セキュリティ インシデントやデータ侵害が発生した場合にタイムリーなインシデント対応を促進することで、組織がこれらの規制に準拠するのを支援します。これらのソリューションは、ネットワーク アクティビティの監視と監査を可能にし、組織が規制要件と業界標準に準拠していることを示すのに役立ちます。データ プライバシーの重要性が高まり、規制の監視が強化されたことで、高度な監視、レポート、監査機能を備えたネットワーク トラフィック分析ツールの採用が促進され、規制遵守の確保と機密情報の保護における役割が強化されています。

クラウドベースのインフラストラクチャへの移行

クラウド コンピューティングの普及とクラウドベースのインフラストラクチャへの移行は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場を形成する重要な推進力となっています。組織は、スケーラビリティ、俊敏性、運用効率を向上させるために、クラウド サービスを活用し、ハイブリッドまたはマルチクラウド アーキテクチャを導入するケースが増えています。ただし、この移行により、分散型および動的クラウド環境全体でネットワーク トラフィックを監視および保護することが複雑になります。クラウドベースのインフラストラクチャ向けに設計されたネットワーク トラフィック分析ソリューションは、クラウド環境内のトラフィック パターン、アプリケーションの動作、セキュリティの脅威に関する可視性と洞察を提供します。これらのソリューションは、さまざまなクラウド プラットフォームにわたるトラフィック フローの監視を容易にし、ネットワークのパフォーマンスと可用性を維持しながら、コンプライアンス、脅威の検出、および対応機能を確保します。クラウド中心の運用への進化と、動的なクラウド環境における包括的な可視性とセキュリティの必要性により、クラウドベースのインフラストラクチャ向けに特別にカスタマイズされたネットワーク トラフィック分析ソリューションの需要が高まっています。

プロアクティブな脅威検出とインシデント対応の重視

プロアクティブな脅威検出と迅速なインシデント対応への重点が高まっていることが、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場を牽引する重要な原動力となっています。従来のサイバー セキュリティ アプローチは、主にリアクティブ対策に重点を置いており、脅威が発生した後に対応していました。しかし、高度でステルス性の高い攻撃を特徴とする脅威の状況が進化する中、組織はプロアクティブなセキュリティ対策へとますますシフトしています。リアルタイム監視、動作分析、異常検出機能を備えたネットワーク トラフィック分析ソリューションにより、組織は疑わしいアクティビティ、異常なトラフィック パターン、潜在的なセキュリティ侵害をプロアクティブに検出できます。これらのソリューションにより、セキュリティ チームは脅威を迅速に特定して対応できるため、ネットワーク内での攻撃者の滞在時間を最小限に抑え、セキュリティ インシデントの影響を軽減できます。迅速な脅威の特定と対応機能の緊急の必要性から、予測分析、脅威インテリジェンス、自動対応メカニズムが組み込まれたネットワーク トラフィック分析ソリューションの採用が促進され、進化するサイバー脅威に対する組織のセキュリティ体制と回復力が強化されています。

主要な市場の課題

複雑で進化する脅威の状況

グローバル ネットワーク トラフィック分析市場が直面している最大の課題の 1 つは、脅威の状況の複雑さと継続的な進化です。サイバー攻撃者は絶えず戦術を革新して適応させ、ゼロデイ エクスプロイト、ポリモーフィック マルウェア、暗号化された脅威など、ますます高度でステルス性の高い攻撃方法を導入しています。この複雑さは、多様な脅威を検出して軽減する役割を担うネットワーク トラフィック分析ソリューションにとって、大きな課題となります。高度な攻撃者は、従来のセキュリティ対策を回避するための戦術を採用することが多く、そのため、膨大な量のネットワーク トラフィックの中から異常なパターンや微妙な侵害の兆候を迅速に認識できる分析ツールが必要になります。攻撃ベクトルの急速な進化と新しい脅威の急増により、課題はさらに深刻化し、分析アルゴリズム、機械学習モデル、ネットワーク トラフィック分析ソリューション内の脅威インテリジェンス統合の継続的な進歩が求められています。これらの動的な脅威に先んじるには、ネットワーク トラフィック分析の分野で絶え間ない革新と適応が求められ、高度なサイバー攻撃に効果的に対抗し、デジタル インフラストラクチャを保護します。

データ量とスケーラビリティ

データ量の急激な増加とネットワーク インフラストラクチャの複雑さの増大は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場にとって大きな課題となっています。組織は、IoT デバイス、クラウド サービス、分散ネットワークなど、さまざまなソースから生成される膨大な量のネットワーク トラフィック データを管理するという困難な課題に取り組んでいます。脅威の検出とネットワーク パフォーマンスの監視のためにこの膨大な量のデータをリアルタイムで分析するには、スケーラブルで高性能な分析ソリューションが必要です。しかし、既存のネットワーク トラフィック分析ツールのスケーラビリティの制限により、膨大な量のデータを効率的に処理できないことがよくあります。この課題に対処するには、分散コンピューティング、並列処理、クラウドベースのアーキテクチャを活用して、スケーラビリティの要求に対応できる分析プラットフォームの開発が必要です。ネットワーク パフォーマンスへの影響を最小限に抑えながら、動的なネットワーク環境に適応できる分析ソリューションの必要性は、効果的なトラフィック分析機能を求める組織にとって依然として重要な焦点です。

暗号化とプライバシーに関する懸念

ネットワーク通信での暗号化の広範な使用は、ネットワーク トラフィック分析にとって大きな課題です。暗号化は重要なセキュリティ対策として機能しますが、暗号化されたトラフィックは従来の分析方法から潜在的に悪意のあるアクティビティを隠すため、トラフィックの検査と分析の障害にもなります。サイバー攻撃者は、暗号化されたチャネルを利用して活動を難読化することが増えており、ネットワーク トラフィック分析ソリューションがユーザーのプライバシーを侵害することなく暗号化されたトラフィック内の脅威を検出することは困難になっています。堅牢なセキュリティ対策の必要性とプライバシー保護のバランスを取ることは、依然として複雑な課題です。ネットワーク トラフィック分析ツールは、革新的な復号化技術を採用しながら、プライバシー規制への準拠を確保し、データの機密性を維持する必要があります。暗号化されたトラフィック分析や行動分析などの脅威検出方法の進歩は、この課題に対処する上で極めて重要であり、データのプライバシーを侵害することなく、暗号化されたトラフィック内の異常や脅威を特定できます。

ネットワークの複雑さと多様性

現代のネットワーク インフラストラクチャの多様でますます複雑化する性質は、ネットワーク トラフィック分析ソリューションにとって大きな課題となっています。組織は、オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド環境で構成される複雑なネットワーク アーキテクチャと、多様なエンドポイントや IoT デバイスを運用しており、異種のトラフィック パターンを生み出しています。このような多様で分散したネットワークを分析するには、物理環境と仮想環境の両方を含むインフラストラクチャ全体にわたる包括的な可視性が必要です。しかし、ネットワーク コンポーネント、プロトコル、データ形式の多様性から生じる複雑さにより、総合的なトラフィック分析のタスクが複雑になることがよくあります。さまざまなプラットフォーム、レガシー システム、新興テクノロジー間でネットワーク トラフィック分析ソリューションのシームレスな統合と互換性を確保することが不可欠になります。課題は、現代のインフラストラクチャの動的な性質に対応しながら、統一された可視性を提供し、きめ細かな分析を実行し、異種ネットワーク環境全体で洞察を相関させることができる適応性の高い分析ツールを開発することにあります。この課題に対処するには、セキュリティ リスクを効果的に軽減し、ネットワーク パフォーマンスを最適化するために、統一された分析機能、相互運用性、およびさまざまなネットワーク要素に対するコンテキスト インサイトを提供する革新的なアプローチが必要です。

主要な市場動向

AI を活用したネットワーク トラフィック分析

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の統合は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場に革命をもたらす極めて重要なトレンドとなっています。 AI 駆動型分析ソリューションは、膨大な量のネットワーク データ内のパターン、異常、潜在的なセキュリティ脅威を自律的に識別することで、トラフィック分析の有効性を高めるためにますます採用されています。これらの AI 駆動型ソリューションは、ML アルゴリズムを活用してネットワーク トラフィック パターンから継続的に学習し、通常の動作と疑わしいまたは悪意のあるアクティビティをリアルタイムで識別できるようにします。AI 駆動型の異常検出、動作分析、予測アルゴリズムを利用することで、組織は進化するサイバー脅威を積極的に検出して軽減しながら、誤検知と応答時間を削減できます。さらに、AI とネットワーク トラフィック分析の融合により、動的な脅威の状況に合わせて進化できる適応型および自己学習型システムの開発が容易になり、AI 駆動型分析が効果的なネットワーク セキュリティ戦略の基礎となります。

クラウド中心のネットワーク トラフィック分析

クラウド コンピューティングの広範な採用は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場の軌道を形作り続けています。組織はますますクラウドベースのインフラストラクチャとサービスに移行しており、クラウド環境に合わせて調整された分析ソリューションが必要です。クラウド中心のネットワーク トラフィック分析ツールは、分散クラウド プラットフォーム全体のトラフィック パターン、アプリケーションの動作、セキュリティの脅威を包括的に可視化します。これらのソリューションは、クラウド ネイティブ アーキテクチャ、スケーラブルなデータ処理、クラウド サービスとのシームレスな統合を活用し、クラウドベースのインフラストラクチャの監視とセキュリティ保護における俊敏性、スケーラビリティ、柔軟性を組織に提供します。クラウド中心の分析ソリューションへのトレンドは、デジタル変革を取り入れる企業の進化するニーズと一致しており、動的なマルチクラウド環境内での効率的なトラフィック分析、脅威検出、コンプライアンス遵守を可能にします。

強化された脅威インテリジェンスの統合

ネットワーク トラフィック分析ソリューションへの包括的な脅威インテリジェンス機能の統合は、サイバーセキュリティ防御を強化するための重要なトレンドとして浮上しています。高度なサイバー脅威に対抗するため、組織はますます脅威インテリジェンス フィードとコンテキスト情報を活用し、トラフィック分析と脅威検出機能を強化しています。高度な分析プラットフォームは、セキュリティ ベンダー、オープン ソース コミュニティ、グローバル脅威データベースなど、さまざまなソースからの脅威インテリジェンス フィードをシームレスに統合し、ネットワーク イベントと既知の脅威インジケーターとの相関関係を可能にします。この統合により、脅威検出の精度とコンテキストが向上し、組織は新たな脅威、ゼロデイ脆弱性、標的型攻撃を積極的に特定できるようになります。脅威インテリジェンスとネットワーク トラフィック分析の融合により、プロアクティブな脅威ハンティングが可能になり、セキュリティ チームは潜在的なリスクを顕在化する前に予測して軽減できるため、サイバー レジリエンスが強化されます。

ゼロ トラスト ネットワーク セキュリティ フレームワーク

ゼロ トラスト セキュリティ フレームワークの採用は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場に影響を与える重要なトレンドです。ゼロ トラストの原則では、ネットワーク境界の内外を問わず、ユーザー ID、デバイス、アプリケーションの継続的な検証が推奨されています。ネットワーク トラフィック分析は、ネットワーク アクティビティ、動作ベースのアクセス制御、異常検出のリアルタイムの可視性を提供することで、ゼロ トラスト アーキテクチャで極めて重要な役割を果たします。これらの分析ソリューションは、ユーザーとデバイスの行動の検証を容易にし、組織がきめ細かなアクセス制御を実施し、不正または異常なアクティビティを検出できるようにします。ゼロ トラスト フレームワークへのトレンドは、継続的な監視、適応型アクセス制御、最小権限アクセス モデルの重要性を強調し、ゼロ トラストの原則に沿った機能が組み込まれたネットワーク トラフィック分析ソリューションの需要を促進しています。

ネットワークとセキュリティ運用の統合

グローバル ネットワーク トラフィック分析市場を再形成する注目すべきトレンドは、ネットワークとセキュリティ運用の統合であり、脅威の検出とインシデント対応への統合アプローチを促進しています。従来はサイロ化されていたネットワーク チームとセキュリティ チームは、脅威の検出と対応のプロセスを合理化するために、ツールとワークフローのコラボレーションと統合を進めています。ネットワーク トラフィック分析ソリューションは、ネットワーク パフォーマンスの監視だけでなく、包括的なセキュリティ機能も網羅するように進化しています。この統合により、組織はネットワークの可視性、脅威の検出、インシデント対応のための統合プラットフォームを活用できるようになり、セキュリティ運用への総合的なアプローチが促進されます。統合されたネットワークとセキュリティ分析ソリューションへのトレンドは、さまざまなソースからのデータを統合し、ネットワーク トラフィックとセキュリティ イベントの統合ビューを提供します。この傾向は、組織のサイロを解体し、ネットワーク チームとセキュリティ チーム間のコラボレーションを促進することで、対応戦略の俊敏性と有効性を高め、脅威の修復を迅速化し、サイバーセキュリティの全体的な態勢を強化します。

セグメント別インサイト

導入モード

クラウド導入モードは、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場の主要なセグメントとして浮上し、予測期間を通じてその優位性を維持する態勢が整っています。クラウド導入は、比類のない拡張性、柔軟性、およびアクセシビリティを提供し、俊敏でコスト効率の高いソリューションを求める組織の進化するニーズに応えます。クラウドベースのネットワーク トラフィック分析ソリューションは、スケーラブルなコンピューティング リソース、オンデマンド サービス、および多様なクラウド インフラストラクチャとのシームレスな統合を活用する機能を組織に提供します。クラウド導入セグメントの優位性は、クラウド中心の運用への企業の移行の増加によって推進され、ネットワーク トラフィック分析の管理における俊敏性と拡張性の向上を可能にしています。クラウド導入モデルは、大規模なオンプレミス インフラストラクチャの必要性を排除し、リモート アクセスを容易にするため、組織はどこからでもネットワーク トラフィックを効率的に監視および保護できます。組織がデジタル変革イニシアチブを優先し、クラウド ファースト戦略を採用し続ける中、クラウド導入モードは依然として極めて重要であり、進化するネットワーク セキュリティのニーズに対応するための高度な分析機能、容易なスケーラビリティ、強化された柔軟性を提供し、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場における優先的な選択肢として位置付けられています。

組織規模の洞察

大企業は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場の主要なセグメントとして浮上し、予測期間を通じてその優位性を維持すると予測されています。大企業は通常、広範で複雑なネットワーク インフラストラクチャを所有しており、多様な運用、広範囲にわたる地理的プレゼンス、および大量のネットワーク トラフィックに対応しています。その結果、これらの組織は、ネットワーク トラフィックを効果的に監視、保護、および分析するという大きな課題に直面しています。市場における大企業の優位性は、ネットワークの規模と複雑さに対応できる堅牢なサイバー セキュリティ対策と高度な分析ソリューションの実装に重点が置かれていることによって推進されています。これらの企業は、進化するサイバー脅威から身を守るために、AI 駆動機能、リアルタイム監視、包括的な脅威検出を備えた高度なネットワーク トラフィック分析ツールを優先しています。大企業に課せられることが多い厳格な規制遵守要件と、サイバーセキュリティ投資に割り当てられる多額の予算が相まって、高度なネットワーク トラフィック分析ソリューションの需要がさらに高まっています。大企業がサイバー脅威に対する回復力を優先し、ネットワーク セキュリティ体制を強化するために最先端のテクノロジーに投資し続けるため、このセグメントは優位性を維持し、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場の成長と進化を促進すると予想されます。

地域別インサイト

北米は、グローバル ネットワーク トラフィック分析市場の主要な地域として浮上し、予測期間を通じてその地位を維持すると予想されます。技術的に高度なインフラストラクチャ、サイバーセキュリティ ベンダーの堅牢なエコシステム、企業間での高度なテクノロジーの採用率の高さなど、いくつかの要因が北米の優位性に貢献しています。この地域のサイバーセキュリティに対する積極的なアプローチは、コンプライアンス義務を推進する厳格な規制枠組みと相まって、高度なネットワークトラフィック分析ソリューションに対する高い需要を育んでいます。サイバー脅威の蔓延と、この地域の早期脅威検出および対応戦略への重点により、高度な分析ツールの採用が促進されています。さらに、北米は主要な市場プレーヤーの強力な存在を誇り、継続的なイノベーションと、地域の多様なセキュリティニーズに対応するようにカスタマイズされた最先端のソリューションの開発を促進しています。北米は、積極的な脅威緩和、データプライバシー、コンプライアンスに重点を置くことで、グローバルネットワークトラフィック分析市場で優位性を維持し、ネットワークセキュリティ分析のイノベーションを推進し、トレンドを確立すると予想されます。

最近の開発

• 2022年1月、SolarWindsは、監視、分析、専門サービスを専門とする著名な連邦サービスプロバイダーであるMonalyticの買収を完了しました。この戦略的措置は、SolarWinds の連邦政府顧客向けポートフォリオを強化し、IT 環境の最適化とセキュリティ確保に関するサポートと専門知識を強化することを目的としています。Monalytic の熟練した労働力を SolarWinds の堅牢な IT 管理製品と統合することで、同社は、高度に安全な環境で運用している連邦政府顧客の特定の要件に合わせてカスタマイズされたソリューションと継続的な支援を提供することを目指しています。

主要な市場プレーヤー

• Cisco Systems Inc.
• Palo Alto Networks Inc.
• IBM Corporation
• Juniper Networks Inc.
• Arista Networks Inc.
• NETSCOUT Systems Inc.
• SolarWinds Corporation
• Nokia Corporation
• Broadcom Inc.
• FireEye, Inc.