ヨーロッパのサイバーセキュリティ市場における AI - テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理、ディープラーニング、行動分析、その他)、アプリケーション別 (脅威の検出と対応、リスクとコンプライアンス管理、アイデンティティとアクセス管理、セキュリティ情報とイベント管理、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、その他)、エンドユーザー別 (銀行、金融サービス、保険、情報技術、ヘルスケア、政府、小売、エネルギーと公共事業、製造、その他)、国別、競合、予測と機会、2019-2029F

市場概要

欧州のサイバーセキュリティにおける AI 市場は、2023 年に 476 億 1,000 万米ドルと評価され、予測期間中に 12.68% の CAGR で成長し、2029 年には 983 億 3,000 万米ドルに達すると予想されています。

欧州のサイバーセキュリティにおける AI 市場には、金融、医療、政府など、さまざまなセクターでサイバーセキュリティ対策を強化するための高度な人工知能技術の導入が含まれています。サイバー脅威がますます高度化するにつれて、従来のセキュリティ方法では機密データや重要なインフラストラクチャを保護するのに不十分であることが判明しています。機械学習、自然言語処理、行動分析などの人工知能技術により、組織はサイバー脅威をより効果的かつ効率的に検出、防止、対応できます。膨大な量のデータをリアルタイムで分析することで、人工知能システムは、潜在的なセキュリティ侵害を示すパターンや異常を特定し、迅速なインシデント対応と脅威の緩和を可能にします。サイバー攻撃の頻度の増加、規制遵守要件の強化、自動化されたセキュリティソリューションの需要の高まりなど、いくつかの要因により、市場は大幅な成長を遂げようとしています。組織は、デジタル資産を保護するために高度なサイバーセキュリティ対策が必要であることをますます認識しており、人工知能技術への投資が増加しています。さらに、欧州全土で進行中のデジタル変革により、相互接続されたシステムとクラウドベースのサービスへの依存が高まり、堅牢なサイバーセキュリティソリューションの必要性がさらに高まっています。さらに、人工知能のアルゴリズムと機能の進歩により、セキュリティ対策の有効性が高まり続けており、今日の脅威の状況では不可欠なものとなっています。組織は機密情報を保護し、厳格な規制に準拠するという高まるプレッシャーに直面しているため、サイバーセキュリティにおけるAIの採用が加速すると予想されます。その結果、ヨーロッパのサイバーセキュリティにおける AI 市場は、企業が新たな脅威に対処し、ますます複雑化するデジタル環境でセキュリティ体制を強化するための革新的な方法を模索する中、今後数年間で大幅な拡大が見込まれています。

主要な市場推進要因

サイバー脅威と攻撃の増加

サイバー脅威の蔓延と高度化の増加は、ヨーロッパのサイバーセキュリティにおける AI 市場の成長を推進する主な要因です。金融、ヘルスケア、重要なインフラストラクチャなど、さまざまな分野の組織が、サイバー攻撃の容赦ない増加に直面しています。これらの攻撃は、フィッシング詐欺やランサムウェアから高度な持続的脅威まで多岐にわたり、データの整合性と運用の継続性に重大なリスクをもたらします。これらの脅威が進化するにつれて、従来のサイバーセキュリティ対策では不十分になることが多く、革新的なソリューションが緊急に必要になります。

人工知能テクノロジーは、サイバーセキュリティに対するプロアクティブなアプローチを提供し、組織が脅威が重大な損害を引き起こす前にそれを特定して軽減できるようにします。機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、潜在的なセキュリティ侵害を示すパターンや異常を認識できます。人工知能を活用することで、組織は脅威検出機能を強化し、新たな脅威に迅速に対応できます。脆弱性の特定におけるこの有効性の向上は、インシデント対応時間の短縮と全体的なリスク管理に貢献します。

さらに、欧州全域の規制枠組みでは、堅牢なサイバーセキュリティ対策の義務化がますます高まっています。コンプライアンス要件により、組織はデータ保護およびセキュリティ標準に準拠した高度なテクノロジーを採用する必要があります。その結果、人工知能は、機密情報を保護しながら規制義務を満たそうとする組織にとって戦略的な必需品となっています。サイバー脅威の増大とコンプライアンスの必要性が相まって、人工知能ソリューションへの多額の投資が促進され、市場の成長が促進されています。

セキュリティ運用の自動化に対する需要の高まり

セキュリティ運用の自動化に対する需要は、欧州のサイバーセキュリティ市場における AI の大きな推進力となっています。組織が熟練したサイバーセキュリティ専門家の不足に直面しているため、セキュリティ運用の管理の複雑さが増しています。この人材不足と、セキュリティ アラートやインシデントの増加により、運用効率を高めるための自動化が緊急に必要になっています。

人工知能テクノロジーにより、組織は脅威の監視、インシデント対応、脆弱性評価などの日常的なセキュリティ タスクを自動化できます。機械学習と自然言語処理を活用することで、組織はセキュリティ運用を効率化し、人間のアナリストがより戦略的な取り組みに集中できるようになります。自動化により、セキュリティ チームの作業負荷が軽減されるだけでなく、セキュリティ侵害の一般的な要因である人為的エラーも最小限に抑えられます。

さらに、自動化により、脅威の検出と対応の速度と精度が向上します。人工知能システムは、ネットワーク トラフィック、ユーザーの行動、システム アクティビティを継続的に監視し、潜在的なセキュリティ脅威を示す可能性のある異常を特定できます。脅威が検出されると、自動化されたシステムは定義済みの対応プロトコルを開始し、手動介入を必要とせずにインシデントを封じ込めてその影響を軽減できます。このプロアクティブなアプローチにより、組織はセキュリティ インシデントに迅速に対処し、広範囲にわたる損害の可能性を減らすことができます。

セキュリティ オペレーションにおける自動化の利点に対する認識が高まるにつれ、ヨーロッパ全土で人工知能ソリューションへの投資が促進されています。組織が限られたリソースを管理しながらセキュリティ体制を最適化しようとしているため、セキュリティ オペレーションへの人工知能の統合は戦略的に必須となり、市場の成長をさらに促進します。

人工知能技術の進歩

人工知能技術の進歩は、ヨーロッパのサイバーセキュリティ市場における AI の成長を促進する上で重要な役割を果たしています。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理の継続的なイノベーションにより、人工知能システムの機能が大幅に強化され、複雑なサイバーセキュリティの課題への対応がより効果的になりました。

特に機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセットを分析してセキュリティの脅威を示すパターンや異常を特定する能力に優れています。これらのアルゴリズムは履歴データから学習し、時間の経過とともに適応して改善することができます。組織がセキュリティ運用に関連するデータを蓄積するにつれて、機械学習システムの有効性が高まり、従来のセキュリティ対策を回避する可能性のある高度な脅威を検出できるようになります。

さらに、ディープラーニングの進歩により、システムが電子メール、ソーシャルメディアのやり取り、ログなどの非構造化データを分析して隠れた脅威を発見できるようになり、脅威の検出に革命をもたらしました。自然言語処理により、人工知能システムは人間の言語を理解して解釈できるようになり、フィッシング攻撃やソーシャルエンジニアリング攻撃を検出する能力が向上します。脅威に対する理解が深まることで、組織のセキュリティ体制がより包括的になります。

高度な人工知能技術が利用可能になったことで、サイバーセキュリティ ソリューションへの投資が増加しています。組織は、新たな脅威に先手を打つためにこれらのイノベーションを活用する必要性を認識しているからです。テクノロジ環境が進化し続ける中、ヨーロッパの組織は人工知能主導のサイバーセキュリティ ソリューションを採用するケースが増えており、市場の成長がさらに加速しています。

主要な市場の課題

データ プライバシーと倫理的な懸念

ヨーロッパのサイバーセキュリティにおける AI 市場が直面している主な課題の 1 つは、データ プライバシーと人工知能技術の使用を取り巻く倫理的な懸念への重点が高まっていることです。組織が脅威の検出と対応に人工知能をますます頼るようになるにつれて、個人情報を含む膨大な量の機密データを処理する必要があります。ヨーロッパでは、一般データ保護規則などの厳格な規制により、組織が個人データを収集、保存、および使用する方法に厳しい要件が課せられています。このような規制環境は、サイバーセキュリティ戦略に人工知能ソリューションを実装しようとしている組織にとって複雑な環境を作り出しています。

組織は、効果的なサイバーセキュリティ対策とデータプライバシー規制の遵守との間で微妙なバランスを取らなければなりません。人工知能の使用には、個人を特定できる情報が含まれる可能性があるデータの収集と分析が含まれることが多く、同意、データの所有権、および悪用される可能性に関する懸念が生じます。さらに、一部の人工知能アルゴリズムの不透明性により、組織がこれらのシステム内でデータがどのように処理され、どのように決定が下されるかを示すのに苦労する可能性があるため、コンプライアンスの取り組みが複雑になる可能性があります。

さらに、サイバーセキュリティにおける AI には倫理的な影響があります。人工知能システムが、ユーザーの行動の全範囲を代表していないデータセットでトレーニングされている場合、アルゴリズムの偏りと差別に関する懸念が生じます。この偏りにより、脅威の検出で誤検知が発生し、正当なユーザーに影響を与え、不当な罰則につながる可能性があります。組織がサイバーセキュリティ業務に人工知能を導入するケースが増えているため、顧客、従業員、規制当局などの利害関係者の信頼を維持するために倫理的な配慮を優先する必要があります。

これらの課題に対処するには、データプライバシーと人工知能技術の倫理的使用を優先する堅牢なデータガバナンスフレームワークを実装する必要があります。これには、データ処理慣行の透明性の確保、人工知能システムの定期的な監査の実施、人工知能アルゴリズムの開発における多様な視点の関与が含まれます。データプライバシーと倫理に対する積極的なアプローチを採用することで、組織は信頼性を高め、サイバーセキュリティにおける AI に関連するリスクを軽減できます。

統合と互換性の問題

ヨーロッパのサイバーセキュリティにおける AI 市場におけるもう 1 つの大きな課題は、人工知能ソリューションと既存のサイバーセキュリティインフラストラクチャとの統合と互換性です。組織は多くの場合、時間の経過とともに実装されたさまざまなツールとテクノロジーで構成される多様で複雑なサイバーセキュリティ環境を抱えています。新しい人工知能ソリューションをこれらの確立されたシステムに統合することは、大変な作業であり、多大な労力、リソース、専門知識を必要とします。

サイバーセキュリティ技術の標準化が不十分なため、統合作業はさらに複雑になります。さまざまなベンダーが独自の技術や形式を採用している場合があり、組織が人工知能システムと既存のツール間のシームレスな相互運用性を実現することが困難になります。その結果、組織はセキュリティ運用が断片化され、新たな脅威に効果的に対応する能力が妨げられる可能性があります。

さらに、人工知能ソリューションの実装が複雑なため、導入期間が長くなり、コストが増加する可能性があります。組織は、人材のトレーニング、インフラストラクチャのアップグレード、および人工知能技術がサイバーセキュリティフレームワーク内で効果的に機能することを確認するための広範なテストの実施に多額の投資を必要とする場合があります。このプロセスは、特に予算と専門知識が限られている小規模な組織では、多くのリソースを必要とする可能性があります。

さらに、サイバーセキュリティの専門家の間では、人工知能技術の採用に抵抗がある可能性があります。仕事の置き換えや自動化システムの信頼性に関する懸念が、受け入れと統合の取り組みを妨げる可能性があります。人工知能ソリューションをうまく実装するには、組織はこれらの懸念に対処し、人間の専門家と人工知能システム間のコラボレーション文化を促進する変更管理イニシアチブに投資する必要があります。

統合と互換性の課題を克服するために、組織は人工知能の導入に対する戦略的アプローチを優先する必要があります。これには、既存のサイバーセキュリティインフラストラクチャの徹底的な評価の実施、統合ポイントの特定、組織の目標に沿った人工知能ソリューションの選択が含まれます。ベンダーと内部関係者間のコラボレーションを促進することで、組織はサイバーセキュリティ運用の有効性を高め、人工知能テクノロジーの価値を最大化できます。

主要な市場動向

脅威検出のための機械学習の採用の増加

ヨーロッパのサイバーセキュリティ市場における AI の最も重要なトレンドの 1 つは、脅威の検出と対応のための機械学習アルゴリズムの採用の増加です。サイバー脅威が高度化するにつれ、従来のセキュリティ対策ではリスクを効果的に特定して軽減することができないことが多くなっています。人工知能のサブセットである機械学習により、組織は膨大な量のデータを分析し、潜在的なセキュリティ侵害を示唆するパターンや異常を特定することができます。

組織は、新しいデータから継続的に学習できるアルゴリズムを採用することで、機械学習を活用してサイバーセキュリティ フレームワークを強化しています。この適応機能により、これらのシステムは時間の経過とともに脅威検出の精度を向上させ、誤検知を減らし、真の脅威に迅速に対応できるようになります。たとえば、機械学習はユーザーの行動、ネットワーク トラフィック、システム ログを分析して、不正アクセスや悪意のあるアクティビティを示唆する異常なパターンを特定できます。

さらに、サイバーセキュリティ ツールに機械学習を統合することで、リアルタイムの監視と分析が可能になり、組織は脅威に迅速に対応するために必要な俊敏性を得ることができます。この傾向は、データ侵害が深刻な結果をもたらす可能性がある金融や医療などの分野で特に重要です。

組織が積極的なサイバーセキュリティ対策を優先するようになるにつれて、脅威検出における機械学習ソリューションの需要が高まると予想されます。この変化は、組織の全体的なセキュリティ体制を強化するだけでなく、人工知能技術の革新を促進し、ヨーロッパ市場でより洗練され効果的なサイバーセキュリティソリューションにつながります。

自動化されたインシデント対応ソリューションの台頭

ヨーロッパのサイバーセキュリティにおける AI 市場におけるもう 1 つの注目すべき傾向は、自動化されたインシデント対応ソリューションの台頭です。サイバー脅威がエスカレートし続ける中、組織はセキュリティインシデントへの迅速かつ効果的な対応の必要性を認識しています。従来のインシデント対応方法では、多くの場合、時間がかかり、エラーが発生しやすい手動プロセスが伴い、組織は潜在的な侵害に対して脆弱になります。

自動化されたインシデント対応ソリューションは、人工知能技術を活用して、対応プロセスを合理化し、強化します。サイバーセキュリティ運用に自動化を統合することで、組織は脅威の検出と対応にかかる時間を短縮できます。これらのソリューションは、セキュリティアラートを分析し、インシデントの重大度を特定し、人間の介入を必要とせずに事前定義された対応アクションを開始できます。

自動化されたインシデント対応ソリューションの利点は、スピードが重要な環境で特に顕著です。たとえば、リアルタイムの取引が発生する電子商取引や金融などの業界では、セキュリティインシデントへの対応が遅れると、大きな経済的損失や評判の低下につながる可能性があります。自動化されたソリューションは、サイバーセキュリティの専門家を日常的なタスクから解放し、より戦略的な取り組みに集中できるようにします。

さらに、人工知能と機械学習の進歩により、自動化されたインシデント対応ソリューションの機能が向上しています。これらのテクノロジーにより、システムは過去のインシデントから学習し、時間の経過とともに意思決定と対応の精度を向上させることができます。組織は進化する脅威の状況に直面し続けているため、自動化されたインシデント対応ソリューションの採用は拡大すると予想されており、ヨーロッパのAIインサイバーセキュリティ市場における重要なトレンドとして位置付けられています。

プライバシーファーストのセキュリティソリューションの重視

ヨーロッパのAIインサイバーセキュリティ市場を形成する重要なトレンドは、プライバシーファーストのセキュリティソリューションの重視です。データ プライバシーに関する懸念が高まり続ける中、特に一般データ保護規則などの厳格な規制を踏まえると、組織はユーザーのプライバシーを優先しながら堅牢なセキュリティを確保するサイバー セキュリティ対策の実装にますます重点を置いています。

プライバシー ファーストのセキュリティ ソリューションは、人工知能テクノロジーを活用して、ユーザーのプライバシーを損なうことなく機密データを保護します。これらのソリューションは、データを匿名化して暗号化するように設計されており、組織が脅威を検出して対応しながら、個人を特定できる情報を公開するリスクを最小限に抑えることができます。たとえば、人工知能を使用すると、特定のユーザー データにアクセスすることなくユーザーの行動の異常を検出できるため、プライバシーを維持しながらセキュリティを強化できます。

さらに、組織はサイバー セキュリティ戦略にプライバシー バイ デザインの原則を採用し、セキュリティ ソリューションの開発と実装にプライバシーの考慮事項を組み込んでいます。このアプローチは、組織が規制要件に準拠するのに役立つだけでなく、顧客と利害関係者間の信頼を育むことにも役立ちます。

プライバシー ファーストのセキュリティ ソリューションに重点を置くことは、データ侵害が深刻な結果をもたらす可能性がある医療、金融、通信などの業界で特に重要です。組織がユーザーのプライバシー保護の重要性を認識するにつれて、ヨーロッパのサイバーセキュリティにおける AI 市場ではプライバシーを第一に考えたセキュリティ ソリューションの需要が高まると予想されます。

この傾向は、効果的なサイバーセキュリティはデータ プライバシーと密接に連携する必要があるという認識が高まっていることを強調しており、ヨーロッパの状況においてサイバーセキュリティとプライバシーの専門家間のイノベーションとコラボレーションを促進しています。

セグメント別インサイト

テクノロジー

2023 年には、機械学習のセグメントがヨーロッパのサイバーセキュリティにおける人工知能市場の主要なテクノロジーとして浮上し、予測期間を通じてリーダーシップを維持すると予想されています。この優位性は、サイバー脅威の高度化が進み、機械学習が提供する高度な分析機能が必要になったことに起因しています。膨大なデータセットから学習できるアルゴリズムを採用することで、組織は潜在的なセキュリティ侵害を示すパターンや異常を効果的に特定し、脅威をプロアクティブに検出して軽減することができます。機械学習の柔軟性により、新しい脅威にリアルタイムで適応できます。これは、急速に進化するサイバーセキュリティの状況では非常に重要です。さらに、プロセスを自動化する機能により、運用効率が大幅に向上し、サイバーセキュリティの専門家は日常的なタスクではなく戦略的な意思決定に集中できるようになります。サイバーセキュリティ戦略におけるデータ駆動型の意思決定への依存が高まることで、機械学習テクノロジーの需要がさらに高まります。組織がセキュリティ体制の強化を目指す中、新たな脅威に対する防御を強化するために、機械学習ソリューションをサイバーセキュリティフレームワークに統合するケースが増えています。さらに、機械学習と自然言語処理や行動分析などの他のテクノロジーとの相乗効果により、より堅牢なサイバーセキュリティ環境が構築され、市場での機械学習の地位がさらに強化されると予想されます。企業がリスクの増大の中でサイバーセキュリティを優先し続けるにつれて、機械学習の関連性と応用は拡大し、今後数年間でヨーロッパのサイバーセキュリティにおける人工知能市場での持続的な優位性が確保されるでしょう。この傾向は、ヨーロッパのさまざまな業界におけるサイバーセキュリティ戦略の将来を形作る上で、高度な分析が果たす重要な役割を反映しています。

国別インサイト

2023年、英国はヨーロッパのサイバーセキュリティ市場における人工知能の支配的な国として浮上し、この傾向は予測期間を通じて続くと予想されます。英国は、研究開発への多額の投資により、特にサイバーセキュリティソリューションにおける技術革新の世界的リーダーとしての地位を確立しています。この国は、サイバーセキュリティ分野における人工知能アプリケーションの成長を促進する堅牢なインフラストラクチャと活気のある技術エコシステムを誇っています。サイバー脅威の頻度と高度化の増加により、高度なサイバーセキュリティ対策の需要が高まり、英国の組織は人工知能ソリューションを加速的に採用するようになりました。さらに、国家サイバーセキュリティの強化に対する政府の積極的な姿勢と、技術の進歩を促進することを目的としたさまざまなイニシアチブにより、サイバーセキュリティにおける人工知能の成長に適した環境が整えられています。人工知能とサイバーセキュリティに特化した主要プレーヤーと強力なスタートアップ企業ネットワークの存在は、市場における英国の地位をさらに強化します。さらに、英国で普及している金融、ヘルスケア、通信などの業界では、サイバーセキュリティ防御を強化するために人工知能技術の統合をますます優先しています。組織が新たな脅威に先んじようとしているため、革新的なソリューションの需要が英国のサイバーセキュリティ市場における人工知能の成長を促進すると予想されます。その結果、この国はヨーロッパのサイバーセキュリティにおける人工知能市場で主導的な地位を維持し、他の地域が追随するベンチマークを設定する態勢が整っています

最近の開発

• 2024年7月、IBMとMicrosoftは、特にハイブリッドクラウドのID管理において、クライアントがセキュリティ運用を最適化および強化できるように支援することを目的として、サイバーセキュリティ分野でのパートナーシップを強化しました。このコラボレーションにより、IBMコンサルティングのサイバーセキュリティサービスに関する専門知識とMicrosoftの包括的なセキュリティテクノロジースイートが統合されます。これら 2 社は協力して、セキュリティ運用の改善、クラウド機能の効果的な活用、データの保護、ビジネスの成長をサポートするために不可欠なツールと洞察をクライアントに提供します。
• 2024 年 6 月、CrowdStrike はテクノロジー ディストリビューターの Ingram Micro、M3Corp、TecnologíaEspecializada Asociada de México (TEAM Mexico) との戦略的パートナーシップを発表し、ラテンアメリカ全体で AI ネイティブの CrowdStrike Falcon® サイバーセキュリティ プラットフォームの導入を加速します。これらのコラボレーションにより、ディストリビューターはパートナーに Falcon プラットフォームを提供できるようになり、メキシコ、ブラジル、およびラテンアメリカ地域の企業がサイバーセキュリティ ベンダーとの関係を合理化し、業界で最も先進的な AI 主導のソリューションを通じて侵害を防止できるようになります。

主要な市場プレーヤー

• Palo Alto Networks、 Inc.
• CrowdStrike Inc. 
• Darktrace Holdings Limited
• Fortinet, Inc
• Check Point SoftwareTechnologies Ltd
• International BusinessMachines Corporation.
• Cisco Systems, Inc.
• Sophos Ltd
• McAfee, LLC
• TrendMicro Incorporated