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市場規模と予測レポート 

年平均24.3％の成長率が予想される、サイバーセキュリティ用人工知能（AI）の世界市場、2022-2030年

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サイバーセキュリティにおける人工知能の世界市場規模は、2021年に132億9000万米ドルとなり、2022年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）24.3％で拡大すると予測されています。自然言語処理や機械学習などのAI技術が増加し、脅威の保護、検出、対応のために支持を集めています。さらに、ハイテク企業、防衛、政府機関へのサイバー攻撃が急激に増加していることから、サイバーセキュリティにおける高度な人工知能（AI）ソリューションの必要性が強調されています。

サイバーAIは、検知精度の高いプロアクティブな保護メカニズムを提供するために求められるようになりました。例えば、AIは、行動バイオメトリクスの観点から、ユーザーの容赦ない検証を行うための強い需要を目の当たりにしています。業界関係者は、セキュリティ・インテリジェンスを強化するために、AIの力を活用した機械学習アルゴリズムを優先させることが予想されます。

プライバシーに関する懸念の高まり、銀行業界におけるAIベースのサイバーセキュリティソリューションの重要性、サイバー脅威の頻度と複雑さは、市場成長を増大させる要因となっています。さらに、今後数年間は、AIベースのサイバーセキュリティソリューションに対する中小企業の需要の高まりを受けて、この市場が拡大すると予想されます。

COVID-19の流行により、企業の在宅勤務制度が拡大し、最先端技術の必要性が高まっています。在宅勤務の従業員やその他の人々が潜在的に安全でないネットワークやデバイスを使用することにより、デジタル製品やサービスに対する需要が高まり、企業は機械学習や深層学習アルゴリズムへの資金投入を余儀なくされています。

さらに、新型コロナウイルスに関連する詐欺の蔓延や、WHOなどの政府機関のなりすましが、組織をさらに困難にしています。例えば、2020年4月、GoogleはCOVID-19詐欺に関するマルウェアやフィッシングメールを毎日1800万通以上観測しています。アメリカのテクノロジー企業は、AIを活用した保護機能により、スパム、フィッシング、マルウェアがユーザーに届くのを99.9％以上ブロックしていると主張しています。

ネットワークセキュリティセグメントは、2021年には37.4％という大幅な収益シェアを占めると予想される。このセグメントの高いシェアは、機械学習アルゴリズムと人工知能の台頭によるものです。企業はサイバーセキュリティを活用し、サイバー攻撃を保護・防止しています。

ハードウェアは、ビジネスの効率と運用の拡張性を高めるための主要な成長要因になる可能性があります。ゼロトラストモデル（すべてのユーザーが認証される必要がある）が定着してきたことが顕著です。例えば、2022年6月、シスコは、シスコセキュリティハードウェアを通じて、セキュアなハードウェア戦略を育成する計画を明らかにした。同社はゼロトラストを優先し、リスクベースの認証のために、より侵入性の低い方法を展開している。

AIベースのエンドポイントセキュリティは、継続的な監視、リスクベースのアプリケーション制御、自動分類のために、組織全体で推進力を受けることになる。特に、エンドポイントセキュリティソリューションは、既知のグッドウェアに基づく許可リストと既知のマルウェアに基づく拒否リストを自動的に作成します。

エンドポイント攻撃が蔓延する中、AIによるリアルタイム認証や行動分析がセキュリティソリューションの下支えとして追求される可能性があります。さらに、コネクテッドデバイスの普及率が急上昇していることから、企業はAIを活用したエンドポイントセキュリティ技術を適用し、疑わしい行動やリスクのある情報を検出することが求められています。

サービス分野は、2021年に35.2％という突出した収益シェアを占めると予測される。同セグメントは、サイバーセキュリティにおけるAIの世界市場の成長に顕著に貢献すると予想される。機械学習アルゴリズム、センサーデータ、スピーチ、ビジョンなどのアプリケーションプログラムインターフェイスに対する堅調な需要が、市場の成長を促進します。ソフトウェアは、異常な活動を高い精度で検出する特徴的な能力を備えています。

ハードウェア運用のトレンドに伴い、ソフトウェアプラットフォームはセキュリティポートフォリオを増強するための地歩を固めるだろう。業界関係者は、最先端のサイバーセキュリティソリューションを重視し、ソフトウェアプラットフォームに資金を投入する可能性がある。例えば、2020年11月、IBMはAMDと手を組み、AIとサイバーセキュリティの提供を強化する。彼らは、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、オープンスタンダードを基に、機密コンピューティングを推進すると思われます。

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、ネットワークソリューション、プロセッサー、メモリーソリューションの世界的な台頭により、その地位を確立することになるでしょう。AIハードウェアは、AI関連業務を迅速化し、後押しするために求められると予想されます。ハードウェアアプリケーションは、ニューラルネットワークとプロセッサの増加により、推進力を得るでしょう。

世界的なサイバー攻撃の進化に伴い、ニューラルネットワークは不正行為の検知に役立つようになった。さらに、ディープラーニング技術は、クレジットカードの不正使用検知の予測に人気を集めており、市場成長に好影響を与えています。

2021年の売上高シェアは46.8%で、機械学習分野がリードしています。機械学習技術は、最終用途産業全体でディープラーニングの利用が急増していることを背景に、大きな成長を目撃することになるでしょう。GoogleやIBMなどの大手企業は、電子メールのフィルタリングや脅威の検知に機械学習を利用している。組織は、サイバーセキュリティの実践を後押しするために、機械学習と深層学習の力を利用しようとしています。

例えば、ディープラーニングは、医療診断や自律走行車など、アプリケーション全体の画像認識のためのトレンドを作り出しました。さらに、MLプラットフォームは、監視プロセスの自動化、標準からの逸脱の発見、セキュリティツールが生成する膨大なデータの選別のために人気を博しています。

自然言語処理分野は、予測期間中、サイバーセキュリティにおける世界的なAI市場の成長を促進する可能性があります。この傾向は主に、センチメント分析、自然言語推論、テキスト要約、質問応答システムの急増に起因します。

また、NLPは、データ、フレームワーク、標準の重複を特定し、セキュリティインフラの脆弱性を検出するために求められるようになりました。NLPは、自動化とカスタマイズにより、今後数年間でサイバーセキュリティにおけるAIアプリケーションを大きく前進させ、拡大させる可能性があります。

不正検知／不正対策分野は、2021年の世界収益シェアで21％を占めています。サイバーセキュリティにおけるAIは、先行予防的なコントロールとして、不正検知と不正防止に弾みをつけるだろう。機械学習は、詐欺事件が急増する中、政府やその他のエンドユーザーが詐欺行為を抑止する能力を強化するための有効なツールとして登場しました。

例を挙げると、2022年2月、連邦取引委員会のデータでは、前年度に消費者から280万件の詐欺報告を受けたことが示唆されています。したがって、AIツールは、詐欺、電子メールフィッシング、偽記録を防止するための地歩を固めることができます。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、未承認のウェブサイトへのアクセス、トロイの木馬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（UTM）に対する牽引力が高まっていることを示しました。

UTMのアプローチは、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・アンチウイルス、Webコンテンツ・フィルタリングなど、複数のセキュリティ機能を提供するものとして定着することが予想される。企業は、高度な脅威をより高い精度で迅速に検出するために、UTMソフトウェア・ツールを優先的に使用するようになると思われます。UTMツールは、拡張性の高いハードウェアベースのモニタリングや、ネットワークに侵入する前に攻撃を防ぐことができるため、普及が進むと予想されます。

2021年の収益シェアは、企業向けが23.5％とトップである。しかし、BFSI分野は、データ漏えいの防止、サイバー攻撃への抵抗、セキュリティ強化のために、サイバーAIの主要市場として台頭する可能性があります。イノベーションとテクノロジーの進歩の波は、支払い、購入、融資の申し込み、クラウドファンディングへの引き出しにパラダイムシフトをもたらしています。さらに、銀行や金融機関は、脅威インテリジェンスに基づく行動を後押しするために、ハードウエア上のゼロトラストモデルをあてにしていると思われます。

業界関係者は、フィンテック分野でのAIの採用が、サイバーセキュリティにおける人工知能の市場シェアを高めると予想しています。堅調な予測は、主に金融犯罪や詐欺を防止・特定するためのAIベースのソリューションが浸透しているためです。さらに、銀行やフィンテック分野での分散型サービス拒否（DDoS）攻撃の横行が、AIの需要をさらに高めている。その上、ニューラルネットワークもハッカーの行動を予測するために弾みをつけ、銀行がリアルタイムで攻撃に対応できるようになるでしょう。

政府・防衛部門は、サイバー事件の急増を受けて、AIへの傾倒を強めています。戦略国際問題研究所は、2022年3月、イスラエルの大手通信事業者を狙ったDDoS攻撃を背景に、イスラエル政府のウェブサイトが次々とオフラインになったと主張している。一方、2022年1月には、ウクライナ政府の90のウェブサイトを標的としたサイバー攻撃があり、悪質なソフトウェアが投入され、数十の政府機関のコンピュータが被害を受けたと報じられている。したがって、政府はクラウドセキュリティとゼロトラストアーキテクチャを利用して、サイバーインシデントを抑制する態勢を整えています。

メディア＆エンターテイメント業界は、予測期間中に大きな成長を遂げると予想されています。ベンダーは、カスタマーエクスペリエンスとオペレーションを改善するために、データのエンリッチメント、自動レポート作成、分析、メタデータの洞察などに注力しています。さらに、モバイル、ウェブ、チャット、ソーシャルメディアなど、さまざまなチャネルを通じた支店外での顧客取引の増加により、企業のメタデータ管理ツールの採用が進むと予想されます。

予測期間中は、北米が37.1%の主要な収益シェアを占めると予想されます。この傾向は主に、IoT、5G、Wi-Fi 6の普及に伴うネットワーク接続デバイスの急増に起因するものです。自動車、ヘルスケア、政府、エネルギー、鉱業などの組織は、5Gネットワークの拡張を推進しており、ハッカーの侵入口となる可能性を提供しています。

大手企業は、リアルタイム評価のために、機械学習プラットフォーム、高度な分析、資産のマッピングおよび可視化プラットフォームに資金を投入する可能性があります。北米は、攻撃を阻止し、奇妙なユーザー行動やその他の異常パターンを発見するために、自然言語処理、ML、ニューラルネットワークを顕著に採用することが予想されます。

また、スマートウォッチ、タブレット、携帯電話などのモバイルデバイスの普及が急速に進んでいることから、セキュリティ強化のためのAIソリューションやサービスのニーズが高まっていると思われます。CUJO AIのセキュリティデータによると、モバイル端末のセキュリティに対する脅威の60%近くが閲覧行為から生じているとのことです。北米のステークホルダーは、サイバーセキュリティの懸念を克服するために、AIアルゴリズムを求めると思われます。

欧州は、政府の強力な政策と、自動車、ヘルスケア、政府、IT・通信分野でのサイバー事例のエスカレーションをきっかけに、有利な成長機会を提供すると思われます。例を挙げると、2020年11月、英国はAIとセンサーを搭載したコネクテッドハードウェアに4年間で165億ポンド（218億米ドル）を注ぎ込むと発表しました。

ロシアなどの好戦的な国家からのサイバー脅威に対応する取り組みの中で、防衛費によって欧州での地位を固めることができると、政府は強気の姿勢を崩していない。関係者は、英国、フランス、ドイツ、ロシアが、ネットワーク上の異常な活動や脅威を検出するための投資を増強し、サイバーセキュリティソリューションプロバイダーにAIポートフォリオを強化するよう促すと予想しています。

主要企業および市場シェアの洞察

既存企業や新規参入企業は、エンドユーザーがAIの力を活用し、洞察を得られるように、機械学習、ニューラルネットワーク、NLPに資金を投入する予定である。最近、ハッカーやその他のサイバー犯罪者は、AIを悪用して攻撃をより致命的なものにしています。大手企業は、AIによるサイバー防御を強化することが期待されています。

業界関係者は、AIサイバーセキュリティの専門性を強化するために、有機的および無機的な成長戦略に資金を投入する可能性があります。例を挙げると、マイクロソフトは2022年8月、脅威をプロアクティブに狩るための「Microsoft Defender Experts for Hunting」の一般提供を発表した。Microsoft Securityは、2021年に357億通以上のフィッシングメールや悪意のあるメール、96億通以上のマルウェアの脅威をブロックしたとしています。

一方、NVIDIAは2021年11月、ゼロ・トラスト・サイバーセキュリティ・プラットフォームを構築し、サイバーセキュリティ業界のプレーヤーがセキュリティを下支えし、顧客のデータセンターをリアルタイムで防衛できるようにした。2022年8月、Thoma BravoがDarktraceの買収を考えていると報道された。一方、Darktraceは、現金提供による買収の可能性について、話し合いは予備段階であると主張している。世界のサイバーセキュリティにおける人工知能市場の有力企業には、以下のような企業があります。

アカルビオ・テクノロジーズ・インク

アマゾン ウェブ サービス社

Cylance Inc.（ブラックベリー）

ダークトレース

ファイア・アイ・インク（FireEye, Inc.）

フォーティネット

IBM株式会社

インテル株式会社

レクシスネクシス

マイクロンテクノロジー株式会社

…

…

 

【目次】

第1章 調査方法と調査範囲
1.1 情報の入手と調査範囲
1.2 情報分析
1.3 市場形成とデータの可視化
1.4 市場範囲と前提条件
1.4.1 セカンダリーソース
1.4.2 一次情報源

第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場の展望
2.2 グローバル
2.2.1 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、2017年～2030年
2.2.2 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、地域別、2017年～2030年
2.2.3 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、タイプ別、2017年 – 2030年
2.2.4 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、提供物別、2017年 – 2030年
2.2.5 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、技術別、2017年 – 2030年
2.2.6 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、アプリケーション別、2017年～2030年
2.2.7 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、業種別、2017年～2030年
2.2.8 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場市場、エンドユース別、2017年 – 2030年
2.3 セグメント別動向

第3章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場変数・トレンド・スコープ
3.1 市場セグメントとスコープ
3.2 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場ツール-バリューチェーン分析
3.3 市場のダイナミクス
3.3.1 市場の原動力
3.3.1.1 高度なサイバーセキュリティソリューションとプライバシーに対する需要の増加
3.3.1.2 IoTの普及と接続デバイスの増加
3.3.1.3 ソーシャルメディアのビジネス機能への活用の増加
3.3.2 市場の抑制要因
3.3.2.1 技術的な課題と熟練した専門家の入手不可能性
3.3.2.2 膨大な実証データ要件
3.4 産業分析 – ポーターズ
3.4.1 サプライヤーパワー。低い
3.4.2 バイヤーパワー 中程度
3.4.3 代替の脅威。低
3.4.4 新規参入の脅威: 低
3.4.5 競争相手との競合：高
3.5 主要な機会 – 優先順位付け
3.6 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場-主要企業分析、2021年
3.6.1 主要企業分析、2021年
3.6.2 主要な市場プレイヤーのリスト
3.7 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）-PEST分析
3.7.1 政治的
3.7.2 経済的
3.7.3 社会的
3.7.4 技術的

第4章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）。タイプ別展望
4.1 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）のタイプ別市場シェア（2021年・2030年)
4.2 ネットワークセキュリティ
4.2.1 ネットワークセキュリティ市場、地域別、2017年～2030年
4.3 エンドポイントセキュリティ
4.3.1 エンドポイントセキュリティ市場、地域別、2017年～2030年
4.4 アプリケーションセキュリティ
4.4.1 アプリケーションセキュリティ市場、地域別、2017年～2030年
4.5 クラウドセキュリティ
4.5.1 クラウドセキュリティ市場、地域別、2017年～2030年

第5章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の 提供展望
5.1 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）の市場シェア（オファリング別、2021年・2030年)
5.2 ハードウェア
5.2.1 ハードウェア市場、地域別、2017年～2030年
5.3 ソフトウェア
5.3.1 ソフトウェア市場、地域別、2017年～2030年
5.4 サービス
5.4.1 サービス市場、地域別、2017年～2030年

第6章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）。技術展望
6.1 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場技術別シェア（2021年・2030年)
6.2 マシンラーニング
6.2.1 機械学習市場、地域別、2017年～2030年
6.3 自然言語処理(NLP)
6.3.1 自然言語処理市場、地域別、2017年～2030年
6.4 コンテクスト・アウェア・コンピューティング
6.4.1 コンテキストアウェアコンピューティング市場、地域別、2017年～2030年

第7章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）。アプリケーションの展望
7.1 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場シェア（アプリケーション別）、2021年・2030年
7.2 アイデンティティとアクセス管理
7.2.1 アイデンティティとアクセス管理市場、地域別、2017年～2030年
7.3 リスク＆コンプライアンス管理
7.3.1 リスク＆コンプライアンス管理市場、地域別、2017年～2030年
7.4 データロスプリベンション
7.4.1 データ損失防止市場、地域別、2017年～2030年
7.5 統一脅威管理
7.5.1 統一脅威管理市場、地域別、2017年～2030年
7.6 不正検知／アンチフラウド
7.6.1 不正検知／アンチフラウド市場、地域別、2017年～2030年
7.7 スレットインテリジェンス
7.7.1 スレットインテリジェンス市場、地域別、2017年～2030年
7.8 その他
7.8.1 その他市場、地域別、2017年～2030年

第8章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）。垂直方向の展望
8.1 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場シェア（エンドユーザー別、2021年・2030年）
8.2 BFSI
8.2.1 BFSIのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.3 小売
8.3.1 小売業のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.4 官公庁・防衛
8.4.1 政府・防衛のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.5 製造業
8.5.1 製造業のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.6 企業向け
8.6.1 エンタープライズのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.7 ヘルスケア
8.7.1 ヘルスケアのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.8 自動車・運輸
8.8.1 自動車・運輸のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年
8.9 その他
8.9.1 その他 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、地域別、2017年～2030年

第9章 サイバーセキュリティにおける人工知能（AI）地域別展望
9.1 北米
9.1.1 北米の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）（2017年～2030年）
9.1.2 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場（提供品別）：2017年～2030年
9.1.3 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.1.4 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.1.5 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.1.6 米国
9.1.6.1 米国の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）（2017年～2030年）
9.1.6.2 米国の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、2017年 – 2030年
9.1.6.3 北米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年 – 2030年
9.1.6.4 米国のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.1.6.5 米国のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.1.7 カナダ
9.1.7.1 カナダの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）（2017年～2030年）
9.1.7.2 カナダのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、提供物別、2017年 – 2030年
9.1.7.3 カナダのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.1.7.4 カナダのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.1.7.5 カナダのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.1.8 メキシコ
9.1.8.1 メキシコの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（2017年～2030年）
9.1.8.2 サイバーセキュリティにおけるメキシコの人工知能（AI）市場、オファリング別、2017年 – 2030年
9.1.8.3 サイバーセキュリティにおけるメキシコの人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.1.8.4 サイバーセキュリティにおけるメキシコの人工知能（AI）市場、用途別、2017年～2030年
9.1.8.5 サイバーセキュリティにおけるメキシコの人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.2 欧州
9.2.1 欧州の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、2017年 – 2030年
9.2.2 欧州の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、2017年～2030年
9.2.3 欧州のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.2.4 欧州のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、アプリケーション別、2017年～2030年
9.2.5 欧州のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別、2017年～2030年
9.2.6 ドイツ
9.2.6.1 ドイツの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、2017年 – 2030年
9.2.6.2 ドイツの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、2017年 – 2030年
9.2.6.3 ドイツのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年 – 2030年
9.2.6.4 ドイツのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、用途別、2017年～2030年
9.2.6.5 ドイツのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年
9.2.7 イギリス（U.K.
9.2.7.1 イギリスの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）（2017年～2030年）
9.2.7.2 イギリスの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、2017年 – 2030年
9.2.7.3 イギリスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年 – 2030年
9.2.7.4 イギリスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.2.7.5 イギリスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.2.8 フランス
9.2.8.1 フランス 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（2017年～2030年）
9.2.8.2 フランスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、提供物別、2017年 – 2030年
9.2.8.3 フランスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：技術別、2017年～2030年
9.2.8.4 フランスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.2.8.5 フランスのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.3 アジア太平洋地域
9.3.1 アジア太平洋地域の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）（2017年 – 2030年）
9.3.2 アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、提供物別、2017年 – 2030年
9.3.3 アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年 – 2030年
9.3.4 アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、アプリケーション別、2017年 – 2030年
9.3.5 アジア太平洋地域のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、業種別、2017年 – 2030年
9.3.6 中国
9.3.6.1 中国の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、2017年 – 2030年
9.3.6.2 中国の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、2017年 – 2030年
9.3.6.3 中国の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、2017年 – 2030年
9.3.6.4 中国のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、アプリケーション別、2017年 – 2030年
9.3.6.5 中国のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、業種別、2017年 – 2030年
9.3.7 日本
9.3.7.1 日本の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、2017年 – 2030年
9.3.7.2 日本の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、2017年 – 2030年
9.3.7.3 サイバーセキュリティにおける日本の人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.3.7.4 サイバーセキュリティにおける日本の人工知能（AI）市場、アプリケーション別、2017年～2030年
9.3.7.5 サイバーセキュリティにおける日本の人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.3.8 インド
9.3.8.1 インドの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（2017年～2030年）
9.3.8.2 インドの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、2017年 – 2030年
9.3.8.3 インドのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.3.8.4 インドのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.3.8.5 インドのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.4 南米
9.4.1 南米の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）（2017年～2030年）
9.4.2 南米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、提供物別、2017年 – 2030年
9.4.3 南米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年）
9.4.4 南米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.4.5 南米のサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.4.6 ブラジル
9.4.6.1 ブラジルの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（2017年～2030年）
9.4.6.2 ブラジルの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、2017年 – 2030年
9.4.6.3 ブラジルのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年 – 2030年
9.4.6.4 ブラジルのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：用途別（2017年～2030年）
9.4.6.5 ブラジルのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場：業種別（2017年～2030年）
9.5 MEA
9.5.1 MEAの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、2017年 – 2030年
9.5.2 MEAの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、2017年 – 2030年
9.5.3 MEAのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、技術別、2017年～2030年
9.5.4 MEAのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、アプリケーション別、2017年～2030年
9.5.5 MEAのサイバーセキュリティにおける人工知能（AI）市場、業種別、2017年～2030年

第10章 競合他社の状況
10.1 IBMコーポレーション
10.1.1 会社概要
10.1.2 財務パフォーマンス
10.1.3 製品ベンチマーク
10.1.4 最新の開発状況
10.2 アカルビオ・テクノロジー株式会社
10.2.1 会社概要
10.2.2 財務パフォーマンス
10.2.3 ベンチマーキング製品
10.2.4 最新の開発状況
10.3 アマゾン ウェブ サービス, Inc.
10.3.1 会社概要
10.3.2 財務パフォーマンス
10.3.3 製品ベンチマーク
10.3.4 最新の開発状況
10.4 サイランス社
10.4.1 会社概要
10.4.2 財務パフォーマンス
10.4.3 製品ベンチマーク
10.4.4 最新の開発状況
10.5 ダークトレース
10.5.1 会社概要
10.5.2 財務パフォーマンス
10.5.3 ベンチマーキング製品
10.5.4 最新の開発状況
10.6 ファイア・アイ社
10.6.1 会社概要
10.6.2 財務パフォーマンス
10.6.3 ベンチマーキング製品
10.6.4 最新の開発状況
10.7 フォーティネット(株)
10.7.1 会社概要
10.7.2 財務パフォーマンス
10.7.3 製品ベンチマーク
10.7.4 最新の開発状況
10.8 インテル(株)
10.8.1 会社概要
10.8.2 ベンチマーキング製品
10.8.3 最新の開発状況
10.9 レクシスネクシス
10.9.1 会社概要
10.9.2 プロダクトベンチマーキング
10.9.3 最新の開発状況
10.10 マイクロンテクノロジー
10.10.1 会社概要
10.10.2 ベンチマーキング製品
10.10.3 最新の開発状況

 

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