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北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場:コンポーネント別(ソリューション、サービス)、技術別(機械学習、自然言語処理、ディープラーニング、ロボティックプロセス自動化)、展開形態別(オンプレミス、クラウド)、用途別(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、アプリケーションセキュリティ、クラウドセキュリティ)、エンドユーザー産業別(BFSI、ヘルスケア、政府、小売、通信、その他)、国別、競争、予測、機会:2019年~2029年F


North America AI in Cybersecurity Market By Component (Solutions, Services), By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, Robotic Process Automation), By Deployment Mode (On-premises, Cloud), By Application (Network Security, Endpoint Security, Application Security, Cloud Security), By End-User Industry (BFSI, Healthcare, Government, Retail, Telecommunications, Others), By Country, Competition, Forecast and Opportunities, 2019-2029F

北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場は、2023年に74億7000万米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率は22.69%で、2029年までに257億1000万米ドルに達すると予測されている。 北米のサイバーセキュリテ... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
TechSci Research
テックサイリサーチ
2024年8月29日 US$4,400
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サマリー

北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場は、2023年に74億7000万米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率は22.69%で、2029年までに257億1000万米ドルに達すると予測されている。
北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場は、サイバー脅威の激化とデジタルインフラの複雑化により、急速な成長を遂げている。このダイナミックな市場の特徴は、従来のサイバーセキュリティ対策を強化し、高度なサイバー脅威に対処するための人工知能(AI)技術の統合である。膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、パターンを認識し、潜在的な脆弱性を予測するAIの能力は、サイバーセキュリティの状況を一変させ、さまざまな分野の組織にとって不可欠な要素となっている。市場拡大の主な要因の1つは、サイバー攻撃の頻度と巧妙さの上昇である。サイバー犯罪者がランサムウェア、フィッシング、ゼロデイ・エクスプロイトなど、より高度な手口を用いる中、組織は防御を強化するためにAIに注目しつつある。AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションは、高度な脅威検知、自動応答、予測分析を提供し、企業が新たな脅威の先手を打ち、リスクをより効果的に軽減することを可能にします。クラウド・コンピューティング、モノのインターネット(IoT)デバイス、リモート・ワーク・モデルの普及など、IT環境の複雑化は、サイバーセキュリティにおけるAIの需要をさらに高めている。従来のセキュリティ対策では、こうした環境で生成されるデータの量と多様性に対応しきれないことが多い。AIはこのようなデータを監視・分析する能力を強化し、潜在的な侵害から保護するためのリアルタイムの洞察と実用的なインテリジェンスを提供する。
さらに、規制とコンプライアンスの要件が、組織に高度なセキュリティ・ソリューションの導入を促している。GDPRやCCPAなど、データ保護とプライバシーに関する規制はますます厳しくなっており、コンプライアンスを確保し、高額な罰則を回避するためには、強固なサイバーセキュリティ対策が必要です。AI主導のソリューションは、詳細な監査証跡、リアルタイムの監視、高度な脅威検出機能を提供することで、組織がこうした要件を満たすのを支援する。北米市場はまた、大手サイバーセキュリティ企業やイノベーション・ハブを含む強力なテクノロジー・エコシステムによって支えられている。米国とカナダには、AIを活用したセキュリティ・ソリューション開発の最前線に立つテクノロジー企業が数多く存在し、市場の成長と進化に貢献している。
主な市場促進要因
サイバー攻撃の頻度と高度化の増加
北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場は、サイバー攻撃の頻度と高度化のエスカレートによって大きく牽引されている。サイバー脅威はますます高度化しており、攻撃者はランサムウェア、高度持続的脅威(APT)、ゼロデイ・エクスプロイトなどの複雑な手法を採用している。従来のセキュリティ対策では、こうした脅威の進化に対応できないことが多く、企業はより高度なソリューションを求めるようになっています。AIは、機械学習アルゴリズムを活用して潜在的な攻撃を示す異常なパターンや行動を特定し、リアルタイムの脅威検知・対応機能を提供することで、サイバーセキュリティを強化する。AIシステムは膨大な量のデータを高速で分析できるため、脅威が重大な被害をもたらす前に迅速に特定し、無力化することができる。この能力は、現代のサイバー脅威がもたらすリスクを軽減し、機密データや重要インフラを確実に保護するために不可欠です。脅威の状況が進化し続ける中、AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションの需要は拡大し、市場の拡大を促進すると予想される。
IT環境の複雑化
IT環境の複雑化は、北米サイバーセキュリティAI市場のもう一つの主要な促進要因である。クラウドコンピューティング、IoTデバイス、リモートワークの急速な普及により、サイバー脅威の攻撃対象が拡大している。従来のセキュリティ・ソリューションでは、こうした多様でダイナミックな環境を効果的に管理・保護することに苦労することが多い。AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションは、複雑なITインフラを監視、分析、保護する機能を強化する。AIテクノロジーは、大量のデータを処理し、さまざまなシステムと統合し、組織のセキュリティ態勢を統一的に把握することができる。AIを活用することで、組織はセキュリティ環境についてより深い洞察を得ることができ、異種システム間の異常を検出し、潜在的な脅威により効果的に対応することができる。進化するITランドスケープに適応し、包括的な保護を提供するAIの能力が、市場におけるAIの採用を後押ししている。
規制およびコンプライアンス要件
規制・コンプライアンス要件は、北米のサイバーセキュリティAI市場の重要な促進要因である。データ保護とプライバシーの規制が厳しくなるにつれ、企業は罰則を回避しコンプライアンスを維持するために強固なセキュリティ対策を実施することが求められている。一般データ保護規則(GDPR)、カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)、さまざまな業界固有の基準などの規制は、機密情報を保護するための包括的なセキュリティ対策を義務付けている。AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションは、高度な脅威検知、リアルタイムの監視、詳細な監査証跡を提供することで、組織がこれらの規制要件を満たすのを支援します。AI技術により、企業はデータ保護法のコンプライアンスを確保し、セキュリティリスクを効果的に管理し、規制基準の遵守を実証することができる。コンプライアンス重視の高まりと顧客データ保護の必要性が、AIを活用したセキュリティ・ソリューションの市場導入を後押ししている。
デジタルトランスフォーメーションとクラウド技術の採用
デジタルトランスフォーメーションとクラウド技術の広範な採用は、北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場の主要な促進要因である。組織は、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率の利点を活用するために、業務をクラウド環境に移行する傾向が強まっている。しかし、この移行には、クラウドベースのデータとアプリケーションをサイバー脅威から保護する必要性など、新たなセキュリティ上の課題も生じている。AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションは、ハイブリッドおよびマルチクラウド・インフラストラクチャにわたってリアルタイムの脅威検知、自動応答、可視化を提供することで、クラウド環境を保護する高度な機能を提供します。AIテクノロジーは、クラウドトラフィックを分析し、異常を検出し、クラウドベースの資産のセキュリティを確保することができます。デジタルトランスフォーメーションとクラウドコンピューティングを採用する企業が増えるにつれ、クラウドセキュリティ特有の課題に対処できるAIを活用したサイバーセキュリティソリューションに対する需要が高まると予想される。
主な市場課題
高い導入コスト
北米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、AIを活用したソリューションの導入コストが高いことである。先進的なAI技術は、ハードウェアとソフトウェアの両方に多額の投資を必要とし、継続的なメンテナンスや更新も必要となる。多くの組織、特に中小企業(SME)にとって、AIシステムのための初期資金支出は法外なものになる可能性がある。これには、高度なAIツールの取得、既存システムとの統合、これらのテクノロジーを効果的に使用するためのスタッフのトレーニングに関連するコストが含まれる。多額の資金が必要となるため、企業はAIソリューションの採用を躊躇し、市場全体の成長に影響を及ぼす可能性がある。さらに、AIシステムを管理・最適化するための専門スキルが必要なため、さらに費用がかさみ、普及の大きな障壁となっている。
既存システムとの複雑な統合
AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションを既存のITインフラと統合することは、もう一つの課題となっている。多くの組織はレガシー・システムと新しいテクノロジーを混在させて運用しており、高度なAIツールを統合するための複雑な環境を作り出している。新しいAIシステムと旧来のセキュリティフレームワークとの間の互換性とシームレスな運用を確保するプロセスは、技術的にも運用的にも厳しいものになる可能性がある。この複雑さは、多くの場合、大幅なカスタマイズと追加リソースを必要とし、導入期間の長期化とセキュリティ範囲の潜在的な混乱につながる。組織は、統一されたセキュリティ態勢を実現する上で困難に直面する可能性があり、AIソリューションの有効性に影響を与え、全体的な投資収益率を阻害する可能性がある。
データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
サイバーセキュリティにおけるAIの導入は、大量の機密データの取り扱いを伴うため、プライバシーとセキュリティに関する重大な懸念が生じる。AIシステムが効果的に機能するためには、多くの場合、潜在的な機密情報を含む膨大なデータセットへのアクセスが必要となる。これにより、データ侵害、誤用、不正アクセスに関するリスクが生じる。組織は、法的な影響を回避し、ユーザーの信頼を維持するために、AIソリューションが厳格なデータ保護規制と基準を遵守することを保証しなければならない。包括的なデータアクセスの必要性と強固なプライバシー保護のバランスを取ることは、AI主導のセキュリティ・ソリューションの展開と採用に影響を与えかねない複雑な課題である。
スキル不足と専門知識
AIとサイバーセキュリティの両方の専門知識を持つ熟練した専門家の不足は、市場にとって顕著な課題である。サイバーセキュリティにおけるAI技術の統合と管理には専門知識が必要であり、需要は高いが供給は不足している。このスキルギャップは、AIソリューションの効果的な実装と最適化を妨げ、最適なパフォーマンスと脆弱性の増大につながる可能性がある。組織は有能な人材の確保と維持に苦労する可能性があり、AI技術を十分に活用する能力に影響を及ぼす可能性がある。また、熟練した専門家の不足は人材のコストを押し上げ、サイバーセキュリティにおけるAI導入に関連する課題をさらに悪化させる。
進化する脅威の状況
サイバー脅威の絶え間ない進化は、AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションにとって大きな課題となっている。AIは脅威の検知と対応を強化することができるが、サイバー犯罪者が採用するダイナミックで適応力のある戦術を免れることはできない。脅威の主体は、セキュリティ対策を迂回する新しい方法を絶えず開発しているため、AIシステムは定期的に更新され、効果を維持するために改良される必要がある。サイバー脅威における技術革新のペースが速いということは、AIソリューションが新たな脆弱性や攻撃ベクトルに対処するために継続的に進化しなければならないことを意味する。この継続的な適応の必要性は、リソースを圧迫し、AIシステムの管理を複雑にし、新しい高度な脅威に対抗する全体的な有効性と信頼性に影響を与える可能性がある。
主な市場動向
AIを活用した脅威の検知と対応の採用が増加
北米のサイバーセキュリティ市場における最も重要なトレンドの1つは、AI主導の脅威検知・対応ソリューションの普及である。サイバー脅威が高度化し頻発する中、従来のセキュリティ対策では不十分な場合が多い。機械学習やディープラーニングを含むAI技術は、こうした脅威を特定し緩和するための高度な機能を提供する。これらのAIシステムは、膨大な量のデータを分析し、セキュリティ侵害を示す可能性のある異常なパターン、行動、異常を検出します。リアルタイムの脅威検知により、企業は潜在的な攻撃に迅速に対応し、被害を最小限に抑え、対応時間を短縮することができる。また、脅威対応の自動化にAIを活用することで、サイバーセキュリティ・チームの負担を軽減し、セキュリティ・インシデントをより効率的かつ効果的に管理できるようになります。
AIを活用したエンドポイント・セキュリティ・ソリューションの成長
AIを活用したエンドポイント・セキュリティ・ソリューションは、北米市場で大きな成長を遂げている。ラップトップ、モバイルデバイス、IoTデバイスなどのエンドポイントの増加に伴い、これらのエンドポイントのセキュリティ確保は組織にとって重要な関心事となっている。AIは、マルウェア、ランサムウェア、その他の脅威に対する高度な保護を提供することで、エンドポイントのセキュリティを強化する。AIを活用したソリューションは、行動分析、リアルタイムの脅威検出、自動応答などの機能を提供し、リスクを軽減します。リモートワークの増加やデジタルワークフォースの拡大により、進化するサイバー脅威に対する継続的な監視と保護を提供できる堅牢なエンドポイント・セキュリティ・ソリューションの需要がさらに加速している。
AIとクラウドセキュリティの統合
AIとクラウドセキュリティの統合は、北米市場で顕著な傾向である。企業がデータ・ストレージやコンピューティングのニーズにクラウド・サービスを採用するケースが増えており、クラウド環境のセキュリティ確保が不可欠になっている。AI技術は、高度な脅威検知、自動化されたコンプライアンス監視、データ保護を提供することでクラウドセキュリティを強化するために活用されている。AIシステムは大量のクラウドデータを分析し、潜在的な脆弱性を特定し、疑わしい活動を検出し、規制要件の遵守を保証することができます。AIはクラウド環境に合わせて拡張でき、リアルタイムの洞察を提供できるため、クラウドベースの資産やアプリケーションを保護するための貴重なツールとなる。
セグメント別インサイト
テクノロジーの洞察
機械学習セグメントは、その高度な機能と現代のサイバー脅威への対処における有効性により、2023年の北米サイバーセキュリティAI市場を支配している。サイバーセキュリティ対策を強化するためにMLへの依存が高まっていることを反映して、いくつかの要因がこの優位性に寄与している。膨大な量のデータをリアルタイムで処理・分析できるMLの能力は、大きな強みである。サイバーセキュリティ環境では、ネットワーク・トラフィック、ユーザー行動、システム・アクティビティから膨大な量のデータが生成される。MLのアルゴリズムは、このデータをふるいにかけて、従来のセキュリティ・システムでは検出が困難なパターンや異常、潜在的な脅威を特定することに優れています。新しいデータから継続的に学習し、進化する脅威のランドスケープに適応することで、MLシステムは動的で応答性の高い脅威検知能力を提供し、サイバー攻撃を防ぐ上で非常に効果的です。MLは高度なパターン認識によって脅威検知を強化します。事前に定義されたシグネチャやパターンに依存するルールベースのシステムとは異なり、MLアルゴリズムは、通常の行動からの逸脱を認識することで、これまで知られていなかった脅威を特定することができます。この機能は、ゼロデイ攻撃や高度な持続的脅威など、従来の手法では見逃してしまうような高度で斬新な攻撃を検知するために極めて重要です。サイバー犯罪者がより複雑なテクニックを採用する中、リアルタイムで適応し学習するMLの能力は、セキュリティを維持する上で大きな強みとなる。
MLはサイバーセキュリティ・プロセスの自動化に貢献する。インシデント対応、脅威インテリジェンス、脆弱性管理などのタスクを自動化することで、MLは人間のセキュリティ・チームの負担を軽減する。この自動化は効率を高めるだけでなく、セキュリティ・インシデントへの迅速かつ正確な対応を保証し、潜在的な損害を最小限に抑え、運用コストを削減する。さらに、IoTデバイスやクラウドコンピューティングの普及など、IT環境の複雑化がMLソリューションの需要を押し上げている。MLのスケーラビリティと適応性は、現代のデジタル・インフラの多様でダイナミックな性質に対応するのに適している。
各国の洞察
2023年の北米サイバーセキュリティAI市場は米国が支配的であった。米国は、AIとサイバーセキュリティのイノベーションを促進する強固な技術エコシステムの恩恵を受けている。同国には、AI技術の進歩を推進する数多くの技術ハブや研究機関が存在する。シリコンバレー、ボストン、その他の主要技術センターに拠点を置く大手ハイテク企業や新興企業は、サイバーセキュリティのための最先端AIソリューション開発の最前線にいる。このイノベーション・エコシステムは、AI主導のサイバーセキュリティ・ツールとサービスの成長を促進し、米国の市場優位性に貢献している。
米国ではサイバー脅威や攻撃が多発しているため、高度なサイバーセキュリティ・ソリューションへの投資が活発化している。重要インフラ、金融機関、政府機関を標的とする高度なサイバー脅威の増加に伴い、高度な脅威検知、リアルタイム対応、予測分析を提供できるAI搭載のセキュリティ・ソリューションに対する需要が高まっている。機密データを保護し、規制コンプライアンスを維持する緊急性が、サイバーセキュリティ分野におけるAI技術の採用を後押ししている。米国は、サイバーセキュリティの取り組みに対して、有利な規制環境と政府による実質的な支援を受けている。国土安全保障省(DHS)や国立標準技術研究所(NIST)などの連邦機関は、サイバーセキュリティの実践を推進するためのガイドライン、資金、研究を提供している。国家安全保障の向上と重要インフラの保護を重視する連邦政府の姿勢は、AI主導のサイバーセキュリティ・ソリューションへの投資を組織に促している。
米国市場は、さまざまな業界で技術導入が進んでいる恩恵を受けている。米国で顕著な金融、ヘルスケア、テクノロジーなどのセクターは、AI技術を早期に採用している。デジタル資産を保護し、厳格な規制に準拠する必要性から、これらの分野ではサイバーセキュリティ戦略にAIを組み込む動きが活発化している。米国市場の特徴は、サイバーセキュリティの研究開発への投資水準が高いことである。ベンチャーキャピタルからの資金調達と企業からの投資は、革新的なAIサイバーセキュリティ・ソリューションの成長をサポートし、市場における米国の主導的地位をさらに強固なものにしている。
主な市場プレイヤー
- ダークトレース・ホールディングス・リミテッド
- クラウドストライク
- パロアルトネットワークス
- ファイア・アイ社
- スプランク
- IBMコーポレーション
- マカフィー合同会社
- シスコシステムズ株式会社
- フォーティネット
- チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ
- トレンドマイクロ株式会社
- Sumo Logic, Inc.

レポートの範囲
本レポートでは、サイバーセキュリティにおける北米のAI市場を、以下に詳述する業界動向に加えて、以下のカテゴリーに分類しています:
- 北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場、コンポーネント別
o ソリューション
サービス
- 北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場:技術別
o 機械学習
o自然言語処理
o ディープラーニング
o ロボットによるプロセス自動化
- 北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場:導入形態別
o オンプレミス
o クラウド
- 北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場:用途別
o ネットワークセキュリティ
o エンドポイントセキュリティ
o アプリケーションセキュリティ
クラウドセキュリティ
- 北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場:エンドユーザー産業別
o BFSI
o ヘルスケア
o 政府
o 小売
o 通信
o その他
- 北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場、国別
o 米国
o カナダ
o メキシコ
競合状況
企業プロフィール:北米サイバーセキュリティAI市場に参入している主要企業の詳細分析
利用可能なカスタマイズ
TechSci Research社は、所定の市場データを使用した北米のサイバーセキュリティにおけるAI市場レポートにより、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供します。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

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目次

1.製品概要
1.1.市場の定義
1.2.市場の範囲
1.2.1.対象市場
1.2.2.調査対象年
1.2.3.主な市場セグメント
2.調査方法
2.1.ベースライン調査
2.2.主要業界パートナー
2.3.主な協会と二次情報源
2.4.予測方法
2.5.データの三角測量と検証
2.6.仮定と限界
3.エグゼクティブサマリー
4.お客様の声
5.北米サイバーセキュリティAI市場の展望
5.1.市場規模と予測
5.1.1.金額ベース
5.2.市場シェアと予測
5.2.1.コンポーネント別(ソリューション、サービス)
5.2.2.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、ロボティック・プロセス・オートメーション)
5.2.3.導入形態別(オンプレミス、クラウド)
5.2.4.アプリケーション別(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、アプリケーションセキュリティ、クラウドセキュリティ)
5.2.5.エンドユーザー産業別(BFSI、ヘルスケア、政府、小売、通信、その他)
5.2.6.国別(米国、カナダ、メキシコ)
5.3.企業別(2023年)
5.4.市場マップ
6.米国サイバーセキュリティ分野のAI市場展望
6.1.市場規模と予測
6.1.1.金額ベース
6.2.市場シェアと予測
6.2.1.成分別
6.2.2.技術別
6.2.3.展開モード別
6.2.4.アプリケーション別
6.2.5.エンドユーザー産業別
7.カナダのサイバーセキュリティAI市場の展望
7.1.市場規模と予測
7.1.1.金額ベース
7.2.市場シェアと予測
7.2.1.成分別
7.2.2.技術別
7.2.3.展開モード別
7.2.4.アプリケーション別
7.2.5.エンドユーザー産業別
8.メキシコのサイバーセキュリティAI市場の展望
8.1.市場規模と予測
8.1.1.金額ベース
8.2.市場シェアと予測
8.2.1.成分別
8.2.2.技術別
8.2.3.展開モード別
8.2.4.アプリケーション別
8.2.5.エンドユーザー産業別
9.市場ダイナミクス
9.1.促進要因
9.2.課題
10.市場動向
11.企業プロフィール
11.1.ダークトレース・ホールディングス・リミテッド
11.1.1.事業概要
11.1.2.主な収益と財務
11.1.3.最近の動向
11.1.4.キーパーソン
11.1.5.主要製品/サービス
11.2.クラウドストライク
11.2.1.事業概要
11.2.2.主な売上と財務
11.2.3.最近の動向
11.2.4.キーパーソン
11.2.5.主要製品/サービス
11.3.パロアルトネットワークス
11.3.1.事業概要
11.3.2.主な収益と財務
11.3.3.最近の動向
11.3.4.キーパーソン
11.3.5.主要製品/サービス
11.4.ファイア・アイ
11.4.1.事業概要
11.4.2.主な売上高と財務
11.4.3.最近の動向
11.4.4.キーパーソン
11.4.5.主要製品/サービス
11.5.Splunk Inc.
11.5.1.事業概要
11.5.2.主な収益と財務
11.5.3.最近の動向
11.5.4.キーパーソン
11.5.5.主要製品/サービス
11.6.IBMコーポレーション
11.6.1.事業概要
11.6.2.主な収益と財務
11.6.3.最近の動向
11.6.4.キーパーソン
11.6.5.主要製品/サービス
11.7.マカフィー合同会社
11.7.1.事業概要
11.7.2.主な収益と財務
11.7.3.最近の動向
11.7.4.キーパーソン
11.7.5.主要製品/サービス
11.8.シスコシステムズ
11.8.1.事業概要
11.8.2.主な収益と財務
11.8.3.最近の動向
11.8.4.キーパーソン
11.8.5.主要製品/サービス
11.9.フォーティネット
11.9.1.事業概要
11.9.2.主な収益と財務
11.9.3.最近の動向
11.9.4.キーパーソン
11.9.5.主要製品/サービス
11.10.チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ
11.10.1.事業概要
11.10.2.主な売上高と財務状況
11.10.3.最近の動向
11.10.4.キーパーソン
11.10.5.主要製品/サービス
11.11.トレンドマイクロ
11.11.1.事業概要
11.11.2.主な売上高と財務
11.11.3.最近の動向
11.11.4.キーパーソン
11.11.5.主要製品/サービス
11.12.Sumo Logic, Inc.
11.12.1.事業概要
11.12.2.主な収益と財務
11.12.3.最近の動向
11.12.4.キーパーソン
11.12.5.主要製品/サービス
12.戦略的提言
13.会社概要と免責事項

 

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Summary

The North America AI in Cybersecurity Market was valued at USD 7.47 Billion in 2023 and is expected to reach USD 25.71 Billion by 2029 with a CAGR of 22.69% during the forecast period.
The North America AI in cybersecurity market is experiencing rapid growth, driven by escalating cyber threats and the increasing complexity of digital infrastructures. This dynamic market is characterized by the integration of artificial intelligence (AI) technologies to enhance traditional cybersecurity measures and address sophisticated cyber threats. AI's capability to analyze vast amounts of data in real time, recognize patterns, and predict potential vulnerabilities has revolutionized the cybersecurity landscape, making it a critical component for organizations across various sectors. One of the primary drivers of the market's expansion is the rising frequency and sophistication of cyberattacks. As cybercriminals employ more advanced tactics, including ransomware, phishing, and zero-day exploits, organizations are turning to AI to bolster their defenses. AI-driven cybersecurity solutions offer advanced threat detection, automated response, and predictive analytics, enabling organizations to stay ahead of emerging threats and mitigate risks more effectively. The growing complexity of IT environments, including the proliferation of cloud computing, Internet of Things (IoT) devices, and remote work models, further fuels the demand for AI in cybersecurity. Traditional security measures often struggle to keep pace with the volume and variety of data generated in these environments. AI enhances the capability to monitor and analyze this data, providing real-time insights and actionable intelligence to safeguard against potential breaches.
Additionally, regulatory and compliance requirements are pushing organizations to adopt advanced security solutions. Increasingly stringent regulations regarding data protection and privacy, such as the GDPR and CCPA, necessitate robust cybersecurity measures to ensure compliance and avoid costly penalties. AI-driven solutions help organizations meet these requirements by providing detailed audit trails, real-time monitoring, and advanced threat detection capabilities. The North American market is also supported by a strong technology ecosystem, including leading cybersecurity firms and innovation hubs. The United States and Canada are home to numerous technology companies that are at the forefront of developing AI-powered security solutions, contributing to the market's growth and evolution.
Key Market Drivers
Increasing Frequency and Sophistication of Cyberattacks
The North America AI in cybersecurity market is significantly driven by the escalating frequency and sophistication of cyberattacks. Cyber threats are becoming increasingly advanced, with attackers employing complex techniques such as ransomware, advanced persistent threats (APTs), and zero-day exploits. Traditional security measures often struggle to keep up with these evolving threats, leading organizations to seek more advanced solutions. AI enhances cybersecurity by providing real-time threat detection and response capabilities, utilizing machine learning algorithms to identify unusual patterns and behaviors indicative of potential attacks. AI systems can analyze vast amounts of data at high speeds, allowing for the rapid identification and neutralization of threats before they cause significant damage. This capability is essential for mitigating the risks posed by modern cyber threats and ensuring robust protection for sensitive data and critical infrastructure. As the threat landscape continues to evolve, the demand for AI-driven cybersecurity solutions is expected to grow, driving market expansion.
Complexity of IT Environments
The increasing complexity of IT environments is another major driver of the North America AI in cybersecurity market. The rapid adoption of cloud computing, IoT devices, and remote work arrangements has expanded the attack surface for cyber threats. Traditional security solutions often struggle to manage and protect these diverse and dynamic environments effectively. AI-driven cybersecurity solutions offer enhanced capabilities for monitoring, analyzing, and securing complex IT infrastructures. AI technologies can handle large volumes of data, integrate with various systems, and provide a unified view of an organization's security posture. By leveraging AI, organizations can gain deeper insights into their security environments, detect anomalies across disparate systems, and respond more effectively to potential threats. The ability of AI to adapt to evolving IT landscapes and provide comprehensive protection drives its adoption in the market.
Regulatory and Compliance Requirements
Regulatory and compliance requirements are a significant driver for the North America AI in cybersecurity market. As data protection and privacy regulations become more stringent, organizations are required to implement robust security measures to avoid penalties and maintain compliance. Regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR), the California Consumer Privacy Act (CCPA), and various industry-specific standards mandate comprehensive security practices to safeguard sensitive information. AI-driven cybersecurity solutions help organizations meet these regulatory requirements by providing advanced threat detection, real-time monitoring, and detailed audit trails. AI technologies enable organizations to ensure compliance with data protection laws, manage security risks effectively, and demonstrate adherence to regulatory standards. The increasing emphasis on compliance and the need to protect customer data drive the adoption of AI-powered security solutions in the market.
Digital Transformation and Adoption of Cloud Technologies
Digital transformation and the widespread adoption of cloud technologies are key drivers of the North America AI in cybersecurity market. Organizations are increasingly moving their operations to cloud environments to leverage the benefits of scalability, flexibility, and cost-efficiency. However, this shift also introduces new security challenges, including the need to protect cloud-based data and applications from cyber threats. AI-driven cybersecurity solutions offer advanced capabilities to secure cloud environments by providing real-time threat detection, automated response, and visibility across hybrid and multi-cloud infrastructures. AI technologies can analyze cloud traffic, detect anomalies, and ensure the security of cloud-based assets. As more organizations embrace digital transformation and cloud computing, the demand for AI-powered cybersecurity solutions that can address the unique challenges of cloud security is expected to grow.
Key Market Challenges
High Implementation Costs
One of the primary challenges facing the North America AI in cybersecurity market is the high cost of implementing AI-driven solutions. Advanced AI technologies require substantial investment in both hardware and software, as well as ongoing maintenance and updates. For many organizations, particularly small and medium-sized enterprises (SMEs), the initial financial outlay for AI systems can be prohibitive. This includes costs associated with acquiring sophisticated AI tools, integrating them with existing systems, and training staff to effectively use these technologies. The substantial capital required can deter businesses from adopting AI solutions, impacting overall market growth. Additionally, the need for specialized skills to manage and optimize AI systems further adds to the expense, making it a significant barrier to widespread adoption.
Complex Integration with Existing Systems
Integrating AI-driven cybersecurity solutions with existing IT infrastructures presents another challenge. Many organizations operate with a mix of legacy systems and newer technologies, creating a complex environment for integrating advanced AI tools. The process of ensuring compatibility and seamless operation between new AI systems and older security frameworks can be both technically and operationally demanding. This complexity often requires substantial customization and additional resources, leading to longer deployment times and potential disruptions in security coverage. Organizations may face difficulties in achieving a unified security posture, which can impact the effectiveness of the AI solutions and hinder their overall return on investment.
Data Privacy and Security Concerns
The deployment of AI in cybersecurity involves handling large volumes of sensitive data, raising significant privacy and security concerns. AI systems often require access to extensive datasets to function effectively, including potentially sensitive information. This creates risks related to data breaches, misuse, and unauthorized access. Organizations must ensure that their AI solutions adhere to stringent data protection regulations and standards to avoid legal repercussions and maintain user trust. Balancing the need for comprehensive data access with robust privacy protections is a complex challenge that can impact the deployment and adoption of AI-driven security solutions.
Skill Shortages and Expertise
A shortage of skilled professionals with expertise in both AI and cybersecurity is a notable challenge for the market. The integration and management of AI technologies in cybersecurity require specialized knowledge that is in high demand but short supply. This skills gap can impede the effective implementation and optimization of AI solutions, leading to suboptimal performance and increased vulnerability. Organizations may struggle to recruit and retain qualified personnel, which can affect their ability to leverage AI technologies fully. The scarcity of skilled professionals also drives up the cost of talent, further exacerbating the challenges associated with AI adoption in cybersecurity.
Evolving Threat Landscape
The constantly evolving nature of cyber threats presents a significant challenge for AI-driven cybersecurity solutions. While AI can enhance threat detection and response, it is not immune to the dynamic and adaptive tactics employed by cybercriminals. Threat actors continuously develop new methods to bypass security measures, requiring AI systems to be regularly updated and refined to remain effective. The rapid pace of innovation in cyber threats means that AI solutions must continuously evolve to address emerging vulnerabilities and attack vectors. This ongoing need for adaptation can strain resources and complicate the management of AI systems, affecting their overall effectiveness and reliability in combating new and sophisticated threats.
Key Market Trends
Increased Adoption of AI-Driven Threat Detection and Response
One of the most significant trends in the North American AI in cybersecurity market is the widespread adoption of AI-driven threat detection and response solutions. As cyber threats become more sophisticated and frequent, traditional security measures often fall short. AI technologies, including machine learning and deep learning, offer advanced capabilities for identifying and mitigating these threats. These AI systems analyze vast amounts of data to detect unusual patterns, behaviors, and anomalies that may indicate a security breach. Real-time threat detection allows organizations to respond swiftly to potential attacks, minimizing damage and reducing response times. The use of AI in automating threat responses also helps alleviate the burden on cybersecurity teams, enabling more efficient and effective management of security incidents.
Growth of AI-Powered Endpoint Security Solutions
AI-powered endpoint security solutions are experiencing significant growth in the North American market. With the increasing number of endpoints, such as laptops, mobile devices, and IoT devices, securing these endpoints has become a critical concern for organizations. AI enhances endpoint security by providing advanced protection against malware, ransomware, and other threats. AI-driven solutions offer capabilities like behavioral analysis, real-time threat detection, and automated responses to mitigate risks. The rise in remote work and the expansion of the digital workforce have further accelerated the demand for robust endpoint security solutions that can provide continuous monitoring and protection against evolving cyber threats.
Integration of AI with Cloud Security
The integration of AI with cloud security is a prominent trend in the North American market. As organizations increasingly adopt cloud services for their data storage and computing needs, ensuring the security of cloud environments has become essential. AI technologies are being leveraged to enhance cloud security by providing advanced threat detection, automated compliance monitoring, and data protection. AI systems can analyze large volumes of cloud data to identify potential vulnerabilities, detect suspicious activities, and ensure adherence to regulatory requirements. The ability of AI to scale with cloud environments and offer real-time insights makes it a valuable tool for protecting cloud-based assets and applications.
Segmental Insights
Technology Insights
Machine Learning segment dominates in the North America AI in Cybersecurity market in 2023 due to its advanced capabilities and effectiveness in addressing modern cyber threats. Several factors contribute to this dominance, reflecting the growing reliance on ML to enhance cybersecurity measures. ML's ability to process and analyze vast amounts of data in real-time is a significant advantage. Cybersecurity environments generate enormous volumes of data from network traffic, user behaviors, and system activities. ML algorithms excel at sifting through this data to identify patterns, anomalies, and potential threats that would be challenging for traditional security systems to detect. By continuously learning from new data and adapting to evolving threat landscapes, ML systems offer dynamic and responsive threat detection capabilities, making them highly effective in preventing cyberattacks. ML enhances threat detection through advanced pattern recognition. Unlike rule-based systems that rely on predefined signatures or patterns, ML algorithms can identify previously unknown threats by recognizing deviations from normal behavior. This capability is crucial for detecting sophisticated and novel attacks, such as zero-day exploits and advanced persistent threats, which traditional methods might miss. As cybercriminals employ more complex techniques, the ability of ML to adapt and learn in real-time provides a significant edge in maintaining security.
ML contributes to the automation of cybersecurity processes. By automating tasks such as incident response, threat intelligence, and vulnerability management, ML reduces the burden on human security teams. This automation not only enhances efficiency but also ensures faster and more accurate responses to security incidents, minimizing potential damage and reducing operational costs. Furthermore, the increasing complexity of IT environments, including the proliferation of IoT devices and cloud computing, drives the demand for ML solutions. ML’s scalability and adaptability make it well-suited to handle the diverse and dynamic nature of modern digital infrastructures.
Country Insights
United States dominated the North America AI in Cybersecurity market in 2023. The U.S. benefits from a robust technology ecosystem that fosters innovation in AI and cybersecurity. The country is home to numerous technology hubs and research institutions that drive advancements in AI technologies. Leading tech companies and startups based in Silicon Valley, Boston, and other major tech centers are at the forefront of developing cutting-edge AI solutions for cybersecurity. This innovation ecosystem fuels the growth of AI-driven cybersecurity tools and services, contributing to the U.S.'s market dominance.
The high level of cyber threats and attacks in the U.S. has spurred significant investment in advanced cybersecurity solutions. With the rise of sophisticated cyber threats targeting critical infrastructure, financial institutions, and government agencies, there is a strong demand for AI-powered security solutions that can provide advanced threat detection, real-time response, and predictive analytics. The urgency to protect sensitive data and maintain regulatory compliance drives the adoption of AI technologies in the cybersecurity sector. The U.S. has a favorable regulatory environment and substantial government support for cybersecurity initiatives. Federal agencies, such as the Department of Homeland Security (DHS) and the National Institute of Standards and Technology (NIST), provide guidelines, funding, and research to advance cybersecurity practices. The federal government's emphasis on improving national security and the protection of critical infrastructure encourages organizations to invest in AI-driven cybersecurity solutions.
U.S. market benefits from a high level of technological adoption across various industries. Sectors such as finance, healthcare, and technology, which are prominent in the U.S., are early adopters of AI technologies. The need to safeguard digital assets and comply with stringent regulations drives the integration of AI into cybersecurity strategies within these sectors. The U.S. market is characterized by a high level of investment in cybersecurity research and development. Venture capital funding and corporate investments support the growth of innovative AI cybersecurity solutions, further solidifying the U.S.'s leading position in the market.
Key Market Players
• Darktrace Holdings Limited
• CrowdStrike, Inc.
• Palo Alto Networks, Inc.
• FireEye, Inc.
• Splunk Inc.
• IBM Corporation
• McAfee, LLC
• Cisco Systems, Inc.
• Fortinet, Inc.
• Check Point Software Technologies Ltd.
• Trend Micro Incorporated
• Sumo Logic, Inc.

Report Scope:
In this report, the North America AI in Cybersecurity Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• North America AI in Cybersecurity Market, By Component:
o Solutions
o Services
• North America AI in Cybersecurity Market, By Technology:
o Machine Learning
o Natural Language Processing
o Deep Learning
o Robotic Process Automation
• North America AI in Cybersecurity Market, By Deployment Mode:
o On-premises
o Cloud
• North America AI in Cybersecurity Market, By Application:
o Network Security
o Endpoint Security
o Application Security
o Cloud Security
• North America AI in Cybersecurity Market, By End-User Industry:
o BFSI
o Healthcare
o Government
o Retail
o Telecommunications
o Others
• North America AI in Cybersecurity Market, By Country:
o United States
o Canada
o Mexico
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the North America AI in Cybersecurity Market.
Available Customizations:
North America AI in Cybersecurity Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Baseline Methodology
2.2. Key Industry Partners
2.3. Major Association and Secondary Sources
2.4. Forecasting Methodology
2.5. Data Triangulation & Validation
2.6. Assumptions and Limitations
3. Executive Summary
4. Voice of Customer
5. North America AI in Cybersecurity Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Component (Solutions, Services)
5.2.2. By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, Robotic Process Automation)
5.2.3. By Deployment Mode (On-premises, Cloud)
5.2.4. By Application (Network Security, Endpoint Security, Application Security, Cloud Security)
5.2.5. By End-User Industry (BFSI, Healthcare, Government, Retail, Telecommunications, Others)
5.2.6. By Country (United States, Canada, Mexico)
5.3. By Company (2023)
5.4. Market Map
6. United States AI in Cybersecurity Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Component
6.2.2. By Technology
6.2.3. By Deployment Mode
6.2.4. By Application
6.2.5. By End-User Industry
7. Canada AI in Cybersecurity Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Component
7.2.2. By Technology
7.2.3. By Deployment Mode
7.2.4. By Application
7.2.5. By End-User Industry
8. Mexico AI in Cybersecurity Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Component
8.2.2. By Technology
8.2.3. By Deployment Mode
8.2.4. By Application
8.2.5. By End-User Industry
9. Market Dynamics
9.1. Drivers
9.2. Challenges
10. Market Trends and Developments
11. Company Profiles
11.1. Darktrace Holdings Limited
11.1.1. Business Overview
11.1.2. Key Revenue and Financials
11.1.3. Recent Developments
11.1.4. Key Personnel
11.1.5. Key Product/Services Offered
11.2. CrowdStrike, Inc.
11.2.1. Business Overview
11.2.2. Key Revenue and Financials
11.2.3. Recent Developments
11.2.4. Key Personnel
11.2.5. Key Product/Services Offered
11.3. Palo Alto Networks, Inc.
11.3.1. Business Overview
11.3.2. Key Revenue and Financials
11.3.3. Recent Developments
11.3.4. Key Personnel
11.3.5. Key Product/Services Offered
11.4. FireEye, Inc.
11.4.1. Business Overview
11.4.2. Key Revenue and Financials
11.4.3. Recent Developments
11.4.4. Key Personnel
11.4.5. Key Product/Services Offered
11.5. Splunk Inc.
11.5.1. Business Overview
11.5.2. Key Revenue and Financials
11.5.3. Recent Developments
11.5.4. Key Personnel
11.5.5. Key Product/Services Offered
11.6. IBM Corporation
11.6.1. Business Overview
11.6.2. Key Revenue and Financials
11.6.3. Recent Developments
11.6.4. Key Personnel
11.6.5. Key Product/Services Offered
11.7. McAfee, LLC
11.7.1. Business Overview
11.7.2. Key Revenue and Financials
11.7.3. Recent Developments
11.7.4. Key Personnel
11.7.5. Key Product/Services Offered
11.8. Cisco Systems, Inc.
11.8.1. Business Overview
11.8.2. Key Revenue and Financials
11.8.3. Recent Developments
11.8.4. Key Personnel
11.8.5. Key Product/Services Offered
11.9. Fortinet, Inc.
11.9.1. Business Overview
11.9.2. Key Revenue and Financials
11.9.3. Recent Developments
11.9.4. Key Personnel
11.9.5. Key Product/Services Offered
11.10.Check Point Software Technologies Ltd.
11.10.1. Business Overview
11.10.2. Key Revenue and Financials
11.10.3. Recent Developments
11.10.4. Key Personnel
11.10.5. Key Product/Services Offered
11.11.Trend Micro Incorporated
11.11.1. Business Overview
11.11.2. Key Revenue and Financials
11.11.3. Recent Developments
11.11.4. Key Personnel
11.11.5. Key Product/Services Offered
11.12. Sumo Logic, Inc.
11.12.1. Business Overview
11.12.2. Key Revenue and Financials
11.12.3. Recent Developments
11.12.4. Key Personnel
11.12.5. Key Product/Services Offered
12. Strategic Recommendations
13. About Us & Disclaimer

 

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