レポート概要
■ キーメッセージ
AI時代のサイバーセキュリティは「個別防御」から「統合エコシステム」へ転換する
本レポートが示唆するのは、2026年以降のサイバーセキュリティ市場における急速な転換点である。従来型の点在した防御システムから、AI・機械学習を中核に据えた多層統合防御へのシフトが加速している。
▼具体的な指標：
→グローバルAIサイバーセキュリティ市場は2023年の17.3億ドルから2033年には44.8億ドルに成長（CAGR 10.5%）
→XDR（拡張検出・対応）市場は特に急速な成長を示し、CAGR 31.2%で2033年174.4億ドルに達する予想
→SSE（セキュリティサービスエッジ）市場も年間24.8%の複合成長率で拡大、2033年57.3億ドルに達する
▼市場の牽引役：
→AI・生成AI技術の統合 - GenAIとエンタープライズセキュリティの融合により、検出精度と対応自動化が飛躍的に向上
→ゼロトラストの実装成熟 - 従来型周辺防御から人・デバイス・データ単位の継続的認証へ
→セキュリティオーケストレーション(SOAR)の拡大 - 手動の対応業務から自動化・知能化への転換
→IoT・OTセキュリティの高度化 - 産業用制御システムへのAI適用による異常検知
→エクスプレーナブルAI（XAI）の需要増加 - 規制対応・監査対応の要件としてのAI透明性確保
■ 利用シーン（例）
▼セキュリティ戦略の再構築・DX推進
セキュリティ責任者が経営層に対して多年度投資計画を策定する場面では、本レポートの市場データと技術トレンドが有力な根拠となる。特に、既存投資の効率化とAI技術への移行タイミングの判断材料として活用可能である。
→CISO・セキュリティ責任者：3～5年の中期IT戦略立案
→経営企画部門：セキュリティ予算配分の意思決定
→社内リスク委員会：規制対応・ガバナンス強化の方針策定
▼ベンダー選定・技術採用の意思決定
既存セキュリティソリューションの更新時期や、新規技術導入の判断にあたり、市場で台頭している主要プレーヤー（CrowdStrike、Palo Alto Networks、SentinelOne、Fortinet等）の戦略方向が整理されている。調達部門・IT企画部門が複数候補の比較評価を行う際の参考資料として機能する。
→ビジネスユーザー（調達部門）：RFP作成・ベンダー選定プロセス
→IT企画部門：ロードマップ策定・段階的移行計画
→セキュリティアーキテクト：技術仕様の要件定義
▼業界別・機能別の動向把握
BFSI（銀行・保険）、製造業、医療、政府など、業界別のセキュリティ課題と対応ソリューションが体系的に示されている。自社の業界特性と照合することで、必要な施策の優先順位を明確化できる。
→業界分析レポート作成部門：市場調査・競争分析
→コンサルティング企業：クライアント提案資料の補強
→メディア・リサーチ機関：業界トレンド記事の執筆根拠
▼技術スタックの最適化
SSE、XDR、Zero Trust Network Access（ZTNA）、IAM、DevSecOps等、複数のセキュリティ領域の相互関係と統合戦略が示されている。既存システムとの統合・データフロー設計の参考となる。
→エンタープライズアーキテクト：全社的なセキュリティアーキテクチャ設計
→セキュリティエンジニア：プラットフォーム統合・自動化ワークフローの構築
→SOC運用チーム：監視・検出・対応ツールの統合運用モデル設計
■ アクションプラン／提言骨子
▼フェーズ1（2026年上半期）- 現状調査・基盤整備
セキュリティ保有資産の棚卸し
既存SIEM、EDR、SOAR等のツール群の効果測定（MTTD、MTTR等）
クラウド資産、IoT/OT資産の可視化・リスク評価
AI統合セキュリティ導入の可能性調査
XDR、生成AIセキュリティコパイロット等の試行PoC
現状システムとの互換性・データ連携の検討
ガバナンス・規制対応の強化
EU AI Act、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001等の要件整理
責任あるAI（Responsible AI）体制の構築
▼フェーズ2（2026年下半期～2027年）- 試験導入・プロット運用
AI駆動型検出・対応ツールの試験導入
高リスク領域（クラウド、外部委託先等）での先行実装
自動化プレイブック（SOAR）の作成・実運用
検出精度・自動化効果の測定
ゼロトラストアーキテクチャの段階的導入
ZTNA（Zero Trust Network Access）による外部委託先アクセス管理
IDaaS（Identity-as-a-Service）による多要素認証・条件付きアクセスの拡大
人材育成・スキル向上
AI/ML、エクスプレーナブルAI基礎の研修実施
CISSP、CCSK等の認資格取得支援
▼フェーズ3（2027年～2028年）- 全社展開・最適化
AIセキュリティエコシステムの統合運用
複数ツール間のAPI連携・データ統合
統一SOC（Security Operations Center）モデルの確立
異常検知から自動対応までのエンドツーエンド自動化
継続的改善・監視体制
KPI（MTTD、MTTR、SLI/SLO等）による効果測定
脅威インテリジェンス（MISP、TAXII等）の統合
四半期ごとのセキュリティ姿勢の評価・改善
サプライチェーン・パートナー統制
NIST CSF等に準拠した外部監査体制の構築
IoT/OTセキュリティの業界標準（IEC 62443等）への準拠確認
▼提言のポイント：
段階的実装 - 一度に全社展開するのではなく、高リスク領域から先行実装し知見を蓄積する
ベンダー多様化 - 単一ベンダー依存を避け、統合性の高いプラットフォーム型と点在ツールの組み合わせ
規制・ガバナンス優先 - AI技術の導入前に透明性・説明責任体制を構築する
組織・人材投資 - ツール投資と同等以上に人材育成・組織設計に投資する
■ 各読者層が得られる具体的な価値：
▼戦略立案層向け
市場環境の客観的根拠に基づく中期計画策定
他社の先進事例・技術採択状況の把握
規制動向・ガバナンス要件への早期対応
▼技術・運用層向け
ベンダー・プロダクト選定の判断材料
最新セキュリティ技術・アーキテクチャパターンの習得
実装・運用のための段階的ロードマップ
▼外部専門家向け
クライアント・顧客への提案精度向上
業界動向・規制環境の正確な情報基盤
信頼度の高い市場データ・事例の活用
レポート詳細
目次
【緒言】
【 AI駆動セキュリティの市場・概況・近況 】
1 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるセキュリティサービスエッジ（SSE）市場分析
1.1 概要
1.2 市場範囲・規模・成長率（CAGR）
1.3 主要トレンド
1.4 推進要因（成長ドライバー）
1.5 市場をリードするセグメント・機会
1.5.1 成長主要セグメント
1.5.2 主な投資機会
1.6 制約・課題
1.7 市場の成長見通し
1.8 関与する企業・研究機関
1.8.1 主要グローバルベンダー
1.8.2 国内・新興プレーヤー
1.8.3 研究・投資動向
1.9 最新動向（2025年）
1.10 まとめ
2 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける拡張検出＆対応（XDR）市場分析
2.1 概要
2.2 市場範囲・規模・成長率（CAGR）
2.3 主要トレンド
2.4 推進要因（成長ドライバー）
2.5 市場をリードするセグメント・機会
2.5.1 成長主要セグメント
2.5.2 主な投資機会
2.6 制約・課題
2.7 市場の成長見通し
2.8 関与する企業・研究機関
2.8.1 主要グローバルベンダー
2.8.2 国内・新興プレーヤー
2.8.3 研究・投資動向
2.9 最新動向（2025年）
2.10 まとめ
3 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるクラウドセキュリティ市場分析
3.1 概要
3.2 市場の主要トレンド
3.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
3.4 推進要因（成長ドライバー）
3.5 機会と市場をリードするセグメント
3.5.1 成長主要セグメント
3.5.2 投資機会ポイント
3.6 制約・課題
3.7 市場の成長見通し
3.8 関与する企業・研究機関
3.8.1 主要グローバルベンダー
3.8.2 国内・新興プレーヤー
3.8.3 研究・投資動向
3.9 最新動向（2025年）
3.10 総括
4 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるIoTセキュリティ概要・市場分析
4.1 概要
4.2 市場の主要トレンド
4.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
4.4 推進要因（成長ドライバー）
4.5 機会と市場をリードするセグメント
4.5.1 成長主要セグメント
4.5.2 主な投資機会
4.6 制約・課題
4.7 市場の成長見通し
4.8 関与する企業・研究機関
4.8.1 主要グローバルベンダー
4.8.2 国内・新興プレーヤー
4.8.3 研究・投資動向
4.9 最新動向（2025年）
4.10 総括
5 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるDevSecOps市場分析
5.1 市場の主要トレンド
5.2 市場範囲・収益ベース・CAGR
5.3 推進要因（成長ドライバー）
5.4 機会と市場をリードするセグメント
5.4.1 成長主要セグメント
5.4.1 主な投資機会
5.5 制約・課題
5.6 市場の成長見通し
5.7 関与する企業・研究機関
5.7.1 主要グローバルベンダー
5.7.2 国内・新興プレイヤー
5.7.3 研究・投資動向
5.8 最新動向（2025年）
5.9 総括
6 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるアイデンティティ＆アクセス管理（IAM）市場分析
6.1 市場の主要トレンド
6.2 市場範囲・収益ベース・CAGR
6.3 推進要因（成長ドライバー）
6.4 機会と市場をリードするセグメント
6.4.1 成長主要セグメント
6.4.2 主な投資機会
6.5 制約・課題
6.6 市場の成長見通し
6.7 関与する企業・研究機関
6.7.1 主要グローバルベンダー
6.7.2 国内・新興プレイヤー
6.7.3 研究・投資動向
6.8 最新動向（2025年）
6.9 総括
7 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける脅威インテリジェンス市場分析
7.1 概要
7.2 市場の主要トレンド
7.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
7.4 推進要因（成長ドライバー）
7.5 機会と市場をリードするセグメント
7.5.1 成長主要セグメント
7.5.2 主な投資機会
7.6 制約・課題
7.7 市場の成長見通し
7.8 関与する企業・研究機関
7.8.1 主要グローバルベンダー
7.8.2 国内・新興プレーヤー
7.8.3 研究・投資動向
7.9 最新動向（2025年）
7.10 まとめ
8 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるアプリケーションセキュリティ市場分析
8.1 概要
8.2 市場の主要トレンド
8.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
8.4 推進要因（成長ドライバー）
8.5 機会と市場をリードするセグメント
8.5.1 成長主要セグメント
8.5.2 主な投資機会
8.6 制約・課題
8.7 市場の成長見通し
8.8 関与する企業・研究機関
8.8.1 主要グローバルベンダー
8.8.2 国内・新興プレイヤー
8.8.3 研究・投資動向
8.9 最新動向（2025年）
8.10 総括
【 セキュリティ・コンプライアンスの基本フレームワークとAI駆動セキュリティ 】
1.1 企業レベルセキュリティ
1.1.1 はじめに
1.2 GDPR・HIPAA準拠NLP
1.2.1 規制背景と市場環境
1.1 規制遵守自動化
1.2.1 はじめに：規制遵守自動化の新時代
1.3 データ中毒・敵対的攻撃対策
1.3.1 事業環境
1.4 プライバシー保護学習技術
1.4.1 プライバシー保護学習技術の概要と事業環境
1.5 監査証跡管理
1.5.1 事業環境および市場動向
1.6 エージェント倫理ガイドライン
1.6.1 事業環境と事業特性
【 AI駆動セキュリティ 基本フレームワーク 】
1.7 脅威検知・対応AIシステム
1.7.1 事業環境と市場概観
1.8 生成AI セキュリティ製品
1.8.1 事業環境と特性
1.9 ゼロトラスト アーキテクチャAI
1.9.1 事業環境と特性
1.10 異常検知・予測システム
1.10.1 事業環境
1.11 フィッシング対策AI
1.11.1 事業環境と市場動向
1.12 量子暗号・セキュリティ
1.12.1 事業環境
1.13 プライバシー保護AI技術
1.13.1 事業環境
【 AI駆動セキュリティの属性別動向 】
9 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるネットワークセキュリティ
9.1 概要
9.2 市場の主要トレンド
9.3 市場範囲・収益ベース・CAGR
9.4 推進要因（成長ドライバー）
9.5 機会と市場をリードするセグメント
9.5.1 成長主要セグメント
9.5.2 主な投資機会
9.6 制約・課題
9.7 市場の成長見通し
9.8 関与する企業・研究機関
9.8.1 主要グローバルベンダー
9.8.2 国内・新興プレイヤー
9.8.3 研究・投資動向
9.9 最新動向（2025年）
9.10 総括
10 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるエンドポイント検出＆対応（EDR）
10.1 市場の主要トレンド
10.2 市場範囲・収益ベース・CAGR
10.3 推進要因（成長ドライバー）
10.4 機会と市場をリードするセグメント
10.4.1 成長セグメント
10.4.2 投資機会ポイント
10.5 市場制約・課題
10.6 市場の成長見通し
10.7 主な参入企業・研究機関・投資動向
10.7.1 主要グローバルベンダー
10.7.2 国内・新興プレーヤー
10.7.3 研究・投資動向
10.8 最新動向（2025年）
10.9 総括
11 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける自律型脅威ハンティング
11.1 先端技術としてのブレークスルー内容
11.2 市場・投資サイドへの影響
11.3 実績
11.4 カテゴリー別実装・応用動向
11.5 課題・留意点
11.6 政策支援動向
11.7 関与する企業・研究機関
12 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるリスクスコアリング自動化
12.1 先端技術としてのブレークスルー内容
12.2 市場・投資サイドへの影響
12.3 実績
12.4 カテゴリー別実装・応用動向
12.5 課題・留意点
12.6 政策支援動向
12.7 関与する企業・研究機関
13 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるAI駆動ペネトレーションテスト
13.1 先端技術としてのブレークスルー内容
13.2 市場・投資サイドへの影響
13.3 実績
13.4 カテゴリー別実装・応用動向
13.5 課題・留意点
13.6 政策支援動向
13.7 関与する企業・研究機関
14 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける説明可能AI（XAI）
14.1 先端技術としてのブレークスルー内容
14.2 市場・投資サイドへの影響
14.3 実績
14.4 カテゴリー別実装・応用動向
14.5 課題・留意点
14.6 政策支援動向
14.7 関与する企業・研究機関
15 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるディープリインフォースメントラーニング
15.1 先端技術としてのブレークスルー内容
15.2 市場・投資サイドへの影響
15.3 実績
15.4 カテゴリー別実装・応用動向
15.5 課題・留意点
15.6 政策支援動向
15.7 関与する企業・研究機関
16 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるAIベースのデセプションテクノロジー
16.1 先端技術としてのブレークスルー内容
16.2 市場・投資サイドへの影響
16.3 実績
16.4 カテゴリー別実装・応用動向
16.5 課題・留意点
16.6 政策支援動向
16.7 関与する企業・研究機関
17 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける振る舞い分析
17.1 先端技術としてのブレークスルー内容
17.2 市場・投資サイドへの影響
17.3 実績
17.4 カテゴリー別実装・応用動向
17.5 課題・留意点
17.6 政策支援動向
17.7 関与する企業・研究機関
18 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける自己学習型セキュリティ
18.1 先端技術としてのブレークスルー内容
18.2 市場・投資サイドへの影響
18.3 実績
18.4 カテゴリー別実装・応用動向
18.5 課題・留意点
18.6 政策支援動向
18.7 関与する企業・研究機関
19 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける自動脆弱性評価
19.1 先端技術としてのブレークスルー内容
19.2 市場・投資サイドへの影響
19.3 実績
19.4 カテゴリー別実装・応用動向
19.5 課題・留意点
19.6 政策支援動向
19.7 関与する企業・研究機関
20 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるリアルタイムフォレンジック
20.1 先端技術としてのブレークスルー内容
20.2 市場・投資サイドへの影響
20.3 実績
20.4 カテゴリー別実装・応用動向
20.5 課題・留意点
20.6 政策支援動向
20.7 関与する企業・研究機関
21 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける自律型脅威ハンティング
21.1 先端技術としてのブレークスルー内容
21.2 市場・投資サイドへの影響
21.3 実績
21.4 カテゴリー別実装・応用動向
21.5 課題・留意点
21.6 政策支援動向
21.7 関与する企業・研究機関
22 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるNIST AIリスク管理フレームワーク
22.1 フレームワーク概要
22.2 アーキテクチャ
22.3 データ処理基盤
22.4 オーケストレーション
22.5 プラットフォーム・連携インターフェース
22.6 課題
22.7 関与する企業・研究機関
23 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるIEC 62443
23.1 フレームワーク概要
23.2 アーキテクチャ
23.3 データ処理基盤
23.4 オーケストレーション
23.5 プラットフォーム・連携インターフェース
23.6 課題
23.7 関与する企業・研究機関
24 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける連合学習（Federated Learning）
24.1 研究領域・先端技術としてのポイント
24.2 開発の進捗・実績
24.3 実装・応用動向
24.4 課題
24.5 関与する企業・研究機関
24.6 まとめ
25 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるシークレットシェアリング
25.1 研究領域・先端技術としてのポイント
25.2 開発の進捗・実績
25.3 実装・応用動向
25.4 課題
25.5 関与する企業・研究機関
25.6 まとめ
26 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるホモモルフィック暗号
26.1 研究領域・先端技術としてのポイント
26.2 開発の進捗・実績
26.3 実装・応用動向
26.4 課題
26.5 関与する企業・研究機関
26.6 まとめ
27 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるセキュアマルチパーティコンピュテーション
27.1 研究領域・先端技術としてのポイント
27.2 開発の進捗・実績
27.3 実装・応用動向
27.4 課題
27.5 関与する企業・研究機関
27.6 まとめ
28 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるグラフニューラルネットワーク
28.1 研究領域・先端技術としてのポイント
28.2 開発の進捗・実績
28.3 実装・応用動向
28.4 課題
28.5 関与する企業・研究機関
28.6 まとめ
29 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるGANベース異常検知
29.1 研究領域・先端技術としてのポイント
29.2 開発の進捗・実績
29.3 実装・応用動向
29.4 課題
29.5 関与する企業・研究機関
29.6 まとめ
30 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける自己教師あり学習
30.1 研究領域・先端技術としてのポイント
30.2 開発の進捗・実績
30.3 実装・応用動向
30.4 課題
30.5 関与する企業・研究機関
30.6 投資動向
30.7 まとめ
31 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるデジタルツインセキュリティ
31.1 研究領域・先端技術としてのポイント
31.2 開発の進捗・実績
31.3 実装・応用動向
31.4 課題
31.5 関与する企業・研究機関
31.6 投資動向
31.7 まとめ
31.7.1 【主な参照ポイント】
32 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるデジタルツインセキュリティ
32.1 研究領域・先端技術としてのポイント
32.2 開発の進捗・実績
32.3 実装・応用動向
32.4 課題
32.5 関与する企業・研究機関
32.6 投資動向
32.7 まとめ
32.7.1 【主な参照ポイント】
33 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるゼロトラストアーキテクチャ
33.1 フレームワーク概要
33.2 アーキテクチャ
33.3 データ処理基盤
33.4 オーケストレーション
33.5 プラットフォーム・連携インターフェース
33.6 課題
33.7 関与する企業・研究機関
34 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける行動バイオメトリクス
34.1 研究領域・先端技術としてのポイント
34.2 開発の進捗・実績
34.3 実装・応用動向
34.4 課題
34.5 関与する企業・研究機関
34.6 投資動向
34.7 まとめ
34.7.1 【主な参照ポイント】
35 AI駆動セキュリティのコンテキストにおける強化学習による防御戦略
35.1 研究領域・先端技術としてのポイント
35.2 開発の進捗・実績
35.3 実装・応用動向
35.4 課題
35.5 関与する企業・研究機関
35.6 投資動向
35.7 まとめ
35.7.1 【主な参照ポイント】
36 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるマルチモーダルセンサーフュージョン
36.1 研究領域・先端技術としてのポイント
36.2 開発の進捗・実績
36.3 実装・応用動向
36.4 課題
36.5 関与する企業・研究機関
36.6 投資動向
36.7 まとめ
【 AI駆動セキュリティのフレームワーク 】
37 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるCIS Controls
37.1 フレームワーク概要
37.2 アーキテクチャ
37.3 データ処理基盤
37.4 オーケストレーション
37.5 プラットフォーム・連携インターフェース
37.6 課題
37.7 関与する企業・研究機関
38 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるOWASP Top10
38.1 フレームワーク概要
38.2 アーキテクチャ
38.3 データ処理基盤
38.4 オーケストレーション
38.5 プラットフォーム・連携インターフェース
38.6 課題
38.7 関与する企業・研究機関
39 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるISO/IEC 27001
39.1 フレームワーク概要
39.2 アーキテクチャ
39.3 データ処理基盤
39.4 オーケストレーション
39.5 プラットフォーム・連携インターフェース
39.6 課題
39.7 関与する企業・研究機関
40 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるISO/IEC 27002
40.1 フレームワーク概要
40.2 アーキテクチャ
40.3 データ処理基盤
40.4 オーケストレーション
40.5 プラットフォーム・連携インターフェース
40.6 課題
40.7 関与する企業・研究機関
41 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるNIST SP 800-53
41.1 フレームワーク概要
41.2 アーキテクチャ
41.3 データ処理基盤
41.4 オーケストレーション
41.5 プラットフォーム・連携インターフェース
41.6 課題
41.7 関与する企業・研究機関
42 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるNIST SP 800-37
42.1 フレームワーク概要
42.2 アーキテクチャ
42.3 データ処理基盤
42.4 オーケストレーション
42.5 プラットフォーム・連携インターフェース
42.6 課題
42.7 関与する企業・研究機関
43 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるCSA STAR
43.1 フレームワーク概要
43.2 アーキテクチャ
43.3 データ処理基盤
43.4 オーケストレーション
43.5 プラットフォーム・連携インターフェース
43.6 課題
43.7 関与する企業・研究機関
44 AI駆動セキュリティのコンテキストにおけるMITRE ATT&CK
44.1 フレームワーク概要
44.2 アーキテクチャ
44.3 データ処理基盤
44.4 オーケストレーション
44.5 プラットフォーム・連携インターフェース
44.6 課題
44.7 関与する企業・研究機関
【 AI駆動の分散セキュリティ 】
45 ブロックチェーンIoTセキュリティの分野におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
45.1 アーキテクチャ
45.2 導入モデル
45.3 ツール・プラットフォーム
45.4 導入形態
45.5 外部機能との連携
45.6 留意事項
45.7 注視すべきトピック
45.8 先端技術および研究開発動向
45.9 インテグレーションおよびソリューション分野
45.10 関与する主な企業（日本国内）
46 ゼロトラストIoTアーキテクチャとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
46.1 アーキテクチャ
46.2 導入モデル／ツール／導入形態
46.3 外部機能との連携
46.4 留意事項
46.5 注視すべきトピック／先端技術・研究開発動向
46.6 インテグレーションおよびソリューション分野
46.7 関与する主な企業
47 分散型認証・認可システムにおけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
47.1 アーキテクチャ
47.2 導入モデル
47.3 ツール
47.4 導入形態
47.5 外部機能との連携
47.6 留意事項
47.7 注視すべきトピック
47.8 先端技術および研究開発動向
47.9 関与する企業
48 エッジデバイス侵入検知におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
48.1 アーキテクチャ
48.2 導入モデル
48.3 ツール・導入形態
48.4 外部機能との連携
48.5 留意事項
48.6 注視すべきトピック・先端技術および研究開発動向
48.7 インテグレーションおよびソリューション分野
48.8 関与する企業
49 自己修復セキュリティシステムにおけるIoT、AI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）、およびデジタルツインの統合・連携
49.1 アーキテクチャ
49.2 導入モデル
49.3 ツール・導入形態
49.4 外部機能との連携
49.5 留意事項と注視すべきトピック
49.6 先端技術および研究開発動向
49.7 関与する主な企業・組織
【 セキュリティ・リスク管理におけるAIエージェント／自律型AIエージェントの導入・活用［1］ 】
50 リアルタイム脅威検知
50.1 事業環境の概観
50.2 事業特性
50.3 注目すべきトピック
50.4 先端技術動向
50.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
50.6 標準化動向
50.7 市場でのプレゼンス
50.8 実装および応用事例
50.9 課題点
50.10 関与する企業・団体
50.11 スタートアップ動向と新興企業の役割
50.12 実装アーキテクチャの深化
50.13 詳細事例：国内外の導入ケース
50.14 将来展望と研究トピック
50.15 課題と対応策
50.16 関与するエコシステム
51 脅威対応自動化
51.1 事業環境と特性
51.2 注目トピックと先端技術動向
51.3 適用ツール／モデル／プロダクト
51.4 外部ツール・サービスとの連携
51.5 実装・応用事例
51.6 課題点
51.7 関与企業・団体・スタートアップ
51.8 自動化導入における主要課題
51.9 技術トレンドと解決アプローチ
51.10 企業動向とソリューション事例
51.11 自動化成熟度評価モデル
51.12 今後の展望
52 ネットワークトラフィック監視
1.13.2 事業環境の俯瞰
52.1 事業特性
52.2 注目トピック
52.3 先端技術動向
52.4 適用ツール／モデル／プロダクト
52.5 外部ツール連携
52.6 標準化動向
52.7 実装および応用事例
52.8 主な課題
52.9 関与企業・団体
52.10 今後の展望
53 ユーザー行動分析（UBA）［1］
53.1 事業環境と事業特性
53.2 注目すべきトピック
53.3 先端技術動向
53.4 適用ツール／モデル／プロダクト
53.5 標準化動向
53.6 市場でのプレゼンス
53.7 実装および応用事例
53.8 課題点
53.9 関与企業・団体・スタートアップ
53.10 将来展望と市場予測
54 ユーザー行動分析（UBA）［2］
54.1 Agentic AIとUBAの融合動向
54.2 Critical Infrastructure Protectionにおける適用
54.3 エコシステム拡大を支える主要ベンダーとパートナーシップ
54.4 実装上の課題とリスク管理
54.5 詳細ユースケース比較
54.6 今後の標準化と提言
54.7 市場注目スタートアップ
54.8 UBA導入によるROI（投資収益率）の評価
54.9 UBA導入のステップとベストプラクティス
54.10 Zero Trustとの統合モデル
54.11 ベンダーとツールの選定ポイント
55 異常活動検知
55.1 事業環境
55.2 事業特性
55.3 注目トピック
55.4 先端技術動向
55.5 適用ツール／モデル／プロダクト
55.6 外部ツールとの連携
55.7 標準化動向
55.8 市場でのプレゼンス
55.9 実装・応用事例
55.10 課題点
55.11 参画企業・団体・スタートアップ
55.12 実装アーキテクチャ概要
55.13 異常検知ワークフロー詳細
55.14 国内外の最新事例
55.15 展望と規制対応
55.16 ユースケース別導入手順
55.17 導入効果測定指標
55.18 主要ベンダー比較
55.19 ベンダー選定ガイドライン
55.20 ケーススタディ
55.21 今後の展望と課題
56 機械学習脅威分析
56.1 事業環境とビジネス特性
56.2 注目トピックと先端技術動向
56.3 ツール／モデル／プロダクト適用例
56.4 外部ツールとの連携
56.5 標準化・ガイドライン動向
56.6 市場プレゼンス
56.7 実装・応用事例
56.8 課題点
56.9 主な関与組織
56.10 ユースケース別導入手順
56.11 導入効果測定指標
56.12 主要ベンダー比較
56.13 ベンダー選定ガイドライン
56.14 ケーススタディ
56.15 今後の展望と課題
57 悪意IP遮断
57.1 はじめに
57.2 事業環境と市場特性
57.3 規制環境と標準化の動向
57.4 技術動向と先端アプローチ
57.5 プラットフォームとツールの統合
57.6 実装事例と応用例
57.7 外部ツール連携とエコシステム
57.8 課題と今後の展望
57.9 主要企業・団体の取り組み
57.10 スタートアップエコシステム
57.11 標準化動向
57.12 外部ツール・プラットフォーム連携事例
58 侵害エンドポイント隔離
58.1 事業環境と事業特性
58.2 注目トピック
58.3 先端技術動向
58.4 適用ツール／モデル／プロダクト
58.5 外部ツールとの連携
58.6 標準化動向
58.7 市場でのプレゼンス
58.8 実装および応用事例
58.9 課題点
58.10 関与企業・団体
58.11 各技術の詳細分析
58.12 導入効果のシミュレーション
58.13 スタートアップ事例深掘り
58.14 将来展望と研究動向
58.15 課題と今後のチャレンジ
59 セキュリティアラート生成
60 事業環境と市場動向
60.1 事業特性
60.2 注目トピック
60.3 先端技術動向
60.4 適用ツール／モデル／プロダクト
60.5 外部ツールとの連携
60.6 標準化動向
60.7 市場でのプレゼンス
60.8 課題点
60.9 研究動向
60.10 グローバルな産学連携と標準化動向
60.11 市場予測と事業機会
60.12 実装・適用事例の深堀り
60.13 主要課題と今後の研究方向
60.14 グローバル比較と今後の展望
61 適応型脅威ハンティング
61.1 事業環境
61.2 適応型脅威ハンティングの事業特性
61.3 注目トピック
61.4 先端技術動向
61.5 適用ツール／モデル／プロダクト
61.6 外部ツールとの連携
61.7 標準化動向
61.8 市場でのプレゼンス
61.9 実装および応用事例
61.10 課題点と対応策
61.11 関与組織と研究機関
61.12 スタートアップと先進ベンダー
61.13 今後の展望
61.14 結論
62 プロアクティブ脅威探索
62.1 事業環境と市場動向
62.2 事業特性
62.3 注目すべきトピック
62.4 技術トレンド
62.5 適用ツール／モデル／プロダクト
62.6 外部ツールとの連携
62.7 標準化動向
62.8 市場でのプレゼンス
62.9 実装および応用事例
62.10 課題点
62.11 関与企業・団体・スタートアップ
62.12 実装フローと導入ステップ
62.13 ROI評価と効果測定
62.14 ベストプラクティス
62.15 導入事例
62.16 課題と今後の展望
63 セキュリティデータ分析
63.1 事業環境と市場特性
63.2 注目すべきトピックと技術動向
63.3 先端技術動向
63.4 適用されるツール・モデル・プロダクト
63.5 外部ツールとの連携
63.6 標準化動向
63.7 市場でのプレゼンスと主要企業
63.8 実装および応用事例
63.9 課題点
63.10 研究機関・大学の取り組み
63.11 今後の展望
63.12 関与企業・スタートアップ
64 侵害指標発見［1］
64.1 事業環境と市場背景
64.2 業特性と注目トピック
64.3 先端技術動向
64.4 適用ツール／モデル／プロダクト
64.5 外部ツールとの連携・標準化動向
65 侵害指標発見［2］
65.1 実装および応用事例
65.2 課題点
65.3 関与企業・研究機関・コミュニティ
66 攻撃手法学習［1］
66.1 事業環境
66.2 事業特性
66.3 注目すべきトピック
66.4 先端技術動向
66.5 適用ツール／モデル／プロダクト
66.6 外部ツールとの連携
66.7 標準化動向
66.8 市場でのプレゼンス
66.9 実装および応用事例
66.10 課題点
66.11 与企業・団体・スタートアップ
67 攻撃手法学習［2］
67.1 ケーススタディ
67.2 導入手順と運用方法
67.3 投資展望
67.4 後の展望とまとめ
68 攻撃ベクター特定［1］
68.1 事業環境と市場動向
68.2 事業特性とユースケース
68.3 注目すべきトピックと先端技術動向
68.4 適用ツール／モデル／プロダクト
68.5 外部ツール／プラットフォームとの連携
68.6 標準化動向
68.7 市場プレゼンス
69 攻撃ベクター特定［2］
69.1 実装事例と適用課題
69.2 研究機関および大学の取り組み
69.3 スタートアップとプレイヤー動向
69.4 各社・各団体の比較
69.5 今後の展望と展開方向
70 侵入テスト自動化［1］
70.1 はじめに
70.2 事業環境
70.3 事業特性
70.4 注目すべきトピック
70.5 各種先端技術動向
71 侵入テスト自動化［2］
71.1 適用されるツール／モデル／プロダクト
71.2 外部ツールとの連携
71.3 標準化動向
71.4 市場でのプレゼンス
71.5 実装および応用事例
71.6 関与企業・団体・スタートアップ
72 セキュリティ統制評価［1］
1.13.3 事業環境と市場動向
72.1 事業特性と注目トピック
72.2 先端技術動向と適用ツール
72.3 外部ツール連携と標準化動向
72.4 市場プレゼンスおよび実装事例
72.5 関与企業・団体・スタートアップ
73 セキュリティ統制評価［2］
73.1 標準化動向の詳細分析
73.2 技術的連携と実装例
73.3 先行事例の深堀り
74 脆弱性早期発見
74.1 事業環境概観
74.2 事業特性
74.3 注目トピック
74.4 先端技術動向
74.5 適用ツール／モデル／プロダクト
74.6 外部ツールとの連携
74.7 標準化動向
74.8 市場でのプレゼンス
74.9 実装および応用事例
74.10 課題点
74.11 関与企業・団体・スタートアップ
74.12 技術アーキテクチャの詳細
74.13 運用アーキテクチャと実装モデル
74.14 先進的検出技術とイノベーション
74.15 新興脅威と対策技術
74.16 産業別実装事例の深堀
74.17 市場動向と競争環境の詳細分析
74.18 未来技術トレンドと展望
74.19 総合的課題と解決策
75 ケース管理自動化［1］
75.1 事業環境と事業特性
75.2 注目すべきトピック
75.3 先端技術動向
75.4 適用されるツール／モデル／プロダクト
75.5 外部ツールとの連携
75.6 標準化動向
75.7 市場でのプレゼンス
75.8 実装および応用事例
75.9 課題点
75.10 関与企業・団体・スタートアップ
76 ケース管理自動化［2］
76.1 ケース管理自動化
76.2 ケーススタディ深掘り
76.3 ガバナンスと倫理的考察
76.4 将来展望
77 インシデント分類
77.1 事業環境と市場概況
77.2 AIエージェント／エージェンティックAIの事業特性
77.3 注目トピックと技術動向
77.4 適用ツール／モデル／プロダクト
77.5 外部ツールとの連携
77.6 標準化動向
77.7 市場でのプレゼンス
77.8 実装および応用事例
77.9 課題点
77.10 関与組織・研究機関
77.11 事例解説：先端ソリューションの実装と成果
77.12 先端研究動向：最新論文と技術トレンド
77.13 スタートアップ動向：新興プレイヤーと投資動向
77.14 将来展望：技術ロードマップと市場予測
77.15 課題克服に向けた提言
78 セキュリティ事例追跡［1］
78.1 事業環境と事業特性
78.2 注目すべきトピック
78.3 先端技術動向
78.4 適用ツール／モデル／プロダクト
78.5 外部ツールとの連携
78.6 標準化動向
78.7 市場でのプレゼンス
78.8 実装および応用事例
78.9 課題点
78.10 関与企業・団体・スタートアップ
79 セキュリティ事例追跡［2］
79.1 実装アーキテクチャの詳細
79.2 導入ステップとベストプラクティス
79.3 高度な攻撃動向と防御策
79.4 今後の展望
79.5 実践的導入ステップ
79.6 組織横断的連携モデル
79.7 運用強化ポイント
79.8 最新市場動向と標準化
79.9 先進ユースケース
79.10 今後の展望
80 車載AIシステムのセキュリティ対策
80.1 事業環境と事業特性
80.2 注目すべきトピックと課題
80.3 先端技術動向
80.4 標準化動向
80.5 主要企業・研究機関・スタートアップ
80.6 市場プレゼンス
80.7 実装・応用事例
80.8 外部ツール／モデル／プロダクト連携
80.9 関与機関・研究機関・団体
80.10 スタートアップの動向
80.11 課題点と今後の展望
目次（続き）
【 セキュリティ・リスク管理におけるAIエージェント／自律型AIエージェントの導入・活用［2］ 】
81 セキュリティ／認証処理分野におけるAI駆動セキュリティとデジタルツインの統合・連携
81.1 アーキテクチャ
81.2 導入モデル
81.3 ツール
81.4 導入形態
81.5 留意事項
81.6 注視すべきトピック・先端技術／研究動向
81.7 インテグレーション／ソリューション分野
81.8 関与する主な企業・組織
81.9 先端研究開発動向および技術革新
81.10 最新の統合事例とソリューション動向
81.11 AIとIoTセキュリティの先進ソリューション企業
81.12 先端技術動向への注視ポイント
82 サイバーセキュリティ監視
82.1 事業環境と市場動向
82.2 事業特性と価値提供
82.3 注目トピック
82.4 先端技術動向
82.5 適用ツール／モデル／プロダクト
82.6 外部ツールとの連携
82.7 標準化動向
82.8 市場でのプレゼンス
82.9 実装・応用事例
82.10 課題点
82.11 関与企業・団体・スタートアップ
83 脅威検知エージェント
83.1 事業環境
83.2 事業特性
83.3 注目すべきトピック
83.4 先端技術動向
83.5 適用ツール／モデル／プロダクト
83.6 外部ツールとの連携
83.7 標準化動向
83.8 市場プレゼンスと成長動向
83.9 実装および応用事例
83.10 課題点とリスク
83.11 標準化と法規制動向
83.12 主要プレイヤーとエコシステム
83.13 今後の展望と注目テーマ
84 インシデント対応自動化
84.1 事業環境の概況
84.2 事業特性
84.3 注目トピック
84.4 先端技術動向
84.5 適用ツール／モデル／プロダクト
84.6 外部ツールとの連携
84.7 標準化動向
84.8 市場でのプレゼンス
84.9 実装および応用事例
84.10 課題点
84.11 関与企業・団体
84.12 スタートアップ動向
84.13 まとめと展望
85 脆弱性評価
85.1 事業環境と市場概況
85.2 事業特性：AIエージェントによる脆弱性評価
85.3 注目トピックと先端技術動向
85.4 適用ツール／モデル／プロダクト
85.5 外部ツール／プラットフォーム連携
85.6 標準化動向
85.7 市場プレゼンス
85.8 実装・応用事例
85.9 課題点
85.10 関与企業・団体・研究機関・スタートアップ
86 脆弱性評価
86.1 先端プロダクト比較と差異分析
86.2 エージェンティックAI実装アーキテクチャ
86.3 エコシステム連携と標準化動向
86.4 多様な実装・導入事例
86.5 課題と今後の研究開発テーマ
86.6 将来展望と市場動向
87 セキュリティポリシー監査
87.1 はじめに
87.2 事業環境
87.3 事業特性：セキュリティポリシー監査
87.4 注目トピック
87.5 先端技術動向
87.6 適用ツール／モデル／プロダクト
87.7 外部ツールとの連携
87.8 標準化動向
87.9 実装・応用事例
87.10 課題点
87.11 関与企業・団体・スタートアップ
88 セキュリティポリシー監査
88.1 システムアーキテクチャの構成要素と設計原則
88.2 導入プロセスと組織内展開ステップ
88.3 ベストプラクティスと運用上の注意点
88.4 具体的ソリューション事例
88.5 今後の展望と標準化動向
89 不正アクセス検知
89.1 事業環境の概観
89.2 事業特性と注目トピック
89.3 先端技術動向
89.4 適用ツール／モデル／プロダクト
89.5 外部ツールとの連携
89.6 標準化動向
89.7 市場プレゼンス
89.8 実装および応用事例
89.9 課題点
89.10 関与企業・団体
89.11 詳細技術動向と競争分析
89.12 市場競争とベンダー分析
89.13 実装戦略と成功事例
89.14 標準化動向と規制対応
89.15 課題解決と運用最適化
89.16 将来展望と技術ロードマップ
90 マルウェア分析
90.1 事業環境の概観
90.2 マルウェア分析の事業特性
90.3 注目トピック
90.4 先端技術動向
90.5 適用ツール／モデル／プロダクト
90.6 外部ツールとの連携
90.7 標準化動向
90.8 市場プレゼンス
90.9 実装および応用事例
90.10 課題点
90.11 関与企業・団体・スタートアップ
90.12 先端技術解説
90.13 導入ステップと実装ガイド
90.14 実装事例の深掘り
90.15 将来展望
91 リスクアセスメント
91.1 事業環境と事業特性
91.2 注目トピックと先端技術動向
91.3 適用ツール／モデル／プロダクト
91.4 外部ツールとの連携
91.5 市場でのプレゼンス
91.6 実装および応用事例
91.7 課題点
91.8 関与企業・団体・スタートアップ
91.9 事業環境の更なる深掘り
91.10 エージェンティックAIの未来展望
91.11 ケーススタディ
91.12 今後の標準化・規制動向
91.13 課題と展望
92 セキュリティ教育エージェント
92.1 事業環境の全体像
92.2 セキュリティ教育エージェントの事業特性
92.3 注目トピック
92.4 先端技術動向
92.5 ツール／モデル／プロダクトの適用例
92.6 外部ツールとの連携
92.7 標準化動向
92.8 市場でのプレゼンス
92.9 実装および応用事例
92.10 課題点
92.11 主要プレイヤー・団体・研究機関
93 セキュリティ教育エージェント
93.1 課題解決策の詳細
93.2 今後の技術動向と展望
93.3 国内外スタートアップ動向
93.4 今後の実装・応用事例
93.5 課題と今後の挑戦
94 情報漏洩防止
94.1 事業環境と事業特性
94.2 情報漏洩防止における注目トピック
94.3 先端技術動向
94.4 適用ツール／モデル／プロダクト
94.5 外部ツールとの連携
94.6 標準化動向
94.7 市場でのプレゼンス
94.8 実装および応用事例
94.9 課題点
94.10 関与企業・団体・スタートアップ
95 情報漏洩防止
95.1 情報漏洩防止における産業別事例分析
95.2 先進スタートアップ・ソリューション動向
95.3 外部ツールとの連携と自動化
95.4 プロンプトリスクと新攻撃手法
95.5 標準化動向と提言
95.6 提言
96 自律型AIエージェント×HPCによる次世代サイバーセキュリティ
96.1 実装全体像
96.2 参照SOP
96.3 モデル群の配備
96.4 HPCスケジューリング指針
96.5 データ統治とプライバシー
96.6 評価とKPI
96.7 実装パターン別の利点とトレードオフ
96.8 ユースケース（企業SOC）
96.9 ユースケース（重要インフラ）
96.10 規制動向への適合
96.11 労働・組織への影響
96.12 教育・人材
96.13 費用対効果と投資判断
96.14 ロードマップ（90/180/360日）
96.15 結語
【 AI駆動のプライバシー保護技術 】
97 差分プライバシーIoTにおけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
97.1 アーキテクチャ
97.2 導入モデルと導入形態
97.3 導入ツールと技術要素
97.4 外部機能との連携
97.5 留意事項・注視すべきトピック
97.6 先端技術および研究開発動向
97.7 インテグレーション・ソリューション分野
97.8 関与する代表的な企業（日本）
98 同態暗号によるデータ処理におけるIoTとAI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
98.1 アーキテクチャ
98.2 導入モデル・形態
98.3 主なツール・技術
98.4 外部機能との連携
98.5 留意事項
98.6 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
98.7 インテグレーションおよびソリューション分野
98.8 関与する主要企業
99 連合学習（Federated Learning）におけるIoTとAI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
99.1 連合学習のアーキテクチャ
99.2 導入モデル・形態
99.3 連合学習に用いられるツール・プラットフォーム
99.4 外部機能との連携
99.5 導入・運用における留意事項
99.6 注視すべきトピック
99.7 先端技術・研究開発動向
99.8 インテグレーション・ソリューション分野
99.9 関与する主な企業・組織
100 データローカライゼーションにおけるIoTとAI／エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
100.1 アーキテクチャ
100.2 導入モデル
100.3 ツール
100.4 導入形態
100.5 外部機能との連携
100.6 留意事項
100.7 注視すべきトピック
100.8 先端技術および先端研究開発動向
100.9 インテグレーションおよびソリューション分野
100.10 10. 関与する企業
101 匿名化されたIoTデータの処理におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携」
101.1 アーキテクチャ
101.2 導入モデル
101.3 ツール
101.4 導入形態
101.5 外部機能との連携
101.6 留意事項
101.7 注視すべきトピック
101.8 先端技術および研究開発動向
101.9 ンテグレーションおよびソリューション分野
101.10 関与企業
【 AIエージェント／自律型AIエージェントのセキュリティ 】
102 エージェント型AIとHPC協調によるサイバー防御の設計
102.1 位置づけと問題意識
102.2 用語と概念の再定義
102.3 参照本章の核心整理
102.4 規制環境の最新論点
102.5 リスク規制パラダイムの適用
102.6 多層アーキテクチャ（再設計案）
102.7 データ統治と権利留保
102.8 フェアユース議論の含意
102.9 自律AIの行動制御
102.10 HPC連携の設計指針
102.11 アタックサーフェスの再評価
102.12 監査可能性と説明可能性
102.13 ステークホルダー統治
102.14 実装ロードマップ（前篇範囲）
102.15 研究課題と展望
102.16 結語
103 エージェンティックAI×HPCによる次世代サイバーセキュリティの設計
103.1 要旨と前提
103.2 なぜ“エージェント×HPC”か
103.3 参照アーキテクチャ（再構成）
103.4 数理とアルゴリズムの要点
103.5 エージェント設計の原則
103.6 HPC・クラウド・エッジの協調
103.7 インシデント対応の自動化
103.8 リスク管理と説明可能性
103.9 ガバナンスと規制環境（補強）
103.10 導入課題
104 エージェンティックAI×HPCによる次世代サイバーセキュリティの実装
104.1 実装全体像
104.2 参照SOP
104.3 モデル群の配備
104.4 HPCスケジューリング指針
104.5 データ統治とプライバシー
104.6 評価とKPI
104.7 実装パターン別の利点とトレードオフ
104.8 ユースケース（企業SOC）
104.9 ユースケース（重要インフラ）
104.10 規制動向への適合
104.11 労働・組織への影響
104.12 教育・人材
104.13 費用対効果と投資判断
104.14 ロードマップ（90/180/360日）
104.15 結語
【 IoT／デジタルツインとAI駆動セキュリティ 】
105 ブロックチェーン連携によるデータ不変性保証におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
105.1 アーキテクチャ
105.2 導入モデル
105.3 ツール
105.4 導入形態
105.5 外部機能との連携
105.6 留意事項
105.7 注視すべきトピック
105.8 先端技術および先端研究開発動向
105.9 インテグレーションおよびソリューション分野
105.10 関与する主な企業・組織
106 ゼロトラストネットワークアーキテクチャにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
106.1 アーキテクチャ
106.2 導入モデル
106.3 ツールと導入形態
106.4 外部機能との連携
106.5 留意事項
106.6 注視すべきトピック
106.7 先端技術・研究開発動向
106.8 インテグレーションおよびソリューション分野
106.9 関与する企業
107 IoTデバイス向けTEE（Trusted Execution Environment）・SE（Secure Element）活用におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
107.1 アーキテクチャ
107.2 導入モデル
107.3 ツール
107.4 導入形態
107.5 外部機能との連携
107.6 留意事項
107.7 注視すべきトピック・先端技術
107.8 先端研究開発動向
107.9 インテグレーションおよびソリューション分野
107.10 関与する主な企業・組織
108 データ匿名化・差分プライバシーにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
108.1 アーキテクチャ
108.2 導入モデル
108.3 ツール
108.4 導入形態
108.5 外部機能との連携
108.6 留意事項
108.7 注視すべきトピック
108.8 先端技術および先端研究開発動向
108.9 インテグレーションおよびソリューション分野
108.10 関与する企業
109 セキュアファームウェアアップデートにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
109.1 アーキテクチャ
109.2 導入モデル
109.3 ツール
109.4 導入形態
109.5 外部機能との連携
109.6 留意事項
109.7 注視すべきトピックおよび先端技術・研究開発動向
109.8 インテグレーションおよびソリューション分野
109.9 関与する主な企業および事業者
110 IDS/IPS統合による異常検知におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
110.1 アーキテクチャ
110.2 導入モデル
110.3 ツール
110.4 導入形態
110.5 外部機能との連携
110.6 留意事項
110.7 注視すべきトピック
110.8 先端技術および先端研究開発動向
110.9 インテグレーションおよびソリューション分野
110.10 関与する企業
111 PKIベースのデバイス認証フレームワークにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
111.1 アーキテクチャ
111.2 導入モデル
111.3 ツール
111.4 導入形態
111.5 外部機能との連携
111.6 留意事項
111.7 注視すべきトピック
111.8 先端技術および先端研究開発動向
111.9 インテグレーションおよびソリューション分野
111.10 関与する企業
112 センサーデータ完全暗号化パイプラインにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
112.1 アーキテクチャ
112.2 導入モデル
112.3 ツール・プラットフォーム
112.4 導入形態
112.5 外部機能との連携
112.6 留意事項
112.7 注視すべきトピック
112.8 先端技術および先端研究開発動向
112.9 インテグレーションおよびソリューション分野
112.10 関与する企業
113 セキュアマルチパーティ計算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）を活用したツイン分析におけるIoTとデジタルツインの統合・連携
113.1 アーキテクチャ
113.2 導入モデル
113.3 主なツール
113.4 導入形態
113.5 外部機能との連携
113.6 留意事項
113.7 注視すべきトピック
113.8 先端技術・研究開発動向
113.9 インテグレーション・ソリューション分野
113.10 関与する企業
114 AIベースの脅威インテリジェンスにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携
114.1 アーキテクチャ
114.2 導入モデル
114.3 ツール
114.4 導入形態
114.5 外部機能との連携
114.6 留意事項
114.7 注視すべきトピック
114.8 先端技術および先端研究開発動向
114.9 インテグレーションおよびソリューション分野
114.10 d関与する企業
【 AI駆動セキュリティのプラットフォーム／ソリューション 】
115 Check Point SandBlast（高度なマルウェア対策およびゼロデイ攻撃防御ソリューション）
115.1 導入形態
115.2 モデル・ツール構成
115.3 課題
115.4 関与する企業・研究機関
115.5 主要参考文献（出典）
116 CrowdStrike Falcon（クラウドネイティブの次世代エンドポイントセキュリティプラットフォーム）
116.1 導入形態
116.2 モデル・ツール構成
116.3 課題
116.4 関与する企業・研究機関
116.5 主要参考文献（出典）
117 Cynet（エージェントによる統合的なセキュリティ）
117.1 導入形態
117.2 モデル・ツール構成
117.3 課題
117.4 関与する企業・研究機関
117.5 主要参考文献（出典）
118 Darktrace Antigena（自律的な不正挙動検知）
118.1 導入形態
118.2 モデル・ツール構成
118.3 課題
118.4 関与する企業・研究機関
118.5 主要参考文献（出典）
119 Darktrace Antigena（AI検知技術による脅威の自動遮断・対応を行うディフェンスソリューション）
119.1 導入形態
119.2 モデル・ツール構成
119.3 課題
119.4 関与する企業・研究機関
119.5 主要参考文献（出典）
120 Microsoft Defender for Endpoint（クラウドベースのエンドポイントセキュリティプラットフォーム）
120.1 導入形態
120.2 モデル・ツール構成
120.3 課題
120.4 関与する企業・研究機関
120.5 主要参考文献（出典）
121 OpenAI GPT-5 SecOps（セキュリティオペレーション支援プラットフォーム）
121.1 導入形態
121.2 モデル・ツール構成
121.3 課題
121.4 関与する企業・研究機関
121.5 主要参考文献（出典）
122 Securonix（クラウドネイティブ型のセキュリティ情報・イベント管理（SIEM）プラットフォーム）
122.1 導入形態
122.2 モデル・ツール構成
122.3 課題
122.4 関与する企業・研究機関
122.5 主要参考文献（出典）
123 Splunk Phantom（セキュリティ運用の高度な自動化とオーケストレーションを実現するプラットフォーム）
123.1 導入形態
123.2 モデル・ツール構成
123.3 課題
123.4 関与する企業・研究機関
123.5 主要参考文献（出典）
124 Splunk Phantom（SOARプラットフォーム）
124.1 導入形態
124.2 モデル・ツール構成
124.3 課題
124.4 関与する企業・研究機関
124.5 主要参考文献（出典）
125 Vectra AI（AI駆動型サイバーセキュリティプラットフォーム）
125.1 導入形態
125.2 モデル・ツール構成
125.3 課題
125.4 関与する企業・研究機関
125.5 主要参考文献（出典）
126 アイデンティティ管理 as a Service
126.1 サービス／プロダクトとしての概要
126.2 アーキテクチャ
126.3 バリューチェーン
126.4 課題
126.5 関与する企業・スタートアップ企業
126.6 主要参考文献（出典）
127 クラウドセキュリティポスチャ管理サービス
127.1 サービス／プロダクトとしての概要
127.2 アーキテクチャ
127.3 バリューチェーン
127.4 課題
127.5 関与する企業・スタートアップ企業
127.6 主要参考文献（出典）
128 マネージド検知＆対応（MDR）（クラウド型セキュリティソリューション）
128.1 サービス／プロダクトとしての概要
128.2 アーキテクチャ
128.3 バリューチェーン
128.4 課題
128.5 関与する企業・スタートアップ企業
128.6 主要参考文献（出典）
129 セキュリティオーケストレーション・オートメーション・レスポンス（SOAR） as a Service
129.1 サービス／プロダクトとしての概要
129.2 アーキテクチャ
129.3 バリューチェーン
129.4 課題
129.5 関与する企業・スタートアップ企業
129.6 主要参考文献（出典）
130 デジタルリスクプロテクション
130.1 サービス／プロダクトとしての概要
130.2 アーキテクチャ
130.3 バリューチェーン
130.4 課題
130.5 関与する企業・スタートアップ企業
130.6 主要参考文献（出典）
131 フィッシングシミュレーション
131.1 サービス／プロダクトとしての概要
131.2 アーキテクチャ
131.3 バリューチェーン
131.4 課題
131.5 関与する企業・スタートアップ企業
131.6 主要参考文献（出典）
132 ペネトレーションテストサービス
132.1 サービス／プロダクトとしての概要
132.2 アーキテクチャ
132.3 バリューチェーン
132.4 課題
132.5 関与する企業・スタートアップ企業
132.6 主要参考文献（出典）
133 マネージド検知＆対応（MDR）
133.1 サービス／プロダクトとしての概要
133.2 アーキテクチャ
133.3 バリューチェーン
133.4 課題
133.5 関与する企業・スタートアップ企業
133.6 主要参考文献（出典）
134 レッドチーム as a Service
134.1 サービス／プロダクトとしての概要
134.2 アーキテクチャ
134.3 バリューチェーン
134.4 課題
134.5 関与する企業・スタートアップ企業
134.6 主要参考文献（出典）
135 脅威インテリジェンス as a Service
135.1 サービス／プロダクトとしての概要
135.2 アーキテクチャ
135.3 バリューチェーン
135.4 課題
135.5 関与する企業・スタートアップ企業
135.6 主要参考文献（出典）
136 脆弱性評価サービス
136.1 サービス／プロダクトとしての概要
136.2 アーキテクチャ
136.3 バリューチェーン
136.4 課題
136.5 関与する企業・スタートアップ企業
136.6 主要参考文献（出典）
137 インシデントレスポンス保守契約
137.1 サービス／プロダクトとしての概要
137.2 アーキテクチャ
137.3 バリューチェーン
137.4 課題
137.5 関与する企業・スタートアップ企業
137.6 主要参考文献（出典）
【 AI駆動セキュリティの課題・リスク要素・留意点と対策 】
138 アルゴリズムバイアス対策
138.1 課題
138.2 リスク要素
138.3 障壁
138.4 対策動向
138.5 留意点
138.6 主要参考文献（出典）
139 AIシステム統合に伴う複雑性対策
139.1 課題
139.2 リスク要素
139.3 障壁
139.4 対策動向
139.5 留意点
139.6 主要参考文献（出典）
140 スケールアップ（より高性能なハードウェアへの移行）やスケールアウト（複数のサーバー／クラスタによる分散処理）の適切な組み合わせ
140.1 課題
140.2 リスク要素
140.3 障壁
140.4 対策動向
140.5 留意点
140.6 主要参考文献（出典）
141 データポイズニング対策
141.1 課題
141.2 リスク要素
141.3 障壁
141.4 対策動向
141.5 留意点
141.6 主要参考文献（出典）
142 AI時代のプライバシー保護対策
142.1 課題
142.2 リスク要素
142.3 障壁
142.4 対策動向
142.5 留意点
142.6 主要参考文献（出典）
143 モデルドリフト対策
143.1 課題
143.2 リスク要素
143.3 障壁
143.4 対策動向
143.5 留意点
143.6 主要参考文献（出典）
144 AI駆動セキュリティにおけるリソース制約対策
144.1 課題
144.2 リスク要素
144.3 障壁
144.4 対策動向
144.5 留意点
144.6 主要参考文献（出典）
145 AIの規制遵守
145.1 課題
145.2 リスク要素
145.3 障壁
145.4 対策動向
145.5 留意点
145.6 主要参考文献（出典）
146 AIセキュリティシステムにおける誤検知（False Positives）対策
146.1 課題
146.2 リスク要素
146.3 障壁
146.4 対策動向
146.5 留意点
146.6 主要参考文献（出典）
147 説明可能性の欠如対策
147.1 課題
147.2 リスク要素
147.3 障壁
147.4 対策動向
147.5 留意点
147.6 主要参考文献（出典）
148 敵対的攻撃対策
148.1 課題
148.2 リスク要素
148.3 障壁
148.4 対策動向
148.5 留意点
148.6 主要参考文献（出典）
149 ISO/IEC 27001（情報資産の機密性・完全性・可用性を体系的に管理するための国際規格）
149.1 標準化・規格の概要
149.2 規格構成・アーキテクチャ
149.3 規制・認証プロセス
149.4 ガバナンスと運用
149.5 関与する主な機関とエコシステム
149.6 今後の展望と課題
149.7 主要参考文献（出典）
【 AI駆動セキュリティ：主要ツール／モデル／プロダクト 】
150 Checkmarx：エンタープライズアプリケーションセキュリティプラットフォーム
150.1 概要
150.2 企業背景と成長軌跡
150.3 顧客基盤
150.4 Checkmarx Oneの統一プロダクト構成
150.5 Checkmarx Query Language (CxQL)：カスタマイズの核
150.6 35+言語・80+フレームワーク対応
150.7 次世代AI戦略：Checkmarx One Assist
150.8 市場での位置付けと競争分析
150.9 オープンソース戦略：KICS
150.10 市場成長と競争力
150.11 課題
150.12 情報源と市場評価
150.13 結論：統一プラットフォーム時代の主役
151 Fortify：レガシーエンタープライズSAST標準
151.1 概要
151.2 企業背景と買収の軌跡
151.3 顧客基盤
151.4 コア技術とプロダクト
151.5 AI駆動化：Fortify Audit Assistant & Security Assistant
151.6 従来型ツール（SAST御三家）との比較
151.7 市場評価の変化
151.8 OpenText傘下での再編と戦略
151.9 市場内のポジショニング
151.10 市場シェアと採用パターン
151.11 課題
151.12 情報源と信頼性
151.13 結論
152 OpenAIのエージェント型セキュリティ 「GPT-5搭載Aardvark 」
152.1 はじめに
152.2 製品概要／OpenAIのプロダクト戦略における位置づけ
152.3 詳細技術アーキテクチャと動作メカニズム
152.4 従来型セキュリティツールとの差異
152.5 実績データと性能評価
152.6 ビジネス用途と実装シナリオ
152.7 オープンソースエコシステムの安全性向上
152.8 研究動向・ベンチマーク拡充
152.9 市場への影響と競合状況
152.10 競合プロダクトとの比較
152.11 プライベートβの参加要件と提供形態
152.12 課題とリスク要因
152.13 市場の反応と業界の評価
152.14 情報源の信頼性と一次・二次ソースの整理
152.15 将来展望と戦略的意義
152.16 まとめ
153 Veracode：エンタープライズASPMプラットフォーム
153.1 概要
153.2 企業背景と市場ポジショニング
153.3 コア技術とプロダクト構成
153.4 2025年のアップデート：AI駆動型ASPM への進化
153.5 従来型ツール（Checkmarx、Fortify）との技術的差異
153.6 課題と市場内の位置付け
153.7 市場での再編
153.8 2025年の戦略的課題
153.9 情報源・信頼性
153.10 まとめ
154 Snyk：開発者中心のセキュリティプラットフォーム
154.1 概要
154.2 Snykの本質とOpenAI Aardvark・Google CodeMenderとの位置づけ
154.3 プロダクト構成・技術スタック
154.4 ビジネスモデルと市場ポジショニング
154.5 新しい戦略：Evo by Snyk と AI-Native Application Security
154.6 企業買収戦略による戦略的拡張
154.7 従来型ツール（Veracode、Checkmarx）との差別化
154.8 開発者シフトの成功要因
154.9 Aardvark・CodeMenderとの市場関係
154.10 市場統合の見通し
154.11 ファンディングと上場予定
154.12 課題と市場の見方
154.13 競争構図の変化
154.14 エコシステム統合
154.15 まとめ
【 AI駆動セキュリティ：参入および関与企業 】
155 Rapid7（グローバルサイバーセキュリティ企業）
155.1 事業概要
155.2 強みとする領域
155.3 実績
155.4 投資・資金調達動向
155.5 今後のシナリオ
156 Check Point Software（グローバルサイバーセキュアティ企業＿
156.1 事業概要
156.2 強みとする領域
156.3 実績
156.4 投資・資金調達動向
156.5 今後のシナリオ
157 CIS Controls（国際的なサイバーセキュリティ対策ガイドライン）
157.1 標準化・規格としての概要
157.2 規制・認証としての概要
157.3 ガバナンス・運用体制
157.4 関与する主な機関
157.5 今後の展望と課題
157.6 主要参考文献（出典）
158 CrowdStrike（サイバーセキュリティ大手企業）
158.1 事業概要
158.2 強みとする領域
158.3 実績
158.4 投資・資金調達動向
158.5 今後のシナリオ
159 CSA STAR（世界最大級のクラウドサービスプロバイダー向けセキュリティ保証プログラム）
159.1 標準化としての概要
159.2 規制・認証としての概要
159.3 ガバナンスと運用体制
159.4 関与する主な機関
159.5 今後のシナリオと課題
159.6 主要参考文献（出典）
160 Cybereason（AI駆動型サイバーセキュリティ企業）
160.1 事業概要
160.2 強みとする領域
160.3 実績
160.4 投資・資金調達動向
160.5 今後のシナリオ
161 Darktrace（先進的なAIサイバーセキュリティ企業）
161.1 事業概要
161.2 強みとする領域
161.3 実績
161.4 投資・資金調達動向
161.5 今後のシナリオ
162 ENISA（欧州連合サイバーセキュリティ機関）AIサイバーセキュリティガイドライン
162.1 標準化・規格としての概要
162.2 規制・認証・コンプライアンス
162.3 ガバナンス・フレームワークの構造
162.4 関与する主な機関
162.5 今後の展望・課題
162.6 主要参考文献（出典）
163 IBM Security（インテリジェントなエンタープライズ・セキュリティーソリューションとサービスを提供）
163.1 事業概要
163.2 強みとする領域
163.3 実績
163.4 投資・資金調達動向
163.5 今後のシナリオ
164 IEC 62443（国際電気標準会議（IEC）策定の産業オートメーション・制御システム（IACS: Industrial Automation and Control Systems）のサイバーセキュリティ標準規格シリーズ）
164.1 標準化としての概要
164.2 規制・認証としての概要
164.3 ガバナンス構造と実装体制
164.4 関与する主な機関
164.5 今後の展望と課題
164.6 主要参考文献（出典）
165 IEEE P2874（Spatial Web: プロトコル、アーキテクチャ、およびガバナンスに関する国際標準）
165.1 標準化としての概要
165.2 規制・認証としての概要
165.3 ガバナンス
165.4 関与する主な機関
165.5 今後のシナリオと課題
165.6 主要参考文献（出典）
166 ISO/IEC 27002（情報セキュリティマネジメントのベストプラクティスを提供する国際規格）
166.1 標準規格としての概要
166.2 規制・認証における役割
166.3 管理策の内容とガバナンス
166.4 関与する主要機関
166.5 今後の展望と課題
166.6 主要参考文献（出典）
167 Microsoft Security（Microsoftのクラウドセキュリティおよび企業向けAI駆動セキュリティソリューション部門）
167.1 事業概要
167.2 強みとする領域
167.3 実績
167.4 投資・資金調達動向
167.5 今後のシナリオ
168 NIST AIリスクマネジメントフレームワーク（AI技術に関連するリスクを体系的に管理するための実践ガイドライン）
168.1 標準化と国際的な位置づけ
168.2 ガバナンス・基本構造
168.3 規制・認証の現状と今後の展望
168.4 関与する主な機関と日本国内の動向
168.5 今後の課題と技術動向
168.6 主要参考文献（出典）
169 NIST SP 800-37（米国国立標準技術研究所（NIST）が発行する「リスクマネジメントフレームワーク（RMF）」のガイドライン）
169.1 標準化としての概要
169.2 規制・認証としての概要
169.3 ガバナンスと運用プロセス
169.4 主な関与機関
169.5 今後の展望・課題
169.6 主要参考文献（出典）
170 NIST SP 800-53（米国国立標準技術研究所（NIST）が策定する情報セキュリティおよびプライバシー保護管理策のカタログ）
170.1 標準化・規格としての概要
170.2 規制・認証としての概要と影響
170.3 管理策体系とガバナンス
170.4 関与する主な機関
170.5 今後の展望と課題
170.6 主要参考文献（出典）
171 OWASP Top 10（Webアプリケーションセキュリティの最重要リスクをランキング形式で公表するガイドライン）
171.1 標準化としての概要
171.2 規制・認証としての概要
171.3 ガバナンス・実務運用
171.4 関与する機関
171.5 今後の展望と課題
171.6 主要参考文献（出典）
172 Palo Alto Networks（AI駆動型の多角的なセキュリティソリューションを提供）
172.1 事業概要
172.2 強みとする領域
172.3 実績
172.4 投資・資金調達動向
172.5 今後のシナリオ
173 Securonix（AI駆動型セキュリティ企業）
173.1 事業概要
173.2 強みとする領域
173.3 実績
173.4 投資・資金調達動向
173.5 今後のシナリオ
174 SentinelOne（AI技術を駆使したエンドポイントおよびXDRプラットフォームを提供するサイバーセキュリティ企業）
174.1 事業概要
174.2 強みとする領域
174.3 実績
174.4 投資・資金調達動向
174.5 今後のシナリオ
175 Splunk（AIとデータサイエンスを融合した高精度な分析基盤／リアルタイムに収集・検索・分析・可視化するデータプラットフォームを提供）
175.1 事業概要
175.2 強みとする領域
175.3 実績
175.4 投資・資金調達動向
175.5 今後のシナリオ
176 Vectra AI（AI駆動型のネットワーク検知・対応（NDR）プラットフォームを展開）
176.1 事業概要
176.2 強みとする領域
176.3 実績
176.4 投資・資金調達動向
176.5 今後のシナリオ
