セキュリティ自動化市場 2025-2031:トレンド、成長戦略、そして未来を形作る主要プレーヤー

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世界のセキュリティ自動化業界は急速に成長を遂げています。セキュリティ自動化市場は、 2025年から2031年の間に14.8%の年平均成長率(CAGR)を達成すると予測されています。この成長は、サイバー脅威の発生頻度と

導入

世界のセキュリティ自動化業界は急速に成長を遂げています。セキュリティ自動化市場は、 2025年から2031年の間に14.8%の年平均成長率(CAGR)を達成すると予測されています。この成長は、サイバー脅威の発生頻度と複雑化の増大、世界的なクラウドおよびDevOpsモデルの導入、規制要件、そしてより迅速かつ効果的なセキュリティ運用へのニーズによって牽引されています。

セキュリティ自動化とは、一般的にSOAR(セキュリティオーケストレーション、自動化、対応)、SIEM(セキュリティ情報およびイベント管理)、XDR(拡張検知および対応)、RPA(ロボティックプロセス自動化)といった技術やサービスを指します。AI/MLを活用したセキュリティ、脅威検知、修復により、手作業の削減、対応時間の短縮、エラー率の低減、そして組織のセキュリティ体制の強化を実現します。大量のアラート、熟練したセキュリティ分析担当者の不足、そして複雑な攻撃対象領域に直面している企業にとって、自動化はもはや選択肢ではなく、必要不可欠なものとなっています。

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成長戦略

プラットフォームの統合と統一:ポイントソリューションに代わり、業界は検知、オーケストレーション、対応、自動化を統合した単一のプラットフォームへと移行しています。例えば、Palo Alto Networksは、アクティブなエクスポージャー管理と自動修復機能を備えたCortex XSIAM 3.0プラットフォームを発表しました。

AI/MLと生成AIの活用: AI/ML分析と組み合わせることで、アラートのフィルタリング、ノイズの除去、インシデントへの対応の自動化など、自動化の効果はさらに高まります。一例として、Palo Altoの「Precision AI」パッケージが挙げられます。

M&A とエコシステムの成長:大手ベンダーは、機能強化のために買収や合併を行っています。たとえば、Palo Alto は ID セキュリティの象徴である Cyber​​Ark の買収を提案しています。

業界垂直および地理的に拡大されたソリューション:企業は、規制の監視が厳しくサイバーリスクが増加している高リスクの業界 (金融、医療) および地域 (アジア太平洋) に適応しています。

マネージド サービスとアウトソーシング:社内の専門知識がまだ限られているため、ほとんどの組織は、自動化スタックとマネージド検出/応答プロセスを導入する MSSP (マネージド セキュリティ サービス プロバイダー) にセキュリティ自動化業務をアウトソーシングしています。

将来のトレンドと機会

AIエージェントとマシンのアイデンティティセキュリティ:企業がAIエージェント、IoTデバイス、自律システムを導入するにつれ、マシンのアイデンティティは急増しています。Cyber​​Arkは、人間、マシン、そしてAIエージェントのアイデンティティを保護するプラットフォームを拡張しています。

CI/CD パイプラインでの DevSecOps とセキュリティ自動化:ソフトウェア ライフサイクルの早い段階でセキュリティを統合する組織が増えるにつれて、セキュリティ自動化ツールが CI/CD パイプラインとシフトレフトのプラクティスに組み込まれるようになります。

クラウドネイティブおよびマルチクラウドの自動化:クラウド導入に伴い、クラウドポスチャ、ランタイム、アプリケーションセキュリティ、コンテナ環境の自動化が中心的な役割を担うようになります。Palo Altoの「Cortex Cloud」は、まさにこの課題を解決するソリューションです。

規制/コンプライアンスの自動化:規制要件が厳しくなるにつれて (データ保護、プライバシー、重要なインフラストラクチャ)、自動化によって監査、ログ記録、修復ワークフローが支援されます。

中小企業市場の成長:当初は大企業が早期導入者でしたが、小規模な組織も、簡素化された自動化ツール、SaaS 配信モデル、コスト効率の高いマネージド サービスを推進する成長の機会となっています。

インド/アジア太平洋地域の成長:新興市場では、セキュリティの成熟を克服するために自動化に多額の支出が行われており、ベンダーがソリューションをローカライズする機会が増えています。

主要セグメント

提供することで

ソリューション

サービス

テクノロジー別

AIと機械学習

予測分析

RPA

ユーザー行動とエンティティ行動分析

アプリケーション別

ネットワークセキュリティ

私は

エンドポイントセキュリティ

インシデント対応管理

垂直方向

BFSI

製造業

メディア&エンターテイメント

エネルギーと公益事業

小売業と電子商取引

主要プレーヤーと最近の動向

パロアルトネットワークス

クラウド セキュリティ ソリューションの最新版である Cortex Cloud をリリースし、コードからクラウド、SOC に至るまで、自動修復、AI を活用した優先順位付け、単一のワークフローを実現しました。

露出管理 (ノイズを最大 99% 削減) とプロアクティブな SOC プロセスを自動化するように設計された Cortex XSIAM 3.0 をリリースしました。

プラットフォーム戦略にアイデンティティセキュリティを組み込むために Cyber​​Ark を買収する計画を発表しました。

これらの取り組みは、自動化された AI 駆動型のエンドツーエンドのセキュリティ プロセスに向けた協調的な動きを示しています。

スプランク

Splunk Enterprise Security 8.2 のメジャー アップグレードをリリースし、アラートの優先順位付け、カスタム検索クエリの作成、プレイブックの自動化のための AI と自動化を統合しました。

自動化されたインストルメンテーション (OpenTelemetry) と、大規模な Kubernetes/クラウド環境向けのサービス インベントリの自動化により、監視プラットフォームが強化されました。

.conf25 カンファレンスを主催し、SOC 自動化のためのエージェント AI ツール (Splunk ES 8.2 を使用) と、シスコの幅広いセキュリティ ポートフォリオとのより緊密な統合をプレビューしました。

これらの進歩は、セキュリティの自動化と観測性と分析を統合する Splunk の取り組みを強調するものです。

サイバーアーク

マシン ID セキュリティ ポートフォリオに詳細な検出機能とコンテキスト機能を追加し、企業全体でのマシン ID の自動的な可視性と制御を可能にしました。

Cyber​​Ark セキュア AI エージェント ソリューションを導入し、アイデンティティ ファーストの保護を AI エージェントに拡張しました。このソリューションでは、AI エージェントを継続的な検出と制御を必要とする特権 ID として扱います。

Cyber​​Ark は、アイデンティティの側面 (人間、マシン、AI エージェント) を重視することで、自動化されたセキュリティ運用の流れにしっかりと組み込んでいます。

結論

セキュリティ自動化の機会は明らかに転換期を迎えています。組織は、攻撃対象領域の拡大、クラウドやAI/エージェントベースのリスクへのエクスポージャーの増大、そして継続的なスキル不足に直面しており、自動化されたセキュリティインシデント対応は、拡張性と信頼性の高い防御への魅力的な道筋となります。2030年までに229億米ドルに達すると予想される成長率は、この機会の規模を浮き彫りにしています。エンドツーエンドのプラットフォーム、堅牢な自動化/AI、アイデンティティ中心の機能、そして正当なサービスを備えたベンダーは、優位な立場を築くことができるでしょう。

特に、リスクの高い業界の企業やクラウド/AI 変革を進めている企業にとって重要なのは、自動化テクノロジーを単に導入するだけでなく、それを手順に統合し、現在のワークフローに接続し、グループがこれらのプロセスを効果的に信頼して活用できるように再調整することです。

よくある質問(FAQ)

「セキュリティ自動化」とは具体的に何を指すのでしょうか?

セキュリティ自動化とは、アラートトリアージ、脅威検出、インシデント調査、レスポンスオーケストレーション、脆弱性スキャン、修復といったセキュリティオペレーションを、人的介入なしに(あるいは人的介入なしに)自動的に実行するための実践とテクノロジーです。これにより、スピードの向上、運用オーバーヘッドの削減、そして人的エラーの軽減が可能になります。

セキュリティ自動化市場が急速に成長しているのはなぜでしょうか?

サイバー攻撃の頻度と巧妙さの増大、クラウド/マルチクラウド、DevOpsアーキテクチャの導入増加、人材不足、規制強化、そして批判に伴うコストと影響の増大など、複数の影響要因があります。自動化は、より迅速な検知と対応、そして効率性の向上を促進します。

自動化はセキュリティ分析に取って代わるでしょうか?

必ずしもそうではありません。自動化は分析を補完し、単純で価値の低いタスクから人間を解放することで、より価値の高い調査、戦略、意思決定に集中できるようにします。優れた自動化とは、人間が関与するものであり、完全な自律性ではありません。

一般的なセキュリティ自動化のユースケースは何ですか?

自動アラートトリアージと優先順位付け

自動化されたインシデント対応(例:侵害されたホストの隔離)

脆弱性管理とパッチオーケストレーション

クラウドの誤った構成の修正

ID/権限の自動化(ジャストインタイムアクセス)

CI/CD パイプラインにおける DevSecOps 自動化

導入時の主な課題は何ですか?

課題としては、スキル不足、レガシーツールの断片化、アラートの過負荷、組織の抵抗/惰性、自動化の ROI 測定の課題、セキュリティ制御自体が新たな脅威 (自動化のミス、偽のアラームなど) を生み出さないことなどが挙げられます。

 韓国語、 ドイツ語、 日本語 、フランス語 、中国語 、イタリア語、 スペイン語でもご利用いただけます。

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