AI-Driven Security
【 序 】
【 AI駆動セキュリティの市場 】
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
1.5.1 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
1.8.1 国内・新興プレーヤー
1.8.1 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
2.5.1 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
2.8.1 国内・新興プレーヤー
2.8.1 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
3.5.1 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
3.8.1 国内・新興プレーヤー
3.8.1 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
4.5.1 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
4.8.1 国内・新興プレーヤー
4.8.1 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
5.7.1 国内・新興プレイヤー
5.7.1 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
6.4.1 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
6.7.1 国内・新興プレイヤー
6.7.1 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
7.5.1 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
7.8.1 国内・新興プレーヤー
7.8.1 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
8.5.1 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
8.8.1 国内・新興プレイヤー
8.8.1 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
1.2.2 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
9.5.1 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
9.8.1 国内・新興プレイヤー
9.8.1 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
10.4.1 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
10.7.1 国内・新興プレーヤー
10.7.1 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 1. アーキテクチャ
45.2 2. 導入モデル
45.3 3. ツール・プラットフォーム
45.4 4. 導入形態
45.5 5. 外部機能との連携
45.6 6. 留意事項
45.7 7. 注視すべきトピック
45.8 8. 先端技術および研究開発動向
45.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
45.10 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 1. アーキテクチャ
46.2 2. 導入モデル／ツール／導入形態
46.3 3. 外部機能との連携
46.4 4. 留意事項
46.5 5. 注視すべきトピック／先端技術・研究開発動向
46.6 6. インテグレーションおよびソリューション分野
46.7 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 1. アーキテクチャ
47.2 2. 導入モデル
47.3 3. ツール
47.4 4. 導入形態
47.5 5. 外部機能との連携
47.6 6. 留意事項
47.7 7. 注視すべきトピック
47.8 8. 先端技術および研究開発動向
47.9 10. 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 1. アーキテクチャ
48.2 2. 導入モデル
48.3 3. ツール・導入形態
48.4 4. 外部機能との連携
48.5 5. 留意事項
48.6 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 7. インテグレーションおよびソリューション分野
48.8 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 1. アーキテクチャ
49.2 2. 導入モデル
49.3 3. ツール・導入形態
49.4 4. 外部機能との連携
49.5 5. 留意事項と注視すべきトピック
49.6 6. 先端技術および研究開発動向
49.7 8. 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］ 】
1.14 リアルタイム脅威検知
1.14.1 事業環境の概観
1.15 脅威対応自動化
1.15.1 事業環境と特性
1.16 ネットワークトラフィック監視
1.16.1 事業環境の俯瞰
1.17 ユーザー行動分析（UBA）
1.17.1 事業環境と事業特性
1.18 異常活動検知
1.18.1 事業環境
1.19 機械学習脅威分析
1.19.1 事業環境とビジネス特性
1.20 悪意IP遮断
1.20.1 はじめに
1.21 侵害エンドポイント隔離
1.21.1 事業環境と事業特性
1.22 セキュリティアラート生成
1.22.1 事業環境と市場動向
1.23 適応型脅威ハンティング
1.23.1 事業環境
1.24 プロアクティブ脅威探索
1.24.1 事業環境と市場動向
1.25 セキュリティデータ分析
1.25.1 はじめに
1.26 侵害指標発見
1.26.1 事業環境と市場背景
1.27 攻撃手法学習
1.27.1 事業環境
1.28 攻撃ベクター特定
1.28.1 事業環境と市場動向
1.29 侵入テスト自動化
1.29.1 はじめに
1.30 セキュリティ統制評価
1.30.1 事業環境と市場動向
1.31 脆弱性早期発見
1.31.1 事業環境概観
1.32 ケース管理自動化
1.32.1 事業環境と事業特性
1.33 インシデント分類
1.33.1 事業環境と市場概況
1.34 セキュリティ事例追跡
1.34.1 事業環境と事業特性
1.35 車載AIシステムのセキュリティ対策
1.35.1 事業環境と事業特性
【 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］ 】
50 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
50.1 アーキテクチャ
50.2 導入モデル
50.3 ツール
50.4 導入形態
50.5 留意事項
50.6 注視すべきトピック・先端技術／研究動向
50.7 インテグレーション／ソリューション分野
50.8 関与する主な企業・組織
50.9 先端研究開発動向および技術革新
50.10 最新の統合事例とソリューション動向
50.11 AIとIoTセキュリティの先進ソリューション企業
50.12 先端技術動向への注視ポイント
51 サイバーセキュリティ監視
51.1 事業環境と市場動向
51.2 事業特性と価値提供
51.3 注目トピック
51.4 先端技術動向
51.5 適用ツール／モデル／プロダクト
51.6 外部ツールとの連携
51.7 標準化動向
51.8 市場でのプレゼンス
51.9 実装・応用事例
51.10 課題点
51.11 関与企業・団体・スタートアップ
52 脅威検知エージェント
52.1 事業環境
52.2 事業特性
52.3 注目すべきトピック
52.4 先端技術動向
52.5 適用ツール／モデル／プロダクト
52.6 外部ツールとの連携
52.7 標準化動向
52.8 市場プレゼンスと成長動向
52.9 実装および応用事例
52.10 課題点とリスク
52.11 標準化と法規制動向
52.12 主要プレイヤーとエコシステム
52.13 今後の展望と注目テーマ
53 インシデント対応自動化
53.1 事業環境の概況
53.2 事業特性
53.3 注目トピック
53.4 先端技術動向
53.5 適用ツール／モデル／プロダクト
53.6 外部ツールとの連携
53.7 標準化動向
53.8 市場でのプレゼンス
53.9 実装および応用事例
53.10 課題点
53.11 関与企業・団体
53.12 スタートアップ動向
53.13 まとめと展望
54 脆弱性評価
54.1 事業環境と市場概況
54.2 事業特性：AIエージェントによる脆弱性評価
54.3 注目トピックと先端技術動向
54.4 適用ツール／モデル／プロダクト
54.5 外部ツール／プラットフォーム連携
54.6 標準化動向
54.7 市場プレゼンス
54.8 実装・応用事例
54.9 課題点
54.10 関与企業・団体・研究機関・スタートアップ
55 脆弱性評価
55.1 先端プロダクト比較と差異分析
55.2 エージェンティックAI実装アーキテクチャ
55.3 エコシステム連携と標準化動向
55.4 多様な実装・導入事例
55.5 課題と今後の研究開発テーマ
55.6 将来展望と市場動向
56 セキュリティポリシー監査
56.1 はじめに
56.2 事業環境
56.3 事業特性：セキュリティポリシー監査
56.4 注目トピック
56.5 先端技術動向
56.6 適用ツール／モデル／プロダクト
56.7 外部ツールとの連携
56.8 標準化動向
56.9 実装・応用事例
56.10 課題点
56.11 関与企業・団体・スタートアップ
57 セキュリティポリシー監査
57.1 システムアーキテクチャの構成要素と設計原則
57.2 導入プロセスと組織内展開ステップ
57.3 ベストプラクティスと運用上の注意点
57.4 具体的ソリューション事例
57.5 今後の展望と標準化動向
58 不正アクセス検知
58.1 事業環境の概観
58.2 事業特性と注目トピック
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 詳細技術動向と競争分析
58.12 市場競争とベンダー分析
58.13 実装戦略と成功事例
58.14 標準化動向と規制対応
58.15 課題解決と運用最適化
58.16 将来展望と技術ロードマップ
59 マルウェア分析
59.1 事業環境の概観
59.2 マルウェア分析の事業特性
59.3 注目トピック
59.4 先端技術動向
59.5 適用ツール／モデル／プロダクト
59.6 外部ツールとの連携
59.7 標準化動向
59.8 市場プレゼンス
59.9 実装および応用事例
59.10 課題点
59.11 関与企業・団体・スタートアップ
59.12 先端技術解説
59.13 導入ステップと実装ガイド
59.14 実装事例の深掘り
59.15 将来展望
60 リスクアセスメント
60.1 事業環境と事業特性
60.2 注目トピックと先端技術動向
60.3 適用ツール／モデル／プロダクト
60.4 外部ツールとの連携
60.5 市場でのプレゼンス
60.6 実装および応用事例
60.7 課題点
60.8 関与企業・団体・スタートアップ
60.9 事業環境の更なる深掘り
60.10 エージェンティックAIの未来展望
60.11 ケーススタディ
60.12 今後の標準化・規制動向
60.13 課題と展望
61 セキュリティ教育エージェント
61.1 事業環境の全体像
61.2 セキュリティ教育エージェントの事業特性
61.3 注目トピック
61.4 先端技術動向
61.5 ツール／モデル／プロダクトの適用例
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
61.11 主要プレイヤー・団体・研究機関
62 セキュリティ教育エージェント
62.1 課題解決策の詳細
62.2 今後の技術動向と展望
62.3 国内外スタートアップ動向
62.4 今後の実装・応用事例
62.5 課題と今後の挑戦
63 情報漏洩防止
63.1 事業環境と事業特性
63.2 情報漏洩防止における注目トピック
63.3 先端技術動向
63.4 適用ツール／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
63.8 実装および応用事例
63.9 課題点
63.10 関与企業・団体・スタートアップ
64 情報漏洩防止
64.1 情報漏洩防止における産業別事例分析
64.2 先進スタートアップ・ソリューション動向
64.3 外部ツールとの連携と自動化
64.4 プロンプトリスクと新攻撃手法
64.5 標準化動向と提言
64.6 提言
65 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
65.1 実装全体像
65.2 参照SOP
65.3 モデル群の配備
65.4 HPCスケジューリング指針
65.5 データ統治とプライバシー
65.6 評価とKPI
65.7 実装パターン別の利点とトレードオフ
65.8 ユースケース（企業SOC）
65.9 ユースケース（重要インフラ）
65.10 規制動向への適合
65.11 労働・組織への影響
65.12 教育・人材
65.13 費用対効果と投資判断
65.14 ロードマップ（90/180/360日）
65.15 結語
【 AI駆動のプライバシー保護技術 】
66 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
66.1 1. アーキテクチャ
66.2 2. 導入モデルと導入形態
66.3 3. 導入ツールと技術要素
66.4 4. 外部機能との連携
66.5 5. 留意事項・注視すべきトピック
66.6 6. 先端技術および研究開発動向
66.7 7. インテグレーション・ソリューション分野
66.8 8. 関与する代表的な企業（日本）
67 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
67.1 1. アーキテクチャ
67.2 2. 導入モデル・形態
67.3 3. 主なツール・技術
67.4 4. 外部機能との連携
67.5 5. 留意事項
67.6 6. 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
67.7 7. インテグレーションおよびソリューション分野
67.8 8. 関与する主要企業
68 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
68.1 1. 連合学習のアーキテクチャ
68.2 2. 導入モデル・形態
68.3 3. 連合学習に用いられるツール・プラットフォーム
68.4 4. 外部機能との連携
68.5 5. 導入・運用における留意事項
68.6 6. 注視すべきトピック
68.7 7. 先端技術・研究開発動向
68.8 8. インテグレーション・ソリューション分野
68.9 9. 関与する主な企業・組織
69 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
69.1 1. アーキテクチャ
69.2 2. 導入モデル
69.3 3. ツール
69.4 4. 導入形態
69.5 5. 外部機能との連携
69.6 6. 留意事項
69.7 7. 注視すべきトピック
69.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
69.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
69.10 10. 関与する企業
70 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」
70.1 1. アーキテクチャ
70.2 2. 導入モデル
70.3 3. ツール
70.4 4. 導入形態
70.5 5. 外部機能との連携
70.6 6. 留意事項
70.7 7. 注視すべきトピック
70.8 8. 先端技術および研究開発動向
70.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
70.10 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 】
71 エージェント型AIとHPC協調によるサイバー防御の設計
71.1 位置づけと問題意識
71.2 用語と概念の再定義
71.3 参照本章の核心整理
71.4 規制環境の最新論点
71.5 リスク規制パラダイムの適用
71.6 多層アーキテクチャ（再設計案）
71.7 データ統治と権利留保
71.8 フェアユース議論の含意
71.9 自律AIの行動制御
71.10 HPC連携の設計指針
71.11 アタックサーフェスの再評価
71.12 監査可能性と説明可能性
71.13 ステークホルダー統治
71.14 実装ロードマップ（前篇範囲）
71.15 研究課題と展望
71.16 結語
72 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
72.1 要旨と前提
72.2 なぜ“エージェント×HPC”か
72.3 参照アーキテクチャ（再構成）
72.4 数理とアルゴリズムの要点
72.5 エージェント設計の原則
72.6 HPC・クラウド・エッジの協調
72.7 インシデント対応の自動化
72.8 リスク管理と説明可能性
72.9 ガバナンスと規制環境（補強）
72.10 導入課題
73 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
73.1 実装全体像
73.2 参照SOP
73.3 モデル群の配備
73.4 HPCスケジューリング指針
73.5 データ統治とプライバシー
73.6 評価とKPI
73.7 実装パターン別の利点とトレードオフ
73.8 ユースケース（企業SOC）
73.9 ユースケース（重要インフラ）
73.10 規制動向への適合
73.11 労働・組織への影響
73.12 教育・人材
73.13 費用対効果と投資判断
73.14 ロードマップ（90/180/360日）
73.15 結語
【 IoT／デジタルツインとAI駆動セキュリティ 】
74 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
74.1 1. アーキテクチャ
74.2 2. 導入モデル
74.3 3. ツール
74.4 4. 導入形態
74.5 5. 外部機能との連携
74.6 6. 留意事項
74.7 7. 注視すべきトピック
74.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
74.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
74.10 10. 関与する主な企業・組織
75 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
75.1 1. アーキテクチャ
75.2 2. 導入モデル
75.3 3. ツールと導入形態
75.4 4. 外部機能との連携
75.5 5. 留意事項
75.6 6. 注視すべきトピック
75.7 7. 先端技術・研究開発動向
75.8 8. インテグレーションおよびソリューション分野
75.9 9. 関与する企業
76 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
76.1 1. アーキテクチャ
76.2 2. 導入モデル
76.3 3. ツール
76.4 4. 導入形態
76.5 5. 外部機能との連携
76.6 6. 留意事項
76.7 7. 注視すべきトピック・先端技術
76.8 8. 先端研究開発動向
76.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
76.10 10. 関与する主な企業・組織
77 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
77.1 1. アーキテクチャ
77.2 2. 導入モデル
77.3 3. ツール
77.4 4. 導入形態
77.5 5. 外部機能との連携
77.6 6. 留意事項
77.7 7. 注視すべきトピック
77.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
77.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
77.10 10. 関与する企業
78 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
78.1 1. アーキテクチャ
78.2 2. 導入モデル
78.3 3. ツール
78.4 4. 導入形態
78.5 5. 外部機能との連携
78.6 6. 留意事項
78.7 7. 注視すべきトピックおよび先端技術・研究開発動向
78.8 8. インテグレーションおよびソリューション分野
78.9 9. 関与する主な企業および事業者
79 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
79.1 1. アーキテクチャ
79.2 2. 導入モデル
79.3 3. ツール
79.4 4. 導入形態
79.5 5. 外部機能との連携
79.6 6. 留意事項
79.7 7. 注視すべきトピック
79.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
79.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
79.10 10. 関与する企業
80 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
80.1 1. アーキテクチャ
80.2 2. 導入モデル
80.3 3. ツール
80.4 4. 導入形態
80.5 5. 外部機能との連携
80.6 6. 留意事項
80.7 7. 注視すべきトピック
80.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
80.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
80.10 10. 関与する企業
81 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
81.1 1. アーキテクチャ
81.2 2. 導入モデル
81.3 3. ツール・プラットフォーム
81.4 4. 導入形態
81.5 5. 外部機能との連携
81.6 6. 留意事項
81.7 7. 注視すべきトピック
81.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
81.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
81.10 10. 関与する企業
82 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
82.1 1. アーキテクチャ
82.2 2. 導入モデル
82.3 3. 主なツール
82.4 4. 導入形態
82.5 5. 外部機能との連携
82.6 6. 留意事項
82.7 7. 注視すべきトピック
82.8 8. 先端技術・研究開発動向
82.9 9. インテグレーション・ソリューション分野
82.10 10. 関与する企業
83 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
83.1 1. アーキテクチャ
83.2 2. 導入モデル
83.3 3. ツール
83.4 4. 導入形態
83.5 5. 外部機能との連携
83.6 6. 留意事項
83.7 7. 注視すべきトピック
83.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
83.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
83.10 10. 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 】
84 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）
84.1 導入形態
84.2 モデル・ツール構成
84.3 課題
84.4 関与する企業・研究機関
84.5 主要参考文献（出典）
85 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）
85.1 導入形態
85.2 モデル・ツール構成
85.3 課題
85.4 関与する企業・研究機関
85.5 主要参考文献（出典）
86 Cynet（エージェントによる統合的なセキュリティ）
86.1 導入形態
86.2 モデル・ツール構成
86.3 課題
86.4 関与する企業・研究機関
86.5 主要参考文献（出典）
87 Darktrace Antigena（自律的な不正挙動検知）
87.1 導入形態
87.2 モデル・ツール構成
87.3 課題
87.4 関与する企業・研究機関
87.5 主要参考文献（出典）
88 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）
88.1 導入形態
88.2 モデル・ツール構成
88.3 課題
88.4 関与する企業・研究機関
88.5 主要参考文献（出典）
89 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）
89.1 導入形態
89.2 モデル・ツール構成
89.3 課題
89.4 関与する企業・研究機関
89.5 主要参考文献（出典）
90 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）
90.1 導入形態
90.2 モデル・ツール構成
90.3 課題
90.4 関与する企業・研究機関
90.5 主要参考文献（出典）
91 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）
91.1 導入形態
91.2 モデル・ツール構成
91.3 課題
91.4 関与する企業・研究機関
91.5 主要参考文献（出典）
92 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）
92.1 導入形態
92.2 モデル・ツール構成
92.3 課題
92.4 関与する企業・研究機関
92.5 主要参考文献（出典）
93 Splunk Phantom（SOARプラットフォーム）
93.1 導入形態
93.2 モデル・ツール構成
93.3 課題
93.4 関与する企業・研究機関
93.5 主要参考文献（出典）
94 Vectra AI（AI駆動型サイバーセキュリティプラットフォーム）
94.1 導入形態
94.2 モデル・ツール構成
94.3 課題
94.4 関与する企業・研究機関
94.5 主要参考文献（出典）
95 アイデンティティ管理 as a Service
95.1 サービス／プロダクトとしての概要
95.2 アーキテクチャ
95.3 バリューチェーン
95.4 課題
95.5 関与する企業・スタートアップ企業
95.6 主要参考文献（出典）
96 クラウドセキュリティポスチャ管理サービス
96.1 サービス／プロダクトとしての概要
96.2 アーキテクチャ
96.3 バリューチェーン
96.4 課題
96.5 関与する企業・スタートアップ企業
96.6 主要参考文献（出典）
97 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）
97.1 サービス／プロダクトとしての概要
97.2 アーキテクチャ
97.3 バリューチェーン
97.4 課題
97.5 関与する企業・スタートアップ企業
97.6 主要参考文献（出典）
98 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
98.1 サービス／プロダクトとしての概要
98.2 アーキテクチャ
98.3 バリューチェーン
98.4 課題
98.5 関与する企業・スタートアップ企業
98.6 主要参考文献（出典）
99 デジタルリスクプロテクション
99.1 サービス／プロダクトとしての概要
99.2 アーキテクチャ
99.3 バリューチェーン
99.4 課題
99.5 関与する企業・スタートアップ企業
99.6 主要参考文献（出典）
100 フィッシングシミュレーション
100.1 サービス／プロダクトとしての概要
100.2 アーキテクチャ
100.3 バリューチェーン
100.4 課題
100.5 関与する企業・スタートアップ企業
100.6 主要参考文献（出典）
101 ペネトレーションテストサービス
101.1 サービス／プロダクトとしての概要
101.2 アーキテクチャ
101.3 バリューチェーン
101.4 課題
101.5 関与する企業・スタートアップ企業
101.6 主要参考文献（出典）
102 マネージド検知＆対応（MDR）
102.1 サービス／プロダクトとしての概要
102.2 アーキテクチャ
102.3 バリューチェーン
102.4 課題
102.5 関与する企業・スタートアップ企業
102.6 主要参考文献（出典）
103 レッドチーム as a Service
103.1 サービス／プロダクトとしての概要
103.2 アーキテクチャ
103.3 バリューチェーン
103.4 課題
103.5 関与する企業・スタートアップ企業
103.6 主要参考文献（出典）
104 脅威インテリジェンス as a Service
104.1 サービス／プロダクトとしての概要
104.2 アーキテクチャ
104.3 バリューチェーン
104.4 課題
104.5 関与する企業・スタートアップ企業
104.6 主要参考文献（出典）
105 脆弱性評価サービス
105.1 サービス／プロダクトとしての概要
105.2 アーキテクチャ
105.3 バリューチェーン
105.4 課題
105.5 関与する企業・スタートアップ企業
105.6 主要参考文献（出典）
106 インシデントレスポンス保守契約
106.1 サービス／プロダクトとしての概要
106.2 アーキテクチャ
106.3 バリューチェーン
106.4 課題
106.5 関与する企業・スタートアップ企業
106.6 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 】
107 アルゴリズムバイアス対策
107.1 課題
107.2 リスク要素
107.3 障壁
107.4 対策動向
107.5 留意点
107.6 主要参考文献（出典）
108 AIシステム統合に伴う複雑性対策
108.1 課題
108.2 リスク要素
108.3 障壁
108.4 対策動向
108.5 留意点
108.6 主要参考文献（出典）
109 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
109.1 課題
109.2 リスク要素
109.3 障壁
109.4 対策動向
109.5 留意点
109.6 主要参考文献（出典）
110 データポイズニング対策
110.1 課題
110.2 リスク要素
110.3 障壁
110.4 対策動向
110.5 留意点
110.6 主要参考文献（出典）
111 AI時代のプライバシー保護対策
111.1 課題
111.2 リスク要素
111.3 障壁
111.4 対策動向
111.5 留意点
111.6 主要参考文献（出典）
112 モデルドリフト対策
112.1 課題
112.2 リスク要素
112.3 障壁
112.4 対策動向
112.5 留意点
112.6 主要参考文献（出典）
113 AI駆動セキュリティにおけるリソース制約対策
113.1 課題
113.2 リスク要素
113.3 障壁
113.4 対策動向
113.5 留意点
113.6 主要参考文献（出典）
114 AIの規制遵守
114.1 課題
114.2 リスク要素
114.3 障壁
114.4 対策動向
114.5 留意点
114.6 主要参考文献（出典）
115 AIセキュリティシステムにおける誤検知（False Positives）対策
115.1 課題
115.2 リスク要素
115.3 障壁
115.4 対策動向
115.5 留意点
115.6 主要参考文献（出典）
116 説明可能性の欠如対策
116.1 課題
116.2 リスク要素
116.3 障壁
116.4 対策動向
116.5 留意点
116.6 主要参考文献（出典）
117 敵対的攻撃対策
117.1 課題
117.2 リスク要素
117.3 障壁
117.4 対策動向
117.5 留意点
117.6 主要参考文献（出典）
118 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）
118.1 標準化・規格の概要
118.2 規格構成・アーキテクチャ
118.3 規制・認証プロセス
118.4 ガバナンスと運用
118.5 関与する主な機関とエコシステム
118.6 今後の展望と課題
118.7 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 】
119 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
119.1 概要
119.2 企業背景と成長軌跡
119.3 顧客基盤
119.4 Checkmarx Oneの統一プロダクト構成
119.5 Checkmarx Query Language (CxQL)：カスタマイズの核
119.6 35+言語・80+フレームワーク対応
119.7 次世代AI戦略：Checkmarx One Assist
119.8 市場での位置付けと競争分析
119.9 オープンソース戦略：KICS
119.10 市場成長と競争力
119.11 課題
119.12 情報源と市場評価
119.13 結論：統一プラットフォーム時代の主役
120 Fortify：レガシーエンタープライズSAST標準
120.1 概要
120.2 企業背景と買収の軌跡
120.3 顧客基盤
120.4 コア技術とプロダクト
120.5 AI駆動化：Fortify Audit Assistant & Security Assistant
120.6 従来型ツール（SAST御三家）との比較
120.7 市場評価の変化
120.8 OpenText傘下での再編と戦略
120.9 市場内のポジショニング
120.10 市場シェアと採用パターン
120.11 課題
120.12 情報源と信頼性
120.13 結論
121 OpenAIのエージェント型セキュリティ 「GPT-5搭載Aardvark 」
121.1 はじめに
121.2 製品概要／OpenAIのプロダクト戦略における位置づけ
121.3 詳細技術アーキテクチャと動作メカニズム
121.4 従来型セキュリティツールとの差異
121.5 実績データと性能評価
121.6 ビジネス用途と実装シナリオ
121.7 オープンソースエコシステムの安全性向上
121.8 研究動向・ベンチマーク拡充
121.9 市場への影響と競合状況
121.10 競合プロダクトとの比較
121.11 プライベートβの参加要件と提供形態
121.12 課題とリスク要因
121.13 市場の反応と業界の評価
121.14 情報源の信頼性と一次・二次ソースの整理
121.15 将来展望と戦略的意義
121.16 まとめ
122 Veracode：エンタープライズASPMプラットフォーム
122.1 概要
122.2 企業背景と市場ポジショニング
122.3 コア技術とプロダクト構成
122.4 2025年のアップデート：AI駆動型ASPM への進化
122.5 従来型ツール（Checkmarx、Fortify）との技術的差異
122.6 課題と市場内の位置付け
122.7 市場での再編
122.8 2025年の戦略的課題
122.9 情報源・信頼性
122.10 まとめ
123 Snyk：開発者中心のセキュリティプラットフォーム
123.1 概要
123.2 Snykの本質とOpenAI Aardvark・Google CodeMenderとの位置づけ
123.3 プロダクト構成・技術スタック
123.4 ビジネスモデルと市場ポジショニング
123.5 新しい戦略：Evo by Snyk と AI-Native Application Security
123.6 企業買収戦略による戦略的拡張
123.7 従来型ツール（Veracode、Checkmarx）との差別化
123.8 開発者シフトの成功要因
123.9 Aardvark・CodeMenderとの市場関係
123.10 市場統合の見通し
123.11 ファンディングと上場予定
123.12 課題と市場の見方
123.13 競争構図の変化
123.14 エコシステム統合
123.15 まとめ
【 AI駆動セキュリティ：参入および関与企業 】
124 Rapid7（グローバルサイバーセキュリティ企業）
124.1 事業概要
124.2 強みとする領域
124.3 実績
124.4 投資・資金調達動向
124.5 今後のシナリオ
125 Check Point Software（グローバルサイバーセキュアティ企業＿
125.1 事業概要
125.2 強みとする領域
125.3 実績
125.4 投資・資金調達動向
125.5 今後のシナリオ
126 CIS Controls（国際的なサイバーセキュリティ対策ガイドライン）
126.1 標準化・規格としての概要
126.2 規制・認証としての概要
126.3 ガバナンス・運用体制
126.4 関与する主な機関
126.5 今後の展望と課題
126.6 主要参考文献（出典）
127 CrowdStrike（サイバーセキュリティ大手企業）
127.1 事業概要
127.2 強みとする領域
127.3 実績
127.4 投資・資金調達動向
127.5 今後のシナリオ
128 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）
128.1 標準化としての概要
128.2 規制・認証としての概要
128.3 ガバナンスと運用体制
128.4 関与する主な機関
128.5 今後のシナリオと課題
128.6 主要参考文献（出典）
129 Cybereason（AI駆動型サイバーセキュリティ企業）
129.1 事業概要
129.2 強みとする領域
129.3 実績
129.4 投資・資金調達動向
129.5 今後のシナリオ
130 Darktrace（先進的なAIサイバーセキュリティ企業）
130.1 事業概要
130.2 強みとする領域
130.3 実績
130.4 投資・資金調達動向
130.5 今後のシナリオ
131 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
131.1 標準化・規格としての概要
131.2 規制・認証・コンプライアンス
131.3 ガバナンス・フレームワークの構造
131.4 関与する主な機関
131.5 今後の展望・課題
131.6 主要参考文献（出典）
132 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）
132.1 事業概要
132.2 強みとする領域
132.3 実績
132.4 投資・資金調達動向
132.5 今後のシナリオ
133 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）
133.1 標準化としての概要
133.2 規制・認証としての概要
133.3 ガバナンス構造と実装体制
133.4 関与する主な機関
133.5 今後の展望と課題
133.6 主要参考文献（出典）
134 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）
134.1 標準化としての概要
134.2 規制・認証としての概要
134.3 ガバナンス
134.4 関与する主な機関
134.5 今後のシナリオと課題
134.6 主要参考文献（出典）
135 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）
135.1 標準規格としての概要
135.2 規制・認証における役割
135.3 管理策の内容とガバナンス
135.4 関与する主要機関
135.5 今後の展望と課題
135.6 主要参考文献（出典）
136 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）
136.1 事業概要
136.2 強みとする領域
136.3 実績
136.4 投資・資金調達動向
136.5 今後のシナリオ
137 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）
137.1 標準化と国際的な位置づけ
137.2 ガバナンス・基本構造
137.3 規制・認証の現状と今後の展望
137.4 関与する主な機関と日本国内の動向
137.5 今後の課題と技術動向
137.6 主要参考文献（出典）
138 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）
138.1 標準化としての概要
138.2 規制・認証としての概要
138.3 ガバナンスと運用プロセス
138.4 主な関与機関
138.5 今後の展望・課題
138.6 主要参考文献（出典）
139 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）
139.1 標準化・規格としての概要
139.2 規制・認証としての概要と影響
139.3 管理策体系とガバナンス
139.4 関与する主な機関
139.5 今後の展望と課題
139.6 主要参考文献（出典）
140 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）
140.1 標準化としての概要
140.2 規制・認証としての概要
140.3 ガバナンス・実務運用
140.4 関与する機関
140.5 今後の展望と課題
140.6 主要参考文献（出典）
141 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）
141.1 事業概要
141.2 強みとする領域
141.3 実績
141.4 投資・資金調達動向
141.5 今後のシナリオ
142 Securonix（AI駆動型セキュリティ企業）
142.1 事業概要
142.2 強みとする領域
142.3 実績
142.4 投資・資金調達動向
142.5 今後のシナリオ
143 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）
143.1 事業概要
143.2 強みとする領域
143.3 実績
143.4 投資・資金調達動向
143.5 今後のシナリオ
144 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）
144.1 事業概要
144.2 強みとする領域
144.3 実績
144.4 投資・資金調達動向
144.5 今後のシナリオ
145 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）
145.1 事業概要
145.2 強みとする領域
145.3 実績
145.4 投資・資金調達動向
145.5 今後のシナリオ
［以上］