矢野経済研究所 ＩＣＴ・金融ユニット

お待たせいたしました。本日、ようやく矢野経済研究所からサイバーセキュリティのレポートを発刊いたしました。 本レポートではサイバーセキュリティ市場の他、アイデンティティ管理市場、IT資産管理市場、サイバー保険市場を扱っています。 私は主にサイバーセキュリティ市場全体とアイデンティティ管理市場、アンケート編を担当しました。 やはり今、市場ではアイデンティティ管理市場が盛り上がっていると感じましたし、トレンドはAI対AIなのだなと実感しました。 セキュリティツールもある程度はコモディティ化しています。そうした中、各社が何を強みにしているのか、非常に興味深い結果になったかと思います。

矢野経済研究所では、企業様からのご依頼に基づき、オリジナルの市場調査の業務も行っております。 弊社の既存レポートでは知りたい内容が充分に満たせない、単なる調査結果だけではなくコンサルテーションも頼みたい、といった要望にも対応いたします。 HPやメール、お電話等でご相談頂ければ、担当者からご連絡させて頂きます。費用の見積もりまでなら無料で対応いたしますので、市場データの収集やコンサルティングなどでお困りの方は是非お気軽にご相談ください。 詳細は、下記をご覧ください。 http://www.yanoict.com/service/service_e

Astemo株式会社と株式会社日立製作所は2026年5月20日、車両の智能化を加速する運転支援AIの開発基盤の構築・活用に向けて協業すると発表した。両社は、実走行データとデジタルツインで再現・創出したシナリオデータを組み合わせ、運転支援AIの学習・検証・展開を一体で回す基盤を2026年度末までに構築する方針を示している。さらに、AIの判断プロセスを可視化し、ブラックボックス化を防ぐオープンなプラットフォームとして、自動車メーカーやサプライヤーなどのパートナーにも提供していく考えだ。 https://www.hitachi.com/content/dam/hitachi/global/ja_jp/press/files/2026/05/0520a.pdf 今回の発表では、具体的な運転支援機能の高度化ではなく、「AIをどう開発し、どう鍛え、どう安全に活用していくか」という視点で述べられている点が印象的だった。SDV（Software-Defined Vehicle）では、ソフトウェア更新によって機能を高めることが競争力の源泉とされてきたが、運転支援や自動運転の領域では、もはやソフトウェアだけでは差はつきにくい。実走行では再現しにくい危険シナリオや、部品の劣化、性能ばらつき、急なブレーキ操作といった複合条件まで含め、今後はAIを継続的に学習・検証できる環境そのものが競争力となると推測する。 話は変わるが、2026年4月、日産自動車が打ち出した長期ビジョンの中で「AIDV（AI-Defined Vehicle）」を事業の中核に位置付けた。日産は、AIドライブ技術とAIパートナー技術を組み合わせることで、移動そのものを進化させ、クルマの価値を再定義していく構想を示している。今回のAstemoと日立の協業も、SDVの延長線上にある取り組みというより、むしろAIが車を定義していく世界＝AIDVを下支えする産業基盤づくりの第一歩として捉えることができる。 さらにAstemoと日立製作所は、将来的にこの基盤をモビリティ分野だけでなく、物流やエネルギーなど他産業とのデータ連携にもつなげる構想を示している。こうなると、車はもはや単体製品ではなく、AIを基盤とした巨大なエコシステムの中心となる可能性も秘めており、非常に興味深い。

NTTドコモビジネスは2026年5月20日、AIを活用してサイバー攻撃の脅威分析や自動対処を行う「AI SOC」サービスの提供を開始したと発表し、同日にオンラインで記者説明会がありましたので参加しました。 ※NTTドコモビジネスのAI SOCに関するニュースリリース https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2026/0520.html 今回新たに発表されたAI SOCサービスは、同社が独自に開発したAIエージェントによるログ分析機能を強化した「AI Advisor」と、セキュリティアラートに対して自動で対応を行う「マネージドSOAR」を組み合わせたもので、サイバー攻撃の検知から対処までを一体で行う仕組みになっています。 今回の説明を聞いていて改めて感じたのは、サイバー攻撃のスピードがかなり速くなっている点です。説明会では、調査会社のデータを引用したうえで、攻撃者が侵入してから被害を拡大させるまでの時間（いわゆるブレイクアウトタイム）が平均29分まで短縮しているという話がありました。これだけ短い時間になると、人手で一つひとつ対応していては追いつかない、というのは理解できます。 加えて、同社の説明では企業側のセキュリティ人材の不足も課題として挙げられていました。もともと専門人材が限られている中で、対応すべきインシデントが増え、それも短時間で判断が求められるとなると、従来の体制では難しい場面も増えているのだと思います。 こうした背景を踏まえた今回のAI SOCは、AIによる自動対応を前提とした設計になっている点が特徴的です。AI Advisorでログを相関分析しながら脅威を検知し、その後はマネージドSOARによって自動で対処を行う流れです。説明によると、脅威はおおよそ10分程度で特定され、その後のアラートの約95％は自動で処理されるとのことで、人を介さないことを前提としています。一方で、完全に人が不要というわけではなく、最終的な対応や例外的なケースに備えて専門家が関与する体制も残しています。 AIを使った攻撃に対して、AIで防御するという構図は、少し前まではAIがサポートするところまでの話にとどまっていると思っていました。しかし、今回のNTTドコモビジネスのAI SOCのように、具体的なサービスとして提供されているのを見ると、実際の現場では「AI対AI」の構図が必要になっているのだと感じます。ブレイクアウトタイムも今後さらに短くなっていく可能性があることを考えると、こうした自動化の流れは一層進んでいくのかもしれません。 サイバーセキュリティの領域は、これまで人が判断し対応してきた部分が多い分野でしたが、今後はAIが担う領域が徐々に広がっていくのではないかと感じました。人が行う対応から、AIが前提となる対応へと、少しずつ変わり始めている段階に来ているのかもしれません。 -------- なお、当社矢野経済研究所では、5月下旬に「2026年 AI時代のサイバーセキュリティ市場の現状と展望」を発刊予定です。セキュリティツール導入におけるボトルネックや最新トレンドを整理し、AI時代におけるセキュリティ対策の現状と将来動向について、アンケート調査や取材をもとに分析しています。ぜひお手に取っていただく機会がありますと幸いです。 https://www.yano.co.jp/market_reports/C68100700