AIセキュリティソリューション市場動向 2026年度版

AIセキュリティソリューション市場動向 2026年度版

【発 刊】
2026年7月30日
【資料体裁・価格】● 特別価格は2026年7月30日の17時までのお申し込みに限ります。


  • 注1)いずれの提供形態も購入法人様の社内用途向け利用に限ります。社内には子会社・関連会社を含みません。
  • 注2)1U利用の「サーバ共有」「データ複製」「編集・加工」「印刷+製本」は厳禁(×)、PDF版は1冊のみ印刷+製本が可能です。
  • 注3)PDF版(印刷+製本1冊のみ可)はお客様ご自身で印刷+製本が可能です。
  • 注4)複数U利用はユーザー数を問いません。何ユーザーでも、何冊でも複製、印刷+製本が可能です。
  • 注5)コンサルティングファーム、アドバイザリー、シンクタンク及びライブラリー(図書室)様とVC/CVC/事業会社の投資部門様は、
    複数U(ユーザー)利用のみ購入可とさせていただきます。1U(ユーザー)利用の購入は不可です。詳細はこちら


■ご連絡いただければ、オンライン営業により貴社ご指定頁を「PDF透かし」でご覧いただくこともできます。

【問い合わせ先】担当: 六井(デロイト トーマツ ミック経済研究所 電話番号:03-6213-1134)


● 発刊の目的

調査背景:

 生成AI/大規模言語モデル(LLM)の業務組み込みが加速し、AIシステムそのものが新たな攻撃対象領域(Attack Surface)となっている。具体的には、プロンプトインジェクション、ツール/プラグインの権限濫用、出力誘導によるデータ漏えい、学習データポイズニング、モデル逆推定/盗用、RAG(Retrieval Augmented Generation)経由の汚染、サプライチェーン(モデル、データ、パッケージ)の脆弱性など、AI固有のリスクが顕在化している。一方、従来のセキュリティ対策のみではAI特有の挙動と開発運用(MLOps/LLMOps)に内在するリスクを十分に制御できず、設計・学習・推論・運用の全工程にセキュリティとガバナンスを組み込む「Security for AI」への需要が高まっている。 これに呼応して、サイバーセキュリティベンダー、クラウド事業者、MLOps/LLMOps系、AIセキュリティ特化スタートアップ、SIer/コンサルティング各社が、LLMファイアウォールやAIゲートウェイ、プロンプト/出力ガードレール、データ保護、モデル監視等のソリューションを相次ぎ投入している。本調査は、「AIを活用したサイバーセキュリティ強化(Security with AI)」ではなく、「AIシステムを守るためのセキュリティ(Security for AI)」に焦点を当て、市場の実像を把握する。また市場規模算定の精度向上のため、新規にユーザー調査(国内n=600)を実施し、需要・投資額・カテゴリ別配分を定量的に分析する。

調査目的:

 AIセキュリティ市場を以下の4カテゴリで整理し、市場規模の推定、主要プレイヤーの事業動向、需要先の投資動向を分析する。

 ①AIガバナンスコンサルティング

 ②AI利用可視化・制御セキュリティ

 ③AIエージェントセキュリティ

 ④AIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティ

調査対象:

 ・対象ソリューションサービス:AIセキュリティ関連サービスのうち、Security for AI領域の製品・サービス全般

 ・対象ベンダー:セキュリティベンダー、クラウドベンダー、ID管理ベンダー、SIer、コンサルティングファーム、他

 ・AIエージェントを導入済み、検討中のユーザー600名

● 資料のポイント

  • 全体市場規模
    • 全体市場は、2025年度売上279億円、2026年度売上560億円、2027年度売上977億円の見通し。

  • 成長率
    • 2026年度は前年比200.7%、2027年度は前年比174.5%で、高成長が継続する見込み。

  • 市場構造変化
    • 2025年度はAIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティが最大カテゴリであるが、2026年度以降はAI利用可視化・制御セキュリティとAIエージェントセキュリティの比重も大きく上昇する見通し。

  • 示唆①
    • 市場立ち上がりの中心は、従業員による生成AI利用の可視化・制御である。シャドーAI対策、プロンプトへの機密情報入力防止、承認済みAIサービスへの利用誘導が、初期導入の主要テーマとなっている。

  • 示唆②
    • 2026年度以降は、AIアプリ、プライベートLLM、AIエージェントの本番運用が広がることで、AIエージェントセキュリティとAIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティが市場成長を牽引する。

  • 示唆③
    • 市場は「AIを使わせない」発想から、「AIを使う前提で、見える化し、制御し、監査し、継続運用する」方向へ移行している。

■市場カテゴリ別コメント

  • AIガバナンスコンサルティング
    • AI導入初期の主要テーマであり、ガイドライン策定、リスク評価、AIレッドチーミング、説明責任設計、ポストリリース監視設計などの需要が高い。一方で市場全体に占める構成比は、中長期では他カテゴリの伸長により相対的に低下する見通し。

  • AI利用可視化・制御セキュリティ
    • 現時点で最も案件化しやすいカテゴリ。シャドーAI検知、未承認AI利用の制御、プロンプト検査、機密情報漏えい対策、ブラウザ/端末/ネットワーク経由のAI利用統制が主戦場。多くの企業で最初の導入テーマとなりやすい。

  • AIエージェントセキュリティ
    • 今後の高成長カテゴリ。AIエージェントの発見、登録、所有者管理、権限管理、MCP/A2A接続制御、監査証跡、実行時監視への需要が拡大。AIエージェントの本番運用が進むほど重要度が高まる。

  • AIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティ
    • 市場最大カテゴリ。AIアプリ保護、LLMガードレール、プロンプトインジェクション対策、AIモデル評価、AIワークロード保護、コンテナ/コード/クラウド保護などを含む。AIの本番実装・自社開発が進む企業ほど投資が拡大しやすい。

● 資料内容

  • 序章 AIセキュリティ市場の定義と対象範囲
    • AIセキュリティ市場の定義
    • 調査対象カテゴリの整理
    • 主要ベンダーの提供領域一覧
    • 主要ベンダー別サービス概要

  • 第1章 カテゴリ別市場動向
    • 1-1 カテゴリ別市場推移
    •  1-1-1 市場全体の推移(2025年度実績~2027年度予測)
    •  1-1-2 カテゴリ別市場推移(2025年度実績~2027年度予測)
    •  1-1-3 中期見通し(2025年度実績~2030年度予測)
    • 1-2 カテゴリ別のベンダー売上・シェア・成長率動向
    •  1-2-1 AIガバナンスコンサルティング
    •  1-2-2 AI利用可視化・制御セキュリティ
    •  1-2-3 AIエージェントセキュリティ
    •  1-2-4 AIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティ
    • 1-3 カテゴリ別市場構成比推移
    •  対象期間:2025年度実績~2027年度予測
    • 1-4 カテゴリ別のベンダー売上・シェア・伸長率動向
    •  1-4-1 AIガバナンスコンサルティング
    •  1-4-2 AI利用可視化・制御セキュリティ
    •  1-4-3 AIエージェントセキュリティ
    •  1-4-4 AIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティ

  • 第2章 需要先別市場動向
    • 2-1 業種別市場推移
    •  金融
    •  製造
    •  サービス
    •  流通
    •  公益
    •  公共
    • 2-2 業種別のベンダー売上・シェア・成長率動向
    • 2-3 企業規模別市場推移
    •  超大企業
    •  大企業
    •  中堅企業
    •  中小企業
    • 2-4 企業規模別のベンダー売上・シェア・成長率動向

  • 第3章 ユーザーアンケート調査分析
    • 3-1 回答者属性
    • 3-2 AI活用・AIエージェント導入の実態
    • 3-3 AIエージェント導入目的・選定基準・課題
    • 3-4 推進体制・運用体制
    • 3-5 予算・投資意向
    • 3-6 AIセキュリティ施策の導入状況と今後1年の見通し
    • 3-7 AIセキュリティ関連製品・機能カテゴリの導入状況
    • 3-8 AIセキュリティ導入のタイミング・導入契機・リスク認識
    • 3-9 ベンダー比較・選定動向

● 個別企業実態・掲載企業

社数:20社

  • 1 Cato Networks
  • 2 NTTデータ
  • 3 Okta Japan
  • 4 SailPointテクノロジーズジャパン
  • 5 TISI
  • 6 アマゾン ウェブ サービス ジャパン
  • 7 大手コンサルティングファーム
  • 8 グーグル・クラウド・ジャパン
  • 9 クラウドストライク
  • 10 ゼットスケーラー
  • 11 チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズ
  • 12 トレンドマイクロ
  • 13 日本電気
  • 14 日本プルーフポイント
  • 15 日本マイクロソフト
  • 16 日立製作所
  • 17 パロアルトネットワークス
  • 18 フォーティネットジャパン
  • 19 富士通
  • 20 マクニカ

● 調査項目

■ベンダーインタビュー調査

  • 1. 企業概要、主幹組織

  • 2. AIセキュリティ関連事業の業績推移(2025年度実績~2027年度予測)
    •  2-1. カテゴリ別業績推移
    •  2-2. 製品・サービス別業績推移
    •  2-3. AIセキュリティ関連事業の事業動向
    • 3. 販売体制・供給体制
    •  3-1. 人員構成
    •  3-2. 販売ルート
    •  3-3. 主要パートナー
    • 4. 製品・サービス概要
    • 5. 導入事例・採用実績
    • 6. 需要先別業績推移
    •  6-1. 導入テーマ別業績推移
    •  6-2. ユーザー業種別業績推移
    •  6-3. ユーザー規模別業績推移
    •  6-4. 需要先別事業動向
    • 7. ユーザー動向・導入課題
    • 8. 重点戦略・事業展開の方向性
    • 9. 競争環境と差別化要因
    • 10. 当該市場に対する展望

■ユーザーアンケート調査

  • 1. 回答者属性・スクリーニング
    • 1-1. 業種
    • 1-2. 国内従業員規模
    • 1-3. 所属部門・役職
    • 1-4. 生成AIおよびAIエージェントの利用状況
    • 1-5. 導入・選定・運用への関与度
    • 1-6. 関与している業務領域
    • 1-7. AI活用・AIセキュリティに関する把握範囲
    • 1-8. 個人年収
    • 1-9. 最終学歴

  • 2. AI活用・AIエージェント導入の実態
    • 2-1. 企業全体のAI活用レベル
    • 2-2. AIエージェントの利用段階
    • 2-3. 月1回以上利用している対象ユーザー比率
    • 2-4. 職種別のAIエージェント導入可能性評価
    • 2-5. 職種別のAIエージェントによる業務代替可能性評価
    • 2-6. 利用中・導入中のAIエージェントカテゴリ
    • 2-7. 利用中・検討中のAIエージェント提供元企業
    • 2-8. AIエージェント/AIアプリの提供対象(社内向け・社外向け)
    • 2-9. データ保管場所・保存場所への懸念
    • 2-10. オンプレミス型/顧客環境内動作型AIエージェント製品の評価

  • 3. AIエージェント導入目的・選定基準・課題
    • 3-1. AIエージェントの選定基準
    • 3-2. AIエージェント導入の主目的
    • 3-3. AIエージェント構築・導入に伴う課題
    • 3-4. 導入後の効果測定・KPI
    • 3-5. AIエージェントの監査・記録整備状況

  • 4. 推進体制・運用体制
    • 4-1. AI活用全体を主導する部門
    • 4-2. AIエージェント構築を主導する部門
    • 4-3. AIセキュリティ導入を主導する部門
    • 4-4. AIの監視体制(内製・外注・共同運営)
    • 4-5. AIの運用体制(内製・外注・共同運営)
    • 4-6. AIセキュリティ体制(内製・外注・共同運営)
    • 4-7. AI活用に伴う人材育成方針

  • 5. 予算・投資意向
    • 5-1. 年間IT予算規模
    • 5-2. 年間AI関連予算規模
    • 5-3. AI関連投資の中でのAIエージェント優先度
    • 5-4. 今後12か月のAIエージェント関連投資額
    • 5-5. AIエージェント投資判断で最も重視する考え方
    • 5-6. AIセキュリティ導入の最終意思決定者

  • 6. AIセキュリティ施策の導入状況・今後1年の見通し
    • 6-1. 利用中の生成AI・AIエージェントの棚卸し・見える化
    • 6-2. 承認済みAIサービスのみ利用可能にする制御
    • 6-3. 機密情報・個人情報の入力/出力チェック
    • 6-4. AIエージェントごとの権限・接続先管理
    • 6-5. 利用ログ・監査記録・承認フロー整備
    • 6-6. 本番前のリスク評価・疑似攻撃・事前検証

  • 7. AIセキュリティ関連製品・機能カテゴリの導入状況
    • 7-1. ゼロトラスト・SASE・SSEなど既存基盤の拡張
    • 7-2. DLP・CASB・ブラウザ制御などの情報保護機能
    • 7-3. 生成AIの入力・出力を制御するガードレール機能
    • 7-4. 権限管理・ID管理・特権管理の強化
    • 7-5. ログ管理・監査・監視ツール
    • 7-6. 業務AI製品に標準搭載された統制機能

  • 8. AIセキュリティ導入の実装タイミング・導入契機
    • 8-1. AIセキュリティ対策を実施・組み込むタイミング
    • 8-2. AIセキュリティ対策を導入・強化する主なきっかけ
    • 8-3. AIに関して現在特に懸念しているリスク

  • 9. ベンダー比較・選定動向
    • 9-1. 今後12か月以内に比較・評価しているAIセキュリティ関連ベンダー
    • 9-2. AIセキュリティ関連ベンダー比較で重視するポイント

● 図表目次

  • 〚図表a〛AIセキュリティ関連ベンダーの提供カテゴリ一覧
  • 〚図表b〛主要ベンダー別AIセキュリティ関連サービス概要
  • 〚図表1-1-1〛AIセキュリティ市場のカテゴリ別中期予測(グラフ)
  • 〚図表1-1-2〛AIセキュリティ市場のカテゴリ別中期予測(2025年度実績~2030年度予測)
  • 〚図表1-2-1〛AIセキュリティ市場全体のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表1-2-2〛AIガバナンスコンサルティングのベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表1-2-3〛AI利用可視化・制御セキュリティのベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表1-2-4〛AIエージェントセキュリティのベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表1-2-5〛AIアプリ・開発基盤・LLMセキュリティのベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表1-3-1〛AIセキュリティ市場のカテゴリ構成比推移(グラフ)
  • 〚図表1-3-2〛AIセキュリティ市場のカテゴリ構成比推移(2025年度実績~2027年度予測)
  • 〚図表2-1-1〛AIセキュリティの導入テーマ分類
  • 〚図表2-1-2〛導入テーマ別市場推移
  • 〚図表2-1-3〛導入テーマ別市場推移(グラフ)
  • 〚図表2-3-1〛ユーザー業種別市場推移
  • 〚図表2-4-1〛金融のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-4-2〛製造のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-4-3〛サービスのベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-4-4〛流通のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-4-5〛公益のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-4-6〛公共のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-5-1〛ユーザー規模別市場推移
  • 〚図表2-6-1〛超大企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-6-2〛大企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-6-3〛中堅企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移
  • 〚図表2-6-4〛中小企業のベンダー売上/シェア/伸長率推移

■ユーザーアンケート

  • 〚回答者属性・基本情報〛
  • 〚図表3-1〛回答企業の業種構成
  • 〚図表3-2〛回答企業の国内従業員規模構成
  • 〚図表3-3〛回答者の所属部門・役職構成
  • 〚図表3-4〛生成AIおよびAIエージェントの利用状況
  • 〚図表3-5〛導入・選定・運用への関与度
  • 〚図表3-6〛導入・選定・運用における関与領域
  • 〚図表3-7〛AI活用・AIセキュリティに関する把握範囲
  • 〚AI活用・AIエージェント導入実態〛
  • 〚図表3-8〛企業全体のAI活用レベル
  • 〚図表3-9〛AIエージェントの利用段階
  • 〚図表3-10〛月1回以上利用している対象ユーザー比率
  • 〚図表3-11〛職種別にみたAIエージェント導入可能性評価
  • 〚図表3-12〛職種別にみたAIエージェント業務代替可能性評価
  • 〚図表3-13〛利用中・導入中のAIエージェントカテゴリ
  • 〚図表3-14〛利用中・検討中のAIエージェント提供元企業
  • 〚図表3-15〛AIエージェント/AIアプリの提供対象(社内向け・社外向け)
  • 〚図表3-16〛データ保管場所への懸念度合い
  • 〚図表3-17〛オンプレミス型/顧客環境内動作型AIエージェント製品の評価
  • 〚導入目的・選定基準・課題〛
  • 〚図表3-18〛AIエージェントの選定基準
  • 〚図表3-19〛AIエージェント導入の主目的
  • 〚図表3-20〛AIエージェント構築・導入に伴う課題
  • 〚図表3-21〛AIエージェント導入後の効果測定・KPI
  • 〚図表3-22〛AIエージェントの監査・記録整備状況
  • 〚推進体制・運用体制〛
  • 〚図表3-23〛AI活用全体を主導する部門
  • 〚図表3-24〛AIエージェント構築を主導する部門
  • 〚図表3-25〛AIセキュリティ導入を主導する部門
  • 〚図表3-26〛AIの監視体制(内製・外注・共同運営)
  • 〚図表3-27〛AIの運用体制(内製・外注・共同運営)
  • 〚図表3-28〛AIセキュリティ体制(内製・外注・共同運営)
  • 〚図表3-29〛AI活用に伴う人材育成方針
  • 〚予算・投資意向〛
  • 〚図表3-30〛年間IT予算規模
  • 〚図表3-31〛年間AI関連予算規模
  • 〚図表3-32〛AI関連投資におけるAIエージェントの優先度
  • 〚図表3-33〛今後12か月のAIエージェント関連投資額
  • 〚図表3-34〛AIエージェント投資判断で最も重視する考え方
  • 〚図表3-35〛AIセキュリティ導入の最終意思決定者
  • 〚AIセキュリティ施策の導入状況〛
  • 〚図表3-36〛利用中の生成AI・AIエージェントの棚卸し・見える化の導入状況
  • 〚図表3-37〛承認済みAIサービスのみ利用可能にする制御の導入状況
  • 〚図表3-38〛機密情報・個人情報の入力/出力チェックの導入状況
  • 〚図表3-39〛AIエージェントごとの権限・接続先管理の導入状況
  • 〚図表3-40〛利用ログ・監査記録・承認フロー整備の導入状況
  • 〚図表3-41〛本番前のリスク評価・疑似攻撃・事前検証の導入状況
  • 〚AIセキュリティ関連製品・機能カテゴリの導入状況〛
  • 〚図表3-42〛ゼロトラスト・SASE・SSEなど既存基盤拡張の導入状況
  • 〚図表3-43〛DLP・CASB・ブラウザ制御など情報保護機能の導入状況
  • 〚図表3-44〛生成AIの入力・出力を制御するガードレール機能の導入状況
  • 〚図表3-45〛権限管理・ID管理・特権管理強化の導入状況
  • 〚図表3-46〛ログ管理・監査・監視ツールの導入状況
  • 〚図表3-47〛業務AI製品に標準搭載された統制機能の導入状況
  • 〚導入タイミング・導入契機・懸念リスク〛
  • 〚図表3-48〛AIセキュリティ対策を実施・組み込むタイミング
  • 〚図表3-49〛AIセキュリティ対策を導入・強化する主なきっかけ
  • 〚図表3-50〛AIに関して現在特に懸念しているリスク
  • 〚比較・評価中のベンダーと比較ポイント〛
  • 〚図表3-51〛今後12か月以内に比較・評価しているAIセキュリティ関連ベンダー
  • 〚図表3-52〛AIセキュリティ関連ベンダー比較で重視するポイント

● 個票見本(1社あたり4~6ページ)


▲ページトップへ