01 デジタル変革に伴うサイバーセキュリティの重要性の高まり デジタル化とクラウドサービスへの移行が進むにつれ、企業は攻撃対象領域(不正アクセスやデータ抽出を試みる可能性のある侵入ポイントの総数)を大幅に拡大させています。この拡大により、包括的な攻撃対象領域管理(ASM)ソリューションの必要性が高まっています。米国のある機関のレポートによると、2026年までに組織の60%が正式なASMプログラムを導入すると予測されており、これは2021年の10%未満から大幅な増加となります。データ侵害によるコストの上昇は、ASM(攻撃対象領域管理)の必要性を改めて浮き彫りにしています。例えば、2021年のIBMデータ侵害コストレポートによると、医療業界は平均923万米ドルと最も高い侵害コストに直面しており、世界全体の平均データ侵害コストは424万米ドルでした。サイバー脅威がますます高度化し、コストも増大するにつれ、堅牢な攻撃対象領域管理ソリューションへの需要が高まり、ASM市場の収益ポテンシャルが大幅に向上することが予想されます。
02 人工知能(AI)と機械学習(ML)の導入 攻撃対象領域管理(ASM)システムにおける人工知能(AI)と機械学習(ML)の導入は、組織が脅威を検知し、脆弱性を予測し、セキュリティプロセスを自動化する方法を大きく変革しています。サイバー脅威が高度化するにつれ、AIとML技術はASMソリューションにますます統合され、その有効性を高めています。これらの技術により、膨大なデータセットを分析し、潜在的なセキュリティ問題が深刻化するずっと前に、その兆候となるパターンや異常を特定することが可能になります。例えば、Capgeminiが2023年に実施した調査によると、世界中の組織の61%がAIとMLをサイバーセキュリティ戦略に統合しており、そのかなりの割合が特にASM(アプリケーションセキュリティ管理)のためにこれらの技術を活用していることが明らかになりました。AIとMLを使用することで、企業は脅威をより正確に検出できるだけでなく、システムの脆弱性を予測し、予防的な対策を講じることが可能になります。この予測機能は、クラウドベースやデジタル化されたインフラストラクチャに見られるような、複雑で動的な攻撃対象領域を持つ環境において特に価値があります。
2025年5月:CrowdStrikeは、Falcon Exposure Managementの機能を強化し、AIを活用したリスク優先順位付けと外部資産の検出機能によって、攻撃対象領域管理プラットフォームを拡張しました。
2026年2月:マイクロソフトは、攻撃経路分析機能の強化と資産の可視化機能の統合により、Microsoft Security Exposure Managementを拡張し、企業のサイバーリスク管理を改善しました。