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AIサイバーセキュリティ: 2032年2,340億ドル予測と直近1年の資金調達トレンド

🗓 Created on 10/10/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷AIサイバーセキュリティ市場の規模と成長見通し
    • 🏷直近1年の資金調達動向サマリー（2024-2025）
    • 🏷主要プレイヤーと注目スタートアップのディール
    • 🏷最新技術トレンド：ディープフェイク/機械ID/モデル防御
    • 🏷投資家動向（OpenAI/Sequoia）と今後の注目領域
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

AIを活用したサイバーセキュリティ市場の「全体像把握」と、特に「過去1年（概ね2024〜2025）のスタートアップ資金調達ニュース」を中心に最新トレンドを抽出すること。目的は（1）市場規模・成長見通しの確認、（2）直近の資金流入が示す投資テーマの特定、（3）起業家・投資家・企業向けの実務的示唆を提示すること。主な情報源は提供URLおよびTechCrunch／Forbes／SecondTalent／Skywork等の業界報道・分析資料です（出典は本文中に明示します）。

回答

要約（結論先出し）
  • AI影響下のサイバーセキュリティ市場は「急拡大が期待される一方、評価レンジと定義がソースで異なる」ため不確実性がある。代表的な予測例として2032年に約234.6億ドル（CAGR ≈31.7%）とする試算がある一方、別ソースでは範囲とCAGRが小さい推計もある。
    prnewswire.co.uk
    ／
    skywork.ai
  • 直近1年の資金調達を見ると、投資は「生成AI（Deepfake/ソーシャルエンジニアリング）対策」「モデルの事前評価・ランタイム防御」「AI向けDLP（データ流出防止）」「機械ID保護」「クラウド/ランタイム保護」の5領域に集中している（代表例を後述）。主要プラットフォーム運営者や戦略的投資家（OpenAI、Sequoia、Cisco 等）が早期から関与するケースが増えており、投資／採用の速度は高い。
  1. 主要数値（抜粋）
指標値出典
グローバル市場（2024 推定、AI影響下のサイバーセキュリティ）USD 26.55 billion
prnewswire.co.uk
予測（2032）USD 234.64 billion（CAGR 31.70%：出典ベース）
prnewswire.co.uk
AI系サイバーセキュリティ向けスタートアップ資金（2024・分野合算）USD 7.3 billion（+52% YoY とする集計）
secondtalent.com
市場分析上の代替推計例2025年$73.13B → 2032年$166.73B（CAGR 12.5% とする別集計）
skywork.ai
（注）市場規模の差は「定義範囲」「含めるサービス/商品カテゴリ」「地域カバレッジ」「課金モデル前提」等の違いが主因。絶対値より「高成長期待＋不確実性」が重要な洞察です。
  1. 直近1年（概ね2024–2025）の代表的資金調達（抜粋）
スタートアップラウンド調達額（概略）技術／フォーカス出典
Adaptive SecuritySeries A$43M〜$55M（報道差あり）生成AIを使ったソーシャルエンジニアリング訓練／リアルタイムスコアリング（OpenAI系の基金参加）
techcrunch.com
、
startup-weekly.com
Irregular—$80MフロンティアAIモデルの事前評価・レッドチーミング（SOLVE等）
techcrunch.com
Cyberhaven—約$100M（大型調達）AI利用時のデータ漏洩防止（AI向けDLP）
forbes.com
UpwindSeries A約$100Mクラウド／ランタイム中心のクラウドセキュリティ（CNAPP系）
techcrunch.com
GetRealSeries A$17.5Mディープフェイク（音声/映像/静止画）検出・フォレンジック
techcrunch.com
Token SecuritySeries A$20M機械ID（サービスアカウント／トークン）保護
techcrunch.com
Noma SecuritySeries A$25MAIアプリケーション固有の脆弱性検出（プロンプト/データ保護）
techcrunch.com
AegisAISeed$13MLLMを用いたメール脅威対策（自律エージェント型）
techcrunch.com
MindgardSeed$8Mランタイム特化のAIアプリケーションセキュリティ（DAST‑AI）
techcrunch.com
Bonfy.AISeed$9.5M生成AIコンテンツのセキュリティ
fintech.global
Repello AISeed約$1.2M（報道差あり／要検証）生成AIのレッドチーミング／ランタイム保護
linkedin.com
、
techinasia.com
（注）上表は報道ベースの抜粋。報道間で数字が異なる場合があり、公式プレス／投資家発表等の一次ソース確認を推奨します。
  1. トレンド分析（事実→解説→示唆）
  • 生成AI（Deepfake／高度なフィッシング）対策
    • 事実：Deepfake検出や生成コンテンツのガバナンスに関連するスタートアップが資金を集めている（GetReal、Bonfy.AI、Adaptive Security など）。
      techcrunch.com
      、
      fintech.global
    • 示唆：企業は「出力信頼性の担保」と「業務利用時のガバナンス（ポリシー／監査）」を導入優先にすべき。
  • モデル安全性（事前評価・赤チーミング・SOLVE等）
    • 事実：フロンティアモデルの事前検証や評価に対する大型投資（Irregular 等）が確認される。
      techcrunch.com
      、
      irregular.com
    • 示唆：モデルのリリース前評価（第三者ベンチマーク）とランタイム監視の両立が採用/投資判断の重要指標になる。
  • AI向けDLP（AI利用時のデータ流出防止）
    • 事実：従業員の外部LLM利用による機密流出対策を行うCyberhaven等が大型調達。
      forbes.com
    • 示唆：短期的に企業が導入すべきは「AIへの送信可否判定」「モデル別許可ポリシー」「監査ログ可視化」。
  • 機械ID（サービスアカウント／トークン）保護
    • 事実：Token Security等への投資増。クラウド自動化に伴う機械アカウント攻撃が顕在化している。
      techcrunch.com
    • 示唆：APIキー管理・自動ローテーション・最小権限適用はAI導入ロードマップの必須項目。
  • クラウド／ランタイム防御（CNAPP、アラート削減）
    • 事実：Upwindの大型調達等、クラウドネイティブ保護に資本集中。
      techcrunch.com
    • 示唆：AIワークロード中心のクラウド可視化・自動修復が導入優先度高。
  1. ステークホルダー別の実務的示唆（短期〜中期）
  • 起業家／プロダクト
    1. 「単にAIを使っている」だけでなく、実運用で計測可能なKPI（誤検知率、POC→本番化率、MTTR低下、ARR）を早期に用意する。
    2. プラットフォーム連携（M365、G Suite、主要クラウド、SIEM/XDR）を早期実装して導入障壁を下げる。
  • 投資家（VC／CVC）
    1. デューデリジェンスで「モデルの攻撃耐性」「データガバナンス」「顧客での効果」を重視。第三者評価やPoC結果をチェックすること。
    2. 戦略的投資家（OpenAI等）や大手ベンダーが参加するラウンドは、将来的な統合可能性を考慮して優先度を上げる価値がある。
  • 企業（CISO／導入側）
    1. まずは「AI利用ポリシー」と「AI向けDLP／監査」を短期で導入。
    2. 重要モデルに対しては「事前の赤チーミング（レッドチーム）」と「ランタイム監視（AIDR/DAST‑AI）」をPoCで検証する。
  1. 6〜12か月で注視すべきポイント
  • 規制・ガイドライン（NIST、各国のAI安全ルール）が企業購買基準を変える可能性。NISTガイドライン等参考
  • フロンティアモデル評価・第三者ベンチ（Irregularの商業化と普及）。
    techcrunch.com
  • 大手の買収・プラットフォーム統合（Palo Alto等の動向）により市場競争構造が早期に変化する可能性。
  1. 実務的な優先アクション（短期・具体）
  1. ウォッチリスト作成：Adaptive Security、GetReal、Irregular、Cyberhaven、Token Security 等を定期監視（資金調達／製品アップデート）。
  2. AI資産棚卸：モデル、データパイプライン、外部LLM利用箇所、サービスアカウントを全社で洗い出す。
  3. PoC優先度（短期順）：AI向けDLP → ランタイム防御（重要モデル） → 機械ID管理 → ディープフェイク検出。
  4. 投資判断基準の整備（VC向け）：運用実績、第三者評価、プラットフォーム連携、データ独自性を評価軸に。
図解：トレンドの関係（簡易）
（補足）データ精度と注意点
  • 報道による調達額には差異がある（例：Adaptive Security の報道$43M vs $55M 等）。一次ソース（公式プレスリリース、SEC、投資家発表）での確認を推奨します。
  • 市場規模推計は「定義」が異なるため、比較する際は各調査の含有項目（製品/サービス/運用支援を含むか）を照合してください。
    prnewswire.co.uk
    、
    skywork.ai
主要参照（抜粋）
  • PR Newswire（Fortune Business Insights）:
    prnewswire.co.uk
  • 資金動向サマリ（SecondTalent）:
    secondtalent.com
  • Adaptive Security（報道）:
    techcrunch.com
  • GetReal（報道）:
    techcrunch.com
  • Irregular（報道 & SOLVE）:
    techcrunch.com
    、
    irregular.com
  • Cyberhaven（報道）:
    forbes.com
  • Token Security（報道）:
    techcrunch.com
  • Skywork（市場・資金動向分析）:
    skywork.ai
（さらに個別のスタートアップ一覧を「地域別」「投資家別」「ラウンド別」にCSV/Excelで整理することも可能です。どの切り口を優先しますか？）

結果と結論

主要結果（短く）
  • 過去1年の資金調達動向は「生成AIに起因する新たな攻撃」「モデルの安全性」「AI利用時のデータ漏洩防止」「機械ID保護」「クラウド／ランタイム防御」の5領域に資本が集中していることを示している。大手プラットフォームや戦略的投資家の参画が目立ち、エコシステムの“防御側”強化が加速している。
    techcrunch.com
    、
    forbes.com
    、
    secondtalent.com
    。
結論（推奨アクション）
  1. 企業はまず「AI利用ポリシー＋AI向けDLP＋実戦的訓練（生成AIベース）」を短期で整備し、並行して重要モデルのランタイム保護PoCを実行すること。
  2. 投資家は「運用で効果を示せるKPI（ARR、POC→本番化率、誤検知率／MTTR改善）」を重視し、第三者評価（SOLVE等）や大手との連携可能性をデューデリジェンスで評価すること。
  3. 起業家は「プラットフォーム連携」と「運用で証明できる効果」を早期差別化要素にし、外部評価・第三者検証を取得することが資金調達成功の鍵になる。
次の提案（私からの支援）
  • ご希望なら、次のいずれかを深掘りします：
    1. 「地域別（米国／欧州／日本）での資金調達一覧（CSV/Excel）と投資家マッピング」
    2. 「特定技術領域（例：AI向けDLP／モデル評価）に絞ったベンダー比較表（機能・導入実績・価格帯）」
    3. 「上表の各案件について一次ソース（公式プレス／投資家発表）での金額・日付の厳密検証」
  • どれを優先して深掘りしますか？希望の出力形式（表/CSV/PDF）と対象地域を教えてください。

コード実行

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<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="UTF-8" />
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
  <title>AIサイバーセキュリティ市場: 過去1年のスタートアップ資金調達トレンド</title>
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  <style>
    :root {
      --bg: #0b1220; --panel: #121a2b; --text: #e6eefc; --muted: #9fb2d7; --accent: #3fb8ff; --accent2: #67e8a5; --warn: #ffd166;
    }
    * { box-sizing: border-box; }
    body { margin: 0; background: var(--bg); color: var(--text); font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Hiragino Kaku Gothic ProN", Meiryo, "Noto Sans JP", "Helvetica Neue", Arial, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji"; }
    header { padding: 24px; border-bottom: 1px solid #1c2740; position: sticky; top: 0; background: rgba(11,18,32,0.8); backdrop-filter: blur(6px); }
    h1 { margin: 0 0 6px; font-size: 20px; }
    .sub { color: var(--muted); font-size: 13px; }
    main { padding: 20px; max-width: 1200px; margin: 0 auto; }
    .grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(12, 1fr); gap: 16px; }
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    .kpi h3 { margin: 0 0 6px; font-size: 12px; color: var(--muted); font-weight: 600; }
    .kpi .v { font-size: 22px; font-weight: 700; letter-spacing: 0.2px; }
    .caption { margin-top: 8px; color: var(--muted); font-size: 12px; }
    a { color: #7cc6ff; text-decoration: underline; }
    table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 13px; }
    th, td { padding: 8px 10px; border-bottom: 1px solid #1b2642; vertical-align: top; }
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</head>
<body>
  <header>
    <h1>AIサイバーセキュリティ市場: 過去1年のスタートアップ資金調達トレンド（2024-10-10 → 2025-10-10）</h1>
    <div class="sub">可視化・集計・注記のみで構成。数値は USD、桁区切り表示。出典は各セクションおよび表に明記。</div>
  </header>
  <main>
    <section class="grid">
      <div class="span-12 card">
        <div class="kpis" id="kpis"></div>
      </div>

      <div class="span-12 card">
        <h2 style="margin:0 0 8px; font-size:16px;">資金調達イベント一覧（過去1年）</h2>
        <div id="tableWrap"></div>
        <div class="caption">出典: 各行のリンクを参照（TechCrunch, Forbes, PYMNTS, Fintech Global など）。</div>
      </div>

      <div class="span-6 card">
        <h3 style="margin:0 0 6px;">タイムライン（散布図）</h3>
        <div class="chart-wrap"><canvas id="timeline"></canvas></div>
        <div class="caption">出典: 下表の個別リンク（複数出典）。</div>
      </div>

      <div class="span-6 card">
        <h3 style="margin:0 0 6px;">カテゴリ別の資金流入（棒グラフ）</h3>
        <div class="chart-wrap"><canvas id="byCat"></canvas></div>
        <div class="caption">出典: 下表の個別リンク（複数出典）。</div>
      </div>

      <div class="span-6 card">
        <h3 style="margin:0 0 6px;">ラウンド規模の分布（ヒストグラム）</h3>
        <div class="chart-wrap"><canvas id="hist"></canvas></div>
        <div class="caption">出典: 下表の個別リンク（複数出典）。</div>
      </div>

      <div class="span-6 card">
        <h3 style="margin:0 0 6px;">2032年の市場規模予測（出典比較）</h3>
        <div class="chart-wrap"><canvas id="forecast"></canvas></div>
        <div class="caption">
          出典:
          <a href="https://skywork.ai/skypage/en/Analyzing-the-Growth-of-US-Cybersecurity-Startups:-Funding,-Threats,-and-Innovation-in-2025/1947907346579406848" target="_blank" rel="noopener noreferrer">skywork.ai</a>,
          <a href="https://www.prnewswire.co.uk/news-releases/global-ai-influenced-cybersecurity-market-size-projected-to-reach-234-billion-by-2032-302579253.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">PR Newswire</a>
        </div>
      </div>

      <div class="span-12 card">
        <h3 style="margin:0 0 6px;">注記（簡潔な箇条書き）</h3>
        <ul id="notes" class="note"></ul>
      </div>

      <div class="span-12 card">
        <h3 style="margin:0 0 6px;">関連出典リンク集</h3>
        <ul style="columns: 2; gap: 24px;" id="sources"></ul>
      </div>
    </section>
  </main>

  <script>
    // データセット（過去1年以内）
    const events = [
      {
        company: "Noma Security",
        date: "2024-10-31",
        amount_million: 25.0,
        round: "Series A",
        category: "AIアプリケーションセキュリティ",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2024/10/31/noma-is-building-tools-to-spot-security-issues-with-ai-apps/"
      },
      {
        company: "Mindgard",
        date: "2024-12-20",
        amount_million: 8.0,
        round: "Seed/Pre-A",
        category: "AIセキュリティテスト(DAST-AI)",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2024/12/20/british-university-spinoff-mindgard-protects-companies-from-ai-threats/"
      },
      {
        company: "Token Security",
        date: "2025-01-27",
        amount_million: 20.0,
        round: "Series A",
        category: "機械ID保護",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2025/01/27/hackers-are-targeting-machine-identities-token-security-just-raised-20m-to-stop-them/"
      },
      {
        company: "GetReal",
        date: "2025-03-26",
        amount_million: 17.5,
        round: "Series A",
        category: "ディープフェイク対策",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2025/03/26/has-getreal-cracked-the-code-on-ai-deepfakes-18m-and-an-impressive-client-list-says-yes/"
      },
      {
        company: "Cyberhaven",
        date: "2025-04-02",
        amount_million: 100.0,
        round: "Growth",
        category: "AIデータ漏洩防止(DLP/LLiM)",
        sourceTitle: "Forbes",
        sourceURL: "https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2025/04/02/this-1-billion-cyber-startup-stops-employees-from-leaking-vital-data-to-ai/"
      },
      {
        company: "Adaptive Security",
        date: "2025-04-03",
        amount_million: 43.0,
        round: "Series A",
        category: "従業員トレーニング/AIソーシャルエンジニアリング対策",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2025/04/03/openai-just-made-its-first-cybersecurity-investment/"
      },
      {
        company: "Pillar Security",
        date: "2025-04-16",
        amount_million: 9.0,
        round: "Seed/Series A",
        category: "AI特有リスク対策(回避/汚染/プライバシー)",
        sourceTitle: "PYMNTS",
        sourceURL: "https://www.pymnts.com/news/investment-tracker/2025/security-startup-pillar-raises-9-million-to-tackle-ai-specific-risks/"
      },
      {
        company: "Bonfy.AI",
        date: "2025-06-30",
        amount_million: 9.5,
        round: "Seed",
        category: "生成AIコンテンツセキュリティ",
        sourceTitle: "Fintech Global",
        sourceURL: "https://fintech.global/2025/06/30/ai-security-pioneer-bonfy-ai-bags-9-5m-seed-funding/"
      },
      {
        company: "StrongestLayer",
        date: "2025-07-21",
        amount_million: 5.2,
        round: "Seed",
        category: "サイバーセキュリティ(一般)",
        sourceTitle: "Fintech Global",
        sourceURL: "https://fintech.global/2025/07/21/cybersecurity-startup-strongestlayer-secures-5-2m-seed/"
      },
      {
        company: "AegisAI",
        date: "2025-09-10",
        amount_million: 13.0,
        round: "Seed",
        category: "メール脅威対策(AIエージェント)",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2025/09/10/googles-former-security-leads-raise-13m-to-fight-email-threats-before-they-reach-you/"
      },
      {
        company: "Irregular",
        date: "2025-09-17",
        amount_million: 80.0,
        round: "Series B/Strategic",
        category: "フロンティアAIモデルセキュリティ",
        sourceTitle: "TechCrunch",
        sourceURL: "https://techcrunch.com/2025/09/17/irregular-raises-80-million-to-secure-frontier-ai-models/"
      },
      {
        company: "Repello AI (推定)",
        date: "2025-08-01",
        amount_million: 12.0,
        round: "Seed (推定)",
        category: "生成AIセキュリティ(レッドチーミング/ランタイム)",
        sourceTitle: "Tech in Asia (要JS表示)",
        sourceURL: "https://www.techinasia.com/news/ai-security-startup-repello-ai-nets-12m-seed-funding",
        estimated: true
      }
    ];

    // 期間フィルタ（固定：2024-10-10〜2025-10-10）
    const start = new Date("2024-10-10T00:00:00Z");
    const end = new Date("2025-10-10T23:59:59Z");
    const inRange = events.filter(e => {
      const d = new Date(e.date + "T00:00:00Z");
      return d >= start && d <= end;
    });

    // KPI集計
    const total = inRange.reduce((s, e) => s + e.amount_million, 0);
    const median = (() => {
      const arr = inRange.map(e => e.amount_million).sort((a,b)=>a-b);
      const n = arr.length;
      if (n === 0) return 0;
      return n % 2 ? arr[(n-1)/2] : (arr[n/2-1] + arr[n/2]) / 2;
    })();
    const top3 = [...inRange].sort((a,b)=>b.amount_million-a.amount_million).slice(0,3);

    // KPI描画
    const kpiWrap = document.getElementById("kpis");
    const kpis = [
      { name: "件数", value: inRange.length.toLocaleString("en-US") + " 件" },
      { name: "総調達額", value: "$ " + Math.round(total).toLocaleString("en-US") + "M" },
      { name: "中央値", value: "$ " + Math.round(median).toLocaleString("en-US") + "M" },
      { name: "最大ラウンド", value: `${top3[0].company}: $ ${Math.round(top3[0].amount_million).toLocaleString("en-US")}M` }
    ];
    kpis.forEach(k => {
      const el = document.createElement("div");
      el.className = "kpi";
      el.innerHTML = `<h3>${k.name}</h3><div class="v">${k.value}</div>`;
      kpiWrap.appendChild(el);
    });

    // テーブル描画
    const tableWrap = document.getElementById("tableWrap");
    const table = document.createElement("table");
    const thead = document.createElement("thead");
    thead.innerHTML = `
      <tr>
        <th>企業</th>
        <th>日付</th>
        <th>調達額</th>
        <th>ラウンド</th>
        <th>カテゴリ</th>
        <th>出典</th>
      </tr>`;
    table.appendChild(thead);
    const tbody = document.createElement("tbody");
    inRange
      .sort((a,b)=> new Date(a.date) - new Date(b.date))
      .forEach(e => {
        const tr = document.createElement("tr");
        const amt = `$ ${e.amount_million.toLocaleString("en-US", {maximumFractionDigits: 1})}M` + (e.estimated ? " (推定)" : "");
        tr.innerHTML = `
          <td>${e.company}</td>
          <td>${e.date}</td>
          <td>${amt}</td>
          <td><span class="pill">${e.round}</span></td>
          <td>${e.category}</td>
          <td><a href="${e.sourceURL}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">${e.sourceTitle}</a></td>
        `;
        tbody.appendChild(tr);
      });
    table.appendChild(tbody);
    tableWrap.appendChild(table);

    // タイムライン（散布図）
    const tlCtx = document.getElementById("timeline").getContext("2d");
    const tlData = inRange.map(e => ({ x: e.date, y: e.amount_million, label: e.company }));
    new Chart(tlCtx, {
      type: "scatter",
      data: {
        datasets: [{
          label: "ラウンド金額 (USD, 百万)",
          data: tlData,
          borderColor: "#3fb8ff",
          backgroundColor: "rgba(63, 184, 255, 0.25)",
          pointRadius: 5,
          pointHoverRadius: 7,
        }]
      },
      options: {
        responsive: true,
        parsing: false,
        plugins: {
          legend: { labels: { color: "#cfe2ff" } },
          tooltip: {
            callbacks: {
              label: (ctx) => {
                const d = ctx.raw;
                return `${d.label}: $ ${d.y.toLocaleString("en-US")}M`;
              }
            }
          },
          title: { display: true, text: "資金調達タイムライン", color: "#e6eefc" }
        },
        scales: {
          x: { type: "time", time: { unit: "month" }, adapters: { date: {} }, ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } },
          y: { title: { display: true, text: "百万USD" }, ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } }
        }
      }
    });

    // カテゴリ別集計
    const byCatMap = new Map();
    inRange.forEach(e => byCatMap.set(e.category, (byCatMap.get(e.category) || 0) + e.amount_million));
    const byCatLabels = Array.from(byCatMap.keys());
    const byCatValues = Array.from(byCatMap.values());
    const catCtx = document.getElementById("byCat").getContext("2d");
    new Chart(catCtx, {
      type: "bar",
      data: {
        labels: byCatLabels,
        datasets: [{
          label: "合計(百万USD)",
          data: byCatValues,
          backgroundColor: "rgba(103, 232, 165, 0.4)",
          borderColor: "#67e8a5",
          borderWidth: 1.5
        }]
      },
      options: {
        indexAxis: "y",
        plugins: { legend: { labels: { color: "#cfe2ff" } }, title: { display: true, text: "カテゴリ別の資金流入 (過去1年)" } },
        scales: { x: { ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } }, y: { ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } } }
      }
    });

    // ヒストグラム（ビン分け）
    const bins = [0,10,25,50,100,200];
    const counts = Array(bins.length - 1).fill(0);
    inRange.forEach(e => {
      for (let i = 0; i < bins.length - 1; i++) {
        if (e.amount_million >= bins[i] && e.amount_million < bins[i+1]) { counts[i]++; break; }
      }
    });
    const labelsHist = ["0-10","10-25","25-50","50-100","100-200"]; 
    const histCtx = document.getElementById("hist").getContext("2d");
    new Chart(histCtx, {
      type: "bar",
      data: { labels: labelsHist, datasets: [{ label: "件数", data: counts, backgroundColor: "rgba(255, 209, 102, 0.35)", borderColor: "#ffd166", borderWidth: 1.5 }]},
      options: { plugins: { legend: { labels: { color: "#cfe2ff" } }, title: { display: true, text: "ラウンド規模の分布" } }, scales: { x: { ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } }, y: { ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } } } }
    });

    // 2032年市場規模比較（ソース別）
    const forecastCtx = document.getElementById("forecast").getContext("2d");
    const forecastLabels = [
      "Skywork.aiサマリー (2032)",
      "PR Newswire (2032)"
    ];
    const forecastValues = [
      166.73, // 十億USD（研究サマリーの値）
      234.0   // 十億USD（PR Newswireの値）
    ];
    new Chart(forecastCtx, {
      type: "bar",
      data: { labels: forecastLabels, datasets: [{ label: "市場規模 (十億USD)", data: forecastValues, backgroundColor: ["rgba(63,184,255,0.35)", "rgba(103,232,165,0.35)"], borderColor: ["#3fb8ff", "#67e8a5"], borderWidth: 1.5 }]},
      options: { plugins: { legend: { labels: { color: "#cfe2ff" } }, title: { display: true, text: "2032年AIサイバーセキュリティ市場 規模予測(出典比較)" } }, scales: { x: { ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } }, y: { ticks: { color: "#9fb2d7" }, grid: { color: "#1b2642" } } } }
    });

    // 注記
    const notes = [
      "Repello AIは記事本文の取得に制約があり金額・日付を推定として扱い (Tech in Asiaリンク)。",
      "Adaptive SecurityのシリーズAは当初$ 43M (2025-04-03)。その後の追加投資により総額$ 55Mに拡大との報道あり (Startup Weekly/ITTech-Pulse)。",
      "金額は百万USD表記。期間は 2024-10-10 から 2025-10-10 で固定。",
      "市場規模予測は出典により差異があるため、2032年時点の比較を棒グラフで提示。"
    ];
    const notesEl = document.getElementById("notes");
    notes.forEach(t => { const li = document.createElement("li"); li.textContent = t; notesEl.appendChild(li); });

    // 出典リンク集
    const srcList = [
      { t: "PR Newswire (2032年: $234B)", u: "https://www.prnewswire.co.uk/news-releases/global-ai-influenced-cybersecurity-market-size-projected-to-reach-234-billion-by-2032-302579253.html" },
      { t: "Skywork.ai サマリー", u: "https://skywork.ai/skypage/en/Analyzing-the-Growth-of-US-Cybersecurity-Startups:-Funding,-Threats,-and-Innovation-in-2025/1947907346579406848" },
      { t: "Noma Security - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2024/10/31/noma-is-building-tools-to-spot-security-issues-with-ai-apps/" },
      { t: "Mindgard - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2024/12/20/british-university-spinoff-mindgard-protects-companies-from-ai-threats/" },
      { t: "Token Security - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2025/01/27/hackers-are-targeting-machine-identities-token-security-just-raised-20m-to-stop-them/" },
      { t: "GetReal - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2025/03/26/has-getreal-cracked-the-code-on-ai-deepfakes-18m-and-an-impressive-client-list-says-yes/" },
      { t: "Cyberhaven - Forbes", u: "https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2025/04/02/this-1-billion-cyber-startup-stops-employees-from-leaking-vital-data-to-ai/" },
      { t: "Adaptive Security - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2025/04/03/openai-just-made-its-first-cybersecurity-investment/" },
      { t: "Adaptive Security 追加 - Startup Weekly", u: "https://www.startup-weekly.com/OpenAI-Startup-Fund-backs-Adaptive-Security-with-55m-Series-A-funding-round/" },
      { t: "Adaptive Security 追加 - ITTech-Pulse", u: "https://ittech-pulse.com/news/openai-fund-extends-investment-in-adaptive-security-raising-total-to-55-million-in-series-a/" },
      { t: "Pillar Security - PYMNTS", u: "https://www.pymnts.com/news/investment-tracker/2025/security-startup-pillar-raises-9-million-to-tackle-ai-specific-risks/" },
      { t: "Bonfy.AI - Fintech Global", u: "https://fintech.global/2025/06/30/ai-security-pioneer-bonfy-ai-bags-9-5m-seed-funding/" },
      { t: "StrongestLayer - Fintech Global", u: "https://fintech.global/2025/07/21/cybersecurity-startup-strongestlayer-secures-5-2m-seed/" },
      { t: "AegisAI - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2025/09/10/googles-former-security-leads-raise-13m-to-fight-email-threats-before-they-reach-you/" },
      { t: "Irregular - TechCrunch", u: "https://techcrunch.com/2025/09/17/irregular-raises-80-million-to-secure-frontier-ai-models/" },
      { t: "Repello AI (推定) - Tech in Asia", u: "https://www.techinasia.com/news/ai-security-startup-repello-ai-nets-12m-seed-funding" }
    ];
    const srcEl = document.getElementById("sources");
    srcList.forEach(s => { const li = document.createElement("li"); const a = document.createElement("a"); a.href = s.u; a.textContent = s.t; a.target = "_blank"; a.rel = "noopener noreferrer"; li.appendChild(a); srcEl.appendChild(li); });
  </script>
</body>
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🏷AIサイバーセキュリティ市場の規模と成長見通し

画像 1

AIサイバーセキュリティ市場の規模と成長見通し

要約（結論の先出し）

AIを活用したサイバーセキュリティ市場は「大きく、かつ非常に高速で拡大している」一方、投資は選別的に流入しており、特にAIネイティブな防御（ソーシャルエンジニアリング対策、AIモデル保護、AI向けのクラウド/データ保護）に資金が集中しています。市場予測としてはFortune Business Insights の推計を引用したプレスリリースが2032年の市場規模を約234.64億ドルと示しており、CAGRは約31.7%と高水準です
prnewswire.co.uk
。同時に、スタートアップ資金面では「サイバーセキュリティAI」分野が2024年に約73億ドル（$7.3B）を集め、前年比で約+52%という高成長を示しました
secondtalent.com
。これらの事実を合わせると、「需要（脅威の高度化）→投資（AI防御へ）」という強いフィードバックループが存在すると考えられます（以下、事実→考察の形式で詳細を示します）。

キー数値（調査結果から抽出）

指標値出典
グローバル市場（2024）USD 26.55 billion
prnewswire.co.uk
予測（2032）USD 234.64 billion（CAGR 31.70%）
prnewswire.co.uk
AIセクター内：サイバーセキュリティAI 資金（2024）USD 7.3 billion（+52% YoY）
secondtalent.com
全AIスタートアップへのVC資金（2024）USD 89.4 billion
secondtalent.com
傾向（投資段階）AI系は早期投資の例外的な例外（シード/シリーズAへの関心が高い）
skywork.ai
、Return on Security
（上表の数値は各ソースの公表値を引用しています。出典を参照のうえ、細部は原典での確認を推奨します。）

何がこの成長を支えているか（事実と考察）

  • 事実：生成AIやLLMの普及により「なりすまし」「ディープフェイク」「AI生成コードの脆弱性」など新種・高度化した攻撃が増加していると報告されています（実際の被害事例や、OpenAIの関係者による懸念表明も複数の報道で示されています）
    techcrunch.com
    、
    ittech-pulse.com
    。
    考察：攻撃側も防御側もAIを“主戦場”として使うようになっており、単に従来の検出ルールを強化するだけでは対処が難しくなっていると考えられます（攻撃の質・速度の双方が変化）。このため、AIネイティブに設計された防御（モデル保護、データパイプラインの整合性検査、行動ベース検知等）に市場がシフトしていると示唆されますMcKinsey、
    prnewswire.co.uk
    。
  • 事実：クラウド移行やマルチクラウド化に伴う設定ミス、ソフトウェアサプライチェーン、AIワークロードの露出などが攻撃面を拡大しているとの報告が多数あります
    skywork.ai
    。
    考察：クラウド／データ層の可視化と自動修復（たとえばCNAPPやDSPM、AIワークロード向けの専用保護）は、企業の投資優先度が高い領域になっており、ここにスタートアップや大手のR&D/買収が集中すると考えられます。

直近1年の資金調達トピック（代表事例と意味）

  • Adaptive Security（人間中心のAI防御）
    事実：OpenAIのStartup Fundが参加するラウンドで資金調達が報じられ、報道によって総額の数字にばらつき（TechCrunchは$43M、他の報道ではシリーズA総額を$55Mとするもの）があります
    techcrunch.com
    、
    ittech-pulse.com
    、
    startup-weekly.com
    。
    事実（技術）：同社は「音声・映像・メッセージを跨いだディープフェイクのシミュレーション」「個人リスクに基づくパーソナライズド訓練」「リアルタイムのトリアージ／レポート」「AI駆動のリスクスコアリング」等を掲げています
    techcrunch.com
    、
    ittech-pulse.com
    。
    意味：OpenAI自らがサイバーセキュリティ領域のスタートアップに投資したことは、「生成AIが引き起こすリスクに対して、AIネイティブな防御が不可欠」という市場コンセンサスの裏付けであると考えられます。
  • Repello AI（報道：$12Mシード）
    事実：Tech in Asia に「Repello AI が $12M のシードを獲得した」とする見出しの報道がありますが、当該ページの本文はスクレイピング時にJS依存で取得できなかったため、記事本文の詳細は確認を要します（検証の必要あり）
    techinasia.com
    。
    意味：初期段階でのシード投資も依然活発であり、特にAI×セキュリティという組み合わせは早期に資金を引きやすい、という市場の“例外的”傾向が示唆されます
    secondtalent.com
    。
  • 大手の動き（Palo Alto 等）
    事実：Palo Alto Networks は既存の「Strata」「Prisma」「Cortex」といったプラットフォームを基盤に、AIデータセンターやAIパイプライン保護などAIネイティブ領域へ投資・買収を強めています（Protect AI買収やPrisma AIRSの事例が報告されています）
    wealthyreadings.com
    、
    infosprint.com
    。
    意味：大手の「プラットフォーム化」と組み合わせた買収・統合は、中長期でスイッチングコストと定着を生みやすく、スタートアップは「ニッチ特化」か「大手との統合戦略」のどちらかを選ぶ必要があると考えられます。

投資と開発の実務的示唆（ステークホルダー別）

  • 起業家 / プロダクト開発者へ
    1. 単なる“AI搭載”ではなく「検証可能な防御指標（モデル改ざん検知率、誤検知率、復旧までのMTTR低下）」を提示することが重要です（投資家は実績と収益化経路を重視）
      secondtalent.com
      。
    2. データの独自性（企業固有のテレメトリやラベリング資産）やパートナー経路（SOC統合、SIEM／XDR連携）を早期に作ることが差別化になります
      skywork.ai
      。
  • 投資家（VC/コーポレートVC）へ
    1. デューデリジェンスで「モデル攻撃耐性（adversarial robustness）」「データガバナンス」「顧客の実運用での効果」を重視してください（AIは技術だけでなく運用が鍵です）Return on Security、
      secondtalent.com
      。
    2. 早期段階でもAIセキュリティは例外的に資金が集まるため、シード～シリーズAのオポチュニティを逃さない一方、過度な「テクノロジー・バブル」に注意する必要があります（評価のプレミアムが付く分、実現性の精査が不可欠）。
  • 企業（導入側）へ
    1. AIを導入する企業は「AIモデル／データパイプライン保護」を導入検討の早期要件に含めるべきです。Palo Alto のような大手がAIネイティブ保護を製品化していることも、選択肢の一つです
      infosprint.com
      、
      wealthyreadings.com
      。
    2. 人間を狙う攻撃（ソーシャルエンジニアリング）に対しては、AIを用いたシミュレーション訓練や行動分析を組み合わせる対策が投資効率が高いと考えられます（Adaptive Securityの事例）
      techcrunch.com
      、
      ittech-pulse.com
      。

市場の不確実性と注意点（リスク）

  • 予測の不確実性：2032年までの高成長予測（CAGR 31.7%）は“技術採用が十分に進む”ことを前提にしたシナリオであり、規制、ガバナンス、企業側の導入ペース次第で大きく上下する可能性があります（出典ベースはFortune Business Insightsを伝えるPR Newswire）
    prnewswire.co.uk
    。
  • デューデリジェンスの必要性：報道によって資金調達額の推定に差異が出るケース（Adaptive Security の$43M vs $55Mの報道差など）もあり、一次ソース（SEC資料、プレスリリース、投資家発表）での確認が重要です
    techcrunch.com
    、
    ittech-pulse.com
    。

推奨される次のアクション（短期〜中期）

  1. 監視リストの作成：Adaptive Security、Repello AI、GetReal 等「AI×人間防御 / 深度なモデル保護」を掲げるスタートアップをウォッチ（TechCrunch、Tech in Asia 等の資金調達報道を定期確認）
    techcrunch.com
    、
    techinasia.com
    。
  2. 内部評価：自社が利用するAIワークロード（モデル、データパイプライン、エージェント）を洗い出し、優先的に保護すべき“攻撃面（A、B、C）”を決める（モデル改ざん、出力漏洩、プロンプト流出など）。この作業はSOC/DevSecOpsと連携して行うべきです
    prnewswire.co.uk
    、
    infosprint.com
    。
  3. 投資判断基準の整備（VC向け）：技術的卓越性だけでなく「データ資産」「顧客導入実績」「運用での再現性」「規制対応力」を投資の主軸に据える（SecondTalent の推奨に合致）
    secondtalent.com
    。

最後に（示唆）

  • 言い換えると、生成AIの普及は「需要（防御）と供給（投資）」の双方を急速に拡大させており、短期的には「AIネイティブ防御の実用化」が投資テーマの中心であり続けると考えられます（市場予測と資金流入の双方がこれを示しています）
    prnewswire.co.uk
    、
    secondtalent.com
    。
  • 次に取るべき実務的ステップは、「自社のAI攻撃面棚卸→実運用で有効な防御技術のPoC→必要に応じたスタートアップとの協業／投資検討」です。投資家・事業会社問わず、このループを迅速に回せるかが今後の勝ち筋を分けるでしょう（市場は高速で動いています）
    skywork.ai
    、Return on Security。
——— 参照（抜粋）
  • PR Newswire（Fortune Business Insights 抜粋）:
    prnewswire.co.uk
  • AIスタートアップ資金・市場分析（SecondTalent）:
    secondtalent.com
  • Adaptive Security 関連報道（TechCrunch）:
    techcrunch.com
  • Adaptive Security 関連報道（ittech-pulse）:
    ittech-pulse.com
  • Repello AI（Tech in Asia、要検証）:
    techinasia.com
  • Palo Alto 分析（WealthyReadings）:
    wealthyreadings.com
  • Prisma AIRS / Protect AI 等（Infosprint）:
    infosprint.com
  • 市場エコシステム分析（Skywork / Return on Security 等）: https://skywork.ai/skypage/en/Analyzing-the-Growth-of-US-Cybersecurity-Startups:-Funding,-Threats,-and-Innovation-in-2025/1947907346579406848、https://www.returnonsecurity.com/p/the-state-of-the-cybersecurity-market-in-2024
（さらに個別のスタートアップリスト、ラウンド別の詳細、地域別の投資動向などを深掘り希望であれば、優先順位を指示してください。一次ソース（プレスリリース原文、VC発表）を逐次検証しながら追加作業します。）
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Lecture Notes in Networks and Systems
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Signal, Image and Speech Processing
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調査のまとめ

AIに関するサイバーセキュリティ市場は、AI技術の急速な進化とそれに伴う新たな脅威の出現により、活発な資金調達と投資家の注目を集めています。特に、人間中心の防御やAIデータセンターの保護に焦点を当てた...

🏷直近1年の資金調達動向サマリー（2024-2025）

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直近1年の資金調達動向サマリー（2024-2025）

要約（結論先出し）
直近1年（主に2024〜2025年）で、AIを核としたサイバーセキュリティ領域は「資金回復＋テーマ集中」が顕著になりました。VCマネーは回復基調にあり、特に生成AI（deepfake 等）、AIモデル自体のセキュリティ、AI経由の機密データ漏洩防止、機械ID保護といった領域に資金が集中しています。投資家側ではOpenAIや大手テック系コーポレート、政府系戦略投資家が戦略的に参画する例が増えており、単なる技術投資ではなく「AIの安全性とエコシステム保護」への関与が強まっていると考えられます（裏付けは各事例と市場分析参照）。出典：資金回復等の概況はSkyworkの分析
skywork.ai
、市場規模予測はFortune Business Insightsを紹介するPR Newswire
prnewswire.co.uk
。

注目の資金調達事例（抜粋）

以下は過去1年以内（2024–2025）に公表された、AIサイバーセキュリティ領域の代表的な資金調達事例（抜粋）です。出典は各行に付記しています。
スタートアップラウンド調達額（米ドル）主な投資家技術／フォーカス出典
GetRealSeries A$17.5MCisco Investments、Capital One Ventures、In-Q-Telディープフェイク（音声・映像・静止画）検出
techcrunch.com
AegisAISeed$13M—AIエージェントによるメール脅威対策（LLM推論エージェント群）
techcrunch.com
Adaptive SecuritySeries A$43MOpenAI 等（戦略的投資）生成AIを用いたソーシャルエンジニアリング訓練／従業員トレーニング
techcrunch.com
Irregular—$80MSequoia等主導フロンティアAIモデルの事前評価・シミュレーション（モデルセキュリティ）
techcrunch.com
Token Security—$20MNotable Capital 等機械ID（machine identity）保護
techcrunch.com
MindgardSeed$8M—ランタイム特化のAIアプリケーションセキュリティ（DAST-AI）
techcrunch.com
Pillar Security—$9M—AI固有のリスク対策（回避攻撃、データ汚染等）
pymnts.com
Repello AISeed$1.225M—生成AIのレッドチーミング・ランタイム防御（ARTEMIS 等）
linkedin.com
Bonfy.AISeed$9.5M—生成AIコンテンツのセキュリティ
fintech.global
StrongestLayerSeed$5.2MSorenson Capital 等サイバーセキュリティ（AI詳細不記載）
fintech.global
Deep Algorithm Solutions（India）Seed$1.3MUnicorn India Ventures 等サイバーセキュリティ×AI（インド発）
techinasia.com
CyberCube—$180M+（投資受領）Spectrum Equity 等サイバーリスク管理（大規模ラウンド）
crunchbase.com
Cyberhaven—$100M（調達、公表）—社内データが外部AIに流出するのを防ぐDLPタイプのソリューション
forbes.com
Noma SecuritySeries A$25M—AIアプリケーション固有の脆弱性検出（データ・プロンプト等）
techcrunch.com
（注）上表は調査で確認できた主要事例の抜粋です。各社の発表時期や報道により報じられた金額表記が若干異なる場合があります。出典URLは各行を参照してください。

主要トレンド（事実提示→解説→示唆）

  1. 生成AI（GenAI）による攻撃防御に資金が集中している
    • 事実：ディープフェイク検出のGetRealや、生成AIコンテンツ保護のBonfy.AI、生成AIシステム向けレッドチーミングのRepello AI等が資金調達を実施しています
      techcrunch.com
      ,
      fintech.global
      ,
      linkedin.com
      。
    • 解説：生成AIはソーシャルエンジニアリングやフィッシングを高度化し、従来型シグネチャ検出だけでは捕捉しづらくなったため、検出・フィルタリング・出力制御が必須テーマになっています。CrowdStrikeなどの報告はvishingや生成メッセージの有効性の増加を指摘しており、この需要を資金が追いかけていると考えられます
      crowdstrike.com
      。
    • 示唆：言い換えると、検出アルゴリズムだけでなく「出力の信頼性担保」「企業内での利用ポリシー・ガバナンス」が商機であり、導入支援やガバナンスツールが買われやすいと考えられます。
  2. AIモデルそのものの安全性（事前評価・レッドチーミング）に大型投資が流入している
    • 事実：フロンティアモデルの事前評価を行うIrregularが$80Mを調達し、独自の評価フレーム（SOLVE）を用いる等の動きを見せています
      techcrunch.com
      、かつ同種のモデルテストやランタイム保護を提供する企業が増えています
      irregular.com
      。
    • 解説：モデルの事前検証（リリース前）とランタイム監視は別個の問題であり、いずれも「AIを攻撃対象にする/攻撃に用いる」リスクを低減するために不可欠です。Irregularの大規模ラウンドは、この領域を「大企業が必ず押さえるべき領域」と投資家が認識している証左です。
    • 示唆：企業側はモデルのセキュリティ評価基準を取り入れ、ベンダー選定時に「レッドチーミング実績」「SOLVEのような客観評価」を求めることが実務上有効と考えられます。
  3. 「AIを使う側」からのデータ漏洩対策（AI向けDLP）は急務となっている
    • 事実：従業員がChatGPT等の外部モデルへ機密データを送ってしまうリスクを防ぐCyberhavenの$100Mラウンド等、AI利用時のデータ流出防止を狙うプレイヤーが大きな資金を得ています
      forbes.com
      。
    • 解説：生成AIが業務に組み込まれるほど「意図せぬ共有」が増えるため、従来型DLPや監査ログだけでは不足になります。AIエージェントやサードパーティLLMへの出力制御と追跡が必要です（Skyworkの分析でもデータ保護分野への需要が高いと報告されています）
      skywork.ai
      。
    • 示唆：企業は「AIへのデータ送信の可否判定」「モデル別の許可ポリシー」「監査と可視化」を短期的に導入するべきです。
  4. 機械ID（machine identity）やAI特有リスクに特化した分野が成長
    • 事実：Token Securityが機械ID保護で$20Mを獲得するなど、機械アカウント／トークンを狙う攻撃対策が注目されています
      techcrunch.com
      。
    • 解説：クラウド化・自動化により「機械が人間と同等の権限で動く」場面が増え、これ自体が新しい攻撃面（SSOやトークン窃取）が生まれています。
    • 示唆：ID管理とZero Trust（継続的認証・マイクロセグメンテーション）をAI導入計画の中心に据えることが重要です。
  5. 戦略的投資家（OpenAI、Cisco等）や政府系プレイヤーの関与が増加
    • 事実：OpenAIがAdaptive Securityに投資（シリーズAリード）した事例や、Cisco Investments等がGetRealに出資した事例が確認されています
      techcrunch.com
      ,
      techcrunch.com
      。
    • 解説：主要AIプラットフォームやインフラ提供者が防御層へ直接関与することで、セキュリティ製品の採用と相互運用性（プラットフォーム連携）が早期に決定要因になると考えられます。
    • 示唆：企業・投資家は「プラットフォーム連携」「戦略的アライアンスの可能性」を評価基準に加えるべきです。

市場予測の比較（矛盾点の明示と解釈）

  • Fortune Business Insights（PR Newswire経由）は「2024年$26.55B、2025年$34.10Bから2032年に$234.64B（CAGR 31.7%）」と報告しています
    prnewswire.co.uk
    。
  • 一方で、Skywork の分析は「2025年$73.13Bから2032年$166.73B（CAGR 12.5%）」という別の試算を示しています
    skywork.ai
    。
  • 解釈：この差異は「調査定義（'AI-influenced cybersecurity' の範囲、生成AI関連サービスの包含／非包含）」「サービス領域の範囲（製品・サービス・運用支援・コンサル含むか否か）」「地域・業界のカバレッジ」「課金モデルの想定（サブスク vs 一括導入）」などの違いによるものと考えられます。言い換えると、数値の絶対値より「急成長が想定され、かつ不確実性（算出前提）が大きい」こと自体が重要な洞察です。

実務的インプリケーション（短期〜中期の推奨アクション）

  • 企業（CISO／セキュリティ組織）向け（短期）
    1. AIツール利用ポリシーとAI向けDLPを早急に整備する（出典例: Cyberhaven）
      forbes.com
      。
    2. 生成AIを利用する業務に対しては「現実的なレッドチーミング」と「従業員訓練（Adaptive等）」を組合わせる（出典: Adaptive Security）
      techcrunch.com
      。
  • 投資家向け（中期）
    1. 「モデルセキュリティ」「ランタイム防御」「AI向けDLP」「機械ID管理」など、用途が明確で企業がすぐ導入可能なプロダクトに注目（Skyworkの投資傾向参照）
      skywork.ai
      。
  • 起業家向け（製品・事業戦略）
    1. 「データの権限管理」「検出の説明性」「プラットフォーム連携（M365/G Suite等）」を早期に実装し、企業導入の障壁を下げることが差別化要素になる（事例: AegisAI の迅速な統合アプローチを参照）
      techcrunch.com
      。

6〜12か月で注視すべきポイント

  • 規制・公的支援の動き（例：英国のAIセキュリティ研究室など）とNIST等のガイドラインの進展は、企業購買基準を早期に変化させる可能性があります
    techcrunch.com
    、https://www.nist.gov/news-events/news/2025/06/nist-offers-19-ways-build-zero-trust-architectures。
  • フロンティアモデル（大規模LLM）の公開前チェック／評価スイート（Irregular等）の商用化と採用拡大
    techcrunch.com
    。
  • 企業側のAI活用強化に伴う「インサイダ由来の機密データ流出」事例増加と、これに対する商用ソリューションの導入速度（Cyberhaven等）
    forbes.com
    。

図解：トレンドの関係（概念フロー）

参考図（資金調達速報イメージ）

出典例：Crunchbaseまとめ（資金調達ランキングのイメージ）https://news.crunchbase.com/ai/biggest-startup-funding-rounds-week-cerebras-systems-periodic-labs/

最終的な示唆（短いまとめ）

  • 事実：過去1年でAIサイバーセキュリティ領域は資金回復と選好の明確化（生成AI、モデル安全性、AI向けDLP、機械ID）が見られます（事例参照）。出典: Skywork等
    skywork.ai
    。
  • 実務上の意味：生成AIの活用とリスクは同時に拡大しており、「モデルとデータと人」を同時に守るソリューションが短期的に企業購買の中心になると考えられます。これは投資家やCISOが今後12か月で最も注視すべきポイントです。
  • 次の一手（推奨）：企業は「AI利用ポリシー＋DLP／監査＋従業員訓練」を優先導入し、投資家は「エンタープライズ導入実績」と「プラットフォーム連携性」を重視してデューデリジェンスを行うことを推奨します（事例と分析参照）。
（本セクションは、提供された調査結果および報道記事群を基に作成しました。個々の資金調達金額・ラウンド表記は出典報道に依存しており、報道間の表記差異がある点は上記に明示しています。主要出典の一部：Skywork分析
skywork.ai
、PR Newswire（Fortune Business Insights経由）
prnewswire.co.uk
、および各社報道（TechCrunch / Forbes / Fintech Global 等）を参照しています。）
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Cerebras Systems
announced
Fidelity
Atreides Management
Andreessen Horowitz
Felicis
1
DST
NVentures
Accel
Accel
GIC
Novo Holdings
SR One
Catalys Pacific
said
CoinFund
DWF Labs
FalconX
Hypersphere
Selini
Spectrum Equity
Sanofi Ventures
Viking Global Investors
landed
Spark Capital
Lightspeed Venture Partners
Menlo Ventures
announced
Peak XV Partners
secured
Lightspeed Venture Partners
Khosla Ventures
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AI talent shortages
global AI landscape
PwC’s MoneyTree Report 2024
CB Insights State of AI Report 2024
PitchBook’s AI Market Analysis
Founders Fund’s Market Research
Crunchbase’s Investor Analysis
Brookings Innovation Research
Dealogic’s M&A Tracker
Boston Consulting Group’s AI Investment Risk Analysis
McKinsey’s AI Investment Forecast
Global Corporate Venturing
Cambridge Associates
attract scarce AI talent
strategic talent acquisition
PwC MoneyTree Report 2024
CB Insights State of AI Report
PitchBook AI Market Research
Crunchbase Funding Database
Founders Fund Market Analysis
Dealogic M&A and IPO Tracker
Brookings Institution Innovation Research
Boston Consulting Group AI Investment Studies
McKinsey Global Institute AI Economics
Global Corporate Venturing
Cambridge Associates

調査のまとめ

AIに関するサイバーセキュリティ市場のトレンドとスタートアップの資金調達動向

2025年4月、サイバー脅威は引き続き進化し、英国の大手小売業者であるMarks & Spencer、Harr...

調査のまとめ

AIに関するサイバーセキュリティ市場のトレンドとスタートアップの資金調達

AIに関するサイバーセキュリティ市場は、AI技術の急速な進化と普及に伴い、新たな脅威への対応が求められることで活況...

調査のまとめ

AIサイバーセキュリティ市場の概況とスタートアップの資金調達トレンド

AIに関するサイバーセキュリティ市場は、2023年の市場調整後、2024年から2025年上半期にかけて顕著な回復とダイ...

🏷主要プレイヤーと注目スタートアップのディール

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主要プレイヤーと注目スタートアップのディール

本セクションでは、提供された市場予測と直近1年（概ね2024年下期〜2025年）のスタートアップ資金調達ニュースを照合し、「誰が」「どの技術領域に」「どれだけ投資しているか」を整理するとともに、そこから読み取れるトレンドと実務的示唆を示します。まずマクロの土台として、AIを取り込むサイバーセキュリティ市場の成長見通しを確認します。Fortune Business Insightsの予測を引用するPR Newswireによれば、グローバルのAIインフルエンスされたサイバーセキュリティ市場は2024年の約265.5億ドルから、2025年に341.0億ドル、2032年に約2,346.4億ドルへと急拡大するとされ、CAGRは約31.7%と試算されています（出典:
prnewswire.co.uk
）。この「巨大な成長期待」が、直近の大型ラウンドやユニコーン誕生を後押ししていると考えられます（以下、事実は必ず出典を付記します）。

注目ディール（代表例・過去1年）

企業（分野）ラウンド / 金額（概略）技術領域 / 提供価値主な投資家・顧客（抜粋）出典
Cyberhaven（データ保護/DLP）新ラウンドで約1億ドル（ユニコーン化）従業員のAIツール利用による機密情報流出防止、データリネージ解析StepStone Groupら。顧客にMotorola、Oscar Health、Cooley 等
forbes.com
Upwind（クラウド／ランタイム）Series A 約1億ドル（評価額 約9億ドル）ランタイム中心のクラウドセキュリティ（CSPM/CWPP/CDR等を横断）／アラート削減効果を訴求Craft Ventures、TCV、Greylock 等
techcrunch.com
Token Security（機械ID／サービスアカウント）Series A 約2,000万ドル（総調達 約2,700万ドル）機械（サービス）アカウントの自動検出・リスク可視化で不正ログインを防止Notable Capital主導、Palo Alto/CrowdStrike/Check Point幹部が参加。顧客にHPE
techcrunch.com
Irregular（モデルセキュリティ）約8,000万ドルフロンティアAIモデルの評価・脆弱性検出、モデルのシミュレーション評価（SOLVE等）Sequoia、Redpoint等。Wiz元CEOら関与
techcrunch.com
AegisAI（メール）シード 約1,300万ドルAIを使った自律型エージェント群でメール脅威を検知・自動無力化Accel、Foundation Capital等が参加
techcrunch.com
GetReal（ディープフェイク検出）Series A 約1,750万ドル音声・映像・静止画のフォレンジック検出と企業向けガードレールForgepoint Capital主導。投資にCisco Investments、Capital One Ventures、In-Q-Tel 等
techcrunch.com
Mindgard（AI向けDAST／赤チーミング）約800万ドルランタイムでのAI赤チーミング、DAST-AI.406 Ventures等
techcrunch.com
Bonfy.AI（生成AIセキュリティ）シード 約950万ドル生成AIコンテンツ・パイプラインのセキュリティ—
fintech.global
Repello AI（生成AI保護）シード 約122.5万ドルプロンプトインジェクションや情報漏えい対策のランタイム保護投資家：Venture Highway 等
linkedin.com
StrongestLayer（スタートアップ）シード 約520万ドルセキュリティ領域（詳細は記事参照）Sorenson Capital主導
fintech.global
Pillar Security（AI固有リスク）約900万ドルAI統合ソフトウェアのためのセキュリティガードレール／テスト・運用保護Shield Capital等
pymnts.com
Dream Security（重要インフラ向け）約1億ドル（評価額 約11億ドル）重要インフラ（石油・水・エネルギー等）向けのAIベース防御（CLM開発）Bain Capital Ventures等
timesofisrael.com
Base44 → Wix（M&A）売却額 約8,000万ドル（買収）LLMベースのノーコード開発プラットフォーム（買収での技術移転）買い手：Wix
techcrunch.com
（上表は、提供されたニュースソースを基に要点を抜粋・整理したものです。各行の詳報は出典リンクを参照してください。）
AegisAI co-founders
AegisAI dashboard screenshot
(参考画像: メール脅威対策スタートアップAegisAIの共同創業者写真とダッシュボード。出典:
techcrunch.com
。)

事実とそこから導かれる示唆（ファクト→洞察）

  1. 資本は「クラウド／データ／モデル保護」の三領域に集中している
    • 事実: クラウド系のUpwindがSeries Aで1億ドル、データ保護のCyberhavenが1億ドルラウンドでユニコーン化、モデル保護のIrregularは8,000万ドルを調達しています（出典:
      techcrunch.com
      、
      forbes.com
      、
      techcrunch.com
      ）。
    • 洞察: 言い換えると、投資家は「AIが作る」リスク（モデルの脆弱性・誤用）と、AIが利用する/生成するデータの流れ（DLP・データリネージ）、およびクラウド上のランタイム挙動（アラートの質改善）を同時に守る必要があると見ており、これらが資金集中の焦点になっていると考えられます。
  2. 身元／機械IDセキュリティ（machine identity）が新たなホットスポットになっている
    • 事実: Token SecurityのシリーズA（2,000万ドル）は機械アカウントの脆弱性を狙った攻撃が増加する文脈で生まれ、Palo AltoやCrowdStrike関係者が出資に参加しています（出典:
      techcrunch.com
      ）。また、同分野でのM&Aや大型投資（例: CyberArkによるVenafi買収）は市場動向を示唆します（出典参照）。
    • 洞察: つまり、"人"のID管理だけでなく「機械のID」を安全に管理するソリューションがエンタープライズで必須になりつつあり、ここは短〜中期でM&Aや戦略投資が活発化すると考えられます。
  3. 戦略的投資と“買収前の出資”が目立つ（大手ベンダー側の関与）
    • 事実: Token SecurityのラウンドにはPalo Alto NetworksやCrowdStrike幹部が参加、GetRealのラウンドにはCisco InvestmentsやCapital One Ventures、In-Q-Tel（政府系投資）等が入っています（出典:
      techcrunch.com
      、
      techcrunch.com
      ）。
    • 洞察: 大手ベンダーや戦略投資家が早期段階から関与するのは、「自社製品の穴埋め」や「将来的な吸収統合」を視野に入れているためと考えられます。言い換えると、スタートアップは早期に大手と連携することでスケールの近道を得られ、一方で大手はニッチ技術を外部から取り込む戦略をとっています。
  4. 製品指標（ARR、導入顧客、誤検知削減など）が評価に直結している
    • 事実: CyberhavenはARRが5,000万ドル超を予測すると報じられ（出典:
      forbes.com
      ）、Upwindは“アラートを90%削減”といった定量効果を前面に出して投資家の評価を獲得しています（出典:
      techcrunch.com
      ）。
    • 洞察: つまり、単なる研究志向や技術論だけでなく、「エンタープライズでの効果を示すKPI（ARR、POC→本番化率、誤検知低減、MTTR改善）」を提示できる企業が資金を引き付けやすいと考えられます。

実務的な示唆（投資家・CISO・創業者向け）

  • 投資家向け（VC/戦略投資）
    • 注目領域は「データ保護（DLP）」「モデル評価／検証」「クラウドランタイム（CNAPP系）」の三本柱。これらを横断できるプラットフォーム志向のスタートアップは統合・高位成長を期待できます（出典例:
      forbes.com
      、
      techcrunch.com
      ）。
    • 戦略的投資家（大手セキュリティベンダーや政府系ファンド）が参加するラウンドは、将来的な事業連携・買収の可能性を高めるため注目に値します（出典:
      techcrunch.com
      ）。
  • 企業（CISO/調達）向け
    • 短期対策: 従業員のAIツール利用によるデータ流出（例: Cyberhavenの領域）は既に現場での急務であり、POCを早期に実施すべきです（出典:
      forbes.com
      ）。
    • 中長期対策: モデルのリスク評価（Irregular等）や機械IDの保護（Token Security等）をロードマップに組み込み、AI導入の“ガードレール”を作ることが重要です（出典:
      techcrunch.com
      、
      techcrunch.com
      ）。
  • スタートアップ創業者向け（資金調達／事業戦略）
    • 企業導入で計測できる「明確な効果指標（誤検知削減％、POCからの本番化率、契約金額）」を早期に作ること。投資家は「数字で語れる」ソリューションに資金を集中しています（出典:
      techcrunch.com
      、
      forbes.com
      ）。
    • 戦略的パートナー（大手セキュリティベンダー／クラウド事業者）との協業機会を早期に作ると、買収や導入チャネル確保の面で有利に働くことが示唆されています（出典: 各ラウンドの投資家リスト）。

結論（短評）

提供された資金調達ニュース群は、AIサイバーセキュリティを単なる「新しい機能」ではなく独立して成長する大規模市場として投資家が見始めていることを示しています。特に「データ（流出）」「クラウドランタイム」「モデルそのものの安全性」「機械ID」の4領域が資本と企業の関心を集めており、短中期での統合・M&Aの可能性も高いと考えられます（出典総括:
prnewswire.co.uk
、[TechCrunch／Forbes各記事]）。
必要であれば、上表の各社について「導入実績の詳細（業種別）」「ラウンドの正確な日付」「投資家ごとの出資比率」など、さらに深掘りして別表（Excel/CSV）で整理します。どの観点を優先して深掘りしましょうか（例: 投資家別、技術領域別、地域別、買収シナリオ分析など）？
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stepped down
JOIN THE TOI COMMUNITY
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Dor Sarig
press release
Elias Manousos
Shield Capital
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George Westerman
cybersecurity
COOs Leverage GenAI to Reduce Data Security Losses
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Repello AI
Venture Highway
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Vivek Raghavan
Aryaman Behera
Naman Mishra
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PW (PhysicsWallah)
Aryan Mittal
Naman Mishra
Aryaman Behera
Vivek Machani
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“solo unicorns”
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vibe-coding community
Shlomo’s posts
Israeli tech news site CTech
explained on LinkedIn
Adaptive Computer
Explorium
AI security startup, Token Security,
Shlomo documented.
posted on LinkedIn
OpenAI paid $3 billion for Windsurf,
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millions of dollars
GetReal
a three-decades-long career
pioneer
mistakenly added to a Signal group chat
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for Claude 3.7 Sonnet
OpenAI’s o3 and o4-mini models
dubbed SOLVE
overhauled its internal security measures
increasingly adept
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Noma
Hidden Layer
Protect AI
Mindgard
against adversarial inputs
has become reality
£3 million seed round
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AI is increasingly helping hackers
AegisAI
90% of successful cyberattacks begin
study
acquired by SugarCRM in 2016
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broke the news
Upwind
says
$23 billion
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five PhD students
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2023 hack
exploiting a service account
Microsoft disclosed
Token Security
emerged
formerly GGV Capital
prolific source
emerged out of stealth
acquired U.S. firm Venafi

🏷最新技術トレンド：ディープフェイク/機械ID/モデル防御

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最新技術トレンド：ディープフェイク/機械ID/モデル防御

本節では「ディープフェイク（およびAIを使った社会工学）」「機械ID（サービス／APIキー／自動化エージェントの識別と保護）」「モデル防御（AIモデルの評価・ランタイム防御・DAST‑AI 等）」という3つの相互に絡むトレンドを、事実（調査結果）→考察→実務示唆の流れで整理します。まず重要な背景として、AIを取り込むサイバーセキュリティ市場は拡大基調であり、Fortune Business Insightsの推計では「AI in cybersecurity」は2032年に約234.64億ドル規模に達すると報告されています（市場拡大が防御側への投資を後押ししていることを示唆します）
prnewswire.co.uk
。

1) ディープフェイク／生成AIを悪用した社会工学──事実と意味

  • 事実：Adaptive Security は、自社の分析で「ディープフェイク攻撃が急増（例：2024年に17倍）」「ChatGPTの登場以降フィッシング攻撃が4,150%増」などのデータを提示し、AI生成コンテンツを用いたソーシャルエンジニアリングが爆発的に増えているとしています
    adaptivesecurity.com
    。
  • 事実：CrowdStrikeのグローバル脅威レポートも、生成AIがソーシャルエンジニアリング／情報操作／マルウェア作成支援に使われていることを報告しており、LLMで生成された悪意あるメッセージは人間作成メッセージより高いクリック率（54% 対 12%）を示した調査結果などを提示しています。さらに、ボイスフィッシング（vishing）やBEC（ビジネスメール詐欺）などの手法が生成AIによって効率化されている点を指摘しています
    crowdstrike.com
    。
  • 考察：生成AIにより「攻撃の質（リアリズム）」と「量（自動生成でスケール）」が同時に上がったため、従来のシグネチャ／ルールベース検知や単発のユーザートレーニングでは対応が難しくなっています。言い換えると、検知側は「人間を騙すためのコンテンツの流暢さ・文脈適合性」を評価できる新しい手法（行動ベース・コンテキスト解析・深層メディア検出）を取り入れる必要があると考えられます
    adaptivesecurity.com
    crowdstrike.com
    。

2) 機械ID（サービス／APIキー／自動実行エージェント）に関する脅威の現状

  • 事実：クラウド移行とSaaS利用の進展に伴い、CrowdStrikeは「有効なアカウントの悪用がクラウドインシデントの35%を占める」と報告し、盗用された資格情報やアクセスブローカーの活動増加、さらには「LLMJacking（盗んだ認証情報でAIサービスに不正アクセスし、悪用する）」の報告を挙げています
    crowdstrike.com
    。
  • 考察：AIシステムを守るには「人のアカウント」だけでなく「機械的な主体（サービスアカウント、APIキー、エージェント）」の身元管理、認証強化、ライフサイクル管理（発行・ローテーション・最小権限）が不可欠です。これを怠ると、攻撃者はモデル・エージェント・データパイプラインを経由して大規模な情報流出やモデル悪用を行えます
    crowdstrike.com
    。

3) モデル防御（評価手法／ランタイム防御／DAST‑AI 等）の技術動向と代表的プレイヤー

  • 事実（ランタイム防御・評価）：HiddenLayerは「AI Detection & Response (AIDR)」などランタイム防御を提供し、実カンファレンスでの実演で高い阻止率を示したとしています（AI固有の攻撃、プロンプトインジェクション等を含む）
    hiddenlayer.com
    。また、NomaやMindgardといったスタートアップは、AIアプリケーションのライフサイクル（データ・トレーニング・デプロイ）に特化した脆弱性検出やDAST‑AI（ランタイムでの自動赤チーミング）を提供しています
    techcrunch.com
    techcrunch.com
    。
  • 事実（評価フレームワーク）：Irregularが提案する「SOLVE」スコアは、コード分析／脆弱性発見／エクスプロイト開発の難易度を構造化して数値化する試みで、CTF等の実データとの相関（R²値）を示しつつAIや人間の能力評価に利用可能であることを示しています1。

    （出典: Irregular「Introducing SOLVE」中の評価概念図1）
  • 考察：モデル防御は「静的チェック（データ/設定/コード）」と「動的／ランタイム検知（AIDRやDAST‑AI）」、さらに「客観的評価フレーム（SOLVEのような難易度スコア）」を組み合わせることが最も効果的です。実際、投資家や大手ベンダーはランタイム保護やモデル向けの専用製品に注目しており、製品が実証できる“実世界での検知阻止率”やサードパーティ評価の有無が採用判断の重要指標になってきています
    hiddenlayer.com
    techcrunch.com
    1。

4) 直近1年の資金調達と、それが示す投資テーマ（代表例）

  • Adaptive Security：OpenAIの投資を含む形で、Series A 資金調達（約4300万ドル規模と報道）を受け、AI生成のディープフェイクや音声クローン等を取り扱う「人間中心の訓練／シミュレーション」領域へ資金が集まっていることが確認できます
    techcrunch.com
    adaptivesecurity.com
    。
  • Noma：AIアプリケーション固有のセキュリティツール（モデルライフサイクルの設定ミスやプロンプトインジェクション検出）を提供し、シリーズAで2,500万ドルを調達したと報じられており、これは「AIアプリケーション向けセキュリティ」の資金流入を示します
    techcrunch.com
    。
  • その他：ディープフェイク検出（例：GetReal 等）やデータ排出防止（Cyberhaven 等）へも大規模資金が入っており、投資家は「人を騙すコンテンツ対策」「モデル／データ供給チェーンの保護」「資格情報／機械IDガバナンス」の3領域に資本を集中させています
    techcrunch.com
    。
  • 意味：資金調達の実例を見ると、投資家は「AIが攻撃に使われるリスク」を前提に、攻撃を模擬して訓練する人間中心ツール（Adaptive Security等）と、モデルやAIパイプラインそのものを守る技術（Noma／HiddenLayer等）に二極的に資本を投じていると考えられます
    techcrunch.com
    techcrunch.com
    hiddenlayer.com
    。

5) 実務的インプリケーション（組織が今すぐ取るべき具体策）

  • 従業員訓練の高度化：生成AIによる深度の高いソーシャルエンジニアリング対策として、現実に即したAI生成シミュレーションを使った訓練・演習の導入を検討すべきです（Adaptive Securityのアプローチ参照）
    adaptivesecurity.com
    techcrunch.com
    。
  • メール・コミュニケーション保護の見直し：従来のルールベースゲートウェイに加え、AIエージェント的解析で意図やコンテキストを評価するソリューションを検討（AegisAI 等のエージェント型メールセキュリティ参照）
    aegisai.ai
    。
  • モデル保護の導入：ランタイム防御（AIDR等）とDAST‑AIによる継続的赤チーミングを導入し、プロンプトインジェクションや隠れた入力の悪用を検出する体制を作ること（HiddenLayer、Mindgard、Nomaの技術的指針）
    hiddenlayer.com
    techcrunch.com
    techcrunch.com
    。
  • 評価フレームワークの採用：AIシステムやモデル／パイプラインのリスクを定量化するため、SOLVEのような客観的評価手法を試用し、ベンチマーク（外部評価）を実施することを推奨します1。
  • 機械IDとクラウド資格情報の強化：APIキー／サービスアカウントのライフサイクル管理、MFA、最小権限と監査ログの強化は必須です。CrowdStrikeはクラウド事件のかなりの割合が有効アカウント悪用であると指摘しています
    crowdstrike.com
    。
  • SOCとAI検知の統合：AI検知のテレメトリを既存のSOCワークフローへ組み込み、インシデント対応手順（IR playbooks）をAI脅威に合わせて更新することが効果的です
    crowdstrike.com
    。

6) SOLVE（評価指標）の可視化例（参考：Irregular）

IrregularのSOLVEは難易度をコード分析／脆弱性発見／エクスプロイト開発の観点で数値化し、CTF実績との相関を示しています。攻撃能力や脆弱性の“定量的比較”が可能になるため、モデル評価や外部ベンチマークに組み込むことで、導入リスクの指標化が期待できます1。

（出典: Irregular「SOLVE v0.5」関連図表 1）

7) 結論と今後注視すべきポイント（投資家・事業者双方への示唆）

  • 結論：直近1年の資金流入と製品の出現を見ると、投資家は「人（社内ユーザ）を守る層」と「AIモデルそのものを守る層」の両方へ資本を集中させています。これらは相補的であり、単独の対策では不十分と考えられます
    techcrunch.com
    techcrunch.com
    hiddenlayer.com
    。
  • 観察点：今後6–18か月で注視すべきは、(1) ランタイム防御の実運用実績（誤検知率・阻止率）、(2) 機械IDガバナンスの自動化成熟度、(3) 第三者評価（SOLVE等）の業界受容度、(4) 規制（AIセーフガード）に対する製品の準拠性、の4点です1
    crowdstrike.com
    adaptivesecurity.com
    。
  • 実務提案（短期）：まずは「機械IDの棚卸→最小権限適用→APIキーローテーション」「重要モデルに対するランタイム検査のPoC」「ユーザー向けAI攻撃シミュレーション訓練」の順で取り組み、並行してベンダー評価にSOLVEや第三者の検証結果を組み込むことを推奨します
    crowdstrike.com
    1
    adaptivesecurity.com
    。

図解：トレンドと主要防御レイヤ（簡易フロー）

最後に：ご要望があれば「過去1年（直近12か月）の資金調達事例（スタートアップ名、ラウンド、調達額、投資家、技術領域）」を一覧表で整理して提示します。まずはどの地域（グローバル／米国／欧州／日本）に重点を置くか教えてください。
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NYU CTF Bench
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DownUnderCTF
DownUnderCTF 2023
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DownUnderCTF
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🏷投資家動向（OpenAI/Sequoia）と今後の注目領域

画像 1

投資家動向（OpenAI/Sequoia）と今後の注目領域

要約（短く）
  • 市場側面：AIを活用したサイバーセキュリティ市場は急拡大が予測されており、ある調査では2032年に約2,340億ドル規模と見積もられています（出典: Fortune Business Insightsを引用するPR Newswire）
    prnewswire.co.uk
    。
  • 投資家の動き：生成AI／エージェントの台頭に対して、プラットフォーム側（OpenAI等）は「防御側」の強化へも資本を投入しはじめ、同時にVC（Sequoia等）は長期的な“エージェント＋安全性”の賭けを強めています（出典: OpenAIのAdaptive Security支援報道、SequoiaのReflection/Irregular関連記事）
    techcrunch.com
    ／
    sequoiacap.com
    。
  • 直近1年の資金調達ニュースから読み取れるトレンド：人間中心の防御（ソーシャルエンジニアリング対策）、モデル／ランタイム保護（AIレッドチーミング・安全評価）、およびエージェント／RLベースの能力強化への投資が目立ちます（出典例：Adaptive Security／Irregular／Reflection）
    startup-weekly.com
    ／
    techcrunch.com
    ／
    sequoiacap.com
    。
（視覚）SequoiaのReflection紹介記事の一図例：
  1. 最近の代表的な資金調達・投資事例（事実と出典）
  • OpenAI系の動き：OpenAIのスタートアップファンドが、AIを悪用したソーシャルエンジニアリング対策スタートアップであるAdaptive Securityへの出資を支援したと報じられています。報道によって「シリーズAで総額5,500万ドルに達した」とするもの
    startup-weekly.com
    と、「OpenAIが同ラウンドに関与したのは同報道によると43百万ドル規模だ」とする報道が存在します
    techcrunch.com
    。情報はソースにより数字が異なるため、合意できる金額については公式発表の追跡が必要です。
  • Irregular（AIモデルのセキュリティ）：フロンティアAIモデルの挙動検査や赤チーミング技術を提供するIrregularが大型調達を行い、モデルの「事前検証／シミュレーション」に投資が集中していることが示されています（例：Irregularが8,000万ドルを調達したとの報道）
    techcrunch.com
    。
  • 大手VCの戦略（Sequoia）：Sequoiaは自律的エージェントやRLのスケーラビリティを次の重要領域として公開で明示しており、Reflection AIのような「LLM + RL」を組み合わせる企業への関与が顕著です（SequoiaのReflection紹介）
    sequoiacap.com
    。またSequoiaはIrregularへの“Partnering with Irregular: Ahead of the Curve”を公式に掲出しており、モデル安全性を戦略的に重視していることを示していますhttps://www.sequoiacap.com/article/partnering-with-irregular-ahead-of-the-curve/。
  • その他の資金調達例：生成AI脅威対応の領域ではCyberhavenやGetRealなどの大型調達事例が報じられており、攻撃の“AI化”に対する防御側の資金流入が確認できます（報道例）
    techcrunch.com
    。
  1. これらの事実が示唆すること（分析）
  • 「攻撃のAI化」に対する資本の反応：生成AIの広がりはソーシャルエンジニアリングやディープフェイクのスケール化をもたらし、攻撃側の能力向上が顕在化しています。これに対して、主要プレイヤー（OpenAIのスタートアップ基金など）が“防御”系スタートアップへ資金を投入する動きは、技術供給側がエコシステムの健全化に責任を持ち始めたことを示唆しています
    startup-weekly.com
    ／
    techcrunch.com
    。
  • 「エージェント化（LLM＋RL）」と「モデル安全性」は表裏一体：Sequoiaが自律エージェント（Reflection等）に注目する一方で、Irregularのような“モデルを出す前の安全検証”への投資も活発であり、性能向上と安全性確保の両輪が資本注目点になっていると考えられます
    sequoiacap.com
    ／
    techcrunch.com
    。
  • 市場側の牽引領域は「人+モデル+運用」のハイブリッド：単純な検知ツールだけでなく、個人行動の防御（Adaptive Securityの人間中心アプローチ）、モデルやパイプラインの堅牢化（Irregular等）、クラウド／運用段階での監視（CNAPPやランタイム防御）までを横断するソリューションが求められていることが分かります
    startup-weekly.com
    。
  1. 今後の注目領域（優先度付き、短い理由と実例）
  1. 人間中心の防御（ソーシャルエンジニアリング／ディープフェイク対策）
    • 理由：生成AIにより偽情報や音声クローンが容易に量産され、人的ミスが最大の攻撃ベクトルとなっているため。
    • 事例：Adaptive Securityの“横断的フィッシングシミュレーション / パーソナライズド訓練 / AIスコアリング”
      startup-weekly.com
      。
  2. モデル／ランタイム保護（AIレッドチーミング、事前検証、ランタイム監視）
    • 理由：フロンティアモデルのリリース前後で未知のリスクが表面化するため、リリース前の大規模検証とランタイムの振る舞い監視が必須。
    • 事例：Irregularのモデル検査・シミュレーションプラットフォーム（大規模調達）
      techcrunch.com
      。
  3. エージェント（LLM＋RL）安全性・信頼性（信頼できる自律エージェント実装）
    • 理由：Sequoiaが示すようにエージェントは「仕事を自動化する次の波」であり、実用化には信頼性（reliability）とフェイルセーフが必要
      sequoiacap.com
      。
  4. クラウド／ワークロード保護（CNAPP、モデルパイプラインのガバナンス）
    • 理由：AIワークロードはクラウドを中心に回るため、クラウドネイティブの保護が求められる。業界ではランタイムやトレーニングパイプライン保護への関心も高い（例：Palo Altoの製品動向報道）
      infosprint.com
      。
  5. セキュアなソフトウェア供給連鎖と生成コードの品質保証
    • 理由：生成AIがコードを自動生成する流れで「脆弱なコード」が増える懸念があり、Snykなどのツールやフローが重要となる（市場での事例・ARRの成長報道）
      techcrunch.com
      。
  1. 実務上の優先アクション（投資家／事業者向けの実践的提言）
  • 投資家（VC）向け
    1. ディール評価で「製品が“人×モデル×運用”を横断的に実証できるか」を重視してください（単一機能よりも運用での回復力を示す企業が有利と考えられます）
      sequoiacap.com
      。
    2. モデル安全性・赤チーミング能力を持つプレイヤー（Irregularのような検証系ツール）をディフェンス投資の中心に据えることを検討してください
      techcrunch.com
      。
  • 事業会社（CISO/セキュリティ部門）向け
    1. 「人」を守る対策を最優先（AIを利用した実戦的なフィッシング／音声クローン訓練を導入）し、ランタイム監視と組み合わせて多層防御を作ることを推奨します（事例：Adaptive Security）
      startup-weekly.com
      。
    2. モデル導入時は「事前の赤チーミング」と「デプロイ後の挙動監視（異常検出）」を契約条件や評価基準に組み込み、サプライヤーのセキュリティ証跡を要求してください（Irregular等のサービスをベンダー評価に組み込む）
      techcrunch.com
      。
  • スタートアップ創業者向け
    1. 差別化は「単機能AI」ではなく「運用での再現性・回復力」に置くべきです（顧客が“本番運用”で使える形での信頼性を示せるかが資金調達成功の鍵）
      sequoiacap.com
      。
    2. セキュリティ周りのオペレーション（ログ、監査、応答）をプロダクトに組み込み、外部検証（第三者の赤チームやペネトレーション）を受けられる体制を整えてください（買い手側が安全性を重視する傾向は強まっています）
      techcrunch.com
      。
結び（洞察）
  • 要するに、直近1年の資金調達ニュースは「AIの能力向上（LLM/エージェント）→ 防御の必須化 → 防御ソリューションへ資金流入」という流れを鮮明にしています。市場規模の大きさ（2032年予測）も合わせ、投資と事業開発の両面で「モデルの安全性」「人間中心の回復力」「運用で検証可能な信頼性」が価値を決める時代に入ったと考えられます（市場予測・Adaptive Security／Sequoiaの事例を参照）
    prnewswire.co.uk
    ／
    startup-weekly.com
    ／
    sequoiacap.com
    。
参照（主な出典）
  • PR Newswire（市場予測）:
    prnewswire.co.uk
  • Sequoia — Reflection AI（Sequoiaのエージェント志向の事例）:
    sequoiacap.com
  • Sequoia — Partnering with Irregular（Irregularへの関与）: https://www.sequoiacap.com/article/partnering-with-irregular-ahead-of-the-curve/
  • Startup Weekly（Adaptive Security / OpenAI Fund 支援）:
    startup-weekly.com
  • TechCrunch（OpenAIのサイバー投資、他の資金調達動向のまとめ）:
    techcrunch.com
  • TechCrunch（Irregular資金調達）:
    techcrunch.com
  • 参考（業界分析／トレンドまとめ）: Skywork / Infosecurity 系の市場・資金動向分析等（本文中の議論に参照）
    skywork.ai
必要であれば、上の各出典ごとに「直近1年の該当プレスリリース／記事本文」の抜粋を引用つきで展開し、さらに資金額・ラウンド名・投資家テーブルを整備して提示します。どの出典を優先して深掘りしますか？
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deepfaking a CEO
creating fake receipts
biggest generative AI startup of them all
Adaptive Security
announced
platform
lost over $600 million
to a fake job offer
he sold to Twitter in 2014
one of its investors.
reported
helping push its ARR north of $300 million.
GetReal just raised $17.5 million last month
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source logocognativ.com
human‐first approach to AI security
Long’s credibility and experience in scaling B2B tech solutions
it’s critical that defenses evolve just as quickly.
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Jim Landgraf
Will Baizer
Agentuity
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though they’ll still stand trial for pirated sources.
we’ll cover it on the Iqidis LinkedIn
you will see more and more of his posts have taken an anti-AI sentiment as well.
If you’d like to meet other members of our community, please fill out this contact form here (I will never sell your data nor will I make intros w/o your explicit permission)
https://forms.gle/Pi1pGLuS1FmzXoLr6
We broke this idea down in excruciating detail when we talked about how Data is incomplete and why more Data wouldn’t lead to general intelligence.
Benjamin
Talked more about this here
From Demos to Deals: Insights for Building in Enterprise AI
If you want an example of this phenomenon in action (and another example of how ahead of the curve our research is), look through our deep dive on Cursor and its many security issues
More options and deeper analysis is present in AI Market Report for April
Look it up and tell me I’m wrong
Even Daddy Jensen is joining my Dario hate club.
Why you should read: Fyodor Dostoevsky
Beyond the AI Apocalypse: Rethinking How We Forecast Existential Risks
We spoke about how many high value fields in AI (personalized drug discovery, nuclear simulations etc) all deal with the fact that GPUs and the assumptions they make are not enough. And how people are exploring alternatives
I will repeat this as many times as it takes.
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調査のまとめ

Sequoia CapitalのAI・セキュリティ関連投資哲学とIrregular社に関する考察

Sequoia Capitalは、AI分野において、特に自律型エージェントの開発と強化学習...

🖍 考察

ユーザーから図表も含めた詳細な調査結果を受け取りました。これはAIサイバーセキュリティ市場に関する包括的な調査結果で、特に過去1年以内のスタートアップの資金調達動向に焦点を当てています。
調査結果の要点： 1. 市場規模：2024年265.5億ドルから2032年2,346.4億ドル（CAGR 31.7%）への急成長予測 2. AIセキュリティ分野への投資：2024年に73億ドル（+52% YoY） 3. 主要な資金調達事例：Cyberhaven（約1億ドル、ユニコーン化）、Irregular（8,000万ドル）、Token Security（2,000万ドル）など 4. 投資テーマ：ディープフェイク対策、AIモデル保護、AI向けDLP、機械ID管理 5. 戦略的投資家の関与：OpenAI、Cisco等が積極的に投資
私はこの調査結果をもとに、指定された構成で深い考察を提供する必要があります： 1. 調査の本質 2. 分析と発見事項 3. より深い分析と解釈 4. 戦略的示唆 5. 今後の調査の提案
図表についても、最初の図表は何かチャレンジの難易度評価のような概念図のようですが、詳細は調査結果の文中で説明されているようです。

調査の本質

この調査の核心的価値は、AIサイバーセキュリティ市場における「攻撃の高度化と防御の進化が同時進行する」という構造変化を、資金調達という市場の実際の動きを通じて明らかにすることです。単なる市場規模の把握ではなく、投資家やスタートアップの実際の行動パターンから「どこに真の価値と緊急性があるのか」を読み解き、意思決定者が次の一手を決める際の確実な判断材料を提供することが本質的な価値となります。
特に重要なのは、生成AIの普及により「攻撃側と防御側の能力が同時に向上している」という二重の変化の中で、どの領域に資本と人材が最も効率的に配分されているかを明らかにすることです。これにより、投資家は有望な投資機会を見極め、企業経営者は優先すべきセキュリティ対策を決定し、起業家は市場機会を的確に捉えることができます。

分析と発見事項

市場拡大の驚異的なペース

調査結果から明らかになったのは、AIサイバーセキュリティ市場の成長予測が従来の予想を大幅に上回っていることです。Fortune Business Insightsの予測では、2024年の265.5億ドルから2032年に2,346.4億ドル（CAGR 31.7%）への拡大が見込まれています。この成長率は一般的なIT市場の成長率（5-10%）を3倍以上上回る水準です。
同時に、投資実績面でも2024年にサイバーセキュリティAI分野が73億ドル（前年比+52%）を集めており、全AIスタートアップ投資894億ドルの約8%を占めています。これは、投資家がAIセキュリティを単なる「ニッチ領域」ではなく「AIエコシステム全体の基盤」として位置づけていることを示しています。

投資テーマの明確な集約

資金調達事例を分析すると、投資は以下の4つの領域に明確に集中していることが判明しました：
投資領域代表企業調達額技術的特徴
データ保護（AI向けDLP）Cyberhaven約1億ドル従業員のAIツール利用による機密情報流出防止
モデル安全性評価Irregular8,000万ドルフロンティアAIモデルの事前検証・シミュレーション
人間中心の防御Adaptive Security4,300-5,500万ドルAI生成ディープフェイク対応の従業員訓練
機械ID管理Token Security2,000万ドルサービスアカウント・APIキーの自動検出・保護

戦略的投資家の積極的関与

特筆すべきは、OpenAIやCisco Investmentsといった戦略的投資家の関与です。OpenAIがAdaptive Securityに投資したことは、「生成AIを提供する側が、その悪用リスクへの対策にも責任を持つ」という新しいエコシステム観を示しています。これは単なる財務投資ではなく、業界全体の持続可能性を担保する戦略的な動きと解釈できます。

より深い分析と解釈

なぜこの急成長が可能なのか：三重の加速要因

市場の急拡大を支える要因を深く分析すると、三つの相乗効果が確認できます。
第一に「脅威の質的変化」です。従来のサイバー攻撃は人間の作業に依存していましたが、生成AIにより攻撃の「質（リアリズム）」と「量（自動生成）」が同時に向上しました。CrowdStrikeの報告では、AI生成メッセージのクリック率が人間作成メッセージの4.5倍（54% vs 12%）に達しており、従来の対策では対応しきれない質的転換が起きています。
第二に「AIワークロードの急拡大」です。企業のAI導入により、保護すべき対象が「データとシステム」から「モデル、データパイプライン、AIエージェント」へと複雑化しています。Token Securityが機械ID管理で注目される背景には、この「新しい攻撃面の出現」があります。
第三に「規制と責任の明確化」です。AI安全性に関する規制議論の進展により、企業は「AIガバナンス」を単なるオプションではなく必須の経営課題として認識し始めています。これが予算配分の変化を促しています。

投資パターンの矛盾と整合性

一見矛盾するように見える投資パターンにも、深い論理があります。Irregularのような「モデル事前評価」に8,000万ドルが投資される一方で、Adaptive Securityのような「人間訓練」にも大型投資が行われています。
これは「技術的防御と人的防御の相補性」を投資家が理解していることを示しています。AIによる攻撃は「技術的な脆弱性」と「人間の判断ミス」の両方を狙うため、防御も両面作戦が必要です。実際、最も成功している攻撃は「技術的に洗練された手法で人間を騙す」パターンが多く、単一の対策では不十分なのです。

市場予測の差異が示唆する不確実性の本質

調査結果では、異なる機関による市場予測に大きな差異（Fortune Business Insightsの2,340億ドル vs Skyworkの1,667億ドル）が確認されました。この差異は「市場の定義の曖昧さ」だけでなく、「技術採用ペースの予測困難性」を反映しています。
重要なのは、この不確実性自体が投資機会を生んでいることです。確実性の高い市場には既に大手が参入しており、新規参入は困難です。しかし、定義や境界が流動的な市場では、イノベーションによる市場創造が可能になります。

戦略的示唆

投資家向けの戦略的方向性

投資判断においては、「技術的卓越性」だけでなく「運用での再現性」を重視すべきです。Cyberhavenが1億ドル調達でユニコーン化できた理由は、ARR5,000万ドル超の実績と、MotorolaやOscar Healthといった大手企業での導入実績にあります。投資家は「実証可能な効果指標」を持つスタートアップを優先すべきです。
また、戦略的投資家との連携可能性も重要な判断軸です。Cisco InvestmentsやPalo Alto Networks関係者が参加するラウンドは、将来的な買収や事業連携の可能性を高めます。特に機械ID管理やクラウドセキュリティ分野では、大手プラットフォームとの統合が成功の鍵となります。

企業経営者向けの優先順位設定

CISOや経営陣は、「短期的な緊急対応」と「中長期的な体制構築」を並行して進める必要があります。
短期対応では、従業員のAI利用による情報漏洩対策を最優先とすべきです。Cyberhavenの成功事例が示すように、この領域は既に実用的なソリューションが存在し、ROIも明確に測定可能です。
中長期対応では、AIモデルの事前評価体制の構築が重要です。Irregularのようなサービスを活用し、モデル導入時の「安全性証跡」を要求する仕組みを作ることで、将来的なリスクを予防できます。

スタートアップ創業者向けの差別化戦略

技術的な優位性だけでなく、「エンタープライズでの導入障壁の低さ」を差別化要素にすべきです。AegisAIがGoogle元幹部の創業で1,300万ドルを調達できた理由の一つは、既存のメールシステムとの統合の容易さにあります。
また、外部検証の受け入れ体制も重要です。第三者による赤チーミングやペネトレーションテストを受けられる体制を整え、その結果を営業材料として活用することで、企業顧客の信頼を得やすくなります。

今後の調査の提案

この分析を一過性のものとせず、継続的な市場把握と戦略調整につなげるため、以下の追加調査を推奨します。

継続的モニタリングが必要なテーマ

  • 規制動向とその投資への影響分析：NIST AI Risk Management FrameworkやEU AI Actの具体的要求事項が、企業の予算配分と投資家の判断基準に与える影響
  • 大手テック企業のM&A戦略追跡：Palo Alto Networks、CrowdStrike、Microsoft等がどの技術領域・スタートアップを買収対象としているかの定期的な分析
  • 実導入事例の効果測定：Cyberhaven、Adaptive Security等の主要プレイヤーが公表する導入効果指標（誤検知率、MTTR改善、ROI）の継続的な収集と分析

新規調査すべき領域

  • 地域別投資動向の詳細分析：米国以外（欧州、アジア太平洋、日本）でのAIサイバーセキュリティ投資の実態と特徴的なトレンド
  • 業界別導入パターンの解明：金融、製造業、ヘルスケア等の業界ごとに、どのAIセキュリティソリューションが優先的に導入されているかの分析
  • エンジニア・人材市場の動向：AIセキュリティ専門人材の需給バランスと、それがスタートアップの成長速度に与える影響

戦略的な深掘り領域

今回の調査で見えてきた重要な論点について、さらに深い分析を行うことを提案します：
  • OpenAIとMicrosoft、Googleの防御戦略比較：主要AI プラットフォーマーが、それぞれどのような安全性確保戦略を取っているかの比較分析
  • Irregularの評価フレームワーク（SOLVE）の業界受容度：客観的なAI安全性評価手法が、実際の企業調達や投資判断にどの程度影響を与えているかの実態調査
  • 機械ID管理市場の競合分析：Token Security以外のプレイヤーとの比較により、この新興領域での勝ちパターンを解明
これらの継続的な調査により、AIサイバーセキュリティ市場の急速な変化に対応し、投資判断や事業戦略の精度を継続的に向上させることができます。市場の不確実性が高い今だからこそ、定期的な情報更新と戦略の見直しが競争優位の源泉となるでしょう。

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調査された文献
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精査された情報
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削減された時間
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🏷 AIサイバーセキュリティ市場の規模と成長見通し

Analyzing the Growth of US Cybersecurity Startups
According to an analysis by Return on Security, funding for AI-centric cyber startups more than doubled from 2023 to 2024.
skywork.aiskywork.ai
Advances in Information Communication Technology and Computing
#### 書籍「Advances in Information Communication Technology and Computing」の概要 この書籍は、2022年にインドのビーカーネールで開催された「Advances in Information Communication Technology and Computing (AICTC)」会議の議事録としてまとめられたものです。情報通信技術（ICT）の持続可能性に関する最新の研究成果が収録されており、学術界および産業界の研究者や実務家にとって貴重な参考資料となることを目指しています。本書は、Springerが提供する権威あるシリーズ「Lecture Notes in Networks and Systems」の第628巻として位置づけられています[Lecture Notes in Networks and Systems](https://link.springer.com/series/15179)。 #### AICTC 2022会議の背景 AICTC 2022会議は、情報通信技術とコンピューティングの分野における最先端の進歩と研究成果を発表し、議論する場として開催されました。この議事録は、多様な技術的課題と革新的な解決策に焦点を当てた51編の論文を収録しており、未来のICT発展に貢献する知見を提供しています。 #### 書籍の出版詳細 本書は、Springer Singaporeより2023年5月29日（eBook版）および5月30日（Softcover版）に発行されました。全629ページにわたり、白黒62点、カラー168点の豊富なイラストを含んでいます。書籍のデジタルオブジェクト識別子（DOI）は[https://doi.org/10.1007/978-981-19-9888-1](https://doi.org/10.1007/978-981-19-9888-1)です。 #### 主要な編集者と専門知識 この書籍は、Vishal Goar氏、Manoj Kuri博士、Rajesh Kumar博士、Tomonobu Senjyu教授という四名の著名な研究者によって編集されています。特に、Rajesh Kumar博士はMNIT Jaipurの教授であり、Intelligent Systems（インテリジェントシステム）やMachine Intelligence（機械知能）といった分野を専門としています。彼は550以上の研究論文を発表し、25件の博士論文を指導、14件の特許を持つなど、この分野における広範な知識と経験を有しています。また、Tomonobu Senjyu教授は琉球大学の教授を務め、再生可能エネルギーや電力系統最適化に関する研究で知られ、2023年にはIEEE Fellowに選出されるなど、国際的にも高く評価されています。 #### 収録トピックとキーワード 本書では、以下のような多岐にわたる情報通信技術とコンピューティングのトピックが議論されています。 * **通信工学とネットワーク**: 衛星通信、光通信、ワイヤレスネットワーキング、ネットワーク計画と設計、マルチメディア通信など。 * **信号処理と画像処理**: 信号、画像、音声処理の最新技術。 * **セキュリティ**: モバイルおよびネットワークセキュリティの重要性がキーワードとして挙げられており、サイバーセキュリティ関連の研究進展も含まれています。 * **先進的なコンピューティング技術**: グリッドコンピューティング、クラウドコンピューティング、ビッグデータなど。 これらのトピックは、情報通信技術とコンピューティング分野における最新の研究動向と革新的な進歩を示しており、特に「モバイル・ネットワークセキュリティ」や「ネットワークセキュリティ」といった項目は、AIを活用したサイバーセキュリティの領域と関連する研究成果が含まれている可能性を示唆しています。
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April 2025 Cybersecurity Updates | Cyberattacks & New ...
Why OpenAI Invested: · Strategic Alignment: Adaptive Security's models enhance OpenAI's vision of trustworthy AI by protecting the environments where AI ...
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Global A.I. Influenced Cyberse
Global A.I. Influenced Cybersecurity Market Size Projected to Reach $234 Billion By 2032 Accessibili...
prnewswire.co.ukprnewswire.co.uk
Palo Alto | Investment Thesis
# Palo Alto | Investment Thesis ### The networking cybersecurity leader. Artificial Intelligence h...
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Tech in Asia
If you're seeing this message, that means JavaScript has been disabled on your browser. Please enab...
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調査のまとめ
AIに関するサイバーセキュリティ市場は、AI技術の急速な進化とそれに伴う新たな脅威の出現により、活発な資金調達と投資家の注目を集めています。特に、人間中心の防御やAIデータセンターの保護に焦点を当てた...

🏷 直近1年の資金調達動向サマリー（2024-2025）

The Week's 10 Biggest Funding Rounds: Another Big ...
AI startups and California-based companies have been scooping up an outsized share of venture funding for a while now, and this past week was no exception.
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Top 100 AI Startup Funding & Investment Statistics [2025] | SecondTalent
The artificial intelligence startup ecosystem has reached unprecedented heights in 2025, with ventur...
secondtalent.comsecondtalent.com
調査のまとめ
#### AIサイバーセキュリティ市場の概況とスタートアップの資金調達トレンド AIに関するサイバーセキュリティ市場は、2023年の市場調整後、2024年から2025年上半期にかけて顕著な回復とダイ...
調査のまとめ
#### AIに関するサイバーセキュリティ市場のトレンドとスタートアップの資金調達 AIに関するサイバーセキュリティ市場は、AI技術の急速な進化と普及に伴い、新たな脅威への対応が求められることで活況...
調査のまとめ
#### AIに関するサイバーセキュリティ市場のトレンドとスタートアップの資金調達動向 2025年4月、サイバー脅威は引き続き進化し、英国の大手小売業者であるMarks & Spencer、Harr...

🏷 主要プレイヤーと注目スタートアップのディール

Israeli AI cybersecurity startup valued at $1.1 billion after ...
#### Dream Securityの概要 イスラエルのAIサイバーセキュリティスタートアップであるDream Securityは、最新の資金調達ラウンドで1億ドルを調達し、その結果、設立からわずか2年で評価額が11億ドルに達しました。同社は2023年1月に、スパイウェア企業NSO Groupの元CEOであるシャレフ・フーリオ氏（同氏は退任後数ヶ月で共同設立に加わりました[1](https://www.timesofisrael.com/nso-groups-hulio-steps-down-as-ceo-of-spyware-firm-100-employees-let-go/)）、オーストリアの元首相であるセバスチャン・クルツ氏、およびIoTデバイスに焦点を当てた情報収集企業Wayout Groupの創設者であるギル・ドレフ氏によって共同設立されました。Dream Securityの主要な目的は、石油、水、エネルギー施設といった重要国家インフラを、高度なサイバー攻撃から保護するためのソフトウェアを開発することです。 #### 資金調達と主な投資家 今回の資金調達は、USプライベートエクイティファームのBain Capital Venturesが主導しました。このラウンドには、イスラエル系アメリカ人ベンチャーキャピタリストであるDovi Frances氏が設立したGroup 11、Michael Eisenberg氏が率いるイスラエルのプライベートエクイティファームAleph、ニューヨークを拠点とするプライベートエクイティ投資ファームTru Arrow Partners、そしてアブダビを拠点とするTau Capitalといった著名な投資家も参加しています。 #### 技術的優位性とプラットフォーム Dream Securityは、テルアビブに本社を置き、ウィーンとアブダビにもオフィスを構えています。同社が構築したAIベースのセキュリティプラットフォームは、「防御側と攻撃側の両方のように考える」設計思想に基づいており、産業企業や政府が既知の脅威だけでなく、新たに発生する生成型サイバー脅威からも重要インフラを保護できるよう支援します。このプラットフォームは、サイバー攻撃者を出し抜き、組織にリアルタイムの洞察と防御メカニズムを提供することで、侵害が現実化する前に阻止するように設計されています。 #### 事業実績と将来展望 Dream Securityは、2024年に政府や国家サイバーセキュリティ機関向けにプラットフォームを販売し、年間売上高1億3000万ドル以上を達成したと報告しています。今回の資金調達から得られた収益は、サイバーセキュリティ運用に特化した言語モデルファミリーである「サイバー言語モデル（CLM）」の開発をさらに推進するために使用される予定です。また、この新たな資本は、サイバー脅威が引き続き重大な国家安全保障上の課題となっているグローバル市場への同社の拡大も支援するために投資されます。 #### 創業者たちのビジョン Dream SecurityのCEOであるフーリオ氏は、国家や政府のサイバーセキュリティ保護を主要なミッションとして設立された企業はこれまでになかったと強調し、Dream Securityは各国のニーズを念頭に置いて設計された真に機能するソリューションを提供するために設立されたと述べています。Dream Securityの社長であるクルツ氏は、首相時代に経験したサイバー攻撃がもたらす現実の人道的被害や社会全体への混乱を挙げ、同社の使命を「私たちの時代の決定的な国家安全保障上の懸念に対して各国を強化すること」と表現しています。 #### サイバーセキュリティの課題認識 同社は、サイバーセキュリティがもはや単なるセキュリティ上の課題ではなく、大規模なデータ問題であるという認識を示しています。政府は、レガシーシステム、クラウドインフラストラクチャ、ハイブリッドアーキテクチャを含む複雑な環境を管理しながら、膨大な量のセキュリティデータを処理する必要に迫られています。同時に、サイバー攻撃はより高度化しており、攻撃者はAIを活用して従来の防御を出し抜き、データと脆弱性に対する完全な可視性を欠いている組織の盲点を悪用していると指摘しています。
timesofisrael.comtimesofisrael.com
Security Startup Pillar Raises $9 Million to Tackle AI-Specific Risks
#### Security Startup PillarがAI特有のリスク対策で900万ドルを調達 AIに特化したサイバーセキュリティの新興企業Pillar Securityは、最近900万ドルの資金調達ラウンドを完了しました。この資金調達は、AIソフトウェアが主体性を持ち、データ自体が実行可能になった現代のニーズに対応し、AI関連のセキュリティリスクに対処することを目的としています。今回のプレスリリースは2025年4月16日に発表されており、過去1年以内の資金調達ニュースとして注目されます[1](https://www.globenewswire.com/news-release/2025/04/16/3062627/0/en/Pillar-Security-Raises-9M-to-Help-Enterprises-Build-and-Run-Secure-AI-Software.html)。 #### Pillar Securityの革新的なアプローチ Pillar SecurityのCEO兼共同創設者であるDor Sarig氏[2](https://www.linkedin.com/in/dsarig)は、同社の技術が「現実世界のAI脅威インテリジェンスに裏打ちされており、AI関連のセキュリティリスクのために明示的に設計された新しい種類の保護を提供する」と述べています。これは、アプリケーションセキュリティを、インテリジェンス時代の自律的で主体的なソフトウェアに合わせて再定義するものです。同社のセキュリティプラットフォームは、AI統合ソフトウェアシステムのために特別に設計されており、回避攻撃、データ汚染、データプライバシー、知的財産漏洩といったAI特有のリスク領域に対処します。 #### プラットフォームの機能と既存システムとの統合 Pillar Securityのプラットフォームは、組織の既存のコードリポジトリ、データインフラストラクチャ、AI/MLプラットフォームとシームレスに統合されます。これにより、組織全体のAI関連資産を自動的にマッピングし、AIモデルをテストし、障害を事前に防ぐためのガードレールを展開することで、包括的なセキュリティを提供します。 #### 投資家の評価 今回の資金調達ラウンドを主導したShield Capital[3](https://shieldcap.com/)のリードインベスターであるElias Manousos氏[4](https://shieldcap.com/team/elias-manousos)は、「より主体的なAIソリューションが企業に導入され、脅威の表面が拡大している時代において、ソフトウェアを保護するには漸進的な改善以上のものが必要である」と指摘し、Pillar Securityがこの点を深く理解していると評価しています。Manousos氏は、Pillarのアプローチが「組織がインテリジェントシステムを保護・管理する方法に新たな基準を設定する」ものだと述べています。 #### AIエージェントとCFOへの示唆 PYMNTSの報告によると、AIエージェントは従来のルールベースのボットとは異なり、動的に応答を生成し、自律性や意思決定能力を持ちながら学習・適応することが可能です[5](https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2025/beyond-the-hype-what-cfos-should-know-about-ai-agents/)。MITスローン経営大学院のシニア講師であるGeorge Westerman氏[6](https://www.linkedin.com/in/georgewesterman/)は、CFOはAIエージェントの導入に際して、どのようなプロセスが恩恵を受けるか、削減可能なコスト、作業加速による潜在的利益、そして財務と評判へのリスクを評価すべきだと提言しています。 #### AIベースのサイバーセキュリティ導入の現状 PYMNTS Intelligenceのレポート「[COOs Leverage GenAI to Reduce Data Security Losses](https://www.pymnts.com/study_posts/coos-leverage-genai-to-reduce-data-security-losses/)」によると、最高執行責任者（COO）の55%がすでにAIベースの自動化されたサイバーセキュリティ管理システムを導入しており、これは年当初から3倍の増加となっています[7](https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/55percent-of-coos-use-genai-to-improve-data-security/)。このデータは、AIを活用したサイバーセキュリティソリューションに対する企業のニーズと、その導入が急速に進んでいる現状を明確に示しています。
pymnts.compymnts.com
Cybersecurity startup StrongestLayer secures $5.2m seed
The company has secured $5.2m in seed funding. The round was led by Sorenson Capital, with participation from Recall Capital. The investment underscores rising ...
fintech.globalfintech.global
Repello AI secures $1.225M for AI security tools
Repello AI, the generative AI security startup founded in 2024, has secured $1.225 million in seed funding to advance its mission of protecting AI systems ...
linkedin.comlinkedin.com
AI security pioneer Bonfy.AI bags $9.5m seed funding
Bonfy.AI raises $9.5m to secure GenAI content. Learn how it helps organisations protect data while adopting AI tools.
fintech.globalfintech.global
10 Hot AI Security Startups To Know In 2025
Here are 10 startups that are on our radar for bringing new ways to secure GenAI-powered applications and AI agents.
crn.comcrn.com
6-month-old, solo-owned vibe coder Base44 sells to Wix ...
His brother is also a co-founder of an AI security startup, Token Security, which just raised $20 million led by Notable Capital (formerly GGV Capital) and a ...
techcrunch.comtechcrunch.com
Has GetReal cracked the code on AI deepfakes? $18M and an ...
#### AIディープフェイク対策スタートアップGetRealが1750万ドルを調達 AI技術の急速な発展に伴い、現実と見紛うディープフェイクの拡散が深刻な問題となっています。企業はディープフェイクを悪用した詐欺によってすでに数百万ドルの被害を受けており、国家安全保障への影響も懸念されています。このような状況に対し、ディープフェイクおよびなりすまし検出ツールの開発を手がけるスタートアップGetRealが、1750万ドルのシリーズA資金調達を発表しました。この資金は、研究開発、人材採用、および事業開発に充てられる予定です。 #### GetRealの概要と資金調達の背景 GetRealは、ディープフェイク検出のパイオニアであるHany Farid氏と、Ballistic Venturesの創業者であるTed Schlein氏によって共同設立されました。Ballistic Venturesは、2022年からGetRealをインキュベートし、2024年6月にステルスモードから脱却しました。 今回の1750万ドルのシリーズAラウンドは、サイバーセキュリティとAIの専門投資会社であるForgepoint Capitalが主導し、Ballistic Ventures、Evolution Equity、K2 Access Fundが参加しました。また、GetRealは、シードラウンドでもBallistic Venturesがリードし、700万ドルを調達しています。このシードラウンドには、PitchBookによるとVenrock、Artisanal、Qudit、Silver Buckshotも参加していました。今回の発表は、ユーザーが求める「過去1年以内のスタートアップの資金調達ニュース」に合致する、まさにタイムリーな情報です。 #### 提供されるサービスと技術 GetRealは、オーディオ、ビデオ、静止画におけるディープフェイクやなりすましを検出し、阻止するための包括的なフォレンジックプラットフォームをサービスとして提供しています。このプラットフォームには、ウェブインターフェース、API、そしてメディア分析をサービスとして実行するための統合機能が含まれています。主な機能としては、脅威露出ダッシュボード、高位役員のなりすましを防ぐための「Inspect」ツール、メディアをスクリーニングする「Protect」ツール、そしてGetRealの人間チームが詳細な分析を行う「Respond」が含まれています。 CEOのMatt Moynahan氏は、サイバーセキュリティ分野の人材不足に加え、フォレンジック分野でさらに深刻な人材不足があることを指摘しています。GetRealは、創設者であるHany Farid氏の長年の学術的知見と経験を、クラウドベースのサービスとして「Hany as a service」の形で提供することで、この市場のギャップを埋めることを目指しています。同社の技術は、新しいアプリのリバースエンジニアリングと、20年前に開発された手法も含まれる長年の知識を組み合わせており、高い検出精度を実現しているとされています。 #### 市場におけるGetRealの立ち位置と戦略的投資家 GetRealのサービスは、特に金融機関のような規制の厳しい業界や政府機関から高い関心を集めています。Forgepoint Capitalの共同創業者であるAlberto Yépez氏は、デューデリジェンスの過程で、CISO（最高情報セキュリティ責任者）たちが役員会からの指示を受け、GetRealのような製品を求めていることを発見しました。例えば、John DeereやVisaといった企業が顧客として挙げられています。政府機関においても、諜報機関や政府関係者が偽情報に基づいて行動したり、行動しなかったりすることを防ぐ上で、GetRealの技術が重要な役割を果たすと期待されています。 今回のシリーズAラウンドには、Cisco Investments、Capital One Ventures、CIAと密接な関係を持つ投資会社であるIn-Q-Telといった戦略的投資家も参加しており、GetRealの技術に対する業界からの強い期待と、その解決策が国家レベルの安全保障にも貢献する可能性が示唆されています。 #### 今後の展望と課題 現時点では、GetRealの技術はテキストベースのなりすましには対応していません。Hany Farid氏は、テキストは異なる性質を持つ「異なる獣」であると述べています。しかし、将来的には、あらゆる種類のディープフェイクやなりすまし脅威に対応できるよう、サービスの範囲を拡大していく計画です。例えば、Yemenへの軍事攻撃計画を議論するSignalグループチャットにThe Atlanticの編集者が誤って追加された事例[1](https://techcrunch.com/2025/03/24/the-trump-administration-planned-yemen-strikes-in-an-unauthorized-signal-chat/)は、テキストベースのなりすましや偽情報がもたらす脅威の例として挙げられます。 GetRealの取り組みは、AIがもたらす新たなサイバーセキュリティの脅威に対抗するための重要な一歩であり、サイバーフォレンジック分野における革新的な進展として注目されています。
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Irregular raises $80M to secure frontier AI models
On Wednesday, AI security firm Irregular announced $80 million in new funding in a round led by Sequoia Capital and Redpoint Ventures, with participation ...
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British university spinoff Mindgard protects companies from ...
The funding will help with “building the team, product development, R&D ... That's because AI security “is not even in its heyday yet.” But when AI ...
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Google's former security leads raise $13M to fight email threats ...
#### AegisAIが1300万ドルを調達し、AIを活用したメール脅威対策に挑む かつてGoogleのセキュリティ部門を率いた専門家たちが、AIによって巧妙化するメール攻撃に対抗するため、新たなメールセキュリティスタートアップ「AegisAI」を設立し、ステルスモードから脱却しました。同社はAccelとFoundation Capitalが共同で主導するシードラウンドで1300万ドル（約19.5億円）の資金調達に成功し、AIサイバーセキュリティ市場における新たな注目を集めています。これは、ユーザー様が特に注目されている「1年以内のスタートアップの資金調達ニュース」に合致する事例です。 #### 高まるAIによるサイバー脅威 AIの進化はハッカーによる大規模なメール攻撃を容易にしており、米国連邦サイバーセキュリティ機関CISAによると、成功したサイバー攻撃の90%以上がフィッシングメールから始まるとされています[1](https://www.cisa.gov/shields-guidance-families)。さらに、2024年のCrowdStrikeの調査[2](https://go.crowdstrike.com/rs/281-OBQ-266/images/CrowdStrikeGlobalThreatReport2025.pdf?version=0)では、大規模言語モデル（LLM）で生成されたフィッシングメールのクリック率は54%に達し、人間が作成したメールの12%を大きく上回っています。この深刻化する脅威に対し、AegisAIは自律型AIエージェント群で立ち向かいます。 #### 創業者の背景と独自の技術アプローチ AegisAIは、GoogleのSafe BrowsingおよびreCAPTCHAの元幹部であるCy Khormaee氏とRyan Luo氏によって設立されました。Khormaee氏はGoogleで5年以上にわたり、40億人のユーザーと400万のウェブサイトをフィッシング、マルウェア、詐欺から保護するセキュリティチームを率いた経験を持ち、Luo氏もGoogleで約10年間Safe Browsingチームに所属していました。この両氏の専門知識が、AegisAIの基盤となっています。 AegisAIのソリューションは、リアルタイムでメール脅威を検査、分析、無力化する自律型AIエージェントのオーケストレーションされたネットワークを提供します。従来のルールベースのセキュリティプラットフォームとは異なり、AegisAIは特定のルールに依存せず、AIエージェントが脅威を識別し、連携して分析を行い、最終的な判断を下します。これにより、リンク、添付ファイル、メタデータ、QRコード、行動パターンなど、あらゆるメッセージコンポーネントを詳細に分析します。 ![a photo of AegisAI co-founders Ryan Luo (Left) and Cy Khormaee (Right)](https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2025/09/aegisai-co-founders_d8bd27.jpg) #### 技術的特徴と導入メリット AegisAIは、それぞれの脅威に特化したカスタム構築されたLLMからなる「推論エージェント」を10種類以上開発しています。これらのエージェントはリアルタイムで攻撃を検知し、そのバリエーション全てに自己調整することで、常に進化する脅威に対応します。特にベンチャーキャピタルや金融サービスなど、特定の業界向けのAIモデルも開発済みです。同社は、従来のソリューションと比較して、誤検知を最大90%削減できると主張しています。 顧客はGoogle WorkspaceやMicrosoft 365のメールアカウントに、APIを介してAegisAIのシステムを「わずか5分以内」で簡単にインストールできます。設置後、数日で環境内の脅威や誤検知・未検知に関する詳細なレポートが提供され、1週間の読み取り専用モードを経て、検疫機能が有効になります。 ![a screenshot showing the AegisAI dashboard, showing the number of users and malicious emails blocked.](https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2025/09/aegisai_executive_overview_dashboard.jpg) #### 今後の展望と初期顧客 サンフランシスコとニューヨークにオフィスを構えるAegisAIは、現在米国とヨーロッパで顧客とのパイロットプログラムを実施しており、すでにデータプライバシーコンプライアンスソフトウェアのLokkerや暗号決済プラットフォームのMesh Connectを含む3社の有料顧客を獲得しています。Khormaee氏によると、今回調達した資金は、技術専門知識の拡充と強固な市場投入インフラの構築に充てられる予定です。 AegisAIは、進化し続けるAI駆動型サイバー脅威に対し、革新的な自律型AIエージェントによって、メールセキュリティの新たな標準を確立しようとしています。
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Cloud security specialist Upwind confirms it raised $100M ...
“By the end of this year, and then next year, we'll be moving towards AI security and advanced prevention, going into code and dependencies in code, to ...
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Exclusive: Hackers are targeting machine logins. Token Security just raised $20M to stop them
The number of machine identities is booming thanks to the growth of cloud and AI — and it’s posing r...
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Unicorn Security Startup Cyberhaven Stops Employees Leaking Secrets To AI
With AI tools becoming increasingly more common in business, corporate security teams are grappling ...
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🏷 最新技術トレンド：ディープフェイク/機械ID/モデル防御

Irregular's Role in OpenAI's o3 and o4-mini's Security Evaluation - Irregular
As frontier models become increasingly more capable, the need to ensure security upon deployment gro...
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Introducing SOLVE: Scoring Obstacle Levels in Vulnerabilities & Exploits (Version 0.5) - Irregular
## Summary We introduce **SOLVE (Scoring Obstacle Levels in Vulnerabilities & Exploits)**, a new sc...
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In the rapidly evolving world of frontier models, rigorous security assessment remains paramount. We...
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Noma is building tools to spot security issues with AI apps | TechCrunch
Companies are concerned that their eagerness to adopt AI has made them more vulnerable to cyberthrea...
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#### HiddenLayer Undefeated #### At BSidesLV & DEF CON, HiddenLayer’s **AI Detection & Response (AI...
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AegisAI — Agentic Email Security Platform | Prevent Phishing & BEC Threats
Aegis AI is a next generation agentic email security platform. It uses AI agents to analyze every em...
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2025 GLOBAL THREA T REPORT CROWDSTRIKE 2025 GLOBAL THREA T REPORT 2 Foreword Don’t Underestimate T ...
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# Next-Generation Security Awareness Protect your organization from AI-powered attacks like deepfak...
adaptivesecurity.comadaptivesecurity.com

🏷 投資家動向（OpenAI/Sequoia）と今後の注目領域

OpenAI just made its first cybersecurity investment | TechCrunch
#### OpenAI、サイバーセキュリティ分野へ初の投資を実施 生成AIの進化は、ハッカーや悪意あるアクターに新たなツールキットをもたらし、CEOのディープフェイク生成[1](https://techcrunch.com/2024/10/28/wiz-ceo-says-company-was-targeted-with-deepfake-attack-that-used-his-voice/)や偽造領収書の作成[2](https://techcrunch.com/2025/03/31/chatgpts-new-image-generator-is-really-good-at-faking-receipts/)といった脅威が増大しています。生成AIの分野をリードするOpenAI[3](https://techcrunch.com/2025/03/31/openai-raises-40b-at-300b-post-money-valuation/)は、このような状況を深く認識しており、これらの攻撃から企業を守るAIスタートアップへの初の投資を実施しました。 #### Adaptive Securityが4300万ドルのシリーズA資金調達を達成 OpenAIは、ニューヨークを拠点とするAdaptive Security[4](https://www.adaptivesecurity.com/)に対し、同社のスタートアップファンドとAndreessen Horowitzが共同でリードするシリーズAラウンドで、4300万ドル（約60億円）の投資を行いました。この資金調達は、OpenAIがサイバーセキュリティスタートアップに投資する初めての事例となります。Adaptive Securityは、2023年に設立され、既に100社以上の顧客を抱えています。 #### Adaptive Securityの革新的なソリューション Adaptive Securityのプラットフォーム[5](https://www.adaptivesecurity.com/phishing-training)は、AIが生成する「ハッキング」をシミュレーションすることで、従業員がこれらの脅威を見破るための訓練を提供します。具体的には、本物のCTOの声になりすまして認証コードを要求する電話など、AIによって生成された偽のシナリオを通じて、従業員の対応能力を向上させます。このプラットフォームは、電話だけでなく、テキストメッセージやメールにおける詐欺への対応もカバーしており、企業内で特に脆弱な部分を特定し、スタッフにリスクを認識させるトレーニングを行います。 同社は、従業員が悪意のあるリンクをクリックするなどの不適切な行動を誘導する「ソーシャルエンジニアリング」攻撃に焦点を当てています。これらの攻撃は単純に見えるものの、Axie Infinityが偽の求人情報により6億ドル以上もの損失を出した事例[6](https://techcrunch.com/2022/04/15/us-officials-link-north-korean-lazarus-hackers-to-625m-axie-infinity-crypto-theft/)のように、甚大な被害をもたらすことがあります[7](https://www.theblock.co/post/156038/how-a-fake-job-offer-took-down-the-worlds-most-popular-crypto-game)。共同創業者兼CEOのBrian Long氏は、AIツールがソーシャルエンジニアリング攻撃を以前よりも容易にしていると指摘しています。 #### 創業者Brian Long氏の経歴と今後の展望 Adaptive SecurityのCEOであるBrian Long氏は、過去にモバイル広告スタートアップのTapCommerceをTwitterに売却[8](https://techcrunch.com/2014/06/30/twitter-acquires-tapcommerce/)し、広告技術企業のAttentiveを成功させるなど、ベテラン起業家としての実績を持っています。彼は、今回調達した資金を主にエンジニアの雇用と製品開発に充て、「AI軍拡競争」において悪意あるアクターに対抗するための製品強化を進める計画です。 #### 他のAIサイバーセキュリティスタートアップの動向 AIの脅威が増加する中で、他のサイバーセキュリティスタートアップも活発な動きを見せています。例えば、Cyberhavenは従業員がChatGPTのようなツールに機密情報を入力するのを防ぐソリューションを提供し、1億ドルを調達して評価額が10億ドルに達しました[9](https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2025/04/02/this-1-billion-cyber-startup-stops-employees-from-leaking-vital-data-to-ai/)。また、Snykは、安全でないAI生成コードの増加を背景に、年間経常収益（ARR）が3億ドルを突破しています[10](https://techcrunch.com/2024/12/06/snyk-hits-300m-arr-but-isnt-rushing-to-go-public/)。さらに、ディープフェイク検出スタートアップのGetRealも、先月1750万ドルを調達[11](https://techcrunch.com/2025/03/26/has-getreal-cracked-the-code-on-ai-deepfakes-18m-and-an-impressive-client-list-says-yes/)し、この分野での技術開発が進んでいます。 #### 専門家からの実用的なアドバイス AIによる脅威が巧妙化する中、Long氏はハッカーによる音声クローンを心配する企業従業員に対し、「ボイスメールを削除すること」をシンプルながらも効果的な対策として推奨しています。
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OpenAI Makes Strategic Cybersecurity Investment in Adaptive ...
OpenAI backs Adaptive Security with $43M to combat AI-driven social engineering, marking its first cybersecurity investment amid rising digital threats.
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Home | Sequoia Capital
Home | Sequoia Capital Skip to main content Our Founders Our Companies Our Team Stories Arc Open sea...
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Stories | Sequoia Capital
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Reflection AI: The Race to Unl
Reflection AI: The Race to Unlock Superintelligence | Sequoia Capital Skip to main content Our Found...
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Sequoia Capitalの公式サイト(sequoiacap.com)にアクセスします。,サイト内の「Insights」や「Portfolio」、「Thesis」といったセクションを探索し、「AI」、「Security」、「Cybersecurity」、「Generative AI」などのキーワードで関連記事や投資哲学に関する情報を探します。,特に、AIセキュリティ市場全般に関する考察や、Irregular社など特定の投資先への投資理由を解説した記事を探し、内容を精査します。,同社がどのような未来を見据え、どのような課題を解決しようとするスタートアップを支援しているのか、その投資哲学を読み解き、情報を収集します。
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For anyone exploring what to build next Sequoia Capital shared their AI investment thesis for the next 12-18 months: 1) Persistent memory • Long-term memory for AI systems to remember context over… | Ben Lang | 18 comments
For anyone exploring what to build next [Sequoia Capital](https://www.linkedin.com/company/sequoia?t...
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Hegel as a Contrarian AI Investment Strategy
# Hegel as a Contrarian AI Investment Strategy ## Why “AI Hate” is Your Next Billion-Dollar Opportu...
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Sequoia Capital just dropped their latest AI thesis. They’re not chasing features. They’re focused on the foundational problems that will create the next markets. A $10 trillion opportunity. Here’s… | Nihal Kurth | 10 comments
Sequoia Capital just dropped their latest AI thesis. They’re not chasing features. They’re focused o...
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https://www.alexanderjarvis.com/vc-investment-thesis-eximius-ventures-agents/
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OpenAI Fund Extends Investment in Adaptive Security, Raising Total to $55 Million in Series A
# OpenAI Fund Extends Investment in Adaptive Security, Raising Total to $55 Million in Series A [Ad...
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OpenAI Startup Fund backs Adaptive Security with $55m Series A funding round
![OpenAI Startup Fund backs Adaptive Security with $55m Series A funding round](connectors/images/ad...
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調査のまとめ
#### Sequoia CapitalのAI・セキュリティ関連投資哲学とIrregular社に関する考察 Sequoia Capitalは、AI分野において、特に自律型エージェントの開発と強化学習...

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Top 100 AI Startup Funding & Investment Statistics [2025]
In 2025, AI startups have attracted $89.4 billion in global venture capital, representing 34% of all VC investment despite comprising only 18% of funded ...
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10 Cybersecurity Startup Successes (With 2025 Revenues)
In this report we're tracking $71M in monthly recurring revenue and $164.4M in funding. #1. Corgea: $2.6M in Funding. AI-powered cybersecurity platform. Corgea ...
gaps.comgaps.com
AI startups raised $104 billion in first half, exits different story
AI startups raised $104.3 billion in the U.S. in the first half of this year, nearly matching the $104.4 billion total for 2024, according to PitchBook. Almost ...
cnbc.comcnbc.com
Q3 Venture Funding Jumps 38% As More Massive Rounds ...
Startup investment has also now posted a year-over-year increase for the past four quarters, driven by megarounds of $500 million or more, largely to AI ...
crunchbase.comcrunchbase.com
List of Cybersecurity Investors & VC Firms for Startups (2025)
Discover top cybersecurity investors and VC firms funding startups. Secure the funding you need for seed, pre-seed, and growth-stage investments.
openvc.appopenvc.app
Security Startups funded by Y Combinator (YC) 2025
Browse 95 of the top Security startups funded by Y Combinator. We also have a Startup Directory where you can search through over 5,000 companies. Sqreen is ...
ycombinator.comycombinator.com
Indian AI startup Deep Algorithm nets $1.3m seed round
Cybersecurity and AI startup Deep Algorithm Solutions has raised 10.8 crore rupee (US$1.3 million) in a seed round led by Unicorn India Ventures.
techinasia.comtechinasia.com
Update This week's startup funding was vibrant, with a mix of AI ...
instagram.cominstagram.com
30 High-Growth Startups with Billion-Dollar Potential
substack.comsubstack.com
AI 100: The most promising artificial intelligence startups of ...
cbinsights.comcbinsights.com
Top US AI Funding Rounds: $100M+ in 2025 | Eqvista
eqvista.comeqvista.com
AI Cybersecurity Startup Raises $600,000 in Pre-Seed Funding
varindia.comvarindia.com
FundingUpdate This week saw significant investments in diverse ...
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AI Startup Valuations in 2025: Benchmarks Across 400+ Companies ...
finrofca.comfinrofca.com
Mapping Israel's cybersecurity ecosystem: Funding doubles despite ...
calcalistech.comcalcalistech.com
AI startups secured 33% of global VC funding in 2024, raising ...
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AI security startup Repello AI nets $1.2m seed funding
Repello AI's funding comes as AI security risks are projected to surge by 50% in 2024, with organizations facing daily AI-driven attacks 1. This investment ...
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Startup Funding Regained Its Footing In 2024 As AI ...
Overall startup funding in 2024 reached close to $314 billion — compared to $304 billion in 2023 — up around 3%, based on an analysis of Crunchbase data ...
crunchbase.comcrunchbase.com
GenAI4EU: Funding opportunities to boost Generative AI ...
The initiative is now surpassing the initial commitment of €500 million announced in the AI innovation package in January 2024, with close to €700 million ...
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AI security startup Repello AI raises $1.2 million from ...
AI-backed security solutions startup Repello has raised $1.2 million in seed funding, with Venture Highway, Pi Ventures, and Entrepreneur First participating ...
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Generative AI Startups funded by Y Combinator (YC) 2025
Browse 100 of the top Generative AI startups funded by Y Combinator. We also have a Startup Directory where you can search through over 5,000 companies.
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Top 10 Largest Startup Funding Deals – 2024
In 2024, Anthropic, an AI startup, secured significant investments to advance its AI research and development. Amazon invested $2.75 billion in Anthropic in ...
intellizence.comintellizence.com
Generative AI Landscape Q4 2024: AI Investments Reach Historic High
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GenAI funding on track to set new record in 2024 | S&P Global
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AI Startup Funding Reached $103 Billion in 2024 According to ...
startuphub.aistartuphub.ai
GenAI funding hits record in 2024 boosted by infrastructure ...
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AI investments surged 62% to $110B in 2024 while startup funding ...
techcrunch.comtechcrunch.com
Generative AI Cybersecurity Market Size, Share and Global Market ...
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7 Vital AI Startup Funding Statistics for 2024 Revealed
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The show's not over: 2024 sees big boost to AI investment ...
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27% of Organizations Banned Generative AI Over Privacy and ...
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Hackers are targeting machine identities. Token Security ...
The company also plans to use the funding to expand its platform's AI security capabilities and grow its executive team, it told TechCrunch. Topics.
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UK seeks collaboration for security research lab to counter ...
The Laboratory for AI Security Research (LASR) will be funded initially with £8.22 million ($10.3 million) from the government itself, but it is adopting what ...
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Research leaders urge tech industry to monitor AI's 'thoughts'
First authors include leaders from the U.K. AI Security Institute and Apollo Research, and other signatories come from METR, Amazon, Meta, and UC Berkeley.
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Raising multiple rounds of venture capital might be wrong ...
Fill out this survey to let us know how we're doing and get the chance to win a prize in return! Topics. ai security, raising capital, SecurityPal, Startups, TC ...
techcrunch.comtechcrunch.com
StrictlyVC London agenda for May 13
Register your seat here. Topics. AI, Security, Startups, StrictlyVC ... Meet 200+ pitch-ready startups: Pre-Series A companies competing for $100,000 in equity- ...
techcrunch.comtechcrunch.com
Today is the last day to save up to $668 on Disrupt 2025 ...
They're bringing real-world insights on product, AI, security, GTM strategy, scaling, and leadership. If you're a founder or investor, these conversations ...
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Confident Security, 'the Signal for AI,' comes out of stealth with ...
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Endor Labs, which builds tools to scan AI-generated code for ...
techcrunch.comtechcrunch.com
For privacy and security, think twice before granting AI access to ...
techcrunch.comtechcrunch.com
Palo Alto | Investment Thesis - by WealthyReadings
wealthyreadings.comwealthyreadings.com
For anyone exploring what to build next Sequoia Capital shared ...
linkedin.comlinkedin.com
VC investment thesis: Eximius Ventures - Agents
alexanderjarvis.comalexanderjarvis.com
Hegel as a Contrarian AI Investment Strategy | by Devansh | Medium
medium.commedium.com
Sequoia Capital just dropped their latest AI thesis., They’re not chasing features., They’re focused on the foundational problems that will create the next markets., A $10 trillion opportunity., ...
linkedin.comlinkedin.com
AI's Cognitive Revolution: A $10 Trillion Opportunity Unfolding at ...
startuphub.aistartuphub.ai
AI Is Driving a $55B Opportunity for Founders in Identity Security
madrona.commadrona.com
Technical Program
euro-online.orgeuro-online.org
INNOVATICS & AI Zero to Hero [Recovered]1
innovatics.aiinnovatics.ai
Aon LGPS Cyber Scorecard
enfield.gov.ukenfield.gov.uk
TITLE OF THESIS OR DISSERTATION
polito.itpolito.it
SWARNANDHRA
swarnandhra.ac.inswarnandhra.ac.in
Public Pack)Agenda Document for Local Pension Board, 26/10/2022 14:00
moderngov.co.ukmoderngov.co.uk
Source ...
barborabrabcova.czbarborabrabcova.cz
Minimizing the total waste in the one- dimensional cutting stock ...
semanticscholar.orgsemanticscholar.org
Title of the thesis
theseus.fitheseus.fi
OpenAI Fund Extends Investment in Adaptive Security ...
Adaptive remains the OpenAI Startup Fund's only cybersecurity investment, highlighting the firm's confidence in its approach to human-centered protection amid ...
ittech-pulse.comittech-pulse.com
OpenAI Startup Fund backs Adaptive Security with $55m ...
With continued investment, Adaptive Security is positioning itself at the forefront of defense strategies designed to counter AI-enabled fraud. www ...
startup-weekly.comstartup-weekly.com
Adaptive Security raises more funds for AI-driven security
Adaptive Security, a cybersecurity company specialising in AI-driven social engineering prevention, has announced an extension to its Series A funding round ...
linkedin.comlinkedin.com
OpenAI invests $43M in Adaptive Security to fight AI threats
- This marks OpenAI's first investment in the cybersecurity sector. - The funds will enhance Adaptive Security's platform and expand its engineering team.
linkedin.comlinkedin.com
Switch To Adaptive
Smart security for growth · SMBs. Security without the hassle. OpenAI Deepens Commitment to Adaptive Security, Raising Series A to $55M. Read more · Customers.
adaptivesecurity.comadaptivesecurity.com
With its latest acqui-hire, OpenAI is doubling down on ...
OpenAI has acquired Roi, an AI-powered personal finance app. In keeping with a recent trend in the AI industry, only the CEO is making the jump.
techcrunch.comtechcrunch.com
The AI infrastructure scramble, Oracle's OpenAI bonanza ...
AI phishing simulation startup Adaptive Security gets OpenAI funding boost · Silent Push raises $10M to expand preemptive cyber defense platform · Geordie ...
siliconangle.comsiliconangle.com
Cybersecurity
Adaptive Security: $55 Million Raised With Continued Backing From OpenAI To Combat AI-Driven Fraud.
pulse2.compulse2.com
Adaptive Security secures $55M Series A from OpenAI Startup Fund ...
linkedin.comlinkedin.com
OpenAI Makes First Cybersecurity Bet with $43M Investment in ...
observenow.comobservenow.com
Adaptive Security raises $43M, backed by OpenAI and Andreessen ...
linkedin.comlinkedin.com
Adaptive Security | LinkedIn
linkedin.comlinkedin.com
Elon Musk clashes with OpenAI's Sam Altman over $500 billion AI ...
anybodycanprompt.comanybodycanprompt.com
Deep Dive Into The Security for AI Ecosystem
substack.comsubstack.com
Overview of OpenAI's Open-Weight AI Model Explore the features ...
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