1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="xtFDSlTMi6"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/confidential-computing-market-mam/">機密コンピューティング市場：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、用途別（データセキュリティ、セキュアエンクレーブ、ユーザー間の透明性）、展開モード別、業種別（小売・消費財、BFSI）、地域別 – 2028年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/confidential-computing-market-mam/embed/#?secret=xtFDSlTMi6" width="600" height="338" title="“機密コンピューティング市場：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、用途別（データセキュリティ、セキュアエンクレーブ、ユーザー間の透明性）、展開モード別、業種別（小売・消費財、BFSI）、地域別 – 2028年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="xtFDSlTMi6" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script type="text/javascript"> /* <![CDATA[ */ /*! 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Virtualization）などがある。 コンフィデンシャル・コンピューティング市場への不況の影響 COVID-19の大流行による世界的な不況は、機密コンピューティング市場にさまざまな影響を与えている。不況下では、企業は予算の制約に直面し、コスト削減策を優先する。機密コンピューティング・ソリューションを含む新技術への投資は、組織が必要不可欠な経費と中核業務に集中するため、優先順位が下げられたり、延期されたりする可能性がある。不況下では、企業はIT支出全体を削減するため、機密コンピューティングのような新技術の導入に影響が出ます。企業は、限られたリソースを、より重要であると認識される分野や、直接的なコスト削減に直結する分野に割り当てる。不況下では、企業はしばしばコスト効率と最適化を重視します。コンフィデンシャル・コンピューティング・ソリューションは、経済が不透明な中、具体的なメリットを求める顧客を惹きつけるために、コスト削減、リスク削減、業務効率の改善という観点から、その価値提案を実証する必要がある。景気後退は、企業が差別化を図り、より小さな市場を獲得しようとするため、競争の激化につながる。コンフィデンシャル・コンピューティング・ソリューション・プロバイダーは競争の激化に直面し、価格設定や市場浸透戦略に影響を与える。コンフィデンシャル・コンピューティング市場への景気後退の影響はまちまちです。予算の制約やIT支出の減少が課題となる一方で、セキュリティへの懸念の高まり、リモートワークの傾向、法規制の遵守要件は、機密コンピューティング・ソリューション・プロバイダーにチャンスをもたらす。経済情勢に適応し、データセキュリティとプライバシーの価値提案を効果的に伝えることは、不況期における市場の成長にとって極めて重要である。 コンフィデンシャル・コンピューティング市場のダイナミクス 推進要因：規制要件を満たす必要性の高まり 一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などのデータプライバシー規制は、企業に顧客データの保護を義務付けています。コンフィデンシャル・コンピューティングは、組織がこれらの規制に準拠するのに役立つ安全でプライベートな処理環境を提供します。例えば、GDPRは、不正または違法な処理からの保護を含め、データの適切なセキュリティを確保する方法で個人データを処理することを義務付けています。コンフィデンシャル・コンピューティングは、データが安全かつ個人的に処理されることを保証することで、組織がこの要件を満たすのに役立ちます。医療、金融、政府など、さまざまな業界におけるさまざまなコンプライアンス規制は、組織に機密データの保護を義務付けています。例えば、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）は、医療機関に患者データの保護を義務付けています。コンフィデンシャル・コンピューティングは、機密データの安全な処理環境を提供することで、これらの組織がHIPAA要件に準拠するのに役立ちます。FedRAMP（Federal Risk and Authorization Management Program）やCSA（Cloud Security Alliance）などのクラウドセキュリティ規制は、クラウドサービスプロバイダーに対し、顧客データを保護するためのセキュリティ管理の実施を求めています。コンフィデンシャル・コンピューティングは、顧客データが安全かつプライベートな環境で処理されることを保証することで、クラウドサービスプロバイダーにセキュリティのレイヤーを提供します。コンフィデンシャル・コンピューティングは、組織の知的財産の保護を可能にする。例えば、企業秘密は法律によって保護されており、企業はそれらを保護するための合理的な措置を講じなければならない。コンフィデンシャル・コンピューティングは、企業が企業秘密への不正アクセスや漏洩から企業秘密を保護するのに役立つ安全な処理環境を提供します。 制約：機密コンピューティングに関連する高コスト コンフィデンシャル・コンピューティング市場の主な阻害要因のひとつは、これらのソリューションの導入と維持にかかるコストの高さである。機密コンピューティング技術は、ハードウェア、ソフトウェア、人材に多額の投資を必要とすることが多く、中小企業にとっては導入が難しい。機密コンピューティング・ソリューションのコストが高い背景には、以下のような要因がある： ハードウェアコスト：コンフィデンシャル・コンピューティング・ソリューションは、データと計算のセキュリティとプライバシーを確保するために、セキュア・エンクレーブや専用プロセッサなどの特殊なハードウェアを必要とすることが多い。このようなハードウェアの調達と維持にはコストがかかり、データセンターなどのインフラへの追加投資が必要になる場合もあります。 ソフトウェアのコスト：専用ハードウェアのほかに、機密コンピューティング・ソリューションには、データと計算を管理し、保護するためのソフトウェアが必要である。このソフトウェアは、ベンダーが独自にライセンス供与している場合があり、導入と保守の全体的なコストがかさむ。 人件費：コンフィデンシャル・コンピューティング・ソリューションの導入と維持には、データ・セキュリティー、暗号技術、クラウド・コンピューティングの専門知識を持つ熟練した専門家も必要です。このような専門家の雇用と維持にはコストがかかり、スキルを最新に保つための継続的なトレーニングも必要です。 統合コスト：機密コンピューティング・ソリューションは、既存の IT インフラと統合する必要があり、これには時間とコストがかかる。これには、既存のシステムやアプリケーションを機密コンピューティング・ソリューションに対応させるか、ゼロから新しいシステムやアプリケーションを開発する必要があります。 継続的なメンテナンスコスト：機密コンピューティング・ソリューションを維持するには、継続的な監視、更新、トラブルシューティングが必要です。特に、ソリューションが複雑であったり、複数のコンポーネントが含まれる場合は、コストと時間がかかる可能性があります。 チャンス機密性の高いAIソリューションのニーズの高まり 人工知能（AI）も増加傾向にあり、AIモデルやデータの機密性を保護するソリューションへのニーズが高まっている。コンフィデンシャルAIソリューションは、セキュアなエンクレーブと同型暗号化技術を使用して、機密性の高いAIデータを保護します。コンフィデンシャルAIとは、人工知能（AI）アプリケーションにおける機密データの機密性とプライバシーを保護するために使用される一連のテクノロジーとプラクティスを指します。AIモデルは通常、個人を特定できる情報（PII）や独自のビジネスデータなど、機密情報を含む大規模なデータセットで学習されます。これらのモデルは、新しいデータに基づいて予測や決定を行うことができます。しかし、AIアプリケーションで機密データを使用することは、プライバシーとセキュリティに重大なリスクをもたらします。AIモデルが適切に保護されていない場合、使用するデータの機密性を侵害する攻撃を受ける可能性があります。 課題機密コンピューティング技術に伴う複雑さ コンフィデンシャル・コンピューティングの導入と維持には、専門的な知識とスキルが必要であり、その結果、一部の企業や組織、特にITリソースが限られている小規模な企業にとっては、参入障壁となっている。その理由はいくつかありますが、機密コンピューティングの背後にある技術は比較的新しく、常に進化しています。暗号化、セキュアなエンクレーブ、および信頼された実行環境に関する専門知識が必要であり、多くの組織で広く利用できるとは限りません。さらに、機密コンピューティングソリューションは、既存のITインフラストラクチャとの統合を伴うことが多く、困難な場合があります。このため、ソリューションが意図したとおりに機能し、新たな脆弱性や互換性の問題が生じないことを確認するために、広範なテストとデバッグが必要になります。コンフィデンシャル・コンピューティングの複雑さは、展開と管理に関する課題も生じさせます。 コンポーネント別では、サービスが予測期間中に2番目に高いCAGRを記録すると予測されている。 サービスは、機密コンピューティングソリューションの導入、展開、管理において重要な役割を果たす。専門知識、サポート、専門的なサービスを提供し、企業が機密コンピューティング技術を採用し、活用できるように支援する。機密コンピューティングサービスは、コンサルティングとアドバイザリーサービスを組織に提供し、機密コンピューティングを採用するメリット、リスク、意味を理解する手助けをする。適切な技術の選択、安全なアーキテクチャの設計、機密コンピューティング導入のためのセキュリティポリシーの定義に関するガイダンスを提供する。サービスでは、組織が機密コンピューティングソリューションを設計し、既存のインフラストラクチャやアプリケーションに統合するのを支援します。ユースケースの特定、アーキテクチャの青写真の作成、セキュアなエンクレーブやTEEの全体的なシステム設計へのシームレスな統合を支援します。 業種別では、小売・消費財が予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されている。 小売企業や消費財企業は、個人情報、購買履歴、支払明細など、膨大な量の顧客データを取り扱っています。コンフィデンシャル・コンピューティングは、このような機密データを確実に保護し、不正アクセスを防止して、データ漏洩、個人情報の盗難、詐欺のリスクを低減します。コンフィデンシャル・コンピューティングは、小売業における決済処理のセキュリティを強化します。信頼できる環境内で決済処理を安全に実行することで、コンフィデンシャル・コンピューティングはクレジットカード番号や認証データなどの機密性の高い決済情報を保護し、顧客取引のプライバシーと完全性を確保します。小売および消費財部門は、一般データ保護規則（GDPR）やペイメントカード業界データセキュリティ基準（PCI DSS）などのデータプライバシー規制の対象でもあります。コンフィデンシャル・コンピューティングは、安全なデータ処理と保存の仕組みを提供し、データプライバシーを確保し、データ侵害から保護することで、企業がこれらの規制に準拠するのを支援します。 北米の機密コンピューティング市場では、米国市場が最大のシェアを占めると予測されている。 2023年には北米が機密コンピューティング市場をリードすると予想される。コンフィデンシャル・コンピューティング市場において、2023年に北米で最大の市場シェアを占めるのは米国と推定され、この傾向は2028年まで続くと見られている。高度なITインフラ、多数の企業の存在、技術スキルの利用可能性など多くの要因から、機密コンピューティングの採用という点では最も発展した市場である。クラウド製品やサービスのセキュリティ評価、認可、継続的監視のための標準的アプローチであるFedRAMPなどの法的要件も、機密コンピューティングの採用に影響を与えている。データのプライバシーとセキュリティに対するニーズの高まりと技術の進歩が、機密コンピューティング・ソリューションの需要を押し上げている。米国では、機密データを保護し、データ保護規制を遵守するために、さまざまな業界が機密コンピューティングを採用している。金融、医療、政府、テクノロジーなどの業界が主要な採用企業となっている。コンフィデンシャル・コンピューティングは、データのプライバシーと機密性を保持しながら、安全なデータ処理、保存、分析を可能にする。アマゾンウェブサービス（AWS）、マイクロソフトアジュール、グーグルクラウドプラットフォーム（GCP）など、米国の主要なクラウドサービスプロバイダーが機密コンピューティングサービスを提供している。 主要市場プレイヤー コンフィデンシャル・コンピューティング市場は、マイクロソフト（米）、IBM（米）、インテル（米）、グーグル（米）、AMD（米）など、ここ数年でコンフィデンシャル・コンピューティング契約を獲得した主要ベンダーなど、世界的に確立された少数のプレーヤーによって支配されている。これらのベンダーは、グローバルなプロセスと実行の専門知識をもたらすことができる。可処分所得の増加、知識への容易なアクセス、技術製品の迅速な導入に後押しされ、バイヤーは機密コンピューティング市場で新しいことを実験／テストすることに積極的である。 この調査レポートは、機密コンピューティング市場をコンポーネント、アプリケーション、展開モード、業種、地域に基づいて分類しています。 コンポーネントに基づいている： ハードウェア ソフトウェア サービス デプロイメント・モードに基づく： オンプレミス クラウド アプリケーションに基づく： データ・セキュリティ 安全な飛び地 ユーザー間の透明性 その他の用途 ベースはバーティカル： BFSI 政府・防衛 ヘルスケア＆ライフサイエンス IT・通信 製造業 小売・消費財 教育 その他の事業 地域に基づく： 北米 アメリカ カナダ ヨーロッパ ドイツ イギリス フランス その他の欧州 アジア太平洋 日本 中国 インド その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ 中東 アフリカ ラテンアメリカ ブラジル その他のラテンアメリカ 最近の動向 2023年5月、インテルは「Project Amber」と呼ばれる新しいセキュリティ・アズ・ア・サービス・ソリューションのリリースを発表した。このソリューションは独立した信頼機関であり、クラウド、ネットワークのエッジ、またはオンプレミス環境にあるコンピュート資産が信頼できるかどうかをリモートで検証するように設計されている。 2023年4 月 、マイクロソフトはDCesv5シリーズとECesv5シリーズのプレビュー版を発表し、機密VMファミリーの拡張を発表した。第4世代Intel Xeon Scalableプロセッサを搭載したこれらのVMは、Intel Trust Domain Extensions（TDX）と呼ばれる全く新しいハードウェアベースのTrusted Execution Environmentによって支えられている。企業はこれらのVMを使用することで、アプリケーションのコードを変更することなく、機密性の高いワークロードをシームレスにクラウド化することができます。 2023年4月、GoogleとIntelは、Intelの新しい機密コンピューティング技術であるIntel Trust Domain Extensions (Intel TDX)の潜在的なセキュリティ脆弱性を特定するための新しい研究プロジェクトで協力した。拡張された機能セットに加え、Intel Tdxはコードの変更を必要とせずに完全なvmコンピュートモデルを提供する。 2023年4月、マイクロソフトはKata Confidential Containersと連携し、AKSによるゼロトラスト・オペレーターのデプロイメントを実現すると発表した。Kata Confidential Containers（CoCo）プロジェクトの目標は、コンテナレベルでの機密コンピューティングを標準化し、Kubernetesでの消費を簡素化することだ。これは、Kubernetesユーザーが使い慣れたワークフローとツールを使って機密コンテナ・ワークロードをデプロイできるようにするためです。我々はまた、Azure Container Instances (ACI)上の機密コンテナについて、コンテナ強制ポリシー/完全認証と、DM verity強制によるOCIイメージスナップショッターをコミュニティで学習している。 2923年2月、ArmはLinuxカーネル用の初期Confidential Computing Architecture（CCA）コードを公開し、Arm CCAを中心としたKVM仮想化の統合、Realmsを管理するためのKVMユーザー空間ABI、Arm RealmsのLinuxゲストサポートを実現した。 2023年1月、インテルは第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー、インテルMaxシリーズCPUとGPUを発表し、同時にVM分離ソリューションと独立した信頼性検証サービスを開始し、最も包括的な機密コンピューティング・ポートフォリオの構築を支援する。 2022年12月、FortanixはFortanix Data Security ManagerがG-Cloudフレームワークで承認され、G-Cloud 13で利用可能になったと発表した。英国政府のG-Cloudは、英国の公共部門組織によるクラウドコンピューティングソリューションの調達を容易にします。具体的には、G-Cloud 13は、公共部門のバイヤーが、既製の従量課金型クラウド・ソリューションを含む多くのサービスを購入できるオンライン・カタログです。 IBMは2022年12月、クラウド・セキュリティ・アライアンス（安全なクラウド・コンピューティングを確保するための標準、認証、ベスト・プラクティスの定義に取り組む世界的な非営利団体）と協力し、金融サービスにおけるクラウドのセキュリティとリスク管理をさらに推進することを目指している。 2022年10月、グーグルはコンフィデンシャル・コンピューティング・ポートフォリオの次のソリューションであるコンフィデンシャル・スペースを発表した。このソリューションは、クラウドサービスプロバイダーのアクセスに対するハード化された保護を含め、企業が所有するデータがパートナーから保護され続けることを保証する信頼性をもって、共同データ分析やMLモデルのトレーニングなどのタスクを実行することを可能にする。 2022年5月、フォルタニクスはKeyfactorと提携し、この新しい統合により、大手企業やマネージドサービスプロバイダーは、ハイブリッドおよびマルチクラウドインフラストラクチャ全体ですべてのマシンIDを効果的に管理できるようになり、同時に機密性の高い秘密鍵の保護を確実にするための複雑さを軽減することができます。 2022年5月、AMDはGoogle Cloud上でAMD Epycプロセッサを搭載した機密仮想マシンを発表した。 VMはGoogle Cloud上の既存のN2DおよびC2D VMに搭載されている。これらのVMは、コンピュート最適化VMにおける第3世代Epycプロセッサのパフォーマンスにより、Google Cloud上の機密コンピューティングのAMD Epycプロセッサ・ポートフォリオを拡張します。 2022年1月、マイクロソフトとHashiCorpは提携し、HashiCorp VaultはAzure Key Vault Managed HSMとのサードパーティ統合がサポートされました。マネージドHSMに保存されたハードウェアバックアップキーを使用して、HashiCorp Vaultを自動的に封印解除できるようになりました。これにより、お客様はMicrosoftクラウドのキーマネージャーを使用して自動で封印を解除することができ、鍵は安全なハードウェア境界内に保管され、MicrosoftはさらにTrusted Computing Baseから除外されます。 2021年1月、IBMとスイスを拠点とするオープンソースの金融情報プラットフォームであるDIAは、DIAが同社のプラットフォームをIBMクラウドに移行し、IBM Cloud Hyper Protect Servicesを活用して金融データのソース、保存、処理、公開方法を管理すると発表した。IBMのクラウド・コンフィデンシャル・コンピューティング機能に支えられたクラウド環境へのDIAのプラットフォームの移行は、潜在的な悪意のある内部および外部からの攻撃からデータとアプリケーションを保護するように設計されています。 2020年10月、カリフォルニア大学サンフランシスコ校のデジタルヘルス・イノベーション・センター（CDHI）、フォータニックス、インテル、マイクロソフト・アジュールは、臨床アルゴリズムの開発と検証を加速するために、プライバシーを保護するアナリティクスを備えた機密コンピューティング・プラットフォームを確立するための共同研究を開始した。 2020年9月、グーグルはコンフィデンシャルGKEノードのベータ版の一般提供開始と、コンフィデンシャルVMの一般提供開始という2つの発表を行った。 2019年9月、IBMはセキュリティとプライバシーを念頭に設計されたメインフレームコンピューターであるIBM z15を発表した。ハードウェア・アシスト暗号化、セキュア・ブート、セキュア・キー管理を備え、システム上で実行されるデータとアプリケーションを保護する。