OneTrust データ ディスカバリー(DSPM)

はじめに

デジタルトランスフォーメーション（DX）が加速する現代において、企業の競争力の源泉としてデータの戦略的活用が不可欠となっています。しかし、データ利活用の推進にあたっては、法令順守をはじめとするリスク管理が不可欠であり、その実現のためには、意思決定プロセスの最適化や運用効率の向上が欠かせません。

多くの企業が直面する最大の課題は、重要データの散在と管理不全です。個人情報や営業機密などの高価値で機密性の高いデータが組織内で体系的に把握・管理されていない状況は、単なるコンプライアンス違反にとどまらず、企業存続を脅かす重大なリスク要因となっています。

適切なデータ管理体制の不備は、法令違反による罰則や、情報漏洩による信頼喪失、さらには企業価値の毀損まで、その影響は広範囲に及びます。そのため、企業は包括的なデータの把握と管理の仕組みを構築し、以下の三つの観点からデータ管理を強化する必要があります。

• データの分類と重要度評価に基づく体系的な管理体制の確立
• セキュリティとプライバシーを考慮した統合的なデータ保護策の実装
• 全社的なデータ管理ルールの標準化と継続的な対応、それらを実現する自動化

これらの取り組みを通じて、企業はリスクを最小化しながらデータの潜在価値を最大限に引き出し、DX時代における持続的な競争優位性を確保することができます。

2023年に、米ガートナー社によって「Data Security Posture Management」(DSPM)という概念が発表されました。これをより簡単に表現すると「保有データとその性質、それらのデータへのアクセス権の状態、およびデータの使用方法を可視化し、潜在的なリスクと脆弱性を特定して適切な対策を実装する」包括的なアプローチと言えます。

DSPMの概念には、組織の機密データを不正アクセス、開示、改ざん、または破壊から保護するための手段として、保有データ可視化、データ分類、データ損失防止、監視などのさまざまな機能が含まれています。

2. なぜ今、DSPMが必要なのか（DSPMが求められる背景）

企業のデータライフサイクル全体においては、明確な管理方針と実践的な運用手順を確立し、社内外からの様々な脅威に備える必要があります。具体的には、内部の関係者による情報の意図的な盗難や漏洩、社内外からの不正アクセスやサイバー攻撃による情報の流出・破壊の拡大の防止です。
自動化された包括的なデータ管理支援ツールであるDSPMが注目を集める背景には、以下のような要因が挙げられます。

3. 従来のデータ管理手法の限界

分散したデータの把握における課題

DXの加速に伴い、企業が扱うデータ量は爆発的に増加しています。同時に、多様なクラウドサービスの普及により、重要なデータの保管場所は急速に分散化しています。この状況下では、「どのデータがどこに存在するのか」という全体像の把握が極めて困難になる場合があります。

データの所在が不明確な状態では、データ関連リスクの正確な評価や効果的な対策の実施が著しく阻害されます。企業は自社のデジタル資産を適切に把握し、体系的なリスク管理体制を構築することが今日の競争環境では不可欠となっています。

データが動的に変化することによる課題

データは従来、静的で不変のものとして扱われてきましたが、現代のデータ環境は極めて動的かつ複雑化しています。多様なソースから絶え間なく流入するデータストリームにより、継続的な保管データ状況の把握、適切なアクセス権管理、厳格なコンプライアンス準拠の継続的監視が重要な課題となっています。

サイロ化された管理アプローチの課題

多くの組織では、部門や担当者ごとに異なるデータ管理プロセスや基準が存在し、一貫性のあるデータ管理の実現を阻害しています。この分断化された管理体制は、重要なデータ管理タスクの見落としを引き起こすだけでなく、組織全体のデータ管理状況を正確に把握することを困難にしています。結果として、データ資産の効率的な活用が妨げられ、組織のパフォーマンスや意思決定能力に悪影響を及ぼしています。

手動での管理における課題

データに対する正確な機密区分ラベリングはセキュリティ確保の要ですが、手動管理では様々な課題が生じます。担当者による見落としや判断基準のばらつきにより、適切な保護ポリシーが適用されないリスクがあります。また、膨大な作業量により機密区分ラベリング自体が十分に実施できないケースも少なくありません。このような状況では、情報分類の誤り、不適切なアクセス権限設定、データ保管場所の不適切な管理などが発生しやすくなります。その結果、データ漏洩リスクが高まるだけでなく、サイバー攻撃を受けた際の被害拡大にもつながりかねません。

コンプライアンスリスクにおける課題

GDPR、CCPA、およびその他の厳格なデータ保護規制に準拠するには、従来のアプローチでは不十分です。エクセルシートによる単純なデータ追跡や、システム間の連携が限られたマニュアル管理では、複雑な法的要件への対応に膨大な人的リソースを要し、完全な遵守さえ困難になっています。現代のデータガバナンスには、自動化され統合された包括的な管理システムが不可欠です。

データ利活用における課題

多くの企業は、膨大なデータを保有しながらも、それを単なる保管対象として扱い、真の戦略的資産として活用できていません。ビジネスインテリジェンスや予測分析に秘められた潜在価値が、未開拓のまま放置されているのが現状です。

この課題の核心には、「データが適切に利用可能な状態にあるのか」「安全に活用できる状態になっているのか」という不確実性があります。こうした不透明さが、データ駆動型意思決定への移行を妨げています。

具体的なリスクとしては、個人情報の不適切な利用による法令違反やブランドイメージの毀損、また営業秘密などの機密データの誤った取り扱いによる企業価値の低下が挙げられます。

企業が保有データを戦略的資産として最大限に活用するためには、セキュリティとコンプライアンスを確保したデータガバナンス体制の構築が不可欠です。適切に管理された環境があってこそ、データの真の価値を引き出し、ビジネス成長の原動力へと転換することができるのです。

4. DSPMユースケース(業種別)

本国内においての法規制への準拠は、国内のどの企業においても共通して対応すべき課題です。一方で、業種/企業毎に保有する情報や保護すべき情報は異なります。組織の保有するデータを可視化し、そのデータにおけるリスクを特定し、適切に管理する、といった一連の流れは、各組織特有のニーズにも柔軟に対応します。以下では、業種ごとのユースケースを紹介します。

5. OneTrust Data Discovery

OneTrust Data Discovery は、企業内のデータを幅広くスキャンして、個人情報や企業秘密情報など、事前に提示された条件に一致するデータを検出します。それらを、検出された場所やデータの特徴とともに通知し一元的に可視化します。
さらに、データマッピング等の OneTrust の他のモジュールと連携し、さらなる情報の構造化を促進し、そこから必要な是正対応の効率化・自動化を行います。

5.1 特長

さいごに

データは企業の最も価値ある資産であると同時に、最も大きなリスク要因でもあります。OneTrust Data Discoveryは、データリスクの可視化と効率的な管理を実現し、お客様のコンプライアンス対応と戦略的データ活用の両立をサポートします。

ご興味のある方は、ぜひ弊社までご相談ください。