目次
データ主権と事業継続性を両立させる、データ中心のインフラ戦略
1. データ戦略におけるクラウド移行の課題：画一的なアプローチの限界
デジタルトランスフォーメーション（DX）の核心は、データをいかに事業価値へ転換するかという点にあります。この潮流の中で、多くの企業がITインフラのクラウド移行を検討していますが、「全てのデータをクラウドへ移行する」という画一的な戦略は、データガバナンスの観点から多くの課題を内包しています。
データコンサルタントの視点から分析すると、データの特性（機密性、準拠すべき法規制、アクセス頻度、システム間の依存関係など）を無視したクラウド移行は、かえって事業リスクを増大させる可能性があります。特に、データ主権（データがどの国の法規制下に置かれるか）や、有事の際の事業継続計画（BCP）といった観点では、パブリッククラウドへの完全移行が最適解とならないケースが少なくありません。
課題の本質は、クラウドかオンプレミスかという二元論ではなく、データ資産のポートフォリオに基づき、その価値とリスクを定量的に評価した上で、最適な配置を決定する戦略が欠如している点にあります。
2. ハイブリッドクラウドによるデータポートフォリオの最適化
この課題に対する論理的な解決策が、ハイブリッドクラウドです。これは、パブリッククラウドの柔軟性や拡張性と、オンプレミスの高い統制能力やセキュリティを戦略的に組み合わせるアプローチです。
あるハイブリッドクラウドサービスは、まさにこのデータ中心のインフラ戦略を実現するためのプラットフォームです。機密性の高い基幹データや個人情報はオンプレミス環境で厳格に管理し、一方で、データ分析基盤や情報系システムなど、高い柔軟性が求められる領域はクラウドを活用するといった、データの特性に応じた最適な配置と統合管理を可能にします。
クラウドとオンプレミスの統合に関する技術的な解説に留まらず、自社のデータ資産をどのように分類・評価し、事業価値を最大化するインフラポートフォリオを構築していくべきか、その具体的な方法論を事例と共に解説します。
システム停止リスクの定量評価に基づく、ミッションクリティカルシステムの最適解
1. 高可用性要件の再定義：事業インパクトの定量化という視点
ITシステムへの依存度が高まる現代において、「高可用性」はITインフラの重要な要件です。しかし、その必要性を議論する際、「システムが停止した場合の事業損失額はいくらか」というリスクの定量評価が不可欠です。製造ラインの停止による逸失利益、金融取引の遅延による損失、ブランド価値の毀損など、ダウンタイムがもたらす事業インパクトは、時に経営を揺るがす規模に達します。
このリスクを回避するため、従来はHAクラスターやHCIといった技術が採用されてきましたが、これらは構成の複雑性に起因する高い運用負荷や、障害発生時の原因特定と復旧に時間を要するという課題を抱えています。
一方で、解決策としてクラウド移行を選択しても、既存システムとの整合性やセキュリティ要件が障壁となるほか、期待した可用性レベルを実現するためのコストが想定を上回り、投資対効果（ROI）が見合わないという結論に至るケースも散見されます。
2. “止めない”という選択：ダウンタイムリスクを極小化する次世代アーキテクチャ
これらの課題は、可用性、コスト、運用負荷といった複数の評価軸におけるトレードオフの関係に起因します。この複雑な方程式に対し、ペンギンソリューションズが提供する無停止型サーバー「Stratus ztC Endurance」は、新たな解を提示します。
このプラットフォームは、「可用性99.99999%（セブンナイン）」というスペックで語られます。これを時間に換算すると、年間の想定停止時間はわずか約3秒です。これは、システム停止に起因する事業損失のリスクを限りなくゼロに近づけることを意味します。
データアナリストの視点からこの製品を評価すると、以下の点で従来のソリューションと一線を画します。
アーキテクチャの簡素化: ハードウェアコンポーネントの完全な冗長化により、HAクラスターのような複雑な設計や専門知識が不要になります。これにより、運用プロセスが標準化され、属人化に起因するヒューマンエラーのリスクが大幅に低減されます。
TCO（総所有コスト）の最適化: 導入後の運用負荷が劇的に軽減されることに加え、10年間のハードウェア保証により、ライフサイクル全体のコスト予測性が向上します。これにより、データに基づいた長期的なIT投資計画の策定が可能になります。
システムの可用性要件を事業インパクトから定量的に評価する手法を解説し、製造、物流、金融といった1秒の停止も許されないミッションクリティカルな領域において、「ztC Endurance」がいかにしてダウンタイムリスクとTCOの双方を最適化するのか、その論理的な根拠を明らかにします。
Microsoft 365におけるデータ資産のサイレントリスク：データガバナンスの観点から再構築するデータ保護戦略
1. データ資産価値と潜在的リスクの評価ギャップ
Microsoft 365は、現代のビジネスにおけるデータ生成とコラボレーションの中核を担うプラットフォームです。しかし、そこに蓄積されるデータが持つ「資産価値」と、その「潜在的損失リスク」が正しく評価されているとは言えません。
ある調査データでは、70%もの企業が「Microsoft 365にバックアップは不要」と認識していることが示されています。これは、プラットフォームの可用性と、データ資産の保護を混同していることに起因する、極めて危険な評価ギャップです。データ損失の約7割がエンドユーザーのオペレーションミスや内部不正といった、プラットフォームの稼働状態とは無関係の要因で発生するという事実は、このリスクが顕在化する可能性の高さを裏付けています。
データコンサルタントの視点では、この問題の本質は、Microsoft 365上のデータを管理・保護するための、明確なデータガバナンスポリシーが欠如している点にあると分析します。
2. データライフサイクルに潜む、構造的なデータ損失リスク
Microsoft 365の標準機能にもデータの復元機能は存在します。しかし、それはあくまで限定的なものであり、データガバナンスの要件を満たすには不十分です。具体的には、データのライフサイクル（生成・共有・保管・廃棄）の各段階で、以下のような構造的リスクが存在します。
生成・共有フェーズのリスク: Teamsのようなコラボレーションツールでは、ファイルがOneDriveやSharePointといった複数の場所に分散して保存されます。データの所在が複雑化することで、有事の際に特定の情報を網羅的に復元することが困難になり、データの完全性が損なわれるリスクがあります。
保管・廃棄フェーズのリスク: 退職者アカウントに紐づくデータ（Exchange Online, OneDrive）は、アカウント削除後30日という短期間で完全に削除されます。これは、企業の知的資産が、明確なポリシー不在のまま意図せず消失するリスクを内包していることを意味します。
メタデータ損失のリスク: ユーザー権限や設定情報を管理する「Entra ID（旧Azure AD）」のデータ保護が見過ごされがちです。これが失われた場合、組織のアクセス制御基盤が崩壊し、復旧には膨大な時間とコストを要します。
これらのリスクは、「復旧できるか」という技術的な問題に留まらず、企業の知的資産を守り、事業継続性を担保するという経営レベルの課題です。
3. データに基づいた保護戦略と、それを実現するプラットフォーム
データ保護体制の再構築は、漠然とした不安からではなく、データに基づいた客観的なアプローチから始めるべきです。まずは自社のデータ資産を評価し、その重要度に応じた目標復旧時点（RPO）と目標復旧時間（RTO）を定義することが第一歩となります。
その上で、定義したポリシーを確実かつ効率的に実行するプラットフォームを選定することが求められます。「Barracuda Cloud-to-Cloud Backup」は、このようなデータドリブンな保護戦略を実現するための有効なソリューションです。
このソリューションは、単なるデータ保管庫ではありません。
RTOの抜本的改善: ファイル・フォルダ単位での迅速なリストア機能は、インシデント発生時の事業影響を最小限に留めます。
データガバナンスの強化: Entra IDを含む包括的な保護対象範囲により、Microsoft 365環境全体のデータとメタデータを一元的に管理し、保護ポリシーを適用できます。
プロアクティブなリスク管理: ランサムウェアスキャン機能は、バックアップデータ自体の健全性を維持し、リストアを通じた二次感染リスクを遮断します。
コストの予測可能性: 容量無制限の体系は、将来のデータ増加を見越した上での長期的なIT投資計画の策定を容易にします。
情報システム部門は、データ損失という事業リスクに対する説明責任を負っています。また、リセラー・パートナー企業にとっては、顧客の潜在的リスクを可視化し、データガバナンスの観点から付加価値の高い提案を行う好機となります。
信頼性の高いデータ保護体制の構築は、まず自社のデータ資産の価値評価から始まります。その評価に基づき、許容できるリスクレベルを定義し、最適な保護戦略を策定するためのご支援が可能です。
データドリブン経営の成否を分ける、次世代データプラットフォーム戦略
1. 経営戦略と直結するデータプラットフォームの重要性
AIやビッグデータ解析技術の進化により、データを経営判断の根幹に据える「データドリブン経営」は、もはや選択肢ではなく、企業が競争優位性を確立するための必須要件となっています。この戦略の成否は、データを迅速かつ効率的に収集・処理・分析・活用するためのデータプラットフォームの設計思想に大きく依存します。
その中核として、スケーラビリティと柔軟性に優れたクラウド環境が位置付けられていることは論理的な帰結です。しかし、その活用レベルが深化するにつれ、新たな経営課題が顕在化しています。
2. マルチクラウド環境におけるデータガバナンスと投資対効果（ROI）の最適化
DXの推進に伴い、多くの企業では事業部門や開発目的ごとに最適なクラウドを選択した結果、複数のパブリッククラウドを併用するマルチクラウド環境が標準となりつつあります。このアーキテクチャは、技術選択の自由度を高める一方で、データ管理の観点から2つの重大な課題をもたらします。
データガバナンスの分断とセキュリティリスクの増大: データ資産が複数のクラウドに分散配置されることで、統一されたセキュリティポリシーの適用が困難になります。変化の速いクラウド環境では、静的な「定期監査」によるリスク管理はもはや機能しません。データに基づいた継続的な構成監視と脅威検知のアプローチが不可欠です。
投資対効果（ROI）の低下: クラウドの利用状況データを詳細に分析できていない場合、リソースの過剰な割り当てや非効率な構成に気づかず、想定外のコストが発生します。例えば、月額100万円以上のクラウド利用がある企業では、データ分析に基づく最適化によって、最大30%程度のコスト削減が見込めるケースも少なくありません。これは単なる経費削減ではなく、創出された投資余力を、セキュリティ強化や新たなデータ活用施策へ戦略的に再配分することを可能にします。
3. Kubernetes環境における「可観測性（Observability）」の欠如というボトルネック
データ活用を支えるアプリケーション基盤として、コンテナ技術とKubernetesの採用が急速に進んでいます。しかし、その柔軟性と引き換えに、運用は極めて複雑化します。ここで多くの企業が直面するのが、システムの健全性を判断するためのデータが不足・分散し、状況を正確に把握できない「可観測性（Observability）の欠如」という問題です。
オペレーショナルデータのサイロ化: 複数のオープンソースツールを組み合わせた監視環境では、ノード、Pod、アプリケーション、ログといったデータがサイロ化します。この状態では、障害発生時に膨大なデータの中から根本原因を特定することが極めて困難となり、平均復旧時間（MTTR）が長期化します。これは、ビジネスの機会損失に直結する深刻なリスクです。
運用工数の増大によるコア業務の圧迫: 分散した監視ツールの構築・連携・保守に多大なエンジニアリングリソースが割かれ、本来注力すべきアプリケーション開発やサービス改善といった、事業価値に直結する活動が阻害されるという本末転倒な状況に陥ります。
4. 統合監視プラットフォームによる、データに基づいた運用最適化
これらの課題を解決するためには、Kubernetesクラスタからアプリケーション、ログに至るまで、サイロ化されたオペレーショナルデータを一元的に収集・可視化し、相関分析を可能にするアプローチが求められます。
ある統合監視プラットフォームは、まさにこの可観測性を確立するためのソリューションです。煩雑な監視ツール群を一本化することで、以下を実現します。
障害対応の迅速化: システム全体のデータを横断的に分析し、障害の予兆検知や根本原因の迅速な特定を支援します。これによりMTTRを大幅に短縮し、事業インパクトを最小化します。
運用工数の最適化: 監視に関わる非効率な作業を削減し、エンジニアがより付加価値の高い業務に集中できる環境を創出します。
データドリブン経営の実現は、単にデータを集めるだけでは成し得ません。そのデータを支えるプラットフォーム自体をデータに基づいて最適化し、安定性、安全性、そしてコスト効率を常に高めていくという継続的な取り組みが不可欠です。
経営における「データ活用」と「データ統制」の両立
経営戦略におけるデータ活用の重要性が加速しています。しかし、そのデータをどこで、どのように管理・処理するかという「データロケーション戦略」は、依然として大きな課題です。
クラウド移行の障壁となる「重要データ」の取り扱い
システムを全面的にクラウドへ移行する上での最大の障壁は、「データ」そのものの取り扱いにあります。
特に、個人情報や機密性の高い重要データを「クラウドで一元管理」する戦略は、データ分析の観点（データの集約）では理想的です。しかし、セキュリティリスクの定量化、データ主権（データソブリンティ）の確保、各種コンプライアンス要件（データの保管場所規定など）への対応といったデータガバナンスの観点から、現実的ではないと判断されるケースも少なくありません。
一方で、既存のオンプレミス環境にデータを保持し続けることにも限界が見えています。自社インフラの維持・管理コストに加え、データがサイロ化し、最新のクラウド型分析ツールやAIサービスを柔軟に活用できないなど、データ活用のスピードが著しく低下する問題に直面しています。
「データ特性」に応じたハイブリッド・データプラットフォームの構築
この課題の解決策は、「すべてクラウド」か「すべてオンプレミス」かの二択ではありません。データの特性（機密性、利用頻度、発生場所、法的要件）に応じて、最適な保管場所と処理基盤を使い分ける「ハイブリッドクラウド」というアプローチがあります。
クラウドが持つ「分析リソースの柔軟な拡張性」と、オンプレミスが持つ「厳格なデータ統制力（データ主権の確保）」を組み合わせ、両環境のデータを統合的に管理・分析する基盤を構築します。
本セッションでは、オンプレミスと各種クラウドサービスを共存させ、データガバナンスとデータ利活用を両立させるための具体的な移行戦略を、データ活用のユースケースを交えながら解説します。
このようなデータ課題を持つ責任者・担当者におすすめします
データ活用のビジネスメリットと、データ漏洩やコンプライアンス違反のリスクを天秤にかけ、データ戦略の意思決定を担う方
既存のデータ基盤のサイロ化やスケーラビリティに限界を感じ、データ分析基盤の刷新を検討している方
データガバナンスの要件（データ主権の確保）と、クラウドを活用したデータ利活用の推進を両立させたい方
機密性の高い情報や個人情報を含む重要データの管理・運用に責任を持つ方
DXがもたらす「IDデータ」と「ログデータ」の爆発的増加
クラウド活用やDX推進の加速は、管理すべき「IDデータ（マスターデータ）」の爆発的な増加を引き起こしています。社員、委託先、取引先に加え、RPA、API、IoTデバイスといった「非人間ID」も急増しており、データアクセス経路の管理を複雑化させています。
IDデータとログデータの不備が「経営リスク」となる時代
IDは「誰が」データにアクセスしたかを示す根源的な情報であり、「IDデータ」と「アクセスログデータ」の管理・分析こそが、現代のセキュリティ境界そのものです。
特権IDの乗っ取り（＝IDデータの不正利用）を起点とした攻撃が増加する中、FISC、J-SOX、ISO27001といった各種規制・規格への対応も、「誰が・いつ・どのデータにアクセスしたか」を示す膨大なログデータを収集・分析し、レポートすることを求めています。
「IDデータと権限データの不整合」や「膨大なアクセスログの監視・分析の不備」は、単なるセキュリティインシデントに留まらず、監査対応の失敗や信用の失墜といった重大な経営リスクに直結しています。
ID・権限データの一元的な可視化の欠如と、アカウンタビリティ（説明責任）の課題
IAM（IDアクセス管理）を導入しても、「誰が・どのシステムで・どの権限（データ）を保持しているか」というIDと権限に関するマスターデータを一元的に把握・可視化できていない組織は少なくありません。
このID・権限データが可視化できなければ、経営層や監査部門に対し、データに基づいたアカウンタビリティ（説明責任）を果たすことは困難です。
特に、オンプレミスとクラウドにIDデータが分散・サイロ化している環境では、従来のIAM基盤や個別の運用ではデータの突合・棚卸しが追いつきません。「誰が・どのデータに・どこまでアクセス可能か」という実態データの把握が急務となっています。
さらに、異動や退職に伴うIDデータの棚卸しが手作業に依存していると、HRデータ（実態）とIDデータ（システム）の間に乖離が生じ、不要なアカウント（ゴーストアカウント）や過剰な特権が放置される（＝データガバナンスの不備）リスクが高まります。複数のIDaaSやIAMが乱立すれば、統制ポリシー（データ）が分断され、運用負荷も増大します。
こうしたID・権限データの管理不備は、J-SOXやISO、FISCなどの監査対応において、証跡データ（ログ）の提示を困難にし、全社的なデータガバナンスの維持を妨げます。
「認証（Authentication）」から「データ統制（Governance）」へ：IGA/PAMによる全社統制
本セッションは、情報システム、セキュリティ、内部統制・監査、DX推進、経営企画など、全社のデータガバナンスに関わる責任者・担当者を対象としています。
もはやID管理は「認証（通すか否か）」だけの問題ではありません。「IDと権限のデータ（IGA）」と「特権アクセスのログデータ（PAM）」をいかに統制するかという、データガバナンスの中核課題です。
ここでは、世界のリーディング企業が採用する「Saviynt Enterprise Identity Cloud」が、いかにして分散したID・権限データを一元的に可視化し、「誰が・何に・どこまでアクセスできるか」というデータ分析を可能にするかを提案します。また、KPMG Japanコンサルティングからは、これらID・権限データのガバナンス導入における支援事例をご紹介します。
クラウド移行で直面する「ログデータ分析」の壁
「Microsoft 365」や「Box」「Google Workspace」などのクラウドサービス活用が進む一方で、多くのユーザーがオンプレミス時代の「ログデータに基づかない」運用感覚のまま利用を続けています。
しかし、「クラウドは安全」という根拠のない思い込み（バイアス）は、重大なリスクの見落としに直結します。「認証情報の搾取」「外部公開設定ミスによる情報流出」「アカウント乗っ取り」「ランサムウェア感染」など、設定や運用の隙を突かれるインシデントは、すべて「データ（ログ）」として痕跡が残ります。
問題は、Microsoft 365の監査ログに代表されるように、「生成されるログデータが膨大」かつ「データの構造が複雑」であるため、分析スキルや基盤がなければ、これらの貴重なデータ資産を活用しきれないという現実です。
もはやオンプレ時代の感覚は通用しません。クラウド特有の膨大なログデータをリアルタイムで分析・監視する運用体制が求められています。
「設定データ」の異常値が瞬時に招く重大インシデント
セキュリティインシデントの多くは、「設定」という「静的なデータ」の不備、すなわち「設定ミス」から発生します。SIベンダーにとっては「当然」の知識でも、ユーザー企業側でその設定データが持つリスクが認識されていないケースが多数存在します。
例えば、「anonymouslink（匿名リンク）」という危険な権限設定データが、重要なファイルに誤って割り当てられ、「不特定多数にアクセス可能」な状態になっていたというトラブルが実際に発生しています。
また、「退職者のメール確認」を理由にアカウント削除を遅らせた（＝HRデータとIDマスターデータの不整合）結果、不正ログインを許した事例もあります。
さらに、Teamsで共有したファイルの実体（SharePoint）の権限データモデルを把握せず、アクセス管理が不十分なケースも見られます。これらは「小さなミス」ではなく、監視すべき「設定データ」の異常値であり、瞬時に重大インシデントへと発展する危険な状態です。
OCI市場動向とデータに基づくセキュリティ基盤の短期構築
オラクル社が提示するOCI（Oracle Cloud Infrastructure）市場の最新データと、クラウド利用におけるセキュリティ確保の重要性について解説します。 続いて、OCI環境特有のリスク、特に「設定不備（構成データ）」や「過剰な権限付与（ID・アクセスデータ）」といったヒューマンエラーに起因する脆弱性に焦点を当てます。
これらのリスクに対し、セキュリティデータを「予防（リスクの定量化）」「検知（異常ログの監視）」「復旧（インシデント対応の迅速化）」の3つのフェーズで管理するアプローチを説明します。標準化された分析メニュー（テンプレート）の活用が、いかに価値実現までの時間（Time to Value）を短縮し、OCI利用初期段階における「継続的にデータで監視・評価可能なセキュリティ基盤」の実装を可能にするか、その具体的な道筋を提示します。
VMware環境の変化とAWS移行におけるデータ駆動型の意思決定
VMwareのライセンス体系やサポートポリシーの変更は、オンプレミス環境の維持に伴うTCO（総所有コスト）や運用リスクのデータを再評価する契機となっています。 多くの企業が移行先としてAWSを選定する背景には、その信頼性や豊富なサービス群に加え、ビジネスの要求に応じて柔軟にデータ処理能力を拡張（スケール）できる点や、高度なデータ分析・AI基盤へのアクセス性があります。
AWSへの移行を決定した企業にとって、最大の関心事は「いかに既存のデータ（資産）を安全かつ効率的に移行し、移行後のパフォーマンスをデータで最適化していくか」という点に集約されます。
移行計画の課題：データに基づかない意思決定がプロジェクトリスクを増大させる
「AWS移行」という方針が決定した後、データに基づいた計画（Data-Driven Planning）が欠如したままプロジェクトが進行するケースは少なくありません。
例えば、**「システム間の依存関係やデータフローの可視化」が不十分なまま移行対象の優先順位付けを行ったり、「業務影響評価（BIA）のデータ」**が不足したままセキュリティ・運用体制を設計したりすることで、移行後に深刻なトラブルが発生するリスクが高まります。
移行対象の規模が大きくなるほど、把握・分析すべきデータ（構成、トラフィック、パフォーマンス）は膨大になります。ここでデータ収集・分析（アセスメント）を自動化せず、属人的な判断や場当たり的な対応に依存することは、プロジェクトの遅延、コスト超過、品質低下といったリスクを著しく高める要因となります。
AWS MGN活用と過去データから学ぶ、失敗しない移行計画の実践知
本セッションでは、移行プロセスそのものをデータ化し、自動化・効率化するツール「AWS Application Migration Service (AWS MGN)」の実践的な活用手法を解説します。
単なる機能紹介ではなく、実際の移行プロジェクトデータ（ユースケース）に基づき、「計画策定フェーズで収集・分析すべきデータ（要点）」、「過去の失敗プロジェクトデータから学ぶ典型的な課題（落とし穴）」、そしてその回避策を具体的にご紹介します。
さらに、AWS社の担当者より、移行に関する最新のベストプラクティス（成功事例のデータ分析から導かれた知見）を共有いただきます。また、オンプレミス運用と移行後のAWS運用におけるTCO（総所有コスト）の比較シミュレーションデータにも触れ、投資対効果（ROI）をデータで見据えた移行の全体像を提示します。
M365利用拡大に伴う「業務データ」の分散と新たなリスク
クラウド利用の進展、特にMicrosoft 365（Teams, SharePoint, OneDrive）の業務基盤化は、「業務データが生成・保存・共有される場所」がオンプレミスからクラウドへ大きくシフトしたことを意味します。
これによりコラボレーションの効率は向上しましたが、同時に、従来の境界型セキュリティでは監視・分析が困難な「データアクセス経路（社外共有、個人デバイス経由など）」が急増しました。結果として、異常なデータアクセスパターン（例：営業時間外の大量ダウンロード、機密ファイルの不審な社外共有）を見過ごしやすくなり、情報漏洩や不正利用のリスク・データが潜在化しています。
M365ログ管理の課題：複数データソースの「相関分析」の壁
多くの企業がエンドポイントの操作ログ（PCログ）やIT資産インベントリ・データは管理しているものの、M365の詳細な監査ログの活用には大きな課題が残っています。
M365のログはJSON形式（半構造化データ）で提供されるため、そのままでは分析が困難です。さらに深刻なのは、PC操作ログとM365の監査ログ、Azure ADの認証ログといった「異なるデータソース」を横断的に突き合わせ、相関分析を行うためには、高度なデータ処理技術（ETL）とセキュリティ分析の専門知識、そして多大な工数が必要となる点です。
この「データのサイロ化」が、正規ユーザーを装った認証の突破や、Teams/SharePointを介した不審なファイル共有といったインシデントの兆候（異常データ）を迅速に検知することを妨げ、対応の遅れを招いています。
M365ログとPCログを統合分析：脅威検知を迅速化する資産管理ツール
ここでは、M365の監査ログを自動的に収集・正規化し、PC操作ログと統合して管理できる資産管理ツール「SS1」をご紹介します。
このツールは、M365ログ（クラウド）とPCログ（エンドポイント）という異なるデータソースを一つのプラットフォームに統合し、特定の操作やユーザー行動のトレーサビリティ（追跡可能性）を確保します。
専門的な分析スキル（例：クエリ言語）がなくても、ExcelライクなUI（ダッシュボード）を通じて「いつ」「誰が」「どのデータに」「どのようにアクセスしたか」を時系列で分析し、異常の兆候を迅速に把握できます。具体的なデータ活用シナリオや、ログ分析の運用を軌道に乗せるための工夫点も併せて解説します。
クラウド化の進展：データ活用基盤の「標準装備」へ
新しいアプリケーションを導入するにせよ、既存のシステムを改修するにせよ、クラウドはデータ活用の基盤を構築・運用する上で、最も合理的かつ賢明な選択肢となりつつあります。
アプリケーション・プロバイダーは、利用者の大半がWebブラウザ経由でアクセスできるクラウドネイティブな形態を優先することを明確に認識しています。このアーキテクチャは、コードベースの簡素化や複数バージョンのソフトウェア保守といった従来の運用コスト（TCO）の問題を解決します。
開発者の視点では、クラウドが提供する包括的なマネージドサービス群（例：AI、データベース、ID管理システム）を活用することで、データパイプラインの構築や分析モデルの実装、アクセス制御の標準化が劇的に容易になります。
数年前は「クラウドを部分的に試してみる」という選択的利用だったかもしれませんが、現在は「クラウドで実行すべきだ」という必須化のフェーズを経て、「クラウドが標準（デフォルト）」の時代になりました。特別な理由がない限り、新しいアプリケーション開発、データストレージ、分析基盤の構築は、クラウドを前提に進めることが合理的です。
AWSにおけるデータ統合・分析の最新動向：効率化とリアルタイム性の追求
データ活用の現場では、いかに迅速に、多様なデータを分析可能な状態（Analytics-Ready）にするかが競争力の源泉となります。
生成AIによるデータエンジニアリング工数の削減
複数のデータセットを統合し、変換（トランスフォーメーション）によってビジネス価値を付加するETLプロセスは、データ分析において不可欠です。AWSは、サーバーレスでスケーラブルなETL・データ統合サービスであるAWS Glueへの投資を継続しており、近年は生成AIを活用してデータ統合・処理にかかる時間と工数を削減するアプローチを進めています。
「ゼロETL」によるデータ鮮度の向上とパイプラインの簡素化
従来、運用データベースやデータレイクのデータを分析するためには、バッチ処理によるデータのコピー（ETL）が必要でした。
Amazon OpenSearch ServiceとAmazon DynamoDB間の「ゼロETL」統合は、このETLプロセスを排除し、運用データ（OLTP）に対するほぼリアルタイムな検索クエリを実現します。
同様に、Amazon OpenSearch ServiceとS3（データレイク）間の「ゼロETL」統合は、データを移動させることなく、データレイク上のログデータなどに対して直接、複雑なクエリや可視化、異常検知を実行可能にします。
データフェデレーションによるサイロの解消
データを物理的に移動させることなく、複数のデータソースにまたがってインサイトを引き出すことも重要です。
Amazon AthenaやAmazon Redshiftの連携クエリ機能（フェデレーション）は、運用データベース、データウェアハウス（DWH）、データレイク（S3）にデータが分散配置された状態のまま、単一のSQLインターフェースで横断的にクエリを実行することを可能にします。
あらゆるデータを分析：データエコシステムの構築とガバナンス
真のデータ駆動型組織は、一部の管理されたデータソースだけを分析対象とするのではありません。
すべてのデータソースへの接続性
データのサイロ化を解消するには、データがAWSの内部にあるか、オンプレミス環境にあるか、あるいはSaaSや別のクラウド環境にあるかに関わらず、組織内外のあらゆるデータソースにシームレスかつ自動的に接続・統合できるアーキテクチャへの投資が不可欠です。
外部（サードパーティ）データとの連携によるインサイトの深化
インサイトの質は、分析対象となるデータの「多様性」に大きく依存します。自社の業務データ（1st Party Data）だけでなく、外部のサードパーティデータ（例：市場動向、気象データ、人流データ）を組み合わせて分析することで、予測モデルの精度向上や新たなビジネス機会の特定につながります。
AWS Data Exchangeは、こうした外部データを迅速かつ安全に調達・統合するためのマーケットプレイスとして機能し、300以上のプロバイダーが提供する3,500以上のデータセットへのアクセスを提供します。
データガバナンスとプライバシー保護の両立（データクリーンルーム）
パートナー企業や顧客データといったサードパーティデータとの連携が一般化するにつれ、データを安全に保護しつつ、その価値を共同で利用するための包括的なガバナンスポリシーが必須となっています。
この課題に対するソリューションが「データクリーンルーム」です。
AWS Clean Roomsは、企業やそのビジネスパートナーが、互いの元データ（Raw Data）を開示・共有することなく、データセットを安全に分析・協働作業（例：共同でのターゲティング分析、モデル構築）を行うことを可能にします。これは、プライバシー規制を遵守しながらデータコラボレーションを加速するための重要な技術です。
クラウドアプリケーションとコンテナ化：データに基づくリソース最適化
コンテナ技術は、アプリケーションの実行環境（依存関係、構成）を一つのパッケージとして標準化するアプローチです。この技術がもたらす最大の利点は、「データに基づいたリソースの自動最適化」にあります。
コンテナは、CPU使用率、メモリ消費量、リクエスト数といったパフォーマンス・メトリクス（運用データ）をトリガーとして、迅速かつ自動的にスケールアップまたはスケールダウン（オートスケーリング）することが可能です。
例えば、「月末の決算処理」や「キャンペーンによるアクセス集中」といった需要予測データに基づき、コンテナ数を一時的に増加させ、需要が減少すれば自動的に縮小させることができます。これにより、リソースの過剰確保（コスト増）やリソース不足（機会損失）を回避し、リソース使用率の最適化とコスト効率の最大化を図れます。
また、インフラ環境（オンプレミス、各種クラウド）の差異をコンテナが抽象化するため、環境依存のデータ不整合や処理エラーのリスクを低減し、データ処理の一貫性とポータビリティを向上させます。
2024年以降、データ駆動型のアーキテクチャを目指すならば、KubernetesやKafkaといった業界標準のオープンソース技術の採用が標準となります。
Kubernetes: コンテナ化されたアプリケーション群のリソース配分とスケジューリングをデータに基づいて最適化するプラットフォームです。
Kafka: 大規模なリアルタイム・データ・ストリーム（イベントデータ）を処理し、分析基盤やアプリケーション間連携の「データハブ」として機能します。
これらは、将来のデータ処理アーキテクチャにおける中核的な技術要素と言えます。
複雑化するIT運用と「データ駆動型ITSM」への移行
クラウド活用やDXの進展は、IT運用部門が監視・管理すべきデータポイント（メトリクス、ログ、イベント）の指数関数的な増加を意味します。
しかし、多くの運用現場では、プロセスが標準化されておらず、運用ノウハウが「データ」や「ドキュメント」ではなく「個人の暗黙知」として属人化しているケースが散見されます。
さらに、内部統制やセキュリティ監査の強化に伴い、「いつ」「誰が」「何をしたか」という操作ログや変更履歴（監査証跡データ）の完全性と、要求に応じた即時提出が求められています。
従来の属人的かつ非効率な運用体制では、この「複雑性」と「ガバナンス要求」の両立は不可能です。ITSM（ITサービスマネジメント）ツールは、これらIT運用に関するあらゆるイベントデータ（インシデント、リクエスト、変更、構成情報）を一元管理・分析するデータ基盤として、プロセスの高度化と自動化を実現するために不可欠です。
IT運用現場の課題：運用データの欠如が最適化を妨げる
多くのIT運用現場が直面する課題は、以下のように集約できます。
属人化による品質の不安定化: 運用プロセスがデータとして標準化されていないため、担当者によって対応品質が異なり、サービスレベル（SLA/SLO）に関するデータ（実績値）が不安定になります。
非効率なプロセスによるKPIの悪化: 手作業や口頭での引き継ぎに依存する非効率なプロセスは、インシデント発生から解決までの平均時間（MTTR）やサービスリクエストの処理時間といった重要な運用メトリクス（KPI）の悪化に直結します。
データに基づかないツール選定の失敗: ITSMツールの導入が停滞する最大の原因の一つは、「自社の運用プロセスの現状（As-Is）をデータで把握できていない」ことです。現状のインシデント発生件数、カテゴリ別構成比、平均処理時間といったベースライン・データがなければ、「何を改善したいのか（To-Be）」という要件定義が曖昧になります。結果として、導入するツールの適合度（Fit/Gap）を客観的に評価できず、投資対効果（ROI）も試算できないため、プロジェクトが停滞します。
ITSMツール活用の実践：運用KPIの「可視化」と「自動化」
ITSMツール導入の真の目的は、「ツールを入れること」ではなく、「IT運用プロセスを可視化し、データ（KPI）に基づく継続的改善（PDCA）サイクルを確立すること」です。
自動化による工数削減と品質向上: まず、インシデントの自動起票、定型的なリクエスト処理の自動化など、「どのプロセスを自動化すれば、どれだけの工数削減（コストメリット）が見込めるか」をデータに基づいて試算します。自動化は、対応の迅速化（MTTRの短縮）にも寄与します。
データに基づくツール選定: ツール選定の際は、「機能の多さ」ではなく、「自社が測定したいKPI（例：MTTR、初回解決率、リクエスト処理時間）を容易に計測・可視化できるか」というデータ分析の視点で評価することが重要です。
ユニリタの「LMIS」のようなITILに準拠したツールは、標準化されたプロセスデータモデルを提供するため、運用KPIの計測と分析を効率的に開始する上で有効な選択肢となります。
M365利用拡大に伴う「業務データ」の分散とガバナンス課題
（※このセクションは前回の回答と共通のインプットに対する回答となります）
多くの企業でMicrosoft 365（Teams, SharePoint, OneDrive）が業務基盤となるにつれ、「業務データが生成・保存・共有される場所」が、管理されたオンプレミス環境から分散したクラウド環境へと大きくシフトしました。
これによりコラボレーションの効率は向上しましたが、同時に、「データアクセス経路」が多様化・複雑化し、データガバナンスの難易度が上昇しています。
従来の境界型セキュリティ（ファイアウォールやプロキシのログ監視）では、クラウド上で「誰が」「どのデータに」「いつアクセスし」「（特に）誰と共有したか」というデータアクセスログの実態を詳細に把握・分析することが困難になりました。
結果として、M365の監査ログに記録されているはずの「異常なデータアクセスパターン（例：営業時間外の大量ダウンロード、機密ファイルの不審な社外共有）」を検知・分析する仕組み（データ分析基盤）が追いつかず、情報漏洩や不正利用のリスク・データが潜在化している状態にあります。
1. 生成AIとデータ基盤について
データコンサルタントの視点による再構成:
生成AIの価値は、投入されるデータの質、量、そして鮮度によって決定されます。しかし、多くの企業では、基幹系DB（特にOracle）とSaaS（Salesforceやkintoneなど）に重要データがサイロ化しているのが実情です。
この「データサイロ問題」は、AI活用以前のデータ準備（ETL/ELT）段階で、莫大なエンジニアリングコストと時間を要求します。結果として、現場がAI活用に着手できない「停滞」を生み出しています。
本セッションでは、このデータ準備の障壁をいかに乗り越えるかを、データ基盤構築の観点から解説します。特に、既存のOracleスキーマを変更せずにOCI (Oracle Cloud Infrastructure) へデータを統合し、SaaSデータも一元化する「AI Ready Platform」のアプローチに着目します。
この手法が、従来の複雑なデータ変換プロセスをバイパスし、Time to Insight（分析価値を創出するまでの時間）をいかに短縮できるか。また、既存のOracle資産という投資対効果（ROI）を最大化しながら、全社的なデータガバナンスをどう確保するか。
AIモデルへクリーンなデータを迅速に供給するための、実践的なデータパイプラインの設計思想とアーキテクチャをご提示します。
2. IDガバナンスとデータ統制について
データコンサルタントの視点による再構成:
DX推進とマルチクラウド化は、「アイデンティティデータ（ID情報やアクセスログ）」の爆発的な増加をもたらしました。これは、データ分析とガバナンスの双方にとって、非常に重要な意味を持ちます。
従来のIAM（Identity and Access Management）導入は「認証」が中心であり、データ活用において重要な「誰が・どのデータに・いつアクセスしたか」というトレーサビリティの確保や、「なぜそのアクセス権限が必要か」という説明責任の観点が不足しがちでした。
データアナリストの視点では、アクセスログはセキュリティ監査の証跡であると同時に、システムの利用実態やリスクを可視化するための貴重なデータソースです。
IGA（Identity Governance and Administration）とPAM（Privileged Access Management）の統合アプローチが、いかにしてこの課題を解決するかをデータ統制の観点から説明します。
「Saviynt」のようなプラットフォームが収集する膨大なアクセス権限データを、BIツールなどで「可視化」し、継続的にモニタリングする手法を探ります。これにより、静的な権限管理から脱却し、異常検知（Anomaly Detection）やリスクベースの動的なデータアクセス制御を実現する、「データドリブンな全社統制」の新しい形を、KPMG Japanコンサルティングの支援事例と共に考察します。
3. VMware移行とデータ活用について
データコンサルタントの視点による再構成:
VMwareを取り巻く環境変化に伴い、AWSへのシステム移行（リフト＆シフト）は、多くの企業にとって現実的な選択肢となっています。
データコンサルタントの視点では、これは単なるインフラの移行ではなく、オンプレミスに散在していたデータソース（DBやファイルサーバ）を、クラウド上のデータ分析基盤（DWHやデータレイクハウス）に近接させる絶好の機会です。データ連携のパフォーマンス向上や、ETL処理のコスト最適化が期待できます。
しかし、移行プロジェクトでは「データ移行時の整合性担保」や、移行後の「パフォーマンス（特にデータI/O）の測定」といった、データ関連の課題がしばしば落とし穴となります。
AWS Application Migration Service (AWS MGN) などのツールを活用し、いかに「データ損失」や「サービス停止」のリスクを最小限に抑えつつ、効率的に移行を実践するかをユースケースに基づき事例があります。
単なるインフラのTCO（総所有コスト）比較に留まりません。移行後にAWSのスケーラビリティやデータ連携の容易性（各種AWSデータサービスとの接続性）を享受し、データ活用のROI（投資対効果）をいかに最大化するか、その実践的な計画と評価軸があります。