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クラウドセキュリティ（２５）

データドリブンで実現するAWS WAF運用の最適化：脅威検知ログの分析から導く、実効性の高いセキュリティ体制の構築

1. クラウド環境におけるセキュリティパラダイムの変化とデータ活用の重要性

デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展に伴い、オンプレミス環境からAWSに代表されるクラウド環境への移行は、事業成長に不可欠な戦略となっています。この変化はビジネスに俊敏性をもたらす一方、Webアプリケーションを標的とするサイバー攻撃の脅威プロファイルにも大きな変化をもたらしました。

攻撃手法は高度化・巧妙化し、攻撃ツールのコモディティ化によって、攻撃の実行に必要なコストと専門性は著しく低下しています。これは、あらゆるWebサイトやアプリケーションが潜在的な攻撃対象となりうることを示唆しており、攻撃トラフィックの量と種類の増大は、多くの企業で観測されている事実です。

このような環境下で発生する情報漏洩やサービス停止といったセキュリティインシデントは、直接的な経済的損失に留まりません。企業の信頼性低下による取引停止、ブランド価値の毀損、そして顧客離反といった、事業の継続性を根本から揺るがす深刻なビジネスリスクに直結します。

これらのリスクを客観的に評価し、データに基づいた対策を講じる上で、「AWS WAF」は極めて重要なセキュリティコンポーネントです。そのため、AWS WAFの導入は、もはや単なる技術的選択ではなく、データに基づいた経営判断の一環として位置づけられています。

2. AWS WAF運用におけるデータ分析上の課題
AWS WAFの導入が進む一方で、そのポテンシャルを最大限に引き出せていないケースが少なくありません。2024年に実施されたコンソール画面のアップデートは操作性の向上に寄与しましたが、データ活用の観点からは、依然として看過できない課題が存在します。

脅威インテリジェンスとしてのデータ未活用：
「導入しただけ」の運用状態は、WAFが日々検知・ブロックしている膨大な攻撃ログ、すなわち貴重な「脅威インテリジェンス」が活用されていないことを意味します。攻撃トレンドの分析や、自社への攻撃の予兆を捉えるといった、プロアクティブなセキュリティ体制構築の機会を逸している状態です。

画一的なルール適用による分析精度の低下：
「テンプレート設定のまま」の画一的なルールセットでは、個別のWebアプリケーションが持つ固有のトラフィックパターンや正常なユーザー挙動を考慮できません。その結果、正常な通信を攻撃と誤検知する「False Positive（過検知）」や、本来防ぐべき攻撃を見逃す「False Negative（検知漏れ）」が発生し、セキュリティレベルの低下や機会損失を招くリスクが増大します。

属人的な運用による投資対効果（ROI）の低下：
検知ログの継続的な監視と分析、それに基づくルールのチューニングといった一連のプロセスが、特定の担当者の経験と勘に依存しているケースが見受けられます。このような属人化された運用は非効率であるばかりか、セキュリティ投資対効果（ROI）を著しく低下させる要因となります。

3. データに基づいたAWS WAF運用体制へのシフト
これらの課題を克服し、AWS WAFを実効性の高い防御システムとして機能させるためには、場当たり的な対応から脱却し、データに基づいた継続的な改善プロセス（PDCAサイクル）へとシフトすることが不可欠です。

データに基づくマネージドルールの選定アプローチ：

架空のWebサイトを対象に、その特性と想定される脅威プロファイル、そしてトラフィックデータを分析し、最適なマネージドルールのポートフォリオを設計する論理的なプロセスを解説します。

検知ログ分析によるルールの最適化（チューニング）実践：
実際に検知ログデータを分析し、False Positiveを抑制するための具体的なルールチューニング（IPアドレスリストの作成・適用、特定ルールのカウントモードへの変更など）の手順を実演します。

外部インテリジェンス活用による分析能力の強化：AWS WAFから得られるデータを単なるログとして埋もれさせるのではなく、実用的なインテリジェンスへと昇華させ、セキュリティ投資の価値を最大化する。本セミナーが、その第一歩となることを確信しています。

データに基づいたプロアクティブなセキュリティ運用体制の構築にご関心をお持ちの担当者様向けの内容です。

データドリブンで解き明かすクラウドセキュリティの最適化：2つの主要攻撃ベクトルへのアプローチ

セクション1：AWS WAF：ログデータ分析に基づくプロアクティブな脅威防御
1. クラウド環境における攻撃パターンの変化とデータ活用の重要性

クラウドシフトの加速は、ビジネスの俊敏性を高める一方で、Webアプリケーション層を標的とする攻撃の量と質を著しく増大させています。この動向に対し、AWS WAFの導入は標準的なセキュリティ対策となりつつあります。しかし、その導入効果は、生成される膨大なログデータをいかに分析し、防御策に反映させるかという、データ活用の成熟度に大きく左右されます。

2. 静的なWAF運用が内包する定量化可能なリスク

2024年のアップデートで操作性が改善されたものの、多くのWAF運用においてデータが有効活用されていない実態が見られます。これはデータ分析の観点から、以下の2つの主要なリスクに分類できます。

機会損失リスク (False Positive)：
「テンプレート設定のまま」といった、個別のトラフィック特性を考慮しない画一的なルール運用は、正常なユーザーアクセスを攻撃と誤検知するリスクを高めます。この「False Positive」の発生は、顧客体験の低下やビジネス機会の直接的な損失に繋がります。

セキュリティ侵害リスク (False Negative)：
初期設定のまま放置されたWAFは、日々進化する新たな攻撃手法を検知できず、防御能力が陳腐化します。この「False Negative」は、情報漏洩やサービス停止といった重大なセキュリティインシデントを引き起こす直接的な原因となり得ます。

「運用が面倒」「自動化したい」という課題は、これらのリスクを低減するための継続的なログ分析とルールチューニングのプロセスが、非効率かつ属人化していることを示唆しています。

3. データ分析によるWAF運用の継続的最適化サイクル

本件でご提案するのは、場当たり的な運用から脱却し、データに基づいた継続的な最適化サイクルを構築するための実践的なアプローチです。最新のAWS WAFコンソールを用い、以下のデータ分析手法を実演します。

トラフィックデータに基づくマネージドルールの選定と最適化：
架空のWebサイトのトラフィックデータを基に、False Positiveを抑制しつつ検知精度を最大化するための論理的なルール選定・適用プロセスを解説します。

外部脅威インテリジェンスの活用：
WAF活用事例を通じ、専門家の知見や独自の検知ルールを「外部脅威インテリジェンス」として取り込み、自社のログデータだけでは得られない高度な分析を実現する方法を提示します。

AWS WAFを単なる防御壁ではなく、脅威インテリジェンスを収集・分析するためのデータソースとして捉え直すことが、実効性のある運用への第一歩です。

セクション2：クラウドコミュニケーション：脅威データ分析によるリスクコントロール
1. 主要攻撃ベクトルとしてのコミュニケーションプラットフォーム

企業のコミュニケーション基盤がクラウドサービスへ移行したことで、新たな脅威ベクトルが生まれています。「サイバー犯罪の90%以上がメールを起点」というデータが示す通り、クラウドメールは依然として最大の攻撃侵入経路です。さらに、「Microsoft Teams」や「Google Workspace」といったコラボレーションツールも、フィッシングや情報漏洩の新たな温床となっており、チャネルを横断した脅威データの統合的な分析が不可欠となっています。

2. 従来型対策における検知精度と運用効率の課題

従来のセキュリティ対策では、検知エンジンの性能に起因するデータ分析上の課題が存在します。

検知精度の問題：
重要メールのブロック（False Positive）や脅威メールの見逃し（False Negative）は、セキュリティ対策の有効性を測る重要なKPIです。これらの発生率が高い状態は、ビジネスコミュニケーションを阻害し、インシデント発生確率を高めます。

運用効率の問題：
「導入しているだけ」の運用では、検知ログやメールフローデータが分析されず、セキュリティポリシーが現状の脅威トレンドに追従できません。特に数千人規模の環境では、例外対応依頼の多発がポリシーの一貫性を損ない、セキュリティ担当者の分析業務を非効率な個別対応で圧迫します。

3. 統合データ分析によるセキュリティ運用の高度化

市場には多様な製品が存在しますが、その選定が困難なのは、各製品の検知精度や運用効率を客観的・定量的に比較評価するデータが不足しているためです。本件では、データ分析の視点からこれらの課題にアプローチします。

原因分析に基づくサービス選定：
「なぜメールが届かないのか」という事象を、配信ログや各種認証データ（SPF, DKIM, DMARC）の分析を通じて構造的に解明し、根本原因に対応できるサービスの選定方法を解説します。

複数チャネルの脅威データ統合分析：
クラウドセキュリティの実践例として、メール、Teamsなど複数のチャネルから得られる脅威データを単一のプラットフォームで統合分析するアプローチを紹介します。これにより、組織が直面する脅威の全体像を可視化し、データに基づいた効率的なリスク管理とポリシー最適化を実現する方法を提示します。

データ分析が明らかにするマルチクラウド環境のセキュリティ課題

マルチクラウド環境の運用が一般化する中、セキュリティ関連のデータ（ログ、構成情報、資産台帳）は複数のプラットフォームに分散し、一元的な可視化と分析が困難になっています。 「マルチクラウド特有のリスク」とは、このデータの分散とサイロ化によって生じる「設定不備の検知漏れ」や「脆弱性データの把握遅れ」を指します。

本セッションでは、実際のセキュリティ強化事例のインシデントデータやコストデータを基に、これらのリスクをデータドリブンで特定し、対策を講じる手法を深掘りします。 さらに、セキュリティ投資（コストデータ）と運用負荷（コストデータ）を分析し、総保有コスト（TCO）を増加させることなくセキュリティレベルの向上（リスクデータの低減）に成功した事例データも紹介します。 クラウド環境の各種構成データを分析し、セキュリティ強化のポイントを具体的に提示します。

DX推進の裏で増大する「リアルタイムな構成データ管理」の必要性
DX推進や外部サービス提供のためクラウド活用が加速する今、IaaS環境は目的別のクラウド採用によりマルチクラウド化が進行しています。 これは、分析・監査対象とすべきセキュリティデータ（構成情報、ログ）の範囲が拡大し続けていることを意味します。 特にパブリッククラウド環境は、構成データの変更頻度（Velocity）が非常に高いため、「定期的な監査」という静的なデータスナップショットでは、変更の追跡やリアルタイムなリスク検知には不十分です。

アクセスログデータが示す「権限管理」の課題
テレワークの普及とDXの推進は、Boxに代表されるクラウドストレージの利用データ（量・頻度）を飛躍的に増大させました。 しかし、ここで一つのデータガバナンス上の課題が浮き彫りになっています。 それは、ネットワーク分離環境（社内）とテレワーク環境（社外）からのアクセスにおいて、同一のユーザーアカウント（IDデータ）が利用される場合、アクセス権限データが静的（固定）になってしまう問題です。

アクセスログデータを分析すると、本来社内でしかアクセスすべきでない機密情報データに対し、テレワーク環境からも同一の権限でアクセス可能になっているケースが散見されます。 これは、アクセスの「コンテキストデータ（場所、ネットワーク、時間）」を考慮した動的な権限管理が行われていないことを示しており、重大なセキュリティリスクデータとなっています。 このような課題に対し、収集したデータに基づいて柔軟かつ安全なアクセス制御を実現するソリューションが求められています。

データ集約地（Box）のリスクと「コンテキストアウェア」な制御の必要性
Boxのように容量無制限でセキュリティ機能が充実したストレージは、企業の業務データを一箇所に集約（データレイク化）する上で高い価値を持ちます。 しかし、データの一元化は、裏返せば「侵害時の影響データ（リスク）」が極大化することを意味します。 そのため、利用者の「ネットワーク環境データ」に応じてアクセス権限データを自動的に切り替える、いわゆる「コンテキストアウェアなアクセス制御」へのニーズがデータ分析から明らかになっています。 販売代理店には、単なるストレージ提供者としてではなく、データガバナンスの高度化という観点から、Boxの活用をさらに促進するデータに基づいた提案が求められています。

「CL-UMP」：アクセスデータを処理し、動的制御を実現するソリューション
Box活用における「静的なアクセス権限データ」の課題に対し、具体的なデータ処理ソリューションを紹介します。 「CL-UMP（クランプ）」は、Boxを利用するユーザーの「ネットワーク環境データ」というコンテキストデータをリアルタイムで取得し、アクセス権限データを動的に切り替えるポリシーエンジンとして機能します。

これにより、アクセス元のデータに基づき、許可する操作や参照可能なフォルダデータ（出し分け）を自動制御できます。 これは「常に検証し、信頼しない」というゼロトラストセキュリティのデータ原則を具現化するものです。

1ユーザー1アカウントのまま（ID管理の運用コストデータを最小化しつつ）、アクセス権限を動的に変更できるため、スマートフォンや私物端末（BYOD）からのアクセスデータに対しても、柔軟かつ安全な制御が可能となります。 従来のような「指定IPアドレスデータ」のみに依存した静的なアクセス制御から、より多角的・動的なデータに基づいたアクセス管理へと移行を支援します。

クラウド設定の「データ化」の遅れが招く、測定不能なリスク

クラウド移行の加速に伴い、高機能なサービスを提供するOCI（Oracle Cloud Infrastructure）の利用が拡大しています。しかし、OCI活用初期の企業において、「自社のセキュリティ状態を定量的に把握できない」という課題が顕在化しています。

問題の本質は、セキュリティ設定が「データ」として一元管理・評価されていない点にあります。IAMの権限マトリクス、リソースの公開設定、監視ログの収集設定といった「構成データ」が可視化されていなければ、リスクは測定不能なまま放置されます。

これらの設定不備は、インシデント発生時の影響範囲の特定を困難にするだけでなく、経営層や監査法人に対して、データに基づいた説明責任を果たせないというガバナンス上の重大な問題に直結します。リスクを回避し、説明責任を果たすためには、現状を可視化し、データとして管理する仕組みの短期導入が求められています。

属人的運用がもたらす「構成データ」の不整合とブラックボックス化
「どのIDにどの権限を付与すべきか」「遵守すべき設定の基準値は何か」といったセキュリティポリシー（＝あるべきデータの定義）が不明確なまま、担当者の経験則で運用されているケースが少なくありません。

これは、セキュリティ設定という重要なデータアセットに対するガバナンスが欠如している状態です。結果として、環境ごとに設定の「バラツキ」（構成データの不整合）が発生し、過剰権限のような潜在的リスクが放置されます。

また、ログデータが適切に収集・分析されていなければ、異常検知のプロセスは機能しません。インシデント発生後のフォレンジック（原因究明）やリカバリーに必要な「監査証跡（エビデンス）データ」の欠如は、事業継続における深刻な課題となります。

OCIのリスク可視化と、データ主導のセキュリティ基盤構築
OCI市場の最新動向を踏まえ、データ主導でセキュリティを確保するアプローチの必要性を概説します。

続いて、OCI環境における「設定の不整合」や「過剰権限」といったリスクを、データに基づいて管理するソリューションを提示します。「予防（ポリシー定義とベースライン化）」「検知（モニタリングとデータ分析）」「復旧（ログ証跡の管理）」の3つのデータプロセスで、セキュリティ基盤を構築するアプローチです。

標準化されたプロセスがいかに「構成データ」を可視化し、リスクの定量化と短期的なガバナンス強化を実現するか、その道筋を明確にご説明します。

「構成データ」から「動的脅威データ」へ：AWS WAF運用のデータ課題
OCIの構成管理が「静的な設定データ」の管理である一方、セキュリティ対策は「動的な脅威データ」へのリアルタイムな対応も求められます。その代表例がAWS WAF（Web Application Firewall）です。

WAFは導入して終わりではなく、その真価は「運用データ（ログ）」の分析と、それに基づくルールの最適化にあります。最新の脆弱性情報（外部脅威インテリジェンス）の収集、膨大なアクセスログの分析による誤検知・過検知の特定、IPブロックリスト（動的データセット）の管理など、WAF運用は高度なデータハンドリング作業そのものです。

WAF運用のデータ分析プロセスと自動化による工数削減
しかし、これらのデータ分析とルール更新作業は専門性が高く、多くのリソースを必要とします。結果として、収集したログデータが十分に活用されず、WAFが最適に機能していないケースが散見されます。

本セミナーでは、AWS WAF運用に不可欠な「データ分析プロセス」を具体的に解説します。さらに、これらのプロセスを自動化し、分析結果をセキュリティルールに反映するAWS WAF自動運用サービス「WafCharm」もご紹介します。

本サービス活用により、担当者の分析・運用工数を月間約30時間削減（業務効率化のKPI）した事例も提示します。WAF運用におけるデータ分析の具体的な手法と、工数削減の道筋を習得いただけます。

このようなデータ課題をお持ちの方におすすめします
AWS WAFのログ分析やルールチューニングの運用工数を定量的に削減したい方

セキュリティ運用の全体像をデータフローとして把握し、最適化したい方

WAF導入後のデータ運用（ログ収集・分析・対策）の具体的なプロセスを理解したい方

中小企業における「セキュリティデータ」のブラックボックス化という課題

サイバー攻撃のリスクは、もはや企業規模と相関しません。中小企業においても、標的型メールやランサムウェアによる被害は、事業継続に影響を与える具体的なリスクとして顕在化しています。

一方で、多くの企業では「自社がどれほどのリスクにさらされているか」を示すデータが不足しています。属人的なIT運用体制では、セキュリティ設定の標準化が進まず、テレワーク端末の脆弱性データやログも収集・管理されていません。

結果として、自社のセキュリティ状態が「測定不能」なブラックボックスとなり、取引先や親会社から求められるセキュリティレベルの強化要求に対し、データに基づいた説明が困難な状況に陥っています。

「評価基準の欠如」が引き起こす、セキュリティ投資の停滞
セキュリティ対策の重要性は認識しつつも、「何を基準にソリューションを選定すべきか」というデータ（評価基準）が存在しないため、投資判断が停滞するケースが少なくありません。

Microsoft 365のライセンス体系や外部セキュリティ製品群は多岐にわたりますが、自社の現状（As-Is）のリスクレベルが可視化できていなければ、導入効果（To-Be）の定量的評価は不可能です。

この「分析・評価プロセスの不在」こそが、”リスクを認識しているが対策をデータで実証できない”状態を生み出す本質的な原因です。

セキュリティ「データプラットフォーム」としてのBusiness Premium活用
多くの企業が直面する「リスクの可視化」と「運用リソース不足」という課題に対し、Microsoft 365 Business Premiumを単なるライセンスアップグレードではなく、「セキュリティデータ基盤」として活用するアプローチをご紹介します。

Business Premiumには、Intune（デバイス管理）とDefender for Business（エンドポイント保護）が標準搭載されています。これは、従来はサイロ化しがちだった「デバイス構成データ」と「エンドポイントの脅威ログ」を、Microsoft 365のエコシステム内で一元的に収集・分析できることを意味します。

このデータ統合により、限られたリソースでも効率的なリスクの可視化と優先順位付けが可能になります。本セッションでは、導入企業がどのようにデータを活用し、属人的運用から脱却したかの具体例を提示します。

さらに、350社以上の支援実績を持つカコムスが提供する、データガバナンス（運用ルールの策定）からログ活用支援までを体系化したサポートメニューについても解説します。

このようなデータ課題をお持ちの方におすすめします
Microsoft 365（Apps for business等）を利用中で、セキュリティ状態を定量的に可視化したい情報システム担当者

端末の構成データやセキュリティログが分散し、一元的なリスク評価ができていない方

セキュリティ投資の必要性を、客観的なデータを用いて経営層や親会社へ説明する必要がある方

限られた人員で、データに基づいた効率的なセキュリティ運用プロセスを構築したい方

データ活用の専門的サポートを受け、セキュリティ基盤の移行・強化を確実に進めたい企業

クラウド環境における「データサイロ化」が隠蔽する正規アカウントのリスク
クラウドサービス（SaaS）の利用拡大は、同時にセキュリティデータの「サイロ化」という新たな課題を生み出しています。「Microsoft 365」「Box」「Google Workspace」「Salesforce」など、各サービスで生成される認証ログや操作ログは、それぞれのプラットフォーム内に分散・蓄積されています。

フィッシングやパスワードの使い回しを起因とする正規アカウントの乗っ取りは、MFA（多要素認証）を導入している環境でも発生します。なぜなら、MFAは「認証イベント」という一点のデータしか検証しておらず、「認証後の行動データ」までを評価していないためです。

「MFAを通過した＝安全」という判断は、データ分析の観点からは不十分です。退職者アカウントの利用や、正規ユーザーによる異常なボリュームのデータ操作といった「振る舞い」を分析しない限り、巧妙な”なりすまし”を検知することはできません。

アカウント乗っ取り検知の鍵は「認証データと行動データの相関分析」
MFAの導入やパスワードポリシーの強化は重要ですが、それだけでは「認証を突破された後」のリスクに対応できません。

問題の本質は、多くの組織において「認証ログ」と「操作ログ」が分断されており、それらを横断的に分析する仕組みが欠如している点にあります。クラウドインテグレーターの支援もサービス導入（データ生成環境の構築）にとどまり、生成されたログの継続的な分析・運用（データ活用）まで踏み込めていないのが現状です。

異なるデータソース（オンプレミス、各種SaaS）間のログを連携させ、ユーザーの「振る舞い」を時系列で分析するプロセスを確立すること。これこそが、従来の認証システムでは見逃されてきた脅威を検出する鍵となります。

「認証後のデータ分析」をサービス化する、SIer/MSP向け支援体制
本セッションは、SIer、MSP、および認証ソリューションを扱う専門ベンダーを対象としています。

「認証の強化」提案にとどまらず、顧客が保有する「認証後の行動ログ」をいかに分析し、リスクとして可視化するか。不正利用の具体例、ログ分析のユースケースをデモを交えて解説します。

さらに、ツールを活用して分散したログを一元的に監視し、セキュリティリスクを可視化・分析する運用体制の構築支援策をご紹介します。顧客のセキュリティデータを活用した「継続的なリスク分析サービス」の提供を目指すパートナーの参加をお待ちしています。

データドリブンなセキュリティ運用へ：DX推進を阻害する「運用負債」からの脱却

〜 Microsoft 365環境のセキュリティKPIを改善する、認証とデータ保護の最適解 〜

企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進において、Microsoft 365は不可欠な業務・データ基盤です。しかし、その利活用が進む一方で、セキュリティ運用が複雑化し、DX推進の足かせとなっているケースが散見されます。

データコンサルタントの視点では、この課題は「セキュリティ運用の負債化」として捉えられます。

【課題定義】 DXのボトルネックは「測定不能な」セキュリティ運用
「DXに専念したいが、セキュリティ運用の負担が重い」という状況は、多くの企業で観測されます。この「負担」を定性的な悩みとして放置することが、最大のリスクです。

データ分析の観点では、まずこの負担を定量化し、可視化する必要があります。

インシデント対応の平均時間（MTTR）は長引いていないか？

検知されるアラートの総数に対し、実際に対応が必要なアラート（真陽性率）はどの程度か？

セキュリティポリシーの設定変更にかかるリードタイムは？

これらのKPIが悪化している場合、それは運用が「経験と勘」に依存し、DX推進の直接的なボトルネックとなっている証左です。

【原因分析】 複雑なツールがもたらす「データ分析の阻害」
市場には多機能なセキュリティ製品が溢れていますが、その複雑さが逆にリスク分析の精度を下げている実態があります。

複雑な設定項目や難解な管理画面は、ヒューマンエラーを誘発し、設定不備による脆弱性を生み出します。

ログデータの非標準化や可視化（ダッシュボード）機能の不足は、インシデントの兆候分析や迅速なトリアージ（優先順位付け）を困難にします。

結果として、運用が属人化し、「特定担当者の業務負荷率」という単一障害点（SPOF）を生み出し、組織的なリスク対応力を著しく低下させます。

【解決策】 セキュリティKPIを改善する「シンプル」な多層防御
本質的な課題は、セキュリティ運用データを収集・分析し、迅速な意思決定に繋げるプロセスが確立されていない点にあります。

この課題に対し、運用工数を削減し、セキュリティKPIを改善する実務的なアプローチとして、「CloudGate UNO」と「Barracuda バックアップ製品」を組み合わせた多層防御を提案します。

この構成の核心は、複雑な運用を徹底的に排除し、セキュリティ状態を「可視化」し「制御可能」にすることです。

1. 「入口」のリスクデータを可視化・制御する（CloudGate UNO）
不正アクセス対策は、「入口」のアクセスログデータを分析することから始まります。

CloudGate UNOは、パスキー認証によるフィッシング耐性の高い強固な認証を担保します。さらに重要なのは、「いつ」「誰が」「どの端末から」「どこから」アクセスしているかというデータをリアルタイムで収集・評価し、利用端末・場所・時間帯に基づいた動的なアクセスポリシーを適用できる点です。

これにより、異常アクセスの試みをデータに基づいて自動的に検知・遮断し、「不正アクセス試行回数」や「不正ログイン成功率」といったKPIを劇的に改善します。また、シングルサインオン（SSO）は、ID棚卸しや管理にかかる工数（コスト）の可視化と削減に直結します。

2. 「データ完全性（Data Integrity）」を担保する最後の砦（Barracuda）
万が一の侵入後、ビジネス継続における最重要KPIは「データ復旧時間（RTO）」と「データ復旧可能ポイント（RPO）」です。

Barracudaのイミュータブル（改ざん不能）バックアップは、ランサムウェア攻撃に対する「最後の砦」として機能します。オンプレミスおよびMicrosoft 365上の重要データを改ざん不可能な形で保持することで、データの完全性を保証します。

これは、インシデント発生時の想定被害額や事業停止時間を最小化するための、データに基づいた極めて合理的なリスクマネジメント手法です。

【導入効果】 データが示す「運用工数の削減」とDXへのリソース再配分
本ソリューションは、複雑な設定や高度な専門知識を前提としません。シンプルで直感的な管理により、セキュリティ運用に関わる「工数データ」を可視化し、削減します。

実際の導入事例データに基づき、「アラート対応工数の削減率」や「セキュリティ設定変更にかかる時間の短縮」といった具体的な効果を交えてご説明します。

セキュリティ運用データを整備・簡素化することで、情報システム部門は本来注力すべきDX推進（データ活用基盤の構築、新規アプリケーションの展開など）へ、貴重なリソースを再配分することが可能になります。

このような課題認識を持つ企業担当者におすすめします
Microsoft 365の運用データ（ログ、アラート）が活用しきれず、セキュリティ対策が後手に回っている。

導入したセキュリティ製品の運用工数がKPI化されておらず、費用対効果をデータで説明できない。

認証基盤とバックアップ体制のデータが散在し、インシデント発生時の影響範囲や復旧時間を即座に算出できない。

DX推進のボトルネック：「分析不能な」セキュリティリスクと「非効率な」運用データ

クラウドシフトとDX推進が加速する中、多くの企業がMicrosoft 365などのプラットフォームを中核に据え、業務プロセスの変革を進めています。

しかし、データコンサルタントの視点から見ると、この変革は新たなデータ課題を生み出しています。それは、「攻撃トラフィックのデータ化」と「セキュリティ運用データの肥大化」です。

これらのデータ課題に適切に対処できていない現状が、DX推進の深刻なボトルネックとなっています。

【課題分析 1】 攻撃トラフィックの高度化と「データ分析の壁」
従来のセキュリティリスクは、既知のパターン（シグネチャ）で検知可能でした。しかし、現代の攻撃は、その検知ロジックを回避するように設計されています。

AIボットによる「正常なノイズ」の生成： AIボットは、人間のアクセスパターンを模倣したトラフィックを生成します。スクレイピングやログイン試行といった不正行為が、「正常なユーザーのアクセスログ」に紛れ込み、従来の分析手法では区別がつきません。

トラフィックデータの飽和攻撃： 調査によれば、1分間に数万リクエストを発生させるAIボットも確認されています。これは、Webサーバーのパフォーマンス（リソース使用率、レイテンシ）というKPIを直接悪化させ、サービス遅延やインフラコストの無駄な増大を引き起こします。

問題の本質は、従来型WAF（Web Application Firewall）が、この「人間とAIボットの挙動データ」を統計的に区別できず、リスクとして可視化（データ化）できない点にあります。結果として、攻撃を検知できない（＝分析アルゴリズムが機能不全に陥っている）ケースが少なくありません。

【課題分析 2】 複雑なツールがもたらす「運用データの負債化」
セキュリティ強化の必要性から多機能な製品が導入される一方で、その運用が新たなリスクを生んでいます。これは「セキュリティ運用の負債化」と呼べる状態です。

運用工数という「見えないコスト」の増大： 多機能な製品は、設定やログの形式が複雑になりがちです。情報システム部門は、DX推進やデータ活用といった高付加価値業務ではなく、アラートのトリアージ（優先順位付け）やログの解読といった低付加価値なデータ処理作業に、貴重なリソース（工数）を割かれています。

属人化による「運用プロセスのブラックボックス化」： 複雑な運用は、特定の担当者のスキルや経験に依存する「属人化」を招きます。これは、データ分析の世界で最も避けるべき状態です。運用プロセスがデータ化・標準化されていないため、担当者の不在がそのままMTTR（平均修復時間）の遅延という形で、ビジネスリスクに直結します。

「DXに専念したいが、セキュリティ運用の負担が重い」という状況は、「セキュリティ運用データが整理されておらず、分析・自動化できる状態になっていない」というデータマネジメントの課題に他なりません。

【解決策】 セキュリティKPIの可視化と運用プロセスの自動化
この「分析の壁」と「運用の負債」を解決するためには、場当たり的なツール導入ではなく、データ分析の視点に基づいたアプローチが必要です。

攻撃トラフィックのリアルタイム「可視化」： 従来型のシグネチャ検知から脱却し、トラフィックの「振る舞い」をデータ分析するアプローチが求められます。高度なBot Managementや偽装（Deception）技術は、AIボット特有の挙動データをリアルタイムに分析・スコアリングし、不正アクセスを自動的に分類・遮断します。これにより、分析担当者はノイズ（正常なアラート）に惑わされず、真に危険なインシデントデータに集中できます。

運用データの「統合」と「自動化」： AWS環境を含めたマルチクラウド環境のログやアラートを一元的に管理できる次世代WAFを導入することで、データがサイロ化するのを防ぎます。セキュリティ状態を単一のダッシュボードで可視化し、運用プロセスを標準化することで、属人化を排除します。

このアプローチの目的は、セキュリティ運用に関わる工数（コスト）とリスク（インシデント発生率、MTTR）を定量的に可視化し、継続的に改善するプロセスを確立することです。これにより、情報システム部門は運用負荷から解放され、DX推進という本来のミッションにリソースを再配分することが可能になります。

Microsoft 365に潜む「測定不能なリスク」

〜 セキュリティ・ポスチャをデータで可視化・定量化するアプローチ 〜

多くの企業にとって、Microsoft 365（M365）は業務データが集約される中核的なプラットフォームとなりました。しかし、その利便性の裏で、セキュリティに関する「データ」が適切に管理・分析されていないという重大な課題が浮上しています。

「Microsoft標準のセキュリティがある」という定性的な認識は、データに基づいたリスク評価とは言えません。クラウドセキュリティを脅かす要因の多くは、膨大な「設定データ」の不備に起因します。これらの設定項目を体系的に分析・評価するスキルやプロセスが不足している場合、企業は「測定されていないリスク」を実質的に放置していることになります。

脅威のベクトルも変化しています。フィッシングやビジネスメール詐欺（BEC）といった従来のメール脅威データに加え、TeamsやSharePointといったコラボレーションツールを介した攻撃データが観測されており、分析対象は拡大・複雑化しています。

多くの担当者が抱える「自社の環境は本当に安全なのか」という漠然とした不安の正体は、自社のセキュリティ体制（ポスチャ）を客観的な「データ」や「スコア」として把握できていないことにあります。

【課題分析】 高コストなスポット診断では「時系列データ」が取得できない
M365のようなSaaS環境では、「設定データ」の不備がインシデント発生確率に直結するため、この設定データ群を継続的に監視することがリスク管理の要諦です。

しかし、この「データ収集」のプロセス自体に大きな課題があります。

SSPM（SaaS Security Posture Management）や専門家によるアプリケーション診断は、特定の時点（Point in Time）におけるリスクを評価するには有効です。しかし、これらの診断はデータ取得コストが非常に高いという特性を持っています。

その結果、診断の実施はスポット的にならざるを得ず、「いつ」「誰が」「どの設定を変更」し、「その結果、リスクスコアがどう変動したか」といった、本来最も重要な「時系列での相関データ」を取得・分析することができません。これでは、インシデントの予兆管理や根本原因の特定は困難です。

限られたリソース（人員、予算）の中でセキュリティレベルを維持・向上させるには、従来の高コストな手動診断プロセスから脱却し、リスクデータの「収集」と「評価」を自動化する仕組みが不可欠です。

【解決策】 M365リスクの「定点観測」と「自動評価」アプローチ
M365環境のセキュリティ強化は、まず自社の現状を「データとして可視化」することから始まります。高コストな手動診断に依存せず、継続的にセキュリティKPIを測定・改善するアプローチを解説します。

1. ポスチャ・データの「自動収集」と「スコア化」
M365の膨大な設定データを手動で管理することは非現実的です。ここでは、丸紅I-DIGIOホールディングスの「せきゅ丸 for Microsoft 365」が有効なソリューションとなります。

このアプローチは、高額なSSPMツールの導入やコンサルティングに頼るのではなく、自社のセキュリティ・ポスチャ（設定状態）に関するデータを継続的に自動収集し、リスクを「スコア化」します。これにより、担当者は自社環境のリスクレベルをダッシュボードで定点観測できるようになり、データに基づいた改善活動（設定変更）とその効果測定（スコアの変動）が可能になります。

2. コミュニケーション・データの「脅威分析」
設定不備（静的なリスク）の管理に加え、日々流入する脅威（動的なリスク）の分析も必要です。チェック・ポイント・ソフトウェア・テクノロジーズの「Harmony Email & Collaboration」は、メールだけでなくTeamsやSharePointを流れる「コミュニケーション・データ」をリアルタイムで分析し、脅威を検知します。

導入前に提供されるアセスメントレポートは、現在すり抜けている脅威の量や種類を「データ」として可視化するため、リスクの定量的な把握と、導入後の「リスク削減率」を測定する上でのベースライン設定に役立ちます。

M365を安全に活用するために必要な、データドリブンなセキュリティ強化アプローチを具体的に解説します。

DX推進のボトルネック：「測定不能な」セキュリティリスクと「データ化されない」運用負荷

企業のDX推進において、Microsoft 365はメール、Teams、Power Platformなどを通じて、業務データを集約・活用する中核基盤となっています。

しかし、データコンサルタントの視点から見ると、多くの企業が「セキュリティ運用のデータ化」という課題に直面しています。情報システム部門の貴重なリソース（工数）が、日々発生する膨大なアラートデータの分析、複雑な設定管理、そして陳腐化したシステムの維持に費やされています。

これは、「DXに専念したいが、セキュリティ運用の負担が重い」という定性的な悩みではなく、「セキュリティ運用コストが可視化・最適化されておらず、高付加価値業務（DX推進）へのリソース再配分ができていない」という、明確な経営およびデータマネジメントの課題です。

【課題分析 1】 複雑なツールがもたらす「運用データのブラックボックス化」
市場の多機能なセキュリティ製品は、しばしば「運用データのサイロ化」と「ブラックボックス化」を引き起こします。

データ分析の阻害： 複雑な設定項目や難解なログ形式は、データ分析の専門家でないと扱えず、インシデントの予兆分析や迅速な原因特定を困難にします。

属人化というリスク： 運用プロセスが特定の担当者の経験と勘に依存する「属人化」を招きます。これは、運用プロセスがデータ化・標準化されておらず、組織的な知見として蓄積されていない状態を意味します。

設定不備の放置： 認証やアクセス制御の「設定データ」が適切に管理・監査されていない結果、不正アクセスやデータ損失（バックアップ不備）といったリスクを「測定不能」な状態で放置することになります。

結果として、セキュリティ対策自体がDX推進のボトルネックとして機能してしまいます。

【課題分析 2】 検知ロジック（分析モデル）の陳腐化
「まだ動いているから大丈夫」という判断で古いWAF（Web Application Firewall）を運用し続けることは、「陳腐化した分析モデルで現在の脅威データを評価する」という重大なリスクをはらんでいます。

近年のAIを悪用したボット攻撃は、人間の挙動を模倣した「正常に見える」トラフィックデータを生成します。従来のシグネチャベース（パターンマッチング）という静的な検知ロジックでは、この新しいデータパターンを「異常」として分類できず、検知限界（＝高い偽陰性率）に達しています。

「防げているつもり」という定性的な安心感ではなく、「現在の検知モデルが、最新の攻撃データセットに対してどれだけの精度（Accuracy）を持つか」を定量的に評価し、モデルを更新し続けないリスクが顕在化しています。

【解決策】 セキュリティKPIを改善する「データドリブン」な多層防御
これらの「運用データ」と「検知モデル」の課題を解決するため、運用工数を削減し、セキュリティKPIを改善する実務的なアプローチを提案します。

ここでは、「CloudGate UNO」と「Barracuda バックアップ製品」の組み合わせを、データ管理の観点から解説します。

1. 「アクセスデータ」の正規化とポリシー適用の自動化（CloudGate UNO）
「入口」の防御とは、「アクセスログ」というデータをどう扱うかという問題です。CloudGate UNOは、パスキー認証による強固な本人性を担保するだけでなく、「いつ」「誰が」「どの端末から」「どこから」アクセスしたかというデータを収集・正規化します。

重要なのは、その正規化されたデータに基づき、「利用端末・場所・時間帯」に応じたアクセスポリシーの適用を「自動化」できる点です。これにより、分析担当者が手動でログをレビューする工数を劇的に削減し、不正アクセスの試行という「異常データ」をリアルタイムで遮断します。

2. 「RPO/RTO」を担保するデータ完全性の確保（Barracuda）
「最後の砦」であるバックアップは、データコンサルタントの視点では「データ完全性（Data Integrity）」と「事業継続性（BCP）」のKPIをどう担保するかという課題です。

Barracudaのイミュータブル（改ざん不能）バックアップは、データを「変更不可能な状態」で保持します。これは、ランサムウェア攻撃発生時において、「RPO（目標復旧時点＝失うデータ量）」と「RTO（目標復旧時間＝停止する時間）」という2大KPIを最小化するための、極めて合理的なデータ管理戦略です。

実際の導入事例データに基づき、これらのアプローチがどのように「セキュリティ運用工数」を削減し、情報システム部門のリソースをDX推進へと再配分することを可能にするか、具体的に解説します。

このようなデータ課題を持つ部門・担当者におすすめします
セキュリティ関連の「アラートデータ（ログ）」の分析・トリアージ（優先順位付け）に工数を取られ、本来のDX推進業務にリソースを割けない。

導入したツールの「設定データ」が複雑化・属人化し、セキュリティ・ガバナンスが機能しているか「データで証明」できない。

認証（アクセスログ）とデータ保護（バックアップ）の運用を「簡素化・自動化」し、「セキュリティ運用コスト」を可視化・削減したい。

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