規制動向インテリジェンスの統合とデータに基づく将来予測によるプロアクティブな規制対応計画
外部の規制情報提供サービスや専門機関からのデータフィードをリスク管理システムに統合し、規制の変更動向をリアルタイムに可視化します。これにより、将来施行される可能性のある規制やその影響度をデータに基づいて予測し、早期段階での対応計画策定を支援します。
従業員ポータルを通じたリスク・コンプライアンス情報の収集とエンゲージメント分析
従業員が日常業務で認識したコンプライアンス事案やリスクイベントを容易に報告できるポータルサイトを構築・提供します。これにより、第一線からの情報収集を促進し、従業員のエンゲージメントレベルをデータとして測定・分析します。プライバシー保護、情報セキュリティ、コンプライアンス遵守の重要性をシステム設計段階から組み込み、従業員がリスク・コンプライアンス活動へ積極的に関与できるデータ収集チャネルを確立します。収集されたデータは、潜在的リスクの早期発見や社内教育プログラムの改善に活用します。
シナリオプランニングと高度なデータ分析による事業継続・復旧計画の脆弱性特定
過去のインシデントデータ、業界ベンチマーク、外部環境データを活用したシナリオプランニングと高度な分析手法を導入します。これにより、事業継続計画（BCP）や災害復旧計画（DRP）における潜在的な欠陥や弱点を、データに基づいて定量的に予測・評価し、計画の実効性を高めます。
サプライチェーン全体を網羅するリスクデータ連携基盤の構築
リスク管理システムを中核とし、サードパーティリスク情報を全社的なリスク・コンプライアンス管理プログラムのデータと統合します。サードパーティのリスクティア（重要度・影響度）に応じて、定期的かつ適切な頻度でのアセスメント実施をスケジューリングし、その進捗と結果をデータで管理します。アセスメントにおいては、情報セキュリティ、財務健全性、オペレーショナルリスク、ESG（環境・社会・ガバナンス）といった主要なリスク領域を網羅的に検証し、評価結果を標準化されたデータとして蓄積します。
BitSight社、Interos社などの外部専門機関が提供する客観的なリスクインテリジェンスデータをリスク管理システムに取り込み、アセスメント結果の精度と客観性を向上させます。可能な範囲で、フォースパーティ（二次委託先）以降のサプライチェーンにおけるリスク情報の収集・分析体制も構築します。アセスメントへの未回答、ポリシー違反といったサードパーティのコンプライアンス不備を管理するためのコントロールを定義し、それらの未達状況をリスクイベントとして記録、全社的リスクデータと関連付けて影響度を分析します。
リスク管理プロセスの業務組込みと統合データプラットフォームによる全社的リスク統制
リスク管理とコンプライアンス遵守の取り組みを、従業員の日常的な業務プロセスと既存システム、そして使い慣れたユーザーインターフェースへシームレスに統合します。これにより、企業全体での予防的なリスク管理文化の醸成と、データに基づいた意思決定を促進します。経営層は、組織全体のリスク状況をリアルタイムかつ多角的に監視できるダッシュボードを活用します。理想的には、単一のプラットフォームと統合データリポジトリを構築し、常に最新のリスク情報を格納するだけでなく、その情報を第一線の従業員、リスク・コンプライアンス部門、内部監査部門へリアルタイムに提供し、業務効率の向上と迅速なリスク対応を実現します。さらに、外部の専門ツールやデータソースとの連携を強化することで、この信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）に新たなインサイトを継続的に供給し、分析の質を高めます。
プロアクティブなリスク監視体制の確立とエコシステム連携によるリスク管理の高度化
リスクの予防的な監視と迅速な対応体制を構築し、単一プラットフォーム上で稼働する他の業務アプリケーションとの標準化された連携機能（API連携など）を最大限に活用することで、リスク管理の完全な成熟を目指します。これにより、サイロ化されたリスク情報を排除し、組織横断的なリスクの可視化と分析を可能にします。
継続的なリスク・コントロールモニタリングの自動化とダイナミックなリスク評価
発生する問題をリアルタイムで識別するため、リスクとコントロールの監視プロセスを継続的に実施します。リスク管理システムは、プラットフォーム内に格納されたオペレーショナルデータの変動や、連携する他のシステムから収集した関連データを自動的に追跡・分析できる必要があります。リスクアセスメントに必要なデータ収集プロセスを自動化することで、リスクスコアを動的に更新し、常に最新のリスクレベルを反映した評価を可能にします。
リアルタイムなリスク可視化とKRI/KCIを活用した予兆管理
リアルタイムなデータ可視化環境を整備し、動的に算出される主要リスク指標（KRI）および主要コンプライアンス指標（KCI）を活用します。これにより、インシデントが発生する前に、潜在的な問題の兆候を早期に捉え、リスクオーナーに対してプロアクティブな警告を発信する予兆管理体制を構築します。
データ主導で実現する、金融サービスの次世代サイバーレジリエンス
金融サービスは、現代社会における重要なインフラであり、その安定稼働は経済活動の根幹を成しています。ひとたびサービスが中断すれば、その影響は個人、企業、ひいては国家間の取引にまで波及する、極めてクリティカルな性質を持ちます。そのため、システムの継続的な安定稼働、すなわちサイバーレジリエンスの確保は、すべての金融機関における経営上の最優先課題です。
デジタルイノベーションが加速させる、データのサイロ化と監視の限界
金融機関は、顧客体験の向上と競争優位性の確立を目指し、デジタルイノベーションを積極的に推進しています。しかし、マイクロサービス化やマルチクラウド化といった技術革新は、IT環境の複雑性を指数関数的に増大させ、新たな課題を生み出しています。
攻撃対象領域の拡大とデータの分散: 新機能の実装は、監視すべき対象とデータの種類を増加させます。ログ、メトリクス、トレースといったデータは、システム全体に分散・サイロ化し、エンドツーエンドでの横断的な可視化を著しく困難にしています。
人手による相関分析の限界: 取引データから顧客情報、インフラの稼働データまで、金融システムが生成するデータ量は爆発的に増加しています。これらの膨大かつ多様なデータを、人手でリアルタイムに相関分析し、インシデントの予兆を捉えることはもはや不可能です。結果として、インシデント対応は**リアクティブ（事後対応型）**にならざるを得ず、ビジネスインパクトの増大を招いています。
「未知の未知」への対応不能: 従来の監視アプローチは、既知の障害パターンや静的なしきい値に基づく検知が中心でした。しかし、複雑化した現代のシステムでは、予測不可能な「未知の未知（Unknown Unknowns）」の障害や脅威が増加しており、従来手法では対応が追いつきません。
AIOps：データからインサイトを導き、プロアクティブな運用を実現する
これらの課題を克服し、真のサイバーレジリエンスを獲得するための鍵は、AI/MLを活用してIT運用を高度化するAIOps (AI for IT Operations) にあります。
AIOpsは、システム全体から収集される膨大なデータを統合的に分析し、人では不可能なレベルでの異常検知、パターン認識、因果推論を可能にします。これにより、以下のような変革が実現します。
プロアクティブな予兆検知: 機械学習モデルが平常時のシステムの振る舞いを学習し、わずかな逸脱を障害の予兆としてリアルタイムに検知。インシデント発生前にプロアクティブな対処を可能にし、サービス影響を未然に防ぎます。
インシデント対応の迅速化: 膨大なアラートの中から、ノイズを削減し、真に重要なインシデントを自動的に特定。関連するログやメトリクスを提示することで、根本原因の特定に要する時間（MTTR）を劇的に短縮します。
データドリブンなリスク管理: セキュリティ（SecOps）、IT運用（ITOps）、開発（DevOps）の各チームが、統一されたデータプラットフォーム上で連携。サイロ化されていたデータを横断的に活用し、組織全体としての一貫したリスク評価と迅速な意思決定を支援します。
手動での監視やリアクティブな対応に依存する時代は終わりを告げました。これからの金融サービスに求められるのは、データを最大の資産として活用し、システム運用を知的かつ自律的に進化させるデータドリブンなアプローチです。それこそが、コンプライアンス要件を満たし、顧客の信頼を維持し、ビジネスの成長を支えるサイバーレジリエンスの本質なのです。
データ基盤を起点とする、実践的サイバーレジリエンス戦略
アプローチの転換：IT投資対効果を最大化するデータ中心のアプローチ
サイバーレジリエンスの強化は、既存のIT投資を無駄にすることなく、その価値を最大限に引き出す視点が不可欠です。その核心は、戦略の起点を「データレイヤ」に置くことにあります。インフラやアプリケーションといった表層的な対策ではなく、保護すべき最も重要な資産、すなわち「データ」そのものへの深い理解から始めることで、より的確で効率的なレジリエンス戦略を構築できます。
まず、自社のデータ資産に関して、以下の問いに明確に答えられるかを確認することが第一歩となります。
保有するデータの種類、ビジネス上の価値、保管場所を正確に把握しているか？
ハイブリッドクラウド環境全体にわたり、データの流れと依存関係を可視化できているか？
平時のデータアクセスパターンを定義し、逸脱を即座に検知する仕組みがあるか？
これらの問いへの回答が、効果的なサイバーレジリエンス計画の基盤となります。
Step 1: データ基盤の可視化と脅威インテリジェンスの獲得
レジリエンス戦略の第一歩は、組織が保有するデータ資産の完全なインベントリ作成と、継続的な監視体制の確立です。
例えば、ランサムウェア攻撃を受けるシナリオを想定してみましょう。攻撃下で迅速かつ的確な判断を下すには、平時から「どのデータが、どこにあり、どれほど重要か」を把握している必要があります。
AIによるデータの自動マッピングと分類:
AI/MLアルゴリズムを活用し、構造化・非構造化を問わず組織全体のデータを自動で調査、マッピング、分類します（例：NetApp Cloud Data Sense）。これにより、個人情報や機密情報といった高リスクなデータ資産を特定し、保護対象の優先順位付けが可能になります。
ハイブリッドクラウドインフラの統合監視:
オンプレミスからマルチクラウドまで、複雑に分散したインフラ全体を単一のビューで可視化し、潜在的な脆弱性や異常なアクティビティを監視します（例：NetApp Cloud Insights）。あるお客様からは「Cloud Insightsのランサムウェア検知機能は、攻撃を経験した我々にとって極めて実践的な価値があった」との評価を得ています。
このデータ基盤の確立こそが、防御戦略全体の精度を左右します。
Step 2: インシデント対応の自動化とサービス運用の高度化
データの可視化と脅威検知能力を獲得した次のステップは、そのインサイトに基づき、いかに迅速かつ的確に行動するかです。ここで鍵となるのが、サイロ化した運用プロセスを解消し、データに基づいたワークフローを自動化することです。
クラウドベースのITサービスマネジメント（ITSM）プラットフォームは、この課題を解決します。
共有データと分析に基づくワークフローの自動化:
検知されたインシデント（例：異常なデータアクセス）をトリガーとし、チケットの自動起票、担当者のアサイン、初期調査といった一連のプロセスを自動化します。これにより、MTTR（平均修復時間）の大幅な短縮を実現します。
AIによるインシデント解決の高速化:
プラットフォームに搭載されたAI・生成AI機能（例：ServiceNow ITSM with Now Assist）が、過去の類似インシデントデータから解決策を提示したり、影響範囲の特定を支援したりすることで、サービスエージェントの生産性を飛躍的に向上させます。
このアプローチは、多額の追加投資を行うことなく、既存のオンプレミスツール群を単一のインテリジェントなプラットフォームに統合し、ITサービス全体のレジリエンスを向上させる、極めて費用対効果の高い戦略です。
データ基盤の確立から、AIを活用した運用自動化まで。この一貫したデータドリブンなアプローチこそが、現代の複雑な脅威に対抗し、真のサイバーレジリエンスを実現する唯一の道筋です。