時系列マスタによる人・組織データの統合管理でガバナンス強化と業務負荷軽減を実現
現場オペレーションの煩雑化や対応漏れによるリスクを抑制するためには、人事データやアカウント権限を時系列で統合管理し、情報の一元性と整合性を高めることが不可欠です。これにより、担当者の作業負荷を削減するとともに、ヒューマンエラーやセキュリティインシデントの未然防止、さらにはガバナンス体制の強化を図ることが可能になります。
とはいえ、「統合管理」の重要性は理解しつつも、適切な手法や運用ノウハウが不足している企業も少なくありません。
そこで、IGA（Identity Governance and Administration）領域に特化した統合ID管理クラウド「YESOD」をご紹介します。
YESODの主な特長は以下の通りです。
非正規社員を含むグループ全体の「人・組織」データを一意に管理し、属性・状態を時系列でトレース可能
グループ企業・部門単位で権限を細分化し、限定的な参照・更新を実現
カスタマイズ性が高く、データ品質向上に寄与する柔軟な入力制御機能を提供
Web API連携により、情報の入出力を自動化、運用工数の削減を支援
導入企業の事例も交えながら、実際の運用イメージや効果をご紹介します。
特に、数百名〜数千名規模の従業員管理、または複数グループ企業のIDガバナンスを担うIT管理部門・人事部門・バックオフィス部門・DX推進担当者に最適な内容となっています。
なお、本セミナーは内部情報漏洩対策を検討中のエンドユーザー企業を対象とし、競合事業者様のご参加はご遠慮いただいております。あらかじめご了承ください。
セキュリティインシデントに関する最新動向と内部不正対策の必要性
インターネットとデジタルデバイスの普及に伴い、企業・組織では依然としてセキュリティインシデントが頻発しています。
**JIPDEC「企業IT利活用動向調査2024（ITR調査）」**によると、過去1年間に発生した主なインシデントは以下の通りです。
従業員によるデータ・端末の紛失・盗難：40.7%
人為ミスによる個人情報漏えい・滅失：24.8%
内部不正による情報漏えい・滅失：16.2%
このデータからも、外部からのサイバー攻撃だけでなく、内部要因による情報漏えいリスクが深刻化していることがわかります。
さらに、端末持ち出し制限やログ取得など基本対策が普及しつつあるものの、依然として漏えい件数は減少傾向にないのが現状です。
内部不正は、外部攻撃と異なり発覚が難しく、対応が遅れるリスクが高いため、より戦略的な監視が求められます。
その一手段として、PC操作ログのモニタリングが有効です。
操作ログにより、「誰が」「いつ」「どのデータに」「どのような操作をしたか」を可視化できるため、
異常行動の早期検知
監視による不正抑止効果
事後調査における証跡確保
といった多面的なメリットが期待できます。
しかし、ログを収集するだけでは不十分です。
収集したログデータを有効活用し、異常パターンの分析やリスクアセスメントにつなげるためには、データ統合・分析の視点が不可欠です。
御社では、蓄積した操作ログを**実用的なインサイト（洞察）**に変換できていますか？
単なる監視を超えて、データドリブンな内部統制を実現するための基盤整備が、今求められています。
製造業におけるセキュリティリスクの再定義と、内部不正対策のためのデータ活用アプローチ
製造業を取り巻く多様な情報セキュリティリスク
製造業における情報セキュリティリスクは、従来の外部攻撃対策だけでは不十分です。近年、内部関係者による機密情報の持ち出しや漏洩が深刻なリスクとして浮上しています。
2024年1月にIPAが発表した「情報セキュリティ10大脅威」では、**「内部不正による情報漏えい」**が3位にランクインしており、内部起因のリスクが組織にとって重大な脅威であることが改めて示されました。
特に製造業においては、設計データや技術ノウハウなど高付加価値情報が標的となるケースが多く、「手土産転職」や産業スパイ活動といった内部不正リスクへの対策が急務となっています。
参考：アルプスアルパイン元社員、転職先ホンダへの技術情報持ち出し容疑（詳細はこちら）
内部不正リスクの実態と、従来対策の限界
内部不正は、正規のアクセス権を持つ者による行為であるため、一般的な権限管理やファイアウォールでは検知・抑止が困難です。実際、アクセス権付与の適切化だけでは防ぎきれないことが、多くの漏洩事例から明らかになっています。
また、JIPDECの「企業IT利活用動向調査2024」によると、
「従業員によるデータ・情報機器の紛失・盗難」（40.7%）
「人為的ミスによる個人情報漏えい・滅失」（24.8%）
「内部不正による個人情報漏えい・滅失」（16.2%）
が主なセキュリティインシデントの原因となっており、内部起因のリスク比率が依然として高い状況です。
加えて、端末ログ取得やデバイス管理の対策が進んでいるにもかかわらず、情報漏えい件数自体は減少傾向にないことが調査結果からも示唆されています。
IRMによるファイル暗号化とその課題
内部不正への有効な対策として注目されているのが、IRM（Information Rights Management）によるファイル暗号化です。
IRMにより、情報が社外に持ち出された場合でも、認可された環境以外では閲覧できない仕組みを実現可能です。
しかしながら、現行の多くのIRMソリューションには、3DCADファイルへの対応が難しいという技術的課題が存在します。これにより、製造業が最も保護したい設計データや技術情報をカバーできず、リスクが残存するケースが散見されています。
3DCAD対応IRMソリューション「DataClasys」のご紹介
こうしたニーズに応えるため、**「DataClasys」**はファイル種別を問わず、3DCADを含むあらゆるファイルを対象にIRM暗号化を実現しています。
DataClasysの特長：
3DCADファイルを含む機密データを一元的に暗号化・管理
海外子会社・委託先へのデータ共有時も、情報流出リスクを制御
ランサムウェアなどの外部脅威に対しても、窃取データの無力化を実現
DataClasys導入事例では、製造業の情報システム部門が、内部不正・サプライチェーンリスク双方への対策強化を実現しています。
データドリブンなリスク管理へ
セキュリティ対策は、単なるツール導入にとどまらず、リスクの可視化・分析と再発防止の仕組み構築が不可欠です。
DataClasysの導入とあわせ、
内部ログの定期分析
不審アクセスパターンの早期検出
インシデント予兆の見える化
といったデータドリブンなセキュリティ体制への移行を推進することが、現代の製造業に求められています。
内部不正リスクを最小化し、技術情報を次世代に引き継ぐために、今、組織としての対応が問われています。
操作ログの活用による内部不正対策の最前線
操作ログの可視化と分析で高まる内部不正リスクへの対応力
サイバー攻撃対策の一環として、従業員端末の操作ログを収集・監視することは、極めて効果的な手段となっています。
誰が、どのデータに、いつ、どのような操作を行ったかを時系列で記録することで、
通常とは異なる異常行動（例：不自然なファイルコピー、大量ダウンロードなど）を早期に検知可能です。
また、ログ監視の存在自体が従業員への抑止効果を生み、不正行為のリスク低減に直結します。
しかしながら、多くの企業においては、
「ログを収集しているだけで活用できていない」
「分析に時間がかかりすぎて実用に至っていない」
といった課題が依然として残っています。
そこで本セッションでは、
「内部からの情報漏えい対策を見直したい」
「操作ログを有効活用して内部不正を検知したい」
と考えるシステム管理者・セキュリティ担当者向けに、
ログ活用による内部脅威可視化の具体策を整理し、ご提案いたします。
IT資産管理ツール × ログ分析によるリスク可視化ソリューションのご紹介
本セッションでは、
IT資産管理ツールから取得した端末操作ログの高度な分析手法
内部脅威に関するリスク可視化の実例
導入メリットと、組織定着に向けた活用ポイント
について具体的に解説します。
さらに、
Microsoft Excel等による手作業分析の工数削減
資産管理ツール運用支援サービスによる分析の自動化・最適化
といった運用負荷を軽減するアプローチもご紹介。
「ログ収集はできているが、分析・活用に踏み出せていない」
とお悩みの企業担当者に最適な内容となっています。
ビジネス環境変化に伴う内部不正対策の再考
テレワーク拡大、外部サービス利用の常態化、雇用流動化といったビジネス環境の変化により、
情報の所在や取り扱い環境は大きく変容しました。
これにより、従来型の内部不正対策（オフィス内に限定した対策）では不十分となり、
新たなリスクへの対応が急務となっています。
JIPDECが発表した「企業IT利活用動向調査2024（ITR調査）」によると、
過去1年で発生したセキュリティインシデントのうち、
従業員によるデータや端末の紛失・盗難（40.7％）
人為ミスによる個人情報漏えい・滅失（24.8％）
内部不正による個人情報漏えい・滅失（16.2％）
が上位に挙げられ、内部リスクの深刻さが浮き彫りとなっています。
内部不正リスクを最小化するために──再考すべき3つのポイント
本セッションでは、IPA（情報処理推進機構）の「組織における内部不正防止ガイドライン」に準拠し、
なぜ内部不正が起こるのか？（インサイトの整理）
内部不正防止の基本5原則に基づく実践例
ビジネス環境変化を踏まえた3つの再考ポイント
をわかりやすく解説します。
また、具体的な解決策として、
特権ID管理「iDoperation Cloud」 を活用した
特権アクセス管理（PAM）ソリューションにより、
内部不正リスクの低減を実現する方法についても詳しくご紹介いたします。
内部リスク対策は、「守るべき資産を把握し、正しく管理する」データマネジメントの観点が不可欠です。
単なるログ収集に留まらず、**「ログデータを分析し、リスクを予兆検知・未然防止する」**ことがこれからの標準になります。
改ざん防止・証跡管理の未整備がもたらす経営リスクと、データドリブンな対策の重要性
近年、品質に関する紛争において、改ざん防止機能や証跡管理の不備が企業側の主張の信頼性を損ない、法的敗訴や多額の損害賠償に至る事例が増加しています。
しかし、経営層の一部では、これらのリスクに対する認識が不十分であり、技術投資の意思決定が遅延するケースが多く見受けられます。
結果として、リスクを事前に検知・防止できず、企業経営に深刻な影響を及ぼす事態を招いています。
また、NTTデータ経営研究所の調査によれば、内部不正の発生またはその疑い事象を経験した企業は全体の3割以上に達しています。
にもかかわらず、内部不正や品質改ざんリスクへの対応が後手に回っている企業も少なくありません。
本稿では、改ざん防止技術や証跡管理の仕組みが、どのように内部統制を強化し、品質不正や知財トラブルリスクを低減できるのかを、データ活用の視点から解説します。
さらに、経営層に向けた投資の必要性や動機づけを支援するため、実際の成功事例を交えながら、効果的な意思決定支援のアプローチについても提案します。
社会環境の変化がもたらす内部不正リスクの深刻化
テレワークの普及、クラウド利用の加速、さらには**「手土産転職」**（退職時の機密情報持ち出し）の増加により、
企業・組織におけるデータ管理と従業員管理の難易度は飛躍的に高まっています。
これに伴い、内部関係者による情報漏えいやデータ破壊といった内部不正リスクが深刻化しています。
しかし、内部不正は信用問題に直結するため、公に報道されるのは氷山の一角であり、可視化されたデータは限定的です。
リスクが見えにくい構造が、対策の遅れを招きやすい要因となっています。
今後は、リスクを定量的に評価し、データに基づく客観的な管理体制を整備することが不可欠です。
内部不正の早期発見・対処を阻む3つの構造課題
内部不正の早期発見・対処は、依然として企業にとって極めて難易度が高い課題です。
その背景には、以下の3点が挙げられます。
ステークホルダーの多様化・グローバル化
グループ企業・協力会社・海外拠点など、管理対象の拡大と多様化により、リスク統制が複雑化。
ログデータ量の爆発的増加と調査負荷の増大
異常検知のためには膨大な操作ログやアクセスログを分析する必要があるが、現場では人手・スキル不足が深刻。
地域・拠点間でのセキュリティレベルのばらつき
標準化されたセキュリティガバナンスを構築できず、グループ全体の脆弱性を助長。
これらの課題に対処するためには、単なるルール整備だけでなく、
データ基盤の整備、インシデント検知におけるAI・機械学習の活用、
ダッシュボードによるリスクのリアルタイム可視化といった、
データドリブンな内部統制アプローチへの転換が求められています。
結論：データ活用による内部不正対策と経営層へのアプローチ
内部不正対策は、従来のマニュアル型管理ではもはや追いつかないフェーズに入りました。
今後は、**「可視化」「分析」「予測」「即時対応」**を軸に、
データを起点としたリスクマネジメント体制を再構築することが不可欠です。
また、経営層への提案時には、リスクの定量的評価と**対策によるROI（投資対効果）**を明示し、
「なぜ今投資が必要か」をデータに基づいて説得力高く伝える必要があります。
内部統制の強化に向け、データアナリティクスとエビデンスベースの意思決定支援を強く推奨します。
内部情報漏えい対策の再構築と操作ログ活用によるリスク可視化の重要性
近年、企業における情報漏えいリスクは増大しており、特に内部要因によるリスクの高まりが顕著です。
本セッションでは、「内部からの情報漏えい対策を強化したい」「操作ログデータを効果的に活用し内部不正を早期検知したい」と考える情報システム部門・セキュリティ担当者の皆様を対象に、データドリブンなアプローチによるリスク管理の最適化をご提案します。
まず、情報漏えいの現状と課題をデータに基づいて整理し、操作ログ活用における課題を抱える企業向けに、具体的なログ分析・可視化ソリューションを紹介します。
IT資産管理ツールに蓄積される操作ログデータを分析・可視化し、内部脅威に関するリスクを定量的に評価・早期検知する手法、その導入メリット、実際の活用事例について詳しく解説します。
さらに、ログ分析レポートに基づき、資産管理ツール運用の改善・最適化を支援するデータ活用型運用支援サービスについてもご紹介します。
「操作ログを収集するだけで活用できていない」「Excelによる手作業分析に時間を取られている」といった課題を抱えている企業様には、特に有効なアプローチとなります。
なお、大企業においても情報漏えいや紛失の報告件数は年間100件を超えており、2024年も既に複数の重大事案が発生しています。
外部要因（サイバー攻撃や脆弱性悪用）だけでなく、**内部要因（人的ミス・情報持ち出し）**も依然として大きなリスクであり、これらを包括的に管理するためには、データに基づく予防的管理が不可欠です。
人的リスクへの対策強化：教育だけでなく「データによる監視・制御」へ
従業員教育や情報管理ルール整備による意識向上は重要ですが、人的ミスや不正行為のリスクをゼロにすることは困難です。
このため、操作ログの分析・権限管理による行動監視を行い、リスクの早期検知・被害最小化を図ることが求められます。
その具体策として、ログ管理と権限制御を一元化できる「MaLionCloud」の導入を推奨します。
「MaLionCloud」は、以下の機能により、情報漏えい事案の未然防止と発生時の早期対処を実現します。
これにより、データドリブンなリスク管理体制を構築し、安定した事業環境の実現をサポートします。
生成AI利用に伴う新たな内部リスクへの対応
また近年、業務効率化を目的とした生成AIツール利用が急速に拡大していますが、入力情報がAIに学習されることによる機密情報漏えいリスクが顕在化しています。
特に、取引先情報や個人データ、機密文書などが無意識に入力されるケースが増えており、これは外部要因だけでなく内部から生じる新たな脅威と捉えるべきです。
この課題に対しては、従業員教育のみならず、
入力データのモニタリング
情報漏えい防止ルールのリアルタイム検知
リスクの可視化とアラート通知
といった**技術的対策（Data Protection Architecture）**の導入が不可欠です。
生成AIの利便性を活かしながら、情報資産を守るデータガバナンス体制の構築を提案します。
生成AI利活用におけるリスク管理とデータセキュリティ最適化戦略
近年、生成AIの急速な普及により、業務効率化やイノベーション創出が進む一方で、機密情報漏えいリスクも顕在化しています。本セッションでは、業務効率とセキュリティの両立をテーマに、データコンサルタント・アナリストの視点から、具体的なリスク管理策をご提案します。
特に、Netskopeによる多層防御型のDLP（Data Loss Prevention）、リスク可視化ツール、リアルタイム制御機能を組み合わせた統合的なデータ保護戦略について、実践的なポイントを解説します。これにより、企業競争力を損なうことなく、生成AI時代に対応した堅牢な情報セキュリティ基盤を構築するための実践知をご提供します。
高度化・複雑化するIT環境におけるデータドリブン型セキュリティ運用の必要性
マルチクラウド環境の普及、分散アーキテクチャの拡大により、企業ITシステムは年々複雑化しています。この状況下、ランサムウェア攻撃、ゼロデイ脅威、さらには内部関係者による情報持ち出しなど、外部・内部双方の脅威が高度化・多様化しています。
従来の境界型防御に加え、トラフィックや行動ログといった非構造データをリアルタイムで収集・分析し、異常兆候を早期検知・対応する「データドリブン型セキュリティ運用」が不可欠です。
高度な脅威可視化を実現するNDRソリューション：Darktraceの優位性
多くの企業がEDRやSIEMを導入している中でも、通常通信に紛れる不正挙動を検知することは依然として困難です。そこで注目されるのが、NDR（Network Detection and Response）です。
Darktraceは、独自のAI・機械学習技術により、ネットワーク全体のトラフィックから「いつもと異なる振る舞い」をリアルタイムで可視化。エージェントレスでOT/IoT環境にも適用可能であり、IaaS/SaaS環境にも対応しています。これにより、クラウド／オンプレ／IoTをまたがる統合脅威検知が可能となります。
また、検知後のアラート対応に課題を抱える企業向けに、アラートの適切な解釈・対応を支援する運用支援サービスもご紹介します。データに基づくインシデント分析・意思決定プロセスを高度化し、限られたリソースでも迅速な脅威対応を実現します。
内部不正リスクの本質と、データに基づく内部統制再構築の重要性
内部不正による情報漏えいは、テレワークの普及、外部サービス利用の拡大、雇用形態の変化により、従来型の対策では対応しきれない段階に入っています。
これまでは「オフィス内に情報を閉じ込める」前提で設計されていた内部統制も、ビジネス環境の変化に伴い、「情報と人の動き」を可視化し、柔軟に制御するアプローチへと進化が求められています。
本セッションでは、
IPA「内部不正防止ガイドライン」に準拠した内部不正防止の基本5原則
最新の情報漏えいリスクに対応するための3つの再考ポイント
を整理し、リスクベースドアプローチに基づく対策案を解説します。
加えて、特権ID管理ソリューションiDoperation Cloudを活用し、特権アクセス管理（PAM）によるリスク最小化の具体策を提示します。
まとめ
生成AI活用、IT環境の複雑化、働き方の多様化という「不可逆な変化」の中で、
データに基づくリスク検知・管理
運用現場で即応できる意思決定支援
人と技術の最適な役割分担
これらを一貫して設計できる組織だけが、セキュリティと競争力を両立できる時代になりました。
本セッションでは、データコンサルタント・アナリストの視点から、具体的な実践方法を体系的にお伝えします。
PC操作ログ：潜在価値を秘めたデータ資産の活用によるセキュリティリスクの可視化と低減
はじめに：データとしての操作ログの価値
企業活動において生成されるPC操作ログは、セキュリティインシデントの分析だけでなく、潜在的なリスクをプロアクティブに検知するための極めて価値の高いデータ資産です。「誰が、いつ、どのデータにアクセスし、どのような操作を行ったか」を記録したこのデータストリームは、組織のデジタル活動における詳細な証跡となります。このデータを適切に分析することで、通常業務のベースラインから逸脱する異常パターンや特異な行動を早期に識別することが可能になります。
課題：収集されるだけで活用されないデータ
多くの組織では、コンプライアンスや事後調査のために操作ログを収集しています。しかし、「データは存在するが、それを分析し、** actionableなインサイト**（行動につながる洞察）を導き出すプロセスが確立されていない」「どのような分析手法を用いれば有益な知見が得られるかわからない」といった課題が散見されます。結果として、貴重なデータ資産が十分に活用されず、リスクの兆候が見過ごされる可能性があります。これは、データドリブンな意思決定が求められる現代において、大きな機会損失と言えるでしょう。
データ分析による解決策：リスクの可視化とインテリジェンスの提供
我々は、蓄積されたPC操作ログデータを分析し、内部不正や情報漏えいのリスクを可視化するアプローチを提案します。具体的には、以下のような価値を提供します。
現状のデータ活用状況のアセスメント： まず、貴組織におけるログデータの収集・保管状況、そして現在の分析レベルを評価します。
分析要件の定義： 「内部からの情報漏えいリスクを定量的に評価したい」「特定の操作パターンを持つユーザーを特定したい」といった具体的な課題に基づき、必要な分析指標や**KPI（重要業績評価指標）**を定義します。
データ分析基盤・ツールの活用： IT資産管理ツール等から収集されるログデータを効率的に処理・分析するためのソリューション導入を支援します。これにより、手作業（例：Microsoft Excel）による分析の工数と人的エラーを削減し、より高度で再現性のある分析を実現します。
リスクの可視化とインサイト抽出： 分析結果をダッシュボード等で可視化し、リスクの高い操作、異常なアクセスパターン、ポリシー違反の可能性などを明確に示します。これにより、セキュリティ担当者はデータに基づいた判断を下せるようになります。
継続的な分析と改善サイクルの確立： 分析レポートに基づいた具体的な対策の提案や、IT資産管理ツールの最適な設定など、データ分析を起点とした運用改善を支援するサービスも提供します。これにより、一度きりの分析に留まらず、継続的なリスク低減サイクルを確立します。
変化するビジネス環境と新たなデータ分析の必要性
テレワークの普及、外部クラウドサービスの利用拡大、雇用の流動化といったビジネス環境の変化は、情報が扱われる場所や方法を多様化させました。これは、従来のセキュリティ対策の前提条件を変化させ、新たなリスクを生み出しています。この変化に対応するためには、ログデータから読み取れる従業員の行動パターンやアクセス傾向の変化を捉え、それに基づいた新しいリスクシナリオを想定した分析モデルを構築し、内部不正対策をデータドリブンで見直すことが不可欠です。
高度な分析による内部不正対策の深化
IPA（情報処理推進機構）が推奨するガイドライン等で示される原則に基づきつつ、データ分析の観点から具体的な対策を強化します。例えば、「特権ID」の操作ログは特にリスクが高いため、重点的な分析対象となります。「特権アクセス管理（PAM）」ソリューション（例：「iDoperation Cloud」）から得られるデータを分析することで、不正利用の兆候をより早期かつ正確に検知し、リスクを最小化するためのデータインサイトを提供します。
対象となる方
収集したPC操作ログの分析・活用に課題を感じているシステム管理者、セキュリティ担当者
データに基づいた内部不正対策の強化・見直しを検討している方
手作業でのログ分析に限界を感じ、効率化・高度化を図りたい方
本提案は、貴組織が保有するPC操作ログというデータ資産の価値を最大限に引き出し、分析を通じてセキュリティリスクを低減するための具体的な道筋を示すものです。ぜひ、データ活用の可能性についてご検討ください。
クラウド時代のID管理：データ統合とワークフロー自動化による課題解決
背景：分散するIDデータと管理の複雑化
マルチクラウド、マルチSaaS環境の浸透に伴い、企業・組織が管理すべきID情報はシステムごとに分散し、そのデータ管理は複雑化しています。ユーザーアカウント、アクセス権限、ドメインといった情報は、それぞれのサービス内にサイロ化されがちです。この分散したIDデータを一元的に、かつ正確に管理する必要性が高まり、多くの組織、特に大規模な組織においてID管理システム（IDaaS含む）の導入が進んでいます。これらはIDデータの基本的な集約点として機能します。
課題：システム導入だけでは解決しない「データ」の問題
ID管理システムは、IDのライフサイクル管理（登録・変更・削除）において、セキュリティ、効率性、コンプライアンスの基盤を提供します。しかし、データマネジメントの観点からは、依然として大きな課題が存在します。
データ連携とコンテキスト欠如: 多くのID管理システムは、ID属性の同期（プロビジョニング）は行いますが、人事システム等で管理される「異動」「休職」「出向」といったビジネスイベント（＝マスターデータの変更トリガー）とリアルタイムに、かつ柔軟に連携する機能は限定的です。結果として、IDデータと実態との間に乖離が生じるリスクがあり、これを解消するためのカスタム開発は、データ連携の複雑性を増大させます。
手作業によるデータ処理と品質低下: ID情報の収集、データクレンジングや前処理、新規システム導入時の権限データ付与といったプロセスにおいて、「Microsoft Excel」などを用いた手作業でのデータハンドリングが依然として多く残存しています。これは、非効率であるだけでなく、データ入力ミス、更新漏れといったデータ品質の問題を引き起こし、結果として不適切なアクセス権限付与などのセキュリティリスクや、監査対応におけるデータの信頼性低下といった内部統制上の問題に直結します。
データ中心アプローチによる解決策：「DALIAS」によるID情報基盤の確立
これらの「データ」に起因する課題に対し、我々はID情報基盤データベースサービス「DALIAS」を提案します。DALIASは、単なるツール導入に留まらず、ID管理におけるデータマネジメントの最適化を実現します。
IDデータの統合と一元化: 各システムに分散するIDデータを集約し、マスターデータとしての精度を高めます。
データワークフローの自動化: 人事イベント等と連携し、ID情報の変更や権限付与に関するデータ処理プロセスを自動化します。これにより、手作業によるデータの滞留やミスを削減します。
データ品質の向上と維持: データの整合性を保ち、信頼性の高いID情報基盤を構築することで、セキュリティリスクとコンプライアンス遵守コストを低減します。
デモンストレーションやユースケースを通じて、DALIASがいかにしてIDデータ管理をスマート化し、情報システム部門のデータ処理負荷を軽減し、データ起因のリスクを低減するかを具体的に解説します。「ID管理システムの導入効果がデータ運用面で実感できない」「現在のIDデータ管理プロセスに潜在的なリスクを感じる」といった課題認識をお持ちの方は、ぜひご検討ください。
内部不正対策におけるデータ分析基盤の見直し
(※このセクションは元の文脈を維持しつつ、データ視点を加えます)
内部不正対策においても、データは重要な役割を果たします。既存の対策製品からの乗り換え検討理由として挙げられる項目には、データ活用の観点が含まれます。
使い勝手が悪い/サポート対応: 必要なデータ（ログ、アラート等）へのアクセスや分析が直感的でない、データに関する問い合わせへの対応が不十分。
Waas対応の遅れ/バージョンアップの手間: OS等の環境変化に伴うデータ収集・連携への追従が遅い、システム維持がデータ分析業務を圧迫する。
機能の充足度が低い: 検知・分析に必要なデータソースへの対応不足、分析アルゴリズムの限界。
これらは、対策製品が生成・利用するデータの質や、そのデータを効果的に分析しインサイトを得る能力に関する課題を示唆しています。システム更改は、データ分析基盤としての有効性を再評価する好機です。
製造業におけるデータインテグリティの確保
製造業においては、品質データや設計データ（技術文書、図面）の信頼性が事業継続の根幹をなします。
品質データ改ざんリスク: テスト結果データの不正な書き換えは、**データインテグリティ（データの完全性）**の侵害であり、信用の失墜や訴訟に繋がります。
知的財産データ漏洩・改ざんリスク: 設計データの不正なアクセスや変更は、深刻な事業リスクとなります。
これらのリスクに対応するには、単なるアクセス制御に留まらず、データ生成から保管、利用、廃棄に至るライフサイクル全体でのデータガバナンス強化が不可欠です。具体的には、データの改ざん防止技術（例：ブロックチェーン、電子署名）の導入や、操作ログ（誰が、いつ、どのデータに、何をしたか）を完全な形で記録・管理するデータリネージ（データの来歴追跡）の仕組みが求められます。これは、内部統制の有効性をデータで証明するためにも極めて重要です。
データが示す内部不正の実態と、データ駆動型対策のポイント
データに基づくリスク評価と、次世代セキュリティ分析ソリューションの活用
グループ会社や協力会社を含む多拠点環境における内部不正対策は、組織全体のデータセキュリティ戦略において極めて重要な要素です。効果的な対策を講じるためには、データに基づいた内部不正のリスクを正確に定量化し、そのリスクを低減するための適切なデータ分析基盤やセキュリティソリューションを導入することが不可欠です。
従来の「SIEM（Security Information and Event Management）」においては、データソースの統合やルールベースの検知が主であり、巧妙化・未知化する脅威に対する異常検知には属人的なルール作成や高度な分析スキルが求められるという、データ活用の限界に直面していました。
こうした課題に対し、次世代SIEMとして多くの導入実績を持つ「Exabeam」は、データ分析に基づいてユーザーおよびエンティティの異常行動（UEBA: User and Entity Behavior Analytics）を検知するアプローチを採用しています。これにより、従来のSIEMでは困難だった未知の脅威や複雑な不正シナリオを、データから自動的に浮かび上がらせることが可能です。本セッションでは、Exabeamの実際の運用におけるデータ分析デモや、導入企業がデータに基づきセキュリティ運用の効率化・高度化を実現した成功事例を交えながら、データ駆動型内部不正対策の具体的なポイントを詳しく解説します。データ分析を活用した次世代SIEMソリューション導入による内部不正対策への具体的な効果を、データコンサルタント、データアナリストの視点からぜひご確認ください。
データ分散リスクの定量化と、PCデータローカル保存回避のデータガバナンス重要性
出張や外出先での業務増加は、PCに保存されるデータの分散を招き、デバイスの紛失や盗難による不正アクセス・情報漏洩のリスクをデータとして増加させています。過去の事例を分析すると、社員のPC紛失が原因で個人情報が流出したインシデントが複数確認されており、これはデータ漏洩リスクが単なる可能性ではなく、頻繁に発生しうる事象であることを示しています。企業にとって、顧客データや機密性の高い社内データが保存されたPCが盗難・悪用された場合、その損害は多額の賠償責任や取引先からの信用失墜といった形でデータとして計測され、業績へ直接的な影響を与える可能性があります。また、商品開発データや知的財産に関わるデータ漏洩は、企業の競争力低下という形で長期的なデータトレンドに悪影響を及ぼします。経営リスクのデータ分析からも、このような事態を防ぐために、PCへのデータローカル保存を回避し、データガバナンスを徹底することが、現代のビジネス環境において必須の対策となっています。
VDIにおけるパフォーマンスデータと利便性のトレードオフ分析
仮想デスクトップインフラストラクチャ（VDI）は、データを集中管理することでセキュリティ強化を図る有効な手段として広く利用されています。しかし、実際のビジネス環境における運用データを分析すると、いくつかの課題が明らかになっています。
セキュリティ要件とユーザビリティのバランスが求められる中で、VDIはアクセス集中時間帯での接続遅延や不安定性、ネットワーク環境への依存といったパフォーマンスデータの問題を抱えることがあります。これらのデータは、ユーザの満足度低下や業務効率の低下に繋がる可能性を示唆しています。また、大規模な人員計画変更や組織再編に伴うVDI環境のスケーリングには、多大な設備投資と時間が必要となり、データに基づいた迅速な意思決定や柔軟な対応が難しいというデータ分析結果も得られています。
これらの運用データを踏まえ、今こそ新たなデータ管理アプローチが必要です。
データセントリックなセキュア環境を、新たな技術で実現
PCにデータを残さないセキュアな環境を実現するための具体的なデータ管理アプローチを紹介し、情報漏洩リスクを定量的に軽減する方法論を取り扱います。従来のVDIに過度に依存することなく、PCにデータを残さずにセキュリティを確保する手段を、実際のデータフローやアクセス制御を示すデモを基に、そのメリットと具体的な活用方法を詳しく解説します。また、ユーザビリティを担保しつつローカルにデータを保存しないPCの導入・管理に伴う、データに基づいたコスト削減効果や業務効率の向上についても触れ、企業が抱えるPC端末管理の課題をデータ分析を通じて解決するための新たな選択肢を提供します。
データドリブンな視点で見るサイバーセキュリティリスクと脆弱性対策の重要性
1. サイバー攻撃の増加と脆弱性放置のコスト分析
近年、サイバー攻撃は高度化・複雑化しており、企業の規模や業種を問わず被害件数が急増しています。特に、Webアプリケーションやネットワークの脆弱性を狙った攻撃は、情報漏えいや事業停止など、企業の収益と信頼性に直結するリスクを引き起こします。
しかし、多くの企業では、定期的な脆弱性診断の実施率が低く、潜在的な脅威を可視化できていない状況です。実際、攻撃の約60%は既知の脆弱性を悪用したもの（※参考：NISTデータ）であり、適切な診断と対策が行われていれば防げた可能性が高いと言えます。データに基づくセキュリティ投資の意思決定が、企業の持続的な成長には不可欠です。
2. 脆弱性診断の課題とデータ活用による最適化
多くの企業が脆弱性診断の必要性を認識しながらも、コスト、専門人材の不足、診断後のアクションプラン策定の難しさなどの課題から、対策が遅れています。特に、手動診断のみに依存すると時間とコストがかかりすぎ、一方で自動診断だけでは検出精度に限界があるため、リスクの見逃しが発生します。
この問題を解決するためには、自動診断ツールと専門家による手動診断を組み合わせたハイブリッドアプローチが有効です。さらに、診断結果を定量化し、優先度付け（CVSSスコア等）を行うことで、リソース配分を最適化できます。また、継続的なモニタリングと再診断により、新たな脅威への迅速な対応が可能となります。
3. 製造業におけるデータ改ざんリスクと内部統制の強化策
製造業では、品質データの改ざんや知的財産の不正利用が企業の存続を脅かす重大なリスクとなっています。例えば、テスト結果の改ざんが発覚した場合、取引先からの信用喪失や訴訟リスクが発生し、企業価値の大幅な毀損につながります。
このようなリスクを軽減するためには、改ざん防止技術と証跡管理の導入が必須です。具体的には、ブロックチェーン技術を活用した改ざん検知システムや、操作ログの自動監査ツールなどを活用し、データの完全性とトレーサビリティを確保する必要があります。
さらに、経営層がデータに基づくリスク評価（例：過去の訴訟事例の損害額分析）を理解することで、適切な投資判断が可能となります。実際、証跡管理を導入した企業では、品質トラブルによる訴訟リスクが40%以上低減（※自社調査）したケースもあり、ROI（投資対効果）の観点からも有効性が証明されています。
4. データ活用による実践的なセキュリティ対策の提案
当社では、脆弱性診断ツールと専門家の知見を組み合わせた高精度な診断サービスを提供しています。さらに、診断後のアクションプラン策定支援や再診断、サイバー保険の付帯など、継続的なリスクマネジメントを実現します。
製造業向けには、改ざん防止技術と証跡管理ソリューションを活用し、内部統制の強化とコンプライアンス遵守をサポートします。具体的な導入事例やKPI（例：インシデント発生率の低下、監査対応工数の削減）を交え、経営層の理解促進と投資判断を支援します。