内部不正・情報漏えい・脆弱性診断（２８）

“判断基準”としてのデータ整理：内部不正・情報漏えい・脆弱性診断と最近のITトレンドから読み解く企業の新戦略

企業が扱うデータは、ここ数年で急激に増加し、形式も保存場所も多様化しています。
クラウドサービスの普及、リモートワークの定着、AI活用の拡大などにより、データ管理はかつてないほど複雑になりました。
こうした環境で重要性を増しているのが、データ整理を「判断基準」として活用する考え方です。

内部不正・情報漏えい・脆弱性診断といったセキュリティ領域では、データ整理の質が企業の安全性を大きく左右します。
最近のITトレンドを踏まえると、データ整理は単なる整頓ではなく、企業が正しい判断を下すための“基準”として必要不可欠な存在になっています。

■ なぜデータ整理が「判断基準」になるのか
● 1. データの所在が明確でなければ判断できない
どこに何のデータがあるか分からない状態では、リスク評価も対策の優先順位付けもできません。
データ整理は、判断の前提となる“可視化”を実現します。

● 2. 機密度の判断が曖昧になる
整理されていないデータは、重要情報と一般情報が混在し、どれを優先して守るべきか判断できません。
分類とタグ付けが行われていれば、機密度に応じた適切な対策が可能になります。

● 3. 脆弱性診断の対象を特定できない
診断対象が曖昧なままでは、見落としが発生し、重大なリスクを抱え続けることになります。
データ整理は、診断範囲を明確にするための判断基準になります。

■ 内部不正対策における“判断基準”としてのデータ整理
内部不正は、企業にとって最も発見が難しい脅威の一つです。
データ整理が進んでいるほど、内部不正の兆候を判断しやすくなります。

● アクセス権限の適正化
整理されたデータは分類が明確で、誰がどのデータにアクセスすべきか判断しやすくなります。
これにより、最小権限の原則を適用しやすくなり、不正アクセスの抑止につながります。

● ログ分析の精度向上
データが整理されているほど、アクセスログの異常値を判断しやすくなります。
AIによる異常検知の精度も向上します。

■ 情報漏えい対策における“判断基準”としてのデータ整理
情報漏えいの多くは、誤送信・誤共有・誤保存といったヒューマンエラーが原因です。
整理されたデータ環境は、これらのリスクを判断しやすくします。

● 機密情報の所在が明確
どのデータが重要で、どれが一般情報なのか判断できるため、誤操作のリスクが減ります。

● 不要データの削除
不要データが残っていると、漏えい時の影響が大きくなります。
整理は「削除すべきかどうか」の判断基準にもなります。

■ 脆弱性診断における“判断基準”としてのデータ整理
脆弱性診断は、システムの弱点を洗い出す重要なプロセスですが、データ整理が不十分だと判断が難しくなります。

● 診断対象の明確化
整理されたデータは、どのシステムやストレージが重要か判断しやすくなります。

● 優先順位付けが容易
機密度や利用頻度に応じて、どの領域を優先して診断すべきか判断できます。

■ 最近のITトレンドが示す「判断基準としてのデータ整理」
● AIによる自動分類・自動タグ付け
AIがファイル内容を解析し、カテゴリや機密度を自動で判定します。
これにより、判断基準の精度が向上します。

● データカタログの普及
データの意味・所在・利用履歴を一元管理する仕組みが広がり、判断の根拠が明確になります。

● ゼロトラストセキュリティ
ゼロトラストは「すべてのアクセスを検証する」モデルですが、データ整理が進んでいなければ判断ができません。

● クラウド横断のデータ可視化
複数クラウドに散在するデータを統合し、判断しやすい環境を整えます。

■ 判断基準としてのデータ整理を実現するための実践ポイント
データ棚卸しを定期的に実施する

メタデータを整備し、データの意味を明確にする

機密度に応じた分類ルールを設定する

AIツールを活用して分類作業を自動化する

整理されたデータに対して脆弱性診断を実施する

クラウド横断の可視化ツールを導入する

社内教育でデータ管理の意識を高める

■ まとめ：データ整理は企業の判断を支える“基準”になる
データ整理は、単なる整頓ではありません。
内部不正防止・情報漏えい対策・脆弱性診断の精度向上を支える“判断基準”であり、企業の安全性と競争力を高めるための必要不可欠な取り組みです。

最近のITトレンドを踏まえると、データ整理は企業の意思決定を支える重要な基盤であり、
今後ますますその重要性が高まっていくでしょう。