データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、現代のデータ活用におけるデジタルツインの役割と、特定の制約下でのセキュアなデータアクセスに関する考察を行います。
工場デジタルツインにおけるデータ統合と保全業務の最適化
工場空間の正確な3D空間データに基づいたデジタルツインは、物理的なアセットとデジタルデータを統合する上で重要な基盤となります。ZeugMaのようなソリューションは、高精度な3D撮影データを活用することで、この基盤を効率的に構築します。デジタルツインの仮想空間に、センサーの物理的な位置情報（空間データ）とリアルタイムなIoT時系列データを統合することは、分散したデータソースをコンテキスト化し、データに基づいた直感的な状況把握を可能にします。これにより、遠隔からのデータ分析に基づく設備の稼働状況監視や、センサーデータの異常検知と紐づいた保全業務の効率化を実現します。これは、データに基づいた保全オペレーションの最適化であり、その効果はデータとして測定可能です。
物理的な変更（ライン変更、装置更新）に伴うデジタルツインモデルのデータ更新は、デジタルツインの鮮度と信頼性を維持する上で重要です。撮影データを活用したモデル構築・更新手法は、このデータ更新プロセスを迅速かつ正確に行うための効率的なデータ管理手法と言えます。
増加する工場センサーデータとその空間的な配置データを含むメタデータの効率的な管理は、データ活用の前提となります。デジタルツインは、これらの多様なデータを統合的に管理するプラットフォームとして、データ管理の複雑性という課題に対する解決策を提供する可能性があります。デジタルツイン構築におけるデータ整備（特に3Dデータ作成）や、物理的変更に伴うデータ更新の効率性は重要な検討事項です。これらのデータ管理上の課題に対する解決策を模索するデータ担当者、運用データを活用した保全業務の高度化に関心を持つデータアナリストや保全エンジニアは、デジタルツインがこうしたデータ活用をどのように支援するかを理解する必要があります。
医療施設におけるデータセキュリティとセキュアなリモートアクセス
医療施設における患者個人情報や医療データは、最も機微なデータ資産の一つです。これらのデータを保護するため、医療機器やシステムへのリモート接続においては厳格なデータセキュリティ対策が求められ、リモート接続を介したサイバー攻撃リスク増大からデータ資産を守るため、インターネット接続が原則禁止される傾向にあります。
このようなセキュリティ制限は、医療機器の運用状態データ監視や保守・トラブルシューティングに必要なデータアクセスを遠隔から行う際の制約となり、業務効率に影響を及ぼす課題となっています。厳格なデータセキュリティ要件とアクセス制限が存在する環境下で、運用・保守に必要なデータへの迅速かつセキュアなリモートアクセスを実現するための技術的・運用的なアプローチが課題となります。専用線やIP-VPNといった従来の高コスト・長時間導入が必要なソリューションに対し、モバイル閉域接続はデータアクセスの代替手段として有効です。
モバイル閉域接続は、インターネットを経由しない閉域網を利用することで、データ盗聴や不正アクセスリスクを低減しつつ、従来の専用線などに比べてコストを抑え、迅速な導入を実現するセキュアなデータアクセス手段です。これにより、厳格なデータセキュリティ要件が課される医療施設内の機器やシステムに対して、遠隔から運用状態データの監視や保守作業に必要なデータアクセスを安全に行うことが可能となります。モバイル閉域接続における通信ログやトラフィックデータ分析は、セキュリティ監視や利用状況把握に役立ちます。これは、医療機器データへのセキュアで効率的なリモートアクセスを実現するための有効な技術的選択肢の一つであり、そのデータセキュリティ上の利点や導入に関する考慮事項を理解することは重要です。
IT/OT融合とデータ戦略におけるIT部門の役割拡大
産業分野におけるIT（情報技術）とOT（制御・運用技術）の融合はデータ活用の新たな機会を生み出しています。工場や医療施設といったOT環境で生成される運用データやセンサーデータをIT環境のビジネスデータと連携・統合し、全社的なデータ戦略を推進するためには、データフローの設計、データセキュリティポリシーの適用、データ管理の一元化といったデータガバナンスの確立が不可欠となります。このIT/OT融合環境において、OTデータの収集、管理、セキュリティ確保といった側面でIT部門の役割は拡大しています。セキュアなリモートアクセス手段の確保は、このIT/OT融合環境におけるデータフローとセキュリティを確保する上で不可欠な要素です。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、製造業界におけるOTネットワークのデータ活用とそれに伴うセキュリティ課題、そしてデータに基づいた効率的な管理方法について考察します。
OTネットワークにおけるデータ活用の進展とセキュリティ課題
製造業界においては、生産設備や装置から生成されるリアルタイムデータの活用が、生産性向上、品質改善、およびプロセス革新のためのデータ駆動型オペレーションの鍵となっています。こうしたデータ活用の進展に伴い、従来は物理的に隔離されたクローズドな環境で運用されてきたOTネットワークが、ITネットワークや外部ネットワークと接続される機会が増加しています。
OTネットワークの外部接続の増加は、収集・処理される重要な運用データや生産データに対するサイバー攻撃のリスクを顕著に高めています。これにより、IT部門のセキュリティ担当者には、従来のITシステムデータセキュリティに加え、OTネットワークにおけるデータ資産保護とシステム安定性維持のためのセキュリティ強化が求められるようになっています。
IT部門から見たOT環境のデータ管理課題
IT部門がOT環境のデータ管理とセキュリティを担う上で、製造ラインの機械制御や監視に特化したOTネットワークが持つ特性を理解することが重要となります。工場システムはリアルタイム制御や長期安定稼働が要求されるため、OSパッチ適用やセキュリティソフトウェア導入がシステムの動作安定性やデータ収集・処理の継続性に影響を与える懸念から、データセキュリティ対策が後回しにされる傾向が見られます。さらに、長期間使用される設備が多いOT環境には、サポート切れの古いOSを搭載したシステムが多数存在しており、既知の脆弱性に関するデータが多く含まれるため、データセキュリティリスクが非常に高いと言えます。
また、生産ラインの頻繁な変更に伴い、IT部門の関与なしにシステム構築が行われるケースが多く、結果としてOT環境全体のシステム構成データ、データフロー、接続関係に関する正確な情報が不足していることが、データ管理とセキュリティ対策適用を困難にしています。これは、OT環境におけるデータガバナンスの確立における大きな課題です。
OTデータに基づいたセキュリティ管理の必要性
OTネットワークのデータセキュリティ強化は、データ資産保護と事業継続性の観点から不可欠です。脆弱性評価、監視、異常検出といったセキュリティ対策において、OTネットワークから収集されるデータが中心的な役割を果たします。IT部門は、既存システムの構成データ、脆弱性情報データ、そしてリアルタイムなトラフィックデータ、ログデータを収集・分析することで、リスクを適切に評価し、データに基づいた対策を講じる必要があります。
OTネットワークデータの収集・分析による効率化
複雑化するOTネットワーク環境において、必要なデータを効率的に収集・分析し、データに基づいた管理を行うための方法論が求められています。OTネットワークの効率的なデータ管理には、トラフィックデータを収集・分析し、OT資産に関するデータ（資産データ）、リアルタイムな通信パターンに関するデータ（リアルタイムモニタリングデータ）、異常な通信パターンに関するデータ（異常検出データ）、および既知の脆弱性に関するデータ（脆弱性診断データ）を可視化するアプローチが有効です。
Nozomi Guardianのようなソリューションは、OTネットワークトラフィックを分析することでこれらのデータを提供し、Keysight Network Packet BrokerやNetwork TAPのようなツールは、広範なOTネットワークから必要なトラフィックデータを効率的に、かつシステムへの影響なく集約する役割を果たします。これらのソリューションを組み合わせることで、OTネットワークに関する多様なデータを統合的に収集・分析し、OTネットワークの資産管理、リアルタイムモニタリング、異常検出、脆弱性診断といったデータに基づいたセキュリティ管理をワンストップで実現可能となります。これは、製造業のIT部門がOT環境のデータ管理とセキュリティを効率的に行う上で重要なアプローチです。
結論
OTネットワークからのデータ活用が進む中で、そのデータセキュリティと効率的なデータ管理は喫緊の課題となっています。IT部門は、OT環境のデータ特性を理解し、OTネットワークから収集されるデータに基づいた可視化、監視、脆弱性管理を行うことで、データ資産保護と事業継続性のリスクを低減する必要があります。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこうしたOTデータ環境におけるデータ戦略策定、データセキュリティ対策の支援、データに基づいた意思決定プロセスの構築に貢献できると考えます。製造業のIT部門で、OT環境におけるデータ資産管理、脆弱性に関するデータの可視化、およびデータに基づいたOTネットワーク管理戦略の策定に関心を持つデータ担当者やセキュリティ担当者にとって、OTネットワークデータの収集・分析に基づいた管理手法は重要な検討事項となるでしょう。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、製造現場におけるデータ活用の現状と課題、そしてデータに基づいた解決策について考察します。
製造現場データ活用の高度化と統合IoTソリューション
人手不足が深刻化する組立加工業界をはじめとする製造現場では、生産性向上、品質改善、およびイノベーション加速のために、設備や作業者から生成されるリアルタイムデータの活用が喫緊の課題となっています。工場IoTソリューションは、機械稼働データや作業者行動データといった多様な現場情報をデジタルデータとして取得し、これを統合的に蓄積・活用するためのデータプラットフォームを提供します。
IoTに含まれる機能は、現場データのデジタル化と活用を多角的に支援します。例えば、手作業帳簿データのタブレット入力への移行は、データ入力の効率化とデータ化精度向上に貢献します。異なる形式の機械データ、作業者データ、センサーデータを統合し、データの可視化と分析を可能にするデータ統合・分析ツールです。作業者の動きに関する行動データをデジタル化し、データ分析を通じて標準作業時間の特定や改善点発見を支援し、現場の「勘や経験」という暗黙知をデータに基づいた形式知として活用することで、データ駆動型の能力向上サイクルを実現します。これらの機能を通じて、現場の状況をデータに基づき把握し、データに基づいた業務効率化や省人化の実践的な取り組み、そしてその効果測定（効率改善率、コスト削減率等）を可能にします。
製造現場のデジタル化・省人化をデータ活用の側面から推進したいデータ担当者、現場データの収集は行っているものの、その分析・活用方法に関するデータ戦略に課題を感じるデータアナリスト、IoT導入による事業効果をデータに基づき判断したい経営層にとって、 IoTが提供するデータ収集・活用機能は重要な示唆を与えるでしょう。
アセット管理におけるデータ管理の不備とその影響
多くの製造現場では、計測機器や設備といった物理的アセットに関する管理ルールは存在するものの、必要な機器の所在データがリアルタイムに更新されない、貸出記録データと実際の所在データが一致しないといった、データ管理上の不備が散見されます。このようなデータ管理上の不備は、機器探索時間の増加（非効率データの発生）、作業の滞りによる生産性低下（生産性データの悪化）といった、データに基づいたオペレーション効率への負の影響を及ぼします。
特に、データ入力（貸出記録更新）の遅延や、機器の定位置管理データの不徹底といったルール形骸化は、機器の正確な所在データ把握を困難にし、利用状況データの不正確さにつながり、結果としてデータに基づかない不要な追加購入（コストデータの増加）を招く可能性があります。データに基づいたアセット管理プロセスの改善は喫緊の課題です。
工場セキュリティにおけるデータガバナンスの課題
工場側におけるデータセキュリティに関するガバナンス体制には複数の課題が存在します。情報セキュリティ担当者への過度な依存は、工場固有のOTデータに関するセキュリティリスク（リアルタイム性、システム特性等）への対応を遅らせる可能性があります。事故発生を想定したデータに基づいた責任体制や、セキュリティインシデント対応フロー（ログデータ、イベントデータを用いた分析、復旧プロセス）の欠如は、データ喪失やシステム停止といった深刻な事態への対応能力を低下させます。
資産管理対象がOA系PCといったIT資産データに限定され、OT資産データが含まれていないこと、端末保護（パッチ適用、アンチウイルス）もOAネットワーク上のIT資産データのみが対象となっていることは、OTデータセキュリティリスクを見落とす原因となります。工場システムがフラットネットワーク構成であること（データ通信の可視化・制御が困難）、機器ベンダーによるリモートアクセスが直接通信であることは、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを高めるネットワーク構成上の課題です。サプライチェーンにおけるデータセキュリティ連携（調達品に関するセキュリティ仕様データ、緊急連絡体制データ、外部入構者データ）の不備も、工場全体のデータセキュリティレベルを低下させる要因となります。
IoTデータ増加への対応とデータプラットフォームの要件
近年、IoTデバイスの普及により、製造現場を含め様々な領域で扱うデータ量が爆発的に増加しています。スマート家電、自動車、産業機器等、多様な分野でIoT技術が進展する中で、デバイスから生成されるデータは種類も形式も多岐にわたり、これらの多様なIoTデータの収集、保管、処理、分析といったデータ管理・活用が複雑化し、大きな課題となっています。
このようなデータ環境においては、リアルタイムデータ収集・分析に必要なデータパイプライン構築に加え、データ量の増加に柔軟に対応できるスケーラブルなデータプラットフォームの構築が不可欠です。デバイス数やデータ転送量といったデータ量が増加するにつれて、従来のデータプラットフォームの課金体系やシステム規模の制約により、データ管理・分析に係る運用コストが膨張する傾向にあります。これは、コスト効率を考慮したスケーラブルなデータ基盤設計の重要性を示唆しています。
結論
製造現場におけるデータ活用は、効率化・省人化の鍵となる一方、現場データの収集・管理、アセット管理、工場セキュリティといった様々な側面でデータに関する課題が存在します。これらの課題を克服するためには、統合的なデータ収集・活用基盤の構築、データに基づいたアセット管理プロセスの改善、OTデータを含むデータガバナンスとセキュリティ対策の強化、そしてデータ量の増加に対応できるスケーラブルかつコスト効率に優れたデータプラットフォームの設計が不可欠です。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこうしたデータ戦略策定、データ基盤構築、データに基づいた課題解決、データ駆動型のオペレーション推進を支援することの重要性を認識しています。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、IoTデバイスから収集されるデータのセキュリティ確保と、セキュアなデータ通信基盤の重要性について考察します。
IoTデータセキュリティ要件と閉域網の役割
IoTデバイスから収集されるデータのセキュリティリスクが顕在化する中、経済産業省や情報処理推進機構（IPA）は、IoT製品が取り扱うデータの信頼性確保を目的としたセキュリティ適合性評価制度の整備を進めています。2025年3月に運用が開始される「セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度（JC-STAR）」における「☆1」レベルの要求事項は、IoTデバイスが扱うデータの最低限のセキュリティ基準を示しており、データガバナンスの観点から対応が求められます。閉域網は、インターネットを経由しないセキュアなデータ通信経路を提供することで、データ盗聴や不正アクセスリスクを低減し、この基準への適合を支援する有効なデータセキュリティ対策となり得ます。
モバイル閉域ネットワークによるセキュアなデータ通信基盤
モバイル通信を活用し、ユーザー独自のデータセキュリティ要件を満たす閉域網を構築するサービスであるMEEQ 閉域ネットワークは、セキュアなデータ通信基盤の構築に貢献します。キャリアの回線を単一の閉域網に統合できることは、データ通信経路の冗長化によるデータの可用性向上と、通信状況やデータ転送量に応じたキャリア選択によるデータ通信コストの最適化に貢献します。これは、データ通信基盤の費用対効果を高める上で重要な要素です。SIMコネクト、VPNゲートウェイ、ダイレクトゲートウェイといったプランは、ユースケースに応じた多様なデータ通信アーキテクチャの設計を可能にします。
データ管理・運用プラットフォームとしての機能
IoT向け通信プラットフォームは、データ通信の管理・運用を効率化する機能を提供します。SIMに関する管理データ（発注、解約、プラン変更）に加え、ダッシュボード形式で通信状況データ（データ転送量、接続状態等）を可視化するコンソール画面を提供しており、データに基づいた通信サービスの管理・運用効率化を支援します。サービスの種類や規模、通信量の増減といったビジネスデータに合わせて、コスト効率の高いデータ通信プランを柔軟に設計できる独自プラン作成機能は、データ通信基盤の運用コスト最適化に貢献します。
自社でIoT製品の開発を計画・実施しており、デバイスから収集されるデータのセキュリティ確保に関心を持つ開発者、IoTソリューションやデバイスに関する広範な情報を収集し、データ通信におけるセキュリティリスクについて理解を深めたいデータ担当者、モバイル通信を活用したデータ通信基盤の選定において、データセキュリティ面に不安を持つ担当者、閉域網によるセキュアなデータ通信の概念や、それを活用した具体的なデータ収集・伝送事例について知りたいデータアナリストやインフラ担当者にとって、これらの情報は重要です。
IoTセキュリティリスクとデータへの影響
IoTデバイスの脆弱性を悪用したサイバー攻撃の急増は、これらのデバイスが収集・処理するデータに対し、マルウェア感染によるデータ改ざんや、DDoS攻撃の踏み台化によるデータ可用性低下といった深刻な影響をもたらすリスクを高めています。製造ラインや重要インフラに組み込まれたIoTデバイスへの不正アクセスは、稼働データや品質管理データの不正発生、システムの稼働停止といったビジネスデータに直接的な影響を及ぼし、生産活動に深刻なダメージを与えるリスクが高いと言えます。IoT機器において、不適切なID/パスワード管理データやソフトウェアアップデート状況データといった脆弱性に関する情報が放置されがちな現状は、サイバー攻撃者にとってデータ侵害や不正アクセスの機会を提供しています。
また、近年重要性が高まっているサプライチェーン攻撃リスクは、IoTデバイスを含むサプライチェーン全体でのデータセキュリティ連携の重要性を示唆しています。サプライヤとの間でセキュリティ仕様に関するデータ要件や緊急連絡体制に関するデータ共有プロセスの確立が不可欠です。
結論
IoTデバイスから収集されるデータのセキュリティ確保は、データ活用の前提条件であり、JC-STARのような規制対応はデータガバナンスの観点から不可欠です。閉域網のようなセキュアなデータ通信手段は、データセキュリティリスクを低減し、この規制対応を支援します。プラットフォームは、データ通信の管理・運用を効率化し、データ量に応じたコスト最適化を可能にします。IoTデバイスを狙うサイバー攻撃リスクは、収集・処理されるデータにも深刻な影響を及ぼすため、デバイス自体の脆弱性管理とサプライチェーン全体でのデータセキュリティ連携が重要となります。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこれらのデータセキュリティ、データガバナンス、データ通信設計に関する専門知識を提供し、安全かつ効率的なデータ活用を支援することの重要性を認識しています。
IoT製品のデータセキュリティリスクと法規制強化
IoT機器の製造・供給段階に存在する脆弱性は、その後の運用段階において、収集・処理されるデータに対し情報漏洩（データ機密性の侵害）や業務妨害（データ可用性の侵害）といった形で、企業全体のデータ資産に深刻なリスクを波及させる可能性があります。IoT機器の脆弱性データが放置されることは、データ侵害やシステム停止といった重大なセキュリティインシデントの引き金となり、企業のデータに基づく意思決定能力や事業継続性を損ない、競争力低下に直結するリスクがあることを認識する必要があります。
欧州サイバーレジリエンス法（CRA）に代表される、IoT製品のデータセキュリティ品質に関する規制強化は、IoT製品が扱うデータのセキュリティ品質を製品設計・開発段階から確保することを義務付けており、これはデータセキュリティに関する新しい規制要件として捉える必要があります。法案や規格に準拠したセキュリティ認証取得は、データの信頼性を対外的に証明する手段となり、市場競争力を維持するためのデータガバナンスの一環となります。法規制への対応により、製品開発の早期段階からデータセキュリティ要件を組み込むことが必須となり、従来の開発プロセスでは市場競争力を維持することが困難になるでしょう。国際規格への準拠は、IoT製品が扱うデータのセキュリティ品質を対外的に証明し、グローバル市場におけるデータガバナンスへの対応を示す重要な要素となり得ます。
製品開発におけるデータセキュリティ対策と課題
厳格化する法規制に対応するため、製品開発プロセスにおけるデータセキュリティ要件の組み込み強化が不可欠です。各法規制が定めるデータセキュリティ関連要件は多岐にわたり、デバイスのセキュリティ設計（セキュアブート、メモリ保護等）、認証・アクセス制御の強化（データアクセス権限管理）、ソフトウェア更新やパッチ適用の仕組み構築（脆弱性データに基づいた迅速な対応）といった、製品開発ライフサイクル全体でのデータセキュリティ対策が必要となります。
自社IoT機器の製品設計・開発において、データセキュリティ要件をどのように定義し、実装し、検証すべきかという問いが生じます。IoTデバイスの脆弱性対策やセキュリティ対策を進める上で、データ管理・運用に関する複数の課題が存在します。多様な種類のIoT機器からセキュリティ関連データ（ログ、イベント、構成情報、脆弱性情報）を収集し、一元的に管理・分析することの困難さ、脆弱性データやパッチ適用状況データの手動管理による非効率性、セキュリティ監視・検知に必要なデータの可視化不足は、異常発生時のデータに基づいた迅速な状況把握や対応を妨げます。これらのデータ管理・運用上の課題が、セキュリティ強化に向けた運用コスト増大の一因となっています。
データに基づいたセキュリティ品質確保と脆弱性対策
製品設計・開発段階からデータセキュリティ品質を確保するためには、セキュリティ要件を満たしているかを確認するための適切なテスト・検証プロセスが必要となります。このプロセスでは、セキュリティテストによって得られたデータ（脆弱性テスト結果、認証テスト結果、アクセスログ、異常検出ログ等）を収集・分析し、製品のセキュリティレベルを定量的に評価することが求められます。最新の法規制（CRA等）を踏まえ、製造事業者は製品設計・開発段階でのデータセキュリティ要件定義、セキュリティ関連データ収集・分析基盤の構築、データに基づいたセキュリティテスト手法の導入を検討すべきです。
製造業を含む多くの産業でIoT機器の導入が進むにつれて、これらの機器を標的としたサイバー攻撃が増加しており、マルウェア感染によるデータ改ざんや、DDoS攻撃の踏み台化によるデータ可用性低下といったデータセキュリティ上のリスクが顕在化しています。製造ラインや重要インフラに組み込まれたIoTデバイスへの不正アクセスは、稼働データや品質管理データの不正発生、システムの稼働停止といったビジネスデータに直接的な影響を及ぼし、生産活動に深刻なダメージを与えるリスクが高いと言えます。IoT機器において、不適切なID/パスワード管理データやソフトウェアアップデート状況データといった脆弱性に関する情報が放置されがちな現状は、サイバー攻撃者にとってデータ侵害や不正アクセスの機会を提供しています。
また、近年重要性が高まっているサプライチェーン攻撃リスクは、IoTデバイスを含むサプライチェーン全体でのデータセキュリティ連携の重要性を示唆しています。サプライヤとの間でセキュリティ仕様に関するデータ要件や緊急連絡体制に関するデータ共有プロセスの確立が不可欠です。
結論
IoT機器のセキュリティ脆弱性は、サプライチェーン全体におけるデータセキュリティリスクを高める主要因です。厳格化する法規制に対応するためには、製品開発ライフサイクルの早期段階からデータセキュリティに関する設計、実装、テストをデータ駆動型アプローチで進めることが不可欠です。多様なIoTデバイスからのセキュリティ関連データの収集・管理、脆弱性データやパッチ適用状況データの効率的な管理、そしてセキュリティテストデータの分析といったデータ管理・運用の課題を克服することが、製品のセキュリティ品質確保と運用コスト最適化の鍵となります。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこれらのデータセキュリティ、データガバナンス、データに基づいた製品セキュリティ評価に関する専門知識を提供し、製造事業者の法規制対応と競争力維持を支援することの重要性を認識しています。これは主に海外向けIoT機器のデータセキュリティに関する法規制対応、製品設計・開発におけるデータセキュリティ要件定義、およびデータに基づいた品質保証に関心を持つ、設計・開発部門および品質保証部門の担当者にとって特に関心の高い領域となるでしょう。
データコンサルタントおよびデータアナリストの視点から、IoT製品のセキュリティ脆弱性がもたらすデータリスクと、OTネットワークのデータ管理における課題、そしてその解決策としてのデータ駆動型アプローチについて考察します。
IoT製品のデータセキュリティリスクと法規制対応
IoT機器の製造・供給段階に存在する脆弱性は、その後の運用段階において、収集・処理されるデータに対し情報漏洩（データ機密性の侵害）や業務妨害（データ可用性の侵害）といった形で、企業全体のデータ資産に深刻なリスクを波及させる可能性があります。IoT機器の脆弱性データが放置されることは、データ侵害やシステム停止といった重大なセキュリティインシデントの引き金となり、企業のデータに基づく意思決定能力や事業継続性を損ない、競争力低下に直結するリスクがあることを認識する必要があります。
IoT製品から収集・処理されるデータの信頼性を確保するためのデータセキュリティに関する各種法規制、特に欧州サイバーレジリエンス法（CRA）のような最新動向は、IoT製品が扱うデータのセキュリティ品質を製品設計・開発段階から確保することを義務付けており、これはデータセキュリティに関する新しい規制要件として捉える必要があります。これらの規格や制度要件への対応には、製品ライフサイクル全体でデータセキュリティに関する設計、実装、テスト、そして運用を行う必要があり、その過程で得られるデータ（設計情報、テスト結果データ、脆弱性データ、運用ログ等）の収集・分析が不可欠となります。法規制対応におけるデータ収集・分析に必要なリソース確保が課題となるケースが見られます。IoT製品向け脆弱性診断サービスは、製品の脆弱性データ収集とリスク評価を専門的に行うことで、法規制対応の一助となり得ることをデータ分析的側面から示唆します。IoT製品が扱うデータのセキュリティに関する法規制（CRA等）へのデータ駆動型対応方法や、データ収集・分析に必要なリソース確保に課題を感じるデータ担当者、開発担当者、品質保証担当者にとって、これらの対応は喫緊の課題と言えます。
OTネットワークデータ活用の拡大と管理の複雑性
近年の産業界では、生産設備や装置から生成されるOTデータの活用が、生産性向上、運用効率改善、品質管理強化といったデータ駆動型オペレーションの推進に不可欠となっています。こうしたOTデータの活用拡大に伴い、従来は物理的に隔離されていたOTネットワークが外部と接続される機会が増加しており、OTネットワークが扱うデータに対するサイバー攻撃リスクが高まっています。OTネットワークのデータセキュリティリスク増大により、現場担当者が個別に管理していたOTネットワークのセキュリティについても、IT部門のセキュリティ担当者がデータに基づいた統合的な管理を求められるようになっています。
しかし、OTネットワークは、物理的な制御プロセスと密接に関わるため、リアルタイムデータ処理能力とシステムの停止不可といった特性を持ち、データ収集・分析においてもこれらの要件を考慮する必要があります。また、OT環境に多く存在するレガシーデバイスは古いOSを使用しており、データ収集用のエージェントやセキュリティソフトの導入が困難な場合が多く、デバイスから直接セキュリティ関連データを収集・分析することに技術的な制約がある現状です。さらに、OTネットワークは、新旧設備の混在や頻繁な構成変更によりデータソースやデータフローが複雑化しており、接続されているデバイスに関する正確なデータ（資産データ、トポロジーデータ）の把握が困難になっています。データに基づいた正確な資産管理ができていないOTネットワーク環境では、「誰も知らない端末がネットワークに接続されている」といった、データセキュリティリスクを伴う状況が発生し得ます。
データに基づいたOTネットワーク管理ソリューション
IT部門のセキュリティ担当者が直面する、OT環境におけるデータに基づいたネットワーク管理の課題に対し、エージェントレスでネットワーク管理が可能なソリューションが有効です。AX-Network-Managerのようなネットワーク運用管理ソフトウェアは、スイッチやルーターといったネットワーク機器自体から、エージェントを必要とせずに接続端末に関するデータ（MACアドレス、IPアドレス、接続ポート）を自動収集し、正確なネットワークトポロジーマップ（接続関係データ）を自動作成するデータ収集・可視化ツールです。トレーサビリティ機能により、端末の接続状況や物理的な位置に関するデータをリアルタイムに可視化します。
これにより、エージェント導入が困難なOT環境においても、AX-NMはデータに基づいた正確な資産管理と接続状況の可視化を実現し、ネットワークに接続されているデバイスに関するデータ（いつ、どこで、何が接続されているか）を一目で把握することを可能にします。データに基づいた正確な資産管理と接続状況の可視化により、不正端末の検出、ライン変更に伴う端末追跡、マルウェア感染時のデータに基づいた影響範囲特定や調査負担を大幅に軽減します。さらに、自動遮断機能は、マルウェア感染時の異常な通信パターンデータ検出に基づき、ファイアウォールと連携してエッジスイッチレベルでのデータ通信遮断を可能にし、被害拡大を防ぎます。AX-NMがOTネットワークだけでなくITネットワークからのデータも単一のインターフェースで監視・管理できることは、IT/OT環境全体からのネットワーク関連データ（接続データ、トラフィックデータ、イベントデータ）を一元的に収集・分析し、統合的なデータセキュリティ態勢把握を可能にするメリットがあります。
結論
IoTデバイスが扱うデータのセキュリティ確保は、厳格化する法規制への対応とともに喫緊の課題です。OTネットワークにおけるデータ活用拡大に伴うセキュリティリスク増大に対し、データに基づいたOTネットワークの可視化、管理、監視は不可欠です。エージェントレスネットワーク管理ソリューションは、OT環境特有のデータ収集・管理課題を克服し、データに基づいた資産管理、リアルタイム監視、インシデント対応を支援します。IT/OTネットワークデータ統合管理は、データ駆動型の全体的なセキュリティ運用を実現します。データコンサルタント/アナリストとして、私たちはこれらのデータセキュリティ、データガバナンス、データに基づいたネットワーク管理に関する専門知識を提供し、企業の安全なデータ活用と運用継続を支援することの重要性を認識しています。
データ駆動型スマートファクトリーの実現に向けた、OTデータガバナンスとセキュリティ戦略
1. データ活用の高度化に伴い顕在化するOT領域のデータリスク
製造業において、生産性向上、品質管理の高度化、さらには予知保全といったデータ駆動型の意思決定（Data-Driven Decision Making）を実現するため、工場内のあらゆる設備・装置から生成されるデータの収集と活用が不可欠となっています。
この動きは、従来クローズドな環境で運用されてきたOT（Operational Technology）ネットワークを外部ネットワークへ接続させる契機となり、データの利活用を促進する一方で、データの完全性（Integrity）、可用性（Availability）、機密性（Confidentiality）に対する脅威、すなわちサイバー攻撃のリスクを顕在化させています。
これまで現場主導で管理されてきたOT環境のデータも、今や全社的なデータガバナンスの対象です。IT部門は、OT領域におけるデータ資産を保護し、その価値を最大化するため、統合的なセキュリティ管理体制の構築を迫られています。
2. OT環境特有の課題がもたらすデータ管理のブラックボックス化
しかし、OT環境におけるデータ管理は、IT環境のそれとは本質的に異なります。OTデータは、物理的な生産プロセスを制御するリアルタイム性が極めて重要な時系列データであり、その収集の遅延や欠損は、生産機会の損失に留まらず、データの一貫性を損ない、分析モデルの精度に深刻な影響を及ぼします。
さらに、以下の要因がデータ管理のブラックボックス化を加速させています。
データソースの多様性と制約: レガシーなOSを搭載した機器が多く、エージェントソフトウェアの導入が困難。これにより、デバイスレベルでの詳細なデータ収集や監視が制限されます。
複雑なデータフロー: 新旧設備の継ぎ足し運用や多様なプロトコルの混在により、ネットワークトポロジー（データが流れる経路）が複雑化。データフローの全体像を正確に把握することが困難になっています。
変動するネットワーク構成: 生産ラインの変更に伴い、データソースとなるデバイスの接続構成が頻繁に変わるため、静的な構成管理では実態を追えません。
これらの課題は、「どのデバイスが、どのようなデータを、どこに送信しているのか」というデータの流れ（データフロー）の可視性を著しく低下させ、データ品質の劣化や情報漏洩のリスクを増大させる要因となっています。
3. データガバナンスの基盤となる、エージェントレスでのネットワーク可視化
OT環境におけるデータ活用の高度化とセキュリティ担保を両立させるためには、データ収集の起点となるネットワークインフラの正確な可視化と統制が不可欠です。そのアプローチとして、エージェントレスでのネットワーク監視・管理が有効な解となります。
アラクサラネットワークスが提供するネットワーク運用管理ソフトウェア「AX-Network-Manager（AX-NM）」は、この課題に対する具体的なソリューションを提供します。
本ソリューションは、エージェントを介さず、ネットワークスイッチやルーターから直接、接続デバイスのメタデータ（MACアドレス、IPアドレス、接続ポート等）を周期的に自動収集します。これにより、常に最新のネットワークトポロジーマップを生成し、「データが流れる経路」を正確に可視化します。
4. データトレーサビリティの確立とインシデント対応の迅速化
データのトレーサビリティは、データガバナンスの根幹をなします。「AX-NM」は、デバイスレベルの接続状況と物理的な位置情報をリアルタイムに追跡・可視化することで、「いつ、どのデバイスから、どのようなデータが生成されたか」というデータの出自（Data Lineage）を明確にし、データの信頼性を担保します。
このトレーサビリティがもたらす効果は以下の通りです。
リスクの早期発見と影響範囲の特定: データインテグリティを脅かす不正デバイスの早期発見や、セキュリティインシデント発生時の影響範囲（汚染された可能性のあるデータの範囲）を迅速に特定し、データフォレンジック調査の負荷を大幅に軽減します。
データ損失リスクの最小化: マルウェア感染など異常なデータトラフィックを検知した際、ファイアウォールと連携し、エッジスイッチレベルで該当通信を自動的に隔離。リスクの拡散をリアルタイムに防ぎ、データ汚染や情報漏洩といった被害を最小限に食い止めます。
統合的なセキュリティインテリジェンスの向上: OTとIT、双方のネットワークから得られるログやイベントデータを単一のプラットフォームで統合管理。これまでサイロ化していたセキュリティ情報を一元化し、相関分析による脅威検知など、より高度なセキュリティ運用（SecOps）の実現に貢献します。
スマートファクトリーの価値は、収集されるデータの質と、それを安全に活用できる能力にかかっています。ネットワークインフラの可視化と統制は、その価値を最大化するための重要な第一歩と言えるでしょう。
IT/OT/IoTデータ統合時代のセキュリティアーキテクチャ：データドリブンな脅威検知と防御戦略
1. はじめに：データ資産の増大と新たな脅威インテリジェンスの獲得
IT、OT（Operational Technology）、そしてIoTの融合は、組織が収集・活用できるデータの種類と量を爆発的に増大させ、これまでにない新たなインサイト創出の機会をもたらしています。このデータエコシステムの拡大は、企業の競争優位性を左右する重要な要素です。
一方で、データソースの多様化は、サイバー攻撃の侵入口（アタックサーフェス）の拡大と複雑化を意味します。特に、セキュリティ対策が不十分なOT/IoTデバイスから生成・収集されるデータは、その完全性や可用性が脅かされるリスクに常に晒されています。
本セッションでは、ネットワークセキュリティのリーダーである米国フォーティネット社との連携を踏まえ、データ中心のセキュリティアプローチを解説します。具体的には、攻撃者の振る舞いに関するインテリジェンスを能動的に獲得するデセプション技術「FortiDeceptor」と、ネットワーク全体のデータフロー可視化を組み合わせた、次世代の脅威検知・対応戦略を紹介します。
2. アーキテクチャ上の課題：サイロ化したIT/OT/IoTデータ環境
従来のITシステム中心のセキュリティモデルや、個別のドメインに最適化されたデータ管理手法では、現代の複雑なデータ環境を保護し、その価値を最大化することは困難です。その背景には、以下のようなデータアーキテクチャ上の根本的な課題が存在します。
データの特性と要件の不一致:
ITデータ: 主に構造化されたトランザクションデータ。一貫性と正確性が重視される。
OTデータ: 物理プロセスに紐づくリアルタイム時系列データ。極めて低いレイテンシと高い可用性が求められる。
IoTデータ: 多様なセンサーから生成される非構造・半構造のストリーミングデータ。拡張性とリアルタイム処理能力が重要となる。 これら特性の異なるデータ群を統合的に扱うデータパイプラインの設計は、極めて複雑です。
データフローのブラックボックス化:
IT、OT、IoTがそれぞれ独立したプロトコルやシステムで運用されてきた結果、データフローがブラックボックス化しています。「どのデータが、どのシステム間を、どのような経路で流れているのか」を正確に把握できない状況は、データ品質の担保、トレーサビリティの確保、そして一貫したセキュリティポリシーの適用を阻害する根本原因となっています。
3. データドリブン・セキュリティ戦略：統合データ基盤の可視化と制御
これらの課題を解決し、セキュリティの死角をなくすためには、ネットワークに接続される全てのデータソース（デバイス）と、そこを流れるデータトラフィック（パケット）を統合的に可視化・分析・制御するデータドリブンなアプローチが不可欠です。
Step1: データ資産の網羅的なインベントリ化と可視化
まず、IT/OT/IoTを問わず、ネットワークに接続される全てのデータソースをエージェントレスで網羅的に識別し、その属性情報（メタデータ）を収集します。資産管理ソリューション「Forescout」などを活用し、組織内の全データ資産のカタログを自動生成することで、一元的な可視性を確保します。これは、全てのデータガバナンスとセキュリティ施策の起点となります。
Step2: 分析に必要なデータ（パケット）の効率的な抽出
次に、ネットワーク上を流れる膨大なデータトラフィックの中から、セキュリティ分析やパフォーマンス監視に必要不可欠なデータを、高精度かつ効率的に抽出（フィルタリング/タッピング）します。「Keysight Network Packet Broker」や「Network TAP」といったソリューションは、分析基盤への負荷を最適化しつつ、リアルタイムでの異常検知や脅威分析の精度と速度を向上させるための重要なデータ前処理を担います。
この2つのステップにより、セキュリティ上の潜在的な死角を排除し、データに基づいたインシデント対応とリスク管理の基盤を構築することが可能になります。
4. 本アプローチが特に有効となる対象者
本セッションで解説するアプローチは、特に以下のようなデータ関連の課題を抱える担当者にとって、実践的な解となり得ます。
データアーキテクト/データエンジニア: サイロ化したIT/OT/IoTデータの統合と、信頼性の高いデータパイプラインの構築に課題を感じている方。
CISO/情報システム責任者: 全社的なデータガバナンスを徹底し、データ漏洩や改ざんリスクを最小化する責務を負う方。
セキュリティアナリスト/脅威ハンター: ネットワークトラフィックデータを活用し、未知の脅威の早期発見や、より高度なインシデント分析（フォレンジック）を行いたい方。
テーマ1：物理資産のデータ化と、それに基づくオペレーション最適化戦略
1. 課題：信頼性の欠如した資産管理データがもたらす業務非効率
多くの現場において、設備や計測機器といった物理資産の管理データと、物理的な実態との間に乖離が生じています。この「データインテグリティ（完全性）の欠如」が、資産を探すといった非生産的な時間を生み、業務効率を低下させる根本原因です。
この問題は、単に管理ルールの不徹底に起因するものではありません。
「手動でのデータ入力・更新プロセス」に内在する、ヒューマンエラーとタイムラグが本質的な課題です。現場の運用負荷とデータ精度がトレードオフの関係にあり、厳格なルールを課すほど、かえって実態との乖離が進むというジレンマに陥りがちです。
2. 解決策：IoTによる資産メタデータのリアルタイム自動収集と活用
この課題を解決するには、属人的なプロセスから脱却し、テクノロジーによってデータ収集プロセスそのものを変革する必要があります。IoTセンサーを活用し、資産の「位置情報」や「稼働状況」といったメタデータをリアルタイムかつ自動的に収集・蓄積するアプローチが有効です。
クラウドサービス「iField」は、このデータ駆動型アプローチを具現化するソリューションです。
データ品質と鮮度の向上:
センサーから得られるローデータ（Raw Data）を自動的に記録することで、手動入力プロセスを完全に排除。これにより、信頼性と鮮度の高い資産管理データ基盤を構築します。
データ分析による新たなインサイトの獲得:
さらに、収集した位置情報データを時間軸で分析することで、「資産の移動履歴」「稼働率の推移」「作業員の動線」といった、これまで取得が困難だった新たなインサイトを抽出できます。
これらの時空間データを分析することで、遊休資産の特定、非効率な業務プロセスの発見、危険エリアへの接近検知といった、より高度なデータ駆動型のオペレーション最適化や安全管理の実現に貢献します。
テーマ2：スケーラブルなIoTデータアーキテクチャの設計と通信コストの最適化
1. 課題：IoTデータの爆発的増加がもたらす、アーキテクチャ上の課題
IoTの普及は、データ活用の可能性を広げる一方、データアーキテクチャに新たな課題を突きつけています。総務省の予測によれば、世界のIoTデバイス数は2027年に572億台に達するとされ、収集・転送すべきデータの量（Volume）と速度（Velocity）、そして多様性（Variety）は指数関数的に増加します。
このデータ量の爆発は、特にデータ収集・転送を担うネットワークインフラに大きな負荷をかけ、通信コストの高騰リスクを招きます。信頼性の高いデータパイプラインを、いかにコスト効率よく構築・運用するかは、IoTプロジェクトの成否を分ける重要な論点です。
2. 解決策：統合プラットフォームによるコネクティビティ管理とコスト最適化
広域に分散する無数のデバイスからデータを安定的に収集するためには、モバイル通信が有効な選択肢となります。しかし、その運用管理は極めて煩雑です。
「NoCode IoT/DX Platform MEEQ」は、IoTのデータ収集に不可欠なモバイル通信回線（SIM）のライフサイクル管理を一元化し、この課題を解決するプラットフォームです。
データパイプラインの柔軟性とセキュリティ:
マルチキャリア（ドコモ、ソフトバンク、KDDI）に標準対応しており、デバイスの設置場所やデータ要件に応じて最適な通信経路を柔軟に選択できます。また、閉域網サービスを利用することで、パブリックインターネットを介さないセキュアなデータパイプラインを構築可能です。
スケーラビリティとコスト効率:
PoC（概念実証）フェーズで数枚のSIMからスモールスタートし、ビジネスの成長に合わせて数万・数十万回線規模までシームレスに拡張できるスケーラビリティを提供します。コンソール上で通信量をリアルタイムに監視・分析し、利用状況に応じたプランの最適化や異常なデータ通信の早期検知が可能です。
これにより、将来のデータ量増加に柔軟に対応できる、コスト効率の高いデータアーキテクチャの設計と運用を実現します。