ITインフラおよび運用の課題と改善策
データ増加への対応と運用の効率化
データ量の急増: 企業が抱えるデータ量は増加の一途をたどっており、これに対応するためのインフラ拡張が求められています。特に、データ管理や分析の効率化が重要です。
運用保守の人的負荷とコスト: 現行のITインフラにおける運用・保守作業に過度な負担がかかっており、コストの増加が懸念されています。自動化やアウトソーシングを活用することで、人的リソースの最適化が可能です。
ハードウェア性能の限界: 既存ハードウェアの処理能力が、現在の業務ニーズに追いついていない場合、ハードウェアのアップグレードやクラウドリソースの活用が解決策となります。
セキュリティとデータ保護の強化
セキュリティ対策の不十分さ: サイバー攻撃の増加に伴い、既存のセキュリティ対策が脆弱であることが課題となっています。最新のセキュリティソリューション導入による強化が必要です。
データ保護対策の強化: バックアップや災害対策が十分でない場合、データの消失リスクが高まります。高度なデータ保護ソリューションの導入が推奨されます。
人材とスキル不足への対応
人材・スキル不足: IT運用に必要な専門知識を持つ人材が不足しており、特にDX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用においては深刻な問題となっています。これを解決するための教育プログラムや外部パートナーとの協力が鍵となります。
データ活用の推進
データ活用の未熟さ: データをどのように活用すべきか分からない企業が多く見受けられます。データ戦略の策定と実行支援が、企業の競争力を高める上で重要です。
IT資産およびクラウド環境の現状
利用しているサーバベンダー: Cisco、Dell、Fujitsu、Hitachi、HPE、IBM、Lenovo、NEC、SuperMicroなど。
利用しているストレージベンダー: Dell、Fujitsu、Hitachi、HPE、IBM、NetApp、Pure Storageなど。
利用しているクラウドベンダー: Google、Amazon、Microsoft、IBM、Salesforce、Oracle、Alibaba、富士通、NEC、IIJ、さくらインターネット。
仮想化環境の移行支援サービス
支援内容: 既存仮想化環境からのリプレース（移行）に際して、アセスメント、サイジング、キッティング、設定手順書作成、教育プログラム、アフターサポート、コンサルティングなどを提供します。これにより、スムーズな移行と運用の最適化を実現します。
IT資産管理とUEM製品への期待
期待する機能: IT資産管理、遠隔操作、操作ログ管理、ソフトウェア配布、デバイス制御、マルウェア対策、モバイル機器管理（MDM）、ライセンス管理、シャドーIT検出（未管理のIT資産の検知）など。
Windows 11導入における課題
主要な懸念点: 新しいOSの安定性、既存アプリケーションや周辺機器との互換性、必要なハードウェア要件（スペック）、ユーザーの使いやすさ、IT部門の運用管理のしやすさ、社内展開の手間、新機能の評価方法の不明点など。
支援の必要性: 導入支援が必要だが、適切な相談先が見つからない企業が多く、包括的なサポートが求められます。
このように、データの管理効率やセキュリティの強化、クラウド移行を見据えた具体的な対応策を提案します。
オンプレミスインフラコスト削減のための開発環境モダナイズの重要性
オンプレミス環境のレガシー化に伴い、その維持・運用コストが増大することは、多くの企業にとって深刻な課題です。これに対する最適な解決策の一つが、開発環境のモダナイズ化です。企業が限られたリソースを効果的に活用し、投資対効果（ROI）を最大化するためには、最新の開発環境を構築し、無駄なインフラコストを削減することが不可欠です。
モダナイズ化の選択肢と進め方の戦略
開発環境のモダナイズ化には、クラウド移行、**Infrastructure as Code（IaC）やCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）**の導入、コンテナ化、サーバレスアーキテクチャの採用など、さまざまな選択肢があります。しかし、企業の状況によって最適なアプローチは異なり、「クラウド化がこれから」の企業もあれば、「クラウド化は完了したがサーバレス導入を検討中」という段階の企業もあります。
モダナイズ化の第一歩として、「どの技術を採用すべきか」、「どのプロセスから着手すべきか」を明確にし、計画的に進めることが求められます。しかし、これらの技術を導入する上で、最適な戦略を立てることが難しく、どの段階でどのような決定をすべきかに悩む企業が多いのが現実です。
モダナイズ化のリソース不足と意思決定の課題
開発環境のモダナイズ化を進める中で、多くの企業が直面する大きな壁は、リソースの不足や専門的な知識の欠如です。収集した情報をもとに適切な意思決定ができず、プロジェクトが進展しない、または具体的なプランがあっても実行に移すためのリソースが足りない、といった課題に悩む企業も少なくありません。
モダナイズ化には、高度な専門知識と経験が必要です。ユーザー企業が自社内でこれを進めるには多大なリソースと専門性が求められるため、計画が頓挫するケースが多数見られます。
開発環境モダナイズ化の成功ステップとリソース確保の提案
こうした課題を乗り越えるためには、明確な実装ステップを策定し、適切な外部リソースを活用することが重要です。具体的には、エーピーコミュニケーションズ社が提供するモダナイズ化技術支援サービスが、その解決策として有効です。
サービスの特徴:
戦略的アプローチ: 貴社の現状を分析し、最適なモダナイズ化戦略を立案します。
リソース提供: 専門のエンジニアリングチームが、リソース不足を補い、プロジェクトを円滑に進行させます。
ノウハウ共有: 最新技術の導入と運用に必要なノウハウを提供し、社内リソースのスキルアップを支援します。
モダナイズ化を進めたいが、ノウハウや人材が不足している企業のご担当者様や情シス部門の方は、ぜひエーピーコミュニケーションズ社のサービスをご検討ください。これにより、オンプレミスインフラのコスト削減と開発環境の最適化を実現し、企業の競争力を向上させることが可能です。
ここでは、企業が直面するインフラコスト削減のニーズと、それに対する開発環境のモダナイズ化の必要性を強調しています。また、モダナイズ化の戦略的進め方、意思決定のサポート、リソースの確保に焦点を当て、エーピーコミュニケーションズ社のサービスを具体的な解決策として提案する内容となっています。
1: 問題提起と現状分析
量子コンピューティングがもたらす脅威は、今後のサイバーセキュリティにおいて避けて通れない重要な課題です。量子コンピュータの驚異的な計算能力により、現行の暗号化技術が無力化される可能性が高まっています。従来のコンピュータでは処理が困難だった暗号解読が、量子コンピュータでは短時間で可能になる恐れがあり、これによりデータ保護の基盤が根本から揺らぐことが懸念されています。
2: 詳細な技術解説
量子コンピューティングは、従来のコンピューティング技術とは異なり、情報を二進法に限定せず、キュービット（量子ビット）を使用して複数の状態を同時に表現・計算する能力を持っています。具体的には、従来のビットが「0」か「1」のいずれかの状態しか取れないのに対し、キュービットは「0」と「1」の重ね合わせ状態を取ることができ、これにより指数関数的な計算能力の向上が期待されています。さらに、キュービットの概念を拡張した「キューディット」は、複数の次元を持つ状態を表現することで、従来のキュービットよりも高い計算能力を実現します。
3: リスクの評価と将来予測
この技術革新がもたらすサイバーセキュリティへの影響は計り知れません。量子コンピューティングが現実化することで、現在広く使用されている非対称暗号化アルゴリズムが破られるリスクが高まり、これにより、データの機密性、整合性、認証手段が危険にさらされることになります。特に、楕円曲線暗号のような高度な暗号化手法でさえ、量子コンピュータによって数年以内に解読される可能性が指摘されています。
4: 対応策の提案
このような脅威に対処するためには、企業や組織はポスト量子暗号（PQC）の導入を検討し、量子コンピューティングに対しても耐性を持つ暗号化技術への移行を進める必要があります。さらに、量子コンピューティング技術の進展をモニタリングし、セキュリティ戦略を定期的に見直すことが求められます。また、既存のセキュリティプロトコルを補完するために、多層的な防御策を採用し、量子時代においても耐久性のあるデータ保護を実現することが不可欠です。
1: 量子コンピュータ時代への備え
アメリカ国立標準技術研究所（NIST: National Institute of Standards and Technology）のガイドライン13では、量子コンピュータ時代を見据えた「暗号化の俊敏性の維持」の重要性が強調されています。ハードコーディングされた暗号システムは、一度脆弱性が発見されると、保護や対策が困難になります。
2: 技術的俊敏性の必要性
そのため、技術的な俊敏性を実現するには、新たな開発フレームワークやサービスソフトウェアの導入が必要です。これにより、強力な暗号化技術を活用して、アプリケーションやデータを常にシームレスに保護することが求められます。組織は「セキュリティの俊敏性」を運用セキュリティ方針に組み込み、耐量子非対称暗号アルゴリズムや量子鍵交換が利用可能になった段階で、セキュリティソリューションがこれらに円滑に移行できる体制を整える必要があります。
3: 耐量子暗号の標準化と採用
NISTは現在、「耐量子コンピュータ暗号」規格の開発を進めています。特に、国家のスパイ活動の標的になる可能性が高い組織は、量子コンピュータの一般利用が可能になる数年前に、耐量子アルゴリズムを採用することを目標とすべきです。
4: 組織が採るべきセキュリティ対策
一部の先進的な組織は、量子コンピュータによる新しいサイバー脅威が現実であり、消えることはないと認識しています。彼らはサイバー脅威への対策を「起きるかどうか」ではなく、「いつ標的にされるか」の問題として捉えています。これは、プロアクティブな防御だけでなく、効果的なインシデントレスポンスにもリソースを投入する必要があることを意味します。侵害は不可避であり、進行中の攻撃を食い止めるためには、次に何をすべきかを理解していることがネットワークの保護には不可欠です。
5: 次世代AIシステムによる防御
効果的で統合された次世代AIシステムを活用することで、攻撃者が目的を達成する前にレスポンスを実行し、高確率でネットワークを保護することが可能です。このようなシステムは、人間の免疫システムに似た適応型の防御機能を持ち、侵入を防ぎ、攻撃が発生した場合には迅速に対応し、将来的な脅威にも対応する力を持つことが求められます。
まとめ アメリカ国立標準技術研究所（NIST）のガイドライン13では、量子コンピュータ時代への備えとして「暗号化の俊敏性の維持」が不可欠であるとされています。ハードコーディングされた暗号システムは、一度脆弱性が発見されると、保護や対策が困難になるため、技術的な俊敏性を実現することが求められます。これには、新たな開発フレームワークやサービスソフトウェアの導入が必要であり、強力な暗号化技術を活用して、アプリケーションやデータを常にシームレスに保護することが重要です。
組織は「セキュリティの俊敏性」を運用セキュリティ方針に組み込み、耐量子非対称暗号アルゴリズムや量子鍵交換が利用可能になった段階で、セキュリティソリューションがこれらにシームレスに移行できることを確認する必要があります。NISTは現在、「耐量子コンピュータ暗号」規格の開発を進めており、特に国家のスパイ活動の標的となる可能性が高い組織は、量子コンピュータの一般利用が可能になる数年前に、耐量子アルゴリズムを採用することを目指すべきです。
一部の先進的な組織は、量子コンピュータによる新たなサイバー脅威が現実のものとなり、消えないことを理解しています。彼らは、サイバー脅威への対策を「起きるかどうか」ではなく「いつ標的にされるか」という観点で捉え、プロアクティブな防御だけでなく、効果的なインシデントレスポンスにもリソースを投入しています。侵害は不可避であり、進行中の攻撃を停止するためには、次に何をすべきかを理解していることがネットワークの保護には不可欠です。
効果的で統合された次世代AIシステムの導入により、攻撃者が目的を達成する前にレスポンスを実行し、高確率でネットワークを保護することが可能です。このようなシステムは、人間の免疫システムに似た適応型の防御機能を持ち、侵入を防ぎ、攻撃が発生した場合には迅速に対応し、将来的な脅威にも対応できる能力を備えています。
1. ベストケースコールの意義と実行方法
ベストケースコールとは何か？
ベストケースコールとは、四半期内に成約可能性が高い案件や新たな商談を見込みに含める楽観的な予測方法です。
これは、現実的な見積もりを前提としつつも、潜在的なアップサイドの要素を加味してフォーキャストを行う手法です。
具体的な内容
含める案件の基準：
新たに獲得し、成約に持ち込める可能性が高い商談。
理想的な顧客像（Ideal Customer Profile）には一致しないが、模範的な進展を示している案件。
目標：
大型商談やすべてのパイプライン案件の成約を目指すのではなく、実現可能な範囲での楽観的な数字を提示。
実行時の重要ポイント
目標の達成方法を明確にする：
ベストケースコールの数字を達成するための具体的な道筋を検討。
実態とのギャップを分析：
提示された数字が過度に楽観的でないかを確認し、現実的な可能性を見極める。
例文
「理想顧客には完全には一致しないが、進展が順調な案件は、ベストケースコールに含めるべきでしょうか？」
「どのような施策で、この数字を達成できる可能性が高まるか議論しましょう。」
2. フォーキャストに潜むリスクとその対策
リスクの洗い出し
セールスフォーキャスティングでは、パイプラインやフォーキャスト内に潜むリスクや不整合を早期に発見し対処することが重要です。
リスクを特定するための検討事項
パイプラインの質の確認：
明暗を分ける重要な商談はどれか？
失敗の兆候を示している案件はあるか？
リスクの高い案件の特定：
進行が遅れている商談や、優先度の高い商談の状況を分析。
カバレッジの不足を検出：
特定の地域や顧客層でカバレッジが不足していないかを確認。
早期対処のメリット
問題が顕在化する前に軌道修正が可能。
十分な時間を確保して、適切な対策を講じることができる。
3. データインフラおよびIT環境の課題
企業が直面するデータ管理課題
以下のような課題が、効率的な業務遂行を阻害しています：
(1) データ分散の問題
必要なデータが部門やシステム間で分散しているため、全社的な活用が困難。
データの一元化が進まず、検索や分析の手間が増加。
(2) クラウド活用の最適化不足
外部クラウドのリソースを十分に活用できていない。
クラウドのコストが適切に管理されていない。
(3) データの柔軟な利用ができない
データ取り出し・利用プロセスが複雑で、意思決定のスピードが低下。
(4) データ量増加による管理の課題
データの増加に伴い、保管・管理に多くのリソースが必要。
適切なバックアップやアーカイブ体制が未整備。
(5) ネットワークやパフォーマンスの問題
ネットワーク速度の低下により、データ読み書きに時間がかかる。
(6) セキュリティリスク
ランサムウェアを含む外部攻撃への不安。
内部からの情報漏洩リスクへの対応が不十分。
4. データコンサルタントからの提案
解決策
(1) データ統合と可視化の強化
データレイクの構築：
分散されたデータを統合的に管理し、リアルタイムでの検索・分析を可能にする。
データカタログの導入：
各データの所在や属性を整理し、利用可能性を高める。
(2) クラウド環境の最適化
コスト分析ツールの導入：
クラウド利用の最適化を進め、無駄なリソースの削減。
マルチクラウド戦略：
複数のクラウドサービスを適切に活用し、柔軟性とコスト効率を両立。
(3) データライフサイクルの確立
バックアップとアーカイブ：
増加するデータを適切に管理するための体制を整備。
データガバナンスの実施：
セキュリティポリシーを強化し、データアクセスのルールを明確化。
(4) ネットワーク性能の向上
ネットワークインフラの再設計：
高速な通信環境を構築し、データの処理速度を向上。
結論
フォーキャスティングの精度向上やデータインフラの課題解決は、企業が競争力を高めるための重要な取り組みです。データコンサルタントとして、次のステップを推奨します：
フォーキャストのリスク分析と改善策の導入。
データインフラの最適化による業務効率向上。
クラウドおよびネットワーク戦略の強化。
これらを通じて、持続的な競争優位性を確保できます。
1. NCM Intelligent Operationsの概要
NCM Intelligent Operationsとは
NCM Intelligent Operationsは、エンドツーエンドの管理および運用ソリューションを提供し、VMware Aria Operations（旧vRealize Operations）に類似した機能を持っています。
主な機能
タスクの自動化
繰り返し作業を自動化し、運用効率を向上。
機械学習アルゴリズム
大量のデータを分析し、パフォーマンスの傾向やリソースの最適化を支援。
予測分析
キャパシティニーズの予測や、将来のリソース需要を可視化。
異常検出
パフォーマンス異常を予防的に検知し、障害対応を迅速化。
統合機能
チケット管理システムとの統合
問題追跡や対応プロセスを効率化。
システム監視の一貫性
全体のパフォーマンスと稼働状況を統一的に監視。
2. NCM Self-Serviceの特徴と価値
NCM Self-Serviceとは
NCM Self-Serviceは、VMware Aria Automation（旧vRealize Automation）の代替として機能する、直感的で効率的な自動化ソリューションです。
主な特長
迅速な成果提供
単一のVMのプロビジョニングなど、日常的なInfrastructure as a Service（IaaS）タスクをシンプルに自動化。
ライフサイクル管理
新規・既存アプリケーションのプロビジョニング、拡張、運用管理を効率化。
複数環境への対応
ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境にまたがる運用を合理化。
統合機能
消費およびガバナンスの管理ツール
リソース消費量を把握し、ポリシーに基づく運用を可能に。
ブループリントの作成と管理
定義済みのテンプレートで標準化されたプロビジョニングを実現。
3. NCMの競争優位性
他のソリューションとの比較
VMware Aria Operationsとの類似点
高度な運用管理機能を提供し、既存のインフラにシームレスに適応可能。
VMware Aria Automationとの違い
使いやすさと迅速な成果提供に特化した設計。
NCMが選ばれる理由
プロアクティブな運用
異常の予防検知や、将来のニーズを見越した運用最適化。
柔軟な自動化
ユーザーのワークフローに合わせたカスタマイズが容易。
効率性の向上
手動作業を削減し、より高い生産性を実現。
4. コンサルタントとしての提案
導入のメリット
運用コスト削減：
自動化と効率化により、人的リソースと時間の削減を実現。
信頼性の向上：
機械学習と予測分析に基づいた安定した運用。
スケーラビリティの確保：
増加するリソース需要や多様な環境に柔軟に対応。
推奨アクション
パイロットプロジェクトを実施
小規模な導入から効果を検証し、全面展開を計画。
既存システムとの統合計画を策定
チケット管理システムや監視ツールとの連携を最適化。
継続的な評価と改善
導入後も運用状況をモニタリングし、調整を続ける。
このように、NCMは高度な自動化と運用管理を提供し、効率化やリスク低減を求める企業にとって強力なソリューションとなります。
デジタル変革に取り組む多くの企業において、ITの役割は単なるコストセンターから、ビジネスの戦略実行を支える重要な要素へと変化しています。ITをビジネスの利益を創出する戦略的な要素に転換するためには、サービスの迅速な導入、スケーラビリティの向上、そしてコスト効率の改善を実現するために、従来のITインフラストラクチャを抜本的に見直す必要があります。クラウド環境は、柔軟性、オンデマンド性、そして高い投資対効果を持つため、ITインフラの見直しにおいて、多くの企業がクラウドインフラストラクチャを採用しています。IT部門が各ワークロードに最適なインフラストラクチャを選択する過程で、異なるプロトコルやサービスを持つ複数のクラウド、ホステッド環境、プライベートデータセンターが組み合わさり、結果としてハイブリッドなIT環境が構築されることが多く見られます。多くの企業は、オンプレミス、ホステッド、物理、仮想、コンテナ化、クラウドベースの複数のインフラストラクチャを統合することに課題を抱えており、これにより、一体的で効率的なハイブリッドIT環境の実現が難しくなっています。調査によると、グローバル企業のITリーダーの52%が、異なる環境間での「アプリケーションやデータの移行」をIT戦略の主な阻害要因として挙げています。さらに、61%の企業が「データセンターとクラウドワークロードの統合」を課題としており、74%の企業は「環境全体の可視性の不足」を重要な問題として挙げています。複数のプラットフォームが存在する場合、統合の課題が生じるだけでなく、異なるスキルセットを持つ人員が必要になり、その結果、管理コストが増加します。
デジタル変革に取り組む多くの企業において、ITの役割は単なるコストセンターから、ビジネスの戦略実行を支える重要な要素へと変化しています。
ITをビジネスの利益を創出する戦略的な要素に転換するためには、サービスの迅速な導入、スケーラビリティの向上、そしてコスト効率の改善を実現するために、従来のITインフラストラクチャを抜本的に見直す必要があります。
クラウド環境は、柔軟性、オンデマンド性、そして高い投資対効果を持つため、ITインフラの見直しにおいて、多くの企業がクラウドインフラストラクチャを採用しています。IT部門が各ワークロードに最適なインフラストラクチャを選択する過程で、異なるプロトコルやサービスを持つ複数のクラウド、ホステッド環境、プライベートデータセンターが組み合わさり、結果としてハイブリッドなIT環境が構築されることが多く見られます。
多くの企業は、オンプレミス、ホステッド、物理、仮想、コンテナ化、クラウドベースの複数のインフラストラクチャを統合することに課題を抱えており、これにより、一体的で効率的なハイブリッドIT環境の実現が難しくなっています。調査によると、グローバル企業のITリーダーの52%が、異なる環境間での「アプリケーションやデータの移行」をIT戦略の主な阻害要因として挙げています。さらに、61%の企業が「データセンターとクラウドワークロードの統合」を課題としており、74%の企業は「環境全体の可視性の不足」を重要な問題として挙げています。
複数のプラットフォームが存在する場合、統合の課題が生じるだけでなく、異なるスキルセットを持つ人員が必要になり、その結果、管理コストが増加します。
問題提起の明確化
まず、従来のITプロジェクトの問題を明確にし、教育機関が大規模なモノリシックプロジェクトに依存してきたことを示します。その後、アジャイルな方法論による解決策の概要を説明します。
アダプタビリティを実現するデータ活用とプロジェクト管理の細分化
従来の教育機関におけるITプロジェクトは、大規模かつモノリシックで、実行に時間がかかることが一般的でした。このようなプロジェクトは、リスクが高く、長期にわたる計画が必要です。しかし、アジャイルなアプローチでは、プロジェクトを小さな増分イニシアチブに分割することで、リスクを抑えながら迅速に成果を上げることができます。これにより、プロジェクト全体の進行中に価値のある結果を頻繁に得られるため、意思決定の速度や柔軟性を向上させることが可能です。
メリットと具体例
次に、増分的な作業のメリットを具体的に説明します。特に、大規模なモノリシックプロジェクトに比べてリスク軽減、迅速な成果取得、アジリティの向上がどのように実現されるかに焦点を当てます。
小規模イニシアチブのメリット:
大規模なモノリシックなプロジェクトは、開始前に詳細な審査や合意形成が必要で、リスクが高まる傾向があります。一方、小規模な増分アプローチを採用することで、リスクを軽減しながらプロジェクトを迅速に開始できます。これにより、最初の段階で小さな成果を得ることで価値を創出し、その経験を活かして継続的に改善していくことが可能です。このプロセスにより、教育機関は柔軟に対応しながら、プロジェクトを迅速に展開することができます。
増分的なアプローチによる柔軟性
増分的なアプローチの採用によって、組織のアダプタビリティやアジリティが向上することを説明します。具体例として、パンデミック下での組織対応を取り上げることで、増分アプローチの価値を強調します。
組織のアダプタビリティの向上:
増分的に作業を進めることで、教育機関は急速に変化する状況にも適応することが容易になります。例えば、5年かかる長期プロジェクトに取り組んでしまうと、その途中で状況が変わり、プロジェクトが時代遅れになるリスクがあります。しかし、短期間のサイクルで増分的に作業を進めれば、その都度優先順位を見直し、作業内容を調整することが可能です。パンデミックの間、アジャイルな作業方法に慣れていた組織は、新しい現実に迅速に対応し、変化に強いアプローチを取ることができました。
継続的フィードバックの重要性
継続的なフィードバックとその活用方法について述べ、リスク軽減とプロジェクトの調整がいかにして効果的に行われるかを説明します。これにより、データを活用したアジャイルなプロジェクト管理の有効性が明確になります。
フィードバックとリスク軽減の重要性:
増分アプローチを採用することで、継続的なフィードバックを収集し、迅速に新しいアイデアをテストすることが可能です。これにより、リスクを軽減しながらイノベーションを促進することができます。フィードバックに基づいて方向性を調整したり、期待された成果が得られないプロジェクトを早期に停止する判断も容易です。これにより、教育機関は常に適切な問題に対処し、最適なタイミングで正しい意思決定を行うことが可能になります。
データコンサルタントとして、ITの複雑化とその背後にある要因を説明し、組織が直面している現状と必要な対策について述べています。より論理的で焦点を絞った文章に変更し、IT戦略の強化に焦点を当てます。
ITの複雑化とセキュリティの課題
現在のIT環境は、新たな課題に直面しています。ESGが実施した調査によると、約46%の回答者が、2年前に比べてITがより複雑化していると報告しています。この複雑化の主な要因として以下の点が挙げられます。
デジタル変革への取り組み (29%)
データ量の急増 (35%)
サイバーセキュリティ環境の進化 (37%)
新しいデータセキュリティやプライバシー規制への対応 (32%)
これらの要因が組織に対して大きなプレッシャーをかけており、ITシステムとインフラの管理がさらに難しくなっています。
ITスキル不足とセキュリティ境界の拡大
さらに、サイバーセキュリティの専門知識不足が深刻な課題となっています。調査対象の組織の48%が、この分野での人材不足を指摘しており、ITチームは十分なリソースを確保できていません。この状況が進むと、組織全体のセキュリティ体制に悪影響を与える可能性があります。
同時に、企業はアプリケーションやデバイスの急増、およびリモートワーカーやモバイルワーカーの拡大にも対応する必要があります。この結果、ITが保護すべきセキュリティの境界が大幅に拡大し、管理の複雑さがさらに増しています。
対策：インフラの最新化とサイバーレジリエンシー
このような複雑な状況に対処するには、単に内部リソースで対応するだけでは不十分です。ITチームが直面する課題に対処するためには、基盤となるインフラストラクチャーの最新化が不可欠です。最新のITインフラは、データ増加やセキュリティリスクに対処できるよう設計されている必要があります。
また、ITの意思決定者が選ぶべき技術は、単にアプリケーションのニーズを満たすだけでなく、運用の簡素化やサイバーセキュリティの強化も視野に入れたものでなければなりません。さらに、組織全体のサイバーレジリエンシーを向上させるテクノロジーを選定することが、成功への鍵となります。
結論
ITの複雑化とサイバー攻撃の脅威に対処するためには、スキル不足や拡大するセキュリティ境界を考慮し、インフラの根本的な見直しが必要です。企業は、最新技術を導入し、セキュリティとレジリエンシーを強化することで、競争力を維持し、将来的なリスクに対処できる体制を整えることが求められます。
複雑化するITインフラとリスク管理の進化
ITインフラは今後ますます複雑化し、人為的ミスやシステム障害、セキュリティ脅威の発生確率が高まっています。加えて、外部からの悪意あるアクターが、これらの脆弱性を突く機会も増加することは避けられません。この現実を前に、組織は従来の「リアクティブ」な姿勢から脱却し、「プロアクティブ」なセキュリティ対策へのシフトが急務です。
セキュリティからサイバーレジリエンスへ
これまで多くの組織は、攻撃を防ぐことに重点を置いてきましたが、今求められているのは、攻撃を完全に防ぐことではなく、攻撃が発生した際に迅速かつ効果的に対応し、復旧する能力です。これが、サイバーセキュリティからサイバーレジリエンスへの移行の本質です。
サイバーレジリエンスの考え方では、セキュリティインシデントの発生を前提にした対応策を準備することが不可欠です。企業は、システム障害やセキュリティ侵害が起きた際に、業務を迅速に再開し、ビジネスの持続性を保つための対策を強化する必要があります。
NISTフレームワークに基づくレジリエンス戦略
多くの組織が、NIST Cybersecurity Frameworkのガイダンスを参考に、サイバーレジリエンス戦略を構築しています。このフレームワークは、重要なリソースを特定・保護し、障害や侵害の早期検出と、迅速な対応・復旧計画を策定するプロセスを推奨しています。これにより、企業は攻撃や障害への備えを強化し、インシデントが発生した際にもビジネスの影響を最小限に抑えることが可能です。
先進的なITインフラとレジリエンス強化
サイバーレジリエンスを強化するため、先進的な組織は以下のようなデータ保護機能を活用しています。
データ発見とコピー管理: 複数のデータバックアップオプションを確保し、迅速なデータ復旧を可能にします。
暗号化とアクセス制御: データの機密性を維持し、不正アクセスを防止します。
イミュータブルストレージ: データの改ざんを防ぎ、確実に復旧できる状態を保持します。
これらのテクノロジーは、企業のITインフラを強化し、サイバーインシデントに対する耐久力と回復力を向上させる要素として注目されています。
ビジネスリーダーに求められるサイバーレジリエンスの意思決定
ITおよびビジネスリーダーにとって、サイバーレジリエンスとは、単にテクノロジーの問題に留まりません。ビジネス継続を前提に、技術的なインフラ投資とビジネスの運用方針を連携させることが成功の鍵となります。これには、サイバー攻撃やその他の危機に迅速に対応し、業務を維持できる柔軟で拡張性のあるインフラを選定し、導入する戦略的な意思決定が必要です。
これにより、技術的な詳細に加え、ビジネスリーダーが理解すべき要素やインフラ投資の重要性が強調され、ビジネスの文脈に沿った価値が明確になります。