目次
データで読み解くセキュリティ課題：CRAと認証の再設計
現在、セキュリティを取り巻く環境は、「EUサイバーレジリエンス法（CRA）」という新たな規制対応と、「巧妙化するサイバー攻撃」という現実的な脅威への対応という、二つの大きな課題に直面しています。これらは一見異なる問題に見えますが、データコンサルタントの視点からは、「データの管理」と「プロセスの可視化」という共通の軸で捉え直す必要があります。
CRA対応：製品ライフサイクル全体のデータ管理が急務です
CRAは、設計から開発、リリース後のサポートに至るまで、製品ライフサイクル全体にわたるセキュリティ対応を義務付けています。これは、従来のセキュリティ規格の遵守を超え、継続的なデータ管理プロセスそのものの構築を要求するものです。
具体的には、以下のデータとプロセスの整備が求められます。
脅威分析・アセスメントデータの蓄積：開発初期段階からの脅威分析とリスクアセスメントの実施、およびその結果の文書化（データ化）が必須となります。
SBOM（ソフトウェア部品表）の整備：製品を構成する全コンポーネントのリスト（データ）を正確に把握し、管理することが求められます。これは脆弱性管理の基盤データとなります。
脆弱性データの継続的モニタリング：リリース後も、関連する脆弱性情報を継続的に収集・分析し、影響度を評価するプロセスが不可欠です。
アップデート提供プロセスの確立：脆弱性が発見された場合、迅速にパッチを提供できる体制と、その履歴データの管理が求められます。
不確実性を前提とした先行的なリスク分析が必要です
一方で、CRA準拠の鍵となる「整合規格」の多くは、いまだ詳細が公開されていません。最も遅いものでは2027年12月頃の公開が予測されており、適用開始時期から逆算すると、規格の公開を待ってから対応を始めるのでは明らかに手遅れです。
このような「要件の不透明性」こそが、事業継続における重大なリスクデータです。 データに基づきリスクを管理する観点からは、「待つ」という選択肢はありません。現時点で入手可能なデータ、すなわち「関連する既存のセキュリティ指令や規格」をベンチマークとし、現状のプロセスとのギャップ分析に今すぐ着手することが、最も合理的なアプローチです。
私たちは、CRA対応を迫られる経営層、開発部門、品質保証・セキュリティ担当者に対し、これらの関連データを整理・分析し、今備えるべき体制とプロセスを具体的に明らかにします。『コンサルティング』や『診断（アセスメント）』を通じて、セキュリティ規格に基づいたリスク分析を支援し、組織的なデータ管理プロセスの構築をサポートします。
サイバー攻撃：データが示す「ID・パスワード認証」の限界
CRAのような規制対応と並行して、日々のサイバー攻撃による被害データも急増しています。特に、生成AIを悪用したフィッシングサイトやマルウェアの作成により、ID・パスワードの窃取がかつてないほど容易になっています。
その結果、金融機関の口座乗っ取りや、意図しない株式売買による資産損失など、実害のデータが後を絶ちません。
これらの事実は、**「ID・パスワードのみに依存する認証プロセスは、統計的にもはや有効な防御策ではない」**という現実を示しています。認証プロセスの根本的な再設計が求められています。
認証の本質的課題：ログデータが示す脆弱性
対策としてワンタイムパスワード（OTP）などによる多要素認証（MFA）の導入が進んでいますが、攻撃データは、それすらも突破され始めていることを示しています。
データ分析の視点で見ると、多くのMFAには以下の二つの課題が内在しています。
認証データ（要素）の偏り： MFAのログデータを分析すると、その多くが依然としてID・パスワードといった「知識情報」に依存している実態が見えてきます。所持要素（デバイス）や生体認証といった、より突破されにくい認証データを組み合わせた設計になっていない場合、フィッシングなどで知識情報ごと窃取されるリスクが残ります。
認証後のアクセス制御（認可）データの欠如： 認証を突破された後、「誰が・どこから・何にアクセスしているか」というアクセスログの監視と制御が設計されていないケースが散見されます。認証は「入口」に過ぎず、侵入後の振る舞いをデータとして監視・制御する仕組みがなければ、攻撃者の活動を制限できません。
本質的な課題は、「①突破されにくい質の高い認証データ（要素）」と、「②認証後の詳細なアクセス制御ロジック（運用設計）」が揃っていない点にあります。これこそが、ログデータやインシデントデータから読み解くべき、企業が向き合う根本課題です。
データ中心の最適解：次世代認証（パスキー）とゼロトラスト
この根本課題に対する最もデータドリブンかつ効率的な解決策の一つが、**「パスキー認証」と「ゼロトラストモデル」**の連携です。
パスキー認証（強固な多要素認証）： パスワードという「知識情報」を排除し、デバイス（所持要素）と生体認証（生体要素）を組み合わせることで、フィッシング耐性が極めて高い、質の高い認証データを実現します。
ゼロトラストモデルのアクセス制限： 「一度認証したら信頼する」のではなく、「あらゆるアクセスを常に検証する」モデルです。認証ログ、デバイスの健全性データ、アクセス先のデータなどをリアルタイムで分析し、最小権限の原則に基づいてアクセスを動的に制御します。
この二つの連携は、単にセキュリティ強度を高める（不正アクセスデータを削減する）だけではありません。パスワード管理という煩雑な運用データを撤廃し、管理者とユーザー双方の業務効率を大幅に向上させるという、運用データの最適化にも直結します。
パスワードに依存した従来のセキュリティ運用データが示す課題を、いかに手間なく、かつ安全に解決できるか。導入事例のデータやデモンストレーションを交えながら、具体的な方法を解説します。
このようなデータ課題をお持ちの部門におすすめします
情報システム・セキュリティ部門のマネージャー・責任者 （インシデントデータや脆弱性データへの対応に追われている）
Microsoft 365、Google Workspaceなど複数のクラウドIDデータを運用している企業 （IDデータが分散し、アクセスログの横断的な分析・管理が困難）
ID・パスワードによる認証データの漏洩リスクを抜本的に解決したい企業 （パスワードリセットの運用コストデータが増加している）
不正アクセス対策の運用負荷（データ管理工数）を削減したい企業
ゼロトラスト構想を、具体的なデータとプロセスとして実装・運用したい企業
データ分析が示すリスク対応の遅れ：資産データの不備と優先度付けの欠如
多くの組織において、自社が保有するIT資産（データ、アプリケーション、インフラ）を正確にリスト化した「資産インベントリデータ」が整備されていないという課題が観測されます。 各部門が個別に導入したクラウドサービスや、従業員が利用する管理外のツール（シャドーIT）の存在により、収集・管理すべき資産データは急速に増大し、実態把握が困難になっています。
その結果、収集された膨大な脆弱性データや脅威インテリジェンスに対し、「どのリスクが自社のどの重要資産に影響するのか」という相関分析ができず、対応の優先順位付け（トリアージ）が困難になっています。
限られたセキュリティリソース（人材・予算）の中で、リスクデータを定量的に評価・分析するプロセスが確立されていなければ、どのリスクから対処すべきか判断できません。結果として、統計的・定量的にビジネスインパクトの大きい重大なリスクへの対応が遅れ、インシデント発生（実害データ）につながる「リアクティブ（事後対応）」な運用から脱却できないケースが少なくありません。
CREMによるデータドリブンなリスク管理：プロアクティブ（予測的）セキュリティの実現
CREM（Cyber Risk Exposure Management）は、このようなリスク管理の課題を、データの収集・分析・定量化によって解決するアプローチです。
CREMはまず、社内外やクラウド環境に散在する資産構成データ（インベントリ）を網羅的に収集・可視化します。次に、収集した脆弱性データやネットワーク構成データ、脅威インテリジェンスを相関分析し、攻撃者が利用可能な攻撃経路（アタックパス）をシミュレーション・可視化します。
さらに、各資産の重要度データや脆弱性データに基づき、ビジネスインパクト（影響度）を考慮した**リスクスコアを算出（定量化）します。
この定量化されたスコア（データ）に基づき、対応すべきリスクの優先順位付けをデータドリブンで決定できます。これにより、インシデント発生という実害データを待つのではなく、予測データに基づいて先回りする「プロアクティブ（予測的）セキュリティ」運用への変革が可能となります。
CREMを活用し、リスクデータを実践的に管理・分析する手法を、導入事例データと共に解説します。
ゼロトラストセキュリティ：データアクセス管理の再設計
リモートワークの普及とクラウド利用の拡大は、セキュリティの前提条件を根本から変えました。 従来の「境界型セキュリティ」は、社内と社外を明確に分けるデータモデルに基づいていましたが、今やこのデータ境界自体が曖昧になり、モデルが機能不全に陥っています。
これに対し「ゼロトラスト」は、「すべてのアクセスデータを信頼しない」ことを前提に、アクセス要求ごとにリアルタイムでデータを検証・評価するセキュリティモデルです。
このモデルにおいて、「誰が（認証データ）」「どこから（アクセス元データ）」「何に（アクセス先データ）」アクセスしているかを正確に収集・分析し、制御する「認証」と「アクセス管理」は、セキュリティ運用における最重要データとなります。
認証ログデータを分析すると、従来のID・パスワードのみの認証がいかに脆弱であるかは明白です。また、VPNのアクセスログは、一度接続を許可すると内部ネットワークへの広範なアクセスを許容しがちであり、アクセス制御の粒度として粗いことがデータから読み取れます。
ゼロトラスト時代においては、認証データの信頼性を高める多要素認証（MFA）の導入と、アクセスログデータをより詳細に分析・制御できる「脱VPN」を含めたアクセス管理の再設計が最重要課題です。
１．「ゼロトラストセキュリティ実現のためのデータ分析ステップ」
ゼロトラストへの移行は、「何をすればよいかわからない」という課題に直面しがちです。 まず、現状の資産データやアクセスパターンデータをどのように棚卸し、分析するか。そして、どのデータから検証・制御の対象としていくべきか。ゼロトラスト実現に不可欠なデータの分析ポイントと、その具体的なステップ（ロードマップ）を解説します。
２．「データが示す認証の脆弱性：セキュリティと生産性を両立するMFA」
攻撃パターンのデータ分析は、巧妙化する認証攻撃がサプライチェーン全体のリスクとなっている実態を示しています。 リスクデータに対する戦略策定の要諦を解説するとともに、MFAの導入ログや運用データの先進事例を分析します。セキュリティ（リスクデータの低減）と生産性（認証プロセスの効率化データ）を両立させる、データドリブンな認証強化のアプローチを提示します。
３．「アクセスログ分析に基づく『脱VPN』：セキュアな内部アクセス」
アクセスパターンのデータを分析すると、依然として多くの重要な業務データがオンプレミスの基幹システムに存在している実態が確認されます。 一方で、近年のインシデント発生データは、VPN機器の脆弱性がランサムウェアの主要な侵入経路の一つであることを示しています。 VPNの**広範なアクセス許可（粗いアクセス制御）**という課題を、アクセスログデータを詳細に制御するゼロトラストの原則に基づいた「脱VPN」ソリューションで、いかに解決するかを具体的に示します。
データが示す「旧来のセキュリティ」の限界と「予測的」アプローチへの転換
現在、多くの組織が保有するセキュリティ関連データは、二つの大きな課題を示しています。一つは「旧来の認証プロセスが蓄積するリスクデータ」、もう一つは「IT資産の急速な拡大に伴うリスクデータの把握困難性」です。 これらは、従来のセキュリティ運用では対応が限界に達していることを示唆しており、データに基づいた「プロアクティブ（予測的）」なアプローチへの転換が急務となっています。
1. 認証データのリスク：改修困難なシステムが抱えるジレンマ
長年運用されている業務Webシステムや社内ポータルは、その改修に必要な「コスト・工期・プロジェクトリスク」といった予測データが膨大であるため、近代化が遅れがちです。
その結果、認証プロセスはパスワードやSMS認証といった旧来の方式に依存し続けています。 これらの方式は、「認証情報漏洩インシデントのデータ」や「フィッシング攻撃成功のデータ」が示す通り、セキュリティ上の脆弱性が統計的に証明されています。
さらに、多要素認証（MFA）を導入しても、「認証失敗ログデータ」や「ヘルプデスクへの問い合わせデータ」が増加（いわゆるMFA疲れ）し、運用負荷データが悪化するケースも少なくありません。 各種セキュリティガイドラインがこれらの方式を非推奨・禁止としている背景には、こうしたリスクデータが存在します。
現場からは「改修コストデータを最小限に抑えつつ認証を強化したい」という要求が、経営層からは「インシデント発生リスクデータを早急に低減すべきだ」という要求が上がっており、両者のギャップが課題となっています。
2. データで解決する認証課題：リバースプロキシとパスキーの活用
この課題に対し、「既存システムのデータを一切改修しない」アプローチが有効です。 リバースプロキシを介して「パスキー認証（生体認証）」を付加する手法は、改修コストデータをゼロに近づけつつ、認証プロセスを抜本的に改善します。
この方式では、スマートフォンの生体認証データとPCの認証データを連携させることで、「ログイン時間データ」の短縮（利便性向上）と、「不正アクセス試行データ」の激減（セキュリティ向上）を両立します。
ムービット社が提供する「Passkey認証対応リバースプロキシソリューション」は、このプロセスを段階的に導入するシナリオデータを提供します。運用負荷データを最小限に抑えながら、安全で快適な認証基盤データへ移行する具体的な手法を提示します。
3. IT資産データの爆発とリアクティブ（事後対応）の限界
セキュリティが向き合うべきデータは、認証ログだけではありません。 企業のIT環境は、従来の社内PCやサーバに加え、クラウド、SaaS、そしてAI活用へと急速に拡大しており、保護対象となる「IT資産データ」は爆発的に増加しています。
攻撃者はこの「システムの複雑性」というデータを逆手に取り、脆弱性データや設定不備データを突いて侵入を試みます。 **インシデント発生データ（アラート）を起点とする「リアクティブ（事後対応）」**な運用プロセスでは、攻撃のスピードデータや巧妙化する手口のデータ量に追いつけません。結果として、「インシデント対応完了までのリードタイムデータ」が長期化し、被害データ（損失）が拡大するリスクが高まっています。
限られたセキュリティリソース（人材データ、予算データ）で防御効果を最大化するには、攻撃がインシデントデータとして具現化する前にリスクを予測し、対処する「プロアクティブ（予測的）セキュリティ」への転換が不可欠です。
4. リスク分析の課題：資産データと脆弱性データの紐付けの欠如
プロアクティブな対応を阻む最大の要因は、「正確なリスクデータの把握不足」です。 多くの組織では、自社が保有する**IT資産インベントリデータ（棚卸しデータ）が不十分です。各部門が導入したクラウドサービスや、従業員が利用する管理外のツール（シャドーIT）により、管理対象外の資産データ（＝把握不能なリスクデータ）**が拡大し続けています。
その結果、日々報告される膨大な「脆弱性データ」を収集しても、それが「自社のどの重要資産データに影響するのか」という相関分析ができません。 リスクの「ビジネスインパクトデータ」に基づいた定量的な優先度付け（トリアージ）が行えないまま時間が経過し、統計的に危険度の高いリスクデータが放置されています。
5. CREMによるデータドリブンなリスク管理の実現
CREM（Cyber Risk Exposure Management）は、このリスク分析プロセスの課題をデータで解決するアプローチです。 CREMはまず、社内外やクラウドに散在する資産インベントリデータを網羅的に収集・可視化します。
次に、収集した「脆弱性データ」や「脅威インテリジェンスデータ」を資産データと突合し、「攻撃経路シミュレーションデータ」を予測・生成します。 最終的に、これらの分析データに基づき、ビジネスインパクト（影響度）を加味した**「リスクスコア」という定量的な評価データ**を算出します。
このスコアデータ（分析結果）を用いることで、優先度の高いリスクから効率的に対処する道筋が明確になり、「プロアクティブ（予測的）セキュリティ」の運用プロセスが実現可能となります。導入事例データに基づき、CREMを活用した実践的なリスクデータ管理の手法を解説します。
6. 外部要因：CRA（欧州サイバーレジリエンス法）という新たなデータ管理要求
これらのリスクデータ管理は、2027年12月から本格適用される「欧州サイバーレジリエンス法（CRA）」への対応においても必須となります。（脆弱性報告義務は2026年9月開始）
CRAは、EU市場で製品（一般消費者向け・産業向け問わず）を販売する企業に対し、製品ライフサイクル全体を通じた厳格なセキュリティ要件を課すものです。 これは、「セキュリティアセスメントの実施データ」「脆弱性管理プロセスデータ」「インシデント報告データ」といった一連のコンプライアンスデータを整備し、当局に提出可能にすることを法的に義務付けるものです。
「CRA非準拠」というデータが記録された場合、「EU市場での販売停止」という重大な事業リスクデータに直結します。今からCRA対応を見据えたデータ管理体制の構築に着手することが求められます。
米国で加速する規制とパスキー認証へのデータドリブンな移行
米国では、金融機関を標的としたフィッシング攻撃の件数と、それに伴う被害額のデータが顕著な増加傾向を示しています。この定量的なリスク増大を受け、政府や規制当局は、従来のパスワード認証を重大なシステミックリスクとして再評価し、セキュリティキーを用いたパスキー認証（FIDO2）の導入を強力に推進しています。
大手金融機関の先行事例では、パスキー認証導入後に認証情報流出に起因する不正アクセス件数が有意に減少したというデータも報告されています。この動向は、単なる技術トレンドではなく、データに基づいた合理的なリスク回避策としての側面が強いと分析されます。
日本の金融庁も、こうした米国のインシデントデータと規制導入の効果をベンチマークしていると推測されます。国内のサイバー攻撃の傾向データを鑑みれば、同様の規制要件が導入されるまでの猶予期間は限定的である可能性が高いです。米国の先行事例から導入効果（例：不正アクセス減少率、認証関連の運用コスト削減効果）をデータとして分析し、自社の認証基盤の脆弱性を定量的に評価することが、将来的なリスクと規制対応コストを最小化する鍵となります。
パスワード依存とOTPの限界が示すリスクの定量的評価
国内の金融機関で広く採用されているパスワードとOTP（ワンタイムパスワード）に依存した認証基盤は、その限界を示すデータを露呈しています。特に中間者攻撃（AiTM）のような高度なフィッシング攻撃の増加により、MFAを設定していても認証が突破されるインシデントの割合は増加傾向にあります。これは、従来のリスク評価モデルが、現在の脅威の実態と乖離し始めていることを示唆しています。
データアナリストの視点では、運用コストのデータも看過できません。パスワードリセットに関するヘルプデスクの対応工数や、それにかかる人件費は、定量化すべき重要なコスト要因です。これらの運用負荷は、従業員の生産性を間接的に低下させ、認証基盤のROI（投資対効果）を悪化させています。
加えて、サプライチェーンリスクの観点から、委託先や派遣社員のアカウント管理に起因するインシデントデータは、極めて憂慮すべき状況です。これらのリスク要因を発生可能性（Probability）と潜在的影響度（Impact）でマッピングした場合、認証基盤の脆弱性は、多くの機関にとって「高確率・高インパクト」領域に分類される、最優先で対処すべき課題であると結論付けられます。
パスキー認証とYubiKey導入によるリスク低減効果の試算
「パスワード関連のインシデントが月間X件発生」「OTP認証のヘルプデスク運用にY人時を費やしている」といった具体的な課題に対し、パスキー認証はデータに基づいた明確な解決策を提示します。
まず、パスキー認証がフィッシング攻撃に対し、なぜ従来のMFAよりも堅牢であるかを技術的に解説し、理論上の攻撃成功率が限りなくゼロに近づくメカニズムを明らかにします。
次に、米国の金融機関におけるYubiKey導入事例を分析し、導入前後での「不正アクセス試行件数の減少率」や「パスワードリセットに関する問い合わせ数の削減効果」といった具体的なKPI（重要業績評価指標）データを共有します。
さらに、「委託先・派遣社員のアクセス管理」や「初期導入コスト」といった国内特有の課題に対し、CloudGate UNOとの連携を例に、複数の解決シナリオを提示します。各シナリオについて、想定されるコストと期待されるリスク低減効果（例：想定年間損失額(ALE)の低減額）を試算し、データに基づいた投資判断の材料を提供します。
クラウドサービスにおける正規アカウント悪用の実態データ
SaaS市場の成長率データが示す通り、「Microsoft 365」や「Google Workspace」などのクラウドサービスの業務利用が拡大するにつれ、攻撃対象領域（Attack Surface）も比例して拡大しています。
近年のセキュリティインシデントデータを分析すると、侵害全体に占める「正規アカウントの悪用」の割合が一貫して増加傾向にあることが確認されています。これは、窃取された認証情報がダークウェブ市場でデータとして流通している実態を反映しています。
この事実は、従来の「社内ネットワーク＝安全」という境界型防御モデルが、データ上もはや有効でないことを示しています。しかし、「MFAを導入済み」の組織においてもインシデントが発生しているデータは、「MFA＝安全」という認識がリスクの実態を見誤らせている可能性を示唆しています。我々は、認証を通過した後の「正規利用者を装った異常行動」を、いかにデータから検知するかという新たな分析課題に直面しています。
アカウント乗っ取り検知の鍵：認証後の行動ログ分析（UEBA）
MFAの導入はセキュリティのベースラインを引き上げますが、MFA疲労攻撃やセッションハイジャックによる侵害成功データは、攻撃者がMFAを前提とした戦術に適応していることを示しています。
最大のリスクは、正規の認証情報を通過した「なりすまし」アクセスです。この種の攻撃は、従来の認証ログ上では「正常」として記録されるため、インシデントの検知までの平均時間（MTTD）が長期化する傾向がデータから読み取れます。
多くの組織が直面する課題は、データの「サイロ化」です。クラウド、オンプレミス、各SaaSのログが分断され、認証ログと操作ログが紐づいていない状態では、攻撃者の行動パターンの相関分析は困難です。
データは収集・保持するだけでは価値を生みません。膨大なログデータから異常を判断するためのベースライン（正常モデル）の定義が必要です。今、注目すべきは「認証後の行動ログ監視」、すなわちUEBA（User and Entity Behavior Analytics）です。個々のログイベントではなく、ユーザーの「行動パターン」を時系列で分析し、ベースラインから逸脱する「異常」を統計的に検出するアプローチこそが、正規認証の壁を越えた脅威を見破る鍵となります。
「認証のその先」の価値提案：データ可視化によるセキュリティ運用支援
SIerやMSP、認証ソリューションを扱う専門ベンダーの方は、顧客に対し、よりデータドリブンなセキュリティ提案が求められています。顧客が「リスクが見えない」と感じる背景には、多くの場合、ログデータが分析されておらず、リスクが定量的に可視化されていないという課題が存在します。
具体的な不正利用のユースケースを用い、生ログがどのように収集・正規化され、相関分析を経て「リスクスコア」や「異常行動アラート」といった実用的なインテリジェンスに変換されるか、そのデータ処理プロセスをデモで解説します。
さらに、ツールを活用したログの一元監視とリスク可視化のソリューションが、いかに脅威検知の精度向上とインシデント対応の迅速化（MTTD/MTTRの短縮）に貢献するかを紹介します。「認証の導入」提案に留まらず、その先の「運用フェーズにおける継続的なデータ分析とリスク可視化」まで支援できる体制は、顧客への提供価値を最大化します。データに基づいたセキュリティ態勢評価と改善提案能力を高めるため、ぜひご検討ください。
パスワード・SMS認証依存のリスクと定着しないMFAの課題
パスワードやSMS認証は、近年のフィッシング攻撃の成功率や漏洩インシデントに関するデータ分析において、その脆弱性が一貫して示されています。これらは、攻撃ベクトルの分析データにおいても、依然として主要な侵入経路として特定されています。
このリスクに対応するため多要素認証（MFA）を導入しても、MFA疲労攻撃のような新たな脅威に加え、導入後の実利用率データやヘルプデスクへの問い合わせ件数の分析から、運用負荷や利便性の問題により、その定着と運用に高い障壁が存在することが示唆されます。
結果として、「既存Web資産の改修コストを最小限に抑えたい」という運用データに基づく現場の要求と、「インシデント発生時の潜在的損失額を最小化すべき」というリスク評価に基づく経営層の要求、この2つの相反するKPI（重要業績評価指標）の間でトレードオフが発生している状況が多くの組織で観測されます。
リバースプロキシとパスキーによる認証基盤のROI最大化
本セッションでは、既存のWebシステム資産への影響（改修工数）を最小化しつつ、リバースプロキシを介してパスキー認証（FIDO2）を追加実装する具体的なアーキテクチャを提示します。
このアプローチにより、スマートフォンの生体認証を活用することで、認証成功率やログイン所要時間といったUX（ユーザーエクスペリエンス）指標と、不正アクセス試行のブロック率といったセキュリティ指標を、同時に改善する仕組みを紹介します。
さらに、ムービット社の「Passkey認証対応リバースプロキシソリューション」の導入事例データに基づき、投資対効果（ROI）を測定しながら段階的に展開するためのロードマップ策定シナリオを提示します。初期開発コスト（CapEx）と運用保守コスト（OpEx）のTCO（総所有コスト）を最適化し、認証基盤への投資価値を最大化する移行パスを具体的に解説します。
テレワークとAI普及に伴うPC管理の限界とデータ分散リスク
テレワーク実施率やリモートアクセスログのデータ分析から、ワークプレイスの分散化は不可逆的なトレンドとして定着していることが確認できます。加えて、生成AIの業務利用に関するサーベイデータや関連サービスのトラフィック分析では、企業利用が指数関数的に増加している傾向が観測されています。
特に「Copilot+ PC」のようなAI標準搭載PCの市場投入は、企業の端末リプレイスサイクルと連動し、オンデバイスAI（エッジAI）の業務実装率を急速に高めるドライバーになると予測されます。
しかし、端末（エッジ）でのデータ処理は、利便性向上に寄与する一方で、シャドーITの利用データ増加や、端末からの直接的なデータ漏洩インシデントの発生確率を高める、新たなリスク要因として識別されています。従来のエンドポイントセキュリティ（EPP/EDR）のログデータだけでは、これらのリスクを網羅的に検知・評価することが困難になっています。
データガバナンスの観点からは、データの所在（Data Residency）と流れ（Data Flow）を一元的に把握・管理することが理想ですが、オンプレミス、クラウド、そしてエッジ（PC端末）にデータがサイロ化・分散している状況が、多くの組織のデータ資産管理の実態として見受けられます。これは、データ活用のボトルネックであると同時に、重大なセキュリティリスクとなっています。
AI PC導入が複雑化させるセキュリティ管理とデータ保護のトレードオフ
生成AIの業務利用が拡大するにつれ、「従業員が機密情報をAIに入力する」インシデントのリスクが顕在化しています。このリスク発生確率は、データ分類（Data Classification）の精度と、AIの利用頻度データに大きく依存すると分析されます。
また、AI PC導入後も端末に業務データが残留する場合、そのデータ量は、紛失や盗難といったインシデント発生時の潜在的な被害影響度（Impact）を決定する重要なパラメータとなります。このパラメータを最小化（データレス化）することが、リスク管理上、極めて重要です。
現状では、AI活用による生産性向上（期待効果）と、データ漏洩リスク（潜在的損失）の間で、データに基づいた合理的な意思決定が困難な状況が続いています。管理対象デバイスの多様化と、監視すべきセキュリティログ（AI利用ログ等）の増大は、システム部門の運用コストを直接的に増加させており、このコストも定量的に把握すべき課題です。
AI活用推進（攻めのDX）とセキュリティ担保（守りのガバナンス）のバランスを、データに基づいて評価し、最適なデータ保管戦略を策定することが、経営上の喫緊の課題となっています。
市場トレンドデータから読み解く、AI PC時代に最適化されたセキュリティ戦略
利便性の向上を示すデータ（例：業務効率化の試算値）と、新たなセキュリティインシデントの発生データ（例：AI経由の情報流出件数）を比較分析すると、従来のリスク評価モデルの見直しが不可避であることが明らかです。
最新の市場トレンドデータ（例：AI PCの出荷予測、データレスソリューションの市場シェア）を分析し、そこから導き出される、将来のPC利用形態とデータ管理の最適モデルを提示します。
さらに、データレスPCソリューションが、端末へのデータ残留リスクをどの程度低減させ、セキュリティインシデントの発生確率と潜在的影響度をどれだけ引き下げるか、その定量的効果を、具体的な利用シーンのデータに基づいて解説します。
同社が蓄積してきたITインフラ構築・運用に関する豊富な実績データ（ナレッジベース）に基づき、セキュリティと柔軟性を両立させるための、実践的なアーキテクチャ設計と運用の選択肢を提示します。AI時代のPC利用におけるリスクを定量的に評価し、自社のデータ特性と業務プロセスに最適化された導入戦略を策定するための、データドリブンな判断材料を求めているご担当者にとって有益な内容です。
未検出＝未侵害ではない時代の調査・分析要件
近年のサイバー攻撃に関するインシデントデータを分析すると、攻撃者は既存の検知シグネチャやルールベースの防御ロジックを前提に、それを回避する手法を高度化させています。さらに、委託先や子会社を含めたサプライチェーンの複雑化は、ログデータのサイロ化を招き、単一のセキュリティ製品の監視データだけでは、侵害の全体像を把握することが極めて困難になっています。
アラート（検知データ）の有無だけで安全性を判断することは、フォールスネガティブ（見逃し）のリスクを増大させます。データ分析の観点では、業務継続性を担保する鍵は、「データ収集のカバレッジ（網羅性）」「分析の速度（MTTD：平均検知時間）」、そして「特定領域の深掘り分析（フォレンジック）の効率性」という、調査・分析の質と速度にかかっています。
これは、データ分析のプロセスに例えられます。平時は継続的なデータ収集によって「ベースライン（正常状態の統計モデル）」を構築・更新し（定期健PIN）、異常検知（アノマリーディテクション）の精度を高めます。有事には、広範なデータソースから迅速にスナップショットを取得して異常パターンを検出し（迅速検査）、特定された高リスク領域に対してのみ、リソースを集中させて根本原因分析（RCA）を行う（精密検査）アプローチが、最も合理的かつ効率的です。
調査・分析の遅れがビジネスインパクトを増大させる現実
インシデント対応において、侵害発覚直後からのデータ収集・分析の速度は、主要KPIであるMTTD（平均検知時間）およびMTTR（平均復旧時間）に直結し、被害の拡大防止を左右します。
しかし、多くの組織では、高度なデータ分析スキルを持つ人材や、ログを一元的に相関分析できる基盤のリソースが不足しているのが実情です。その結果、侵害の痕跡（エビデンスデータ）の収集や、影響範囲（端末、アカウント）の特定に膨大な時間を要しています。
さらに、ログ設定の不備による「記録の欠落（データの完全性の欠如）」や、シャドーITなど「管理外端末（データカバレッジの欠如）」の存在が、データに基づいた全体像の把握、すなわち相関分析を著しく困難にしています。
これらの要因が封じ込め（対策実行）の意思決定を遅延させ、結果として、情報漏洩件数や業務停止時間といったビジネスインパクトのデータを悪化させる直接的な原因となっています。
インテリジェンス駆動型の迅速な状況把握と判断支援
インシデント対応におけるデータ分析のアプローチとして、「継続的なベースライン分析（平時）」と「有事の迅速なスナップショット分析」の組み合わせを提案します。軽量なエージェントにより、広範なエンドポイント環境への展開（高いカバレッジ）と低負荷でのデータ収集を実現します。有事には、侵害指標（IoC/IoA）データを高速に収集・突合する“迅速スクリーニングキット”として機能し、広範囲の状況を短時間で可視化します。これにより、どの端末データを優先的に深掘り分析すべきか、リスクスコアリングに基づいたトリアージ（優先順位付け）を迅速に行うことが可能です。
平時には“定期健診”として、エンドポイントのデータを継続的に収集し、ベースライン（正常モデル）との差分を分析します。これにより、潜伏する脅威や再侵入の兆候といった、従来の検知ルールでは見逃しがちな「微弱な異常（アノマリー）」を早期に検出します。
このアプローチは、「脅威の検知（可視化）」→「影響範囲の特定（判断）」→「対策の実行（封じ込め）」に至るデータ分析と意思決定のプロセスを最短化し、MTTDとMTTRの短縮に直接的に寄与します。
ID・パスワード＋スマホ認証方式の限界を示すデータ
多要素認証（MFA）は、その導入率のデータが示す通り、セキュリティのベースラインとして広く普及しています。特に「ID・パスワード＋スマートフォンのOTP（ワンタイムパスワード）」は、標準的な構成として多くの企業で採用されています。
しかし、この方式は、運用負荷とセキュリティリスクに関するデータを分析すると、その限界点が明らかになりつつあります。例えば、ヘルプデスクへの問い合わせ工数データ（運用負荷）や、MFA疲労攻撃・SIMスワップに起因する侵害インシデントデータ（セキュリティリスク）は、既存方式が新たな課題を生み出しているエビデンスとなっています。
パスワード脆弱性とスマホ運用コストの定量的課題
実際の運用データを分析すると、スマートフォンの紛失・機種変更に伴う再発行対応や、業務用端末の貸与・管理にかかる工数（人時）は、情報システム部門の運用コストを年々増加させていることが分かります。
加えて、フィッシング訓練の失敗率データや、実際のインシデント原因分析データが示すように、ID・パスワードの使い回しといった“人的要因”に起因する脆弱性は、依然として高い割合を占めています。
セキュリティ強度（例：認証突破率の低さ）とユーザーエクスペリエンス（例：ログイン所要時間）がトレードオフの関係にあり、両立が困難であるという課題は、特にユーザーアカウント数や認証トランザクション数が多い大企業やSaaS事業者において、より深刻なデータ傾向として観測されます。
顔認証×マトリックス認証によるKPI（セキュリティ・利便性）の両立
従来、顔認証を採用したMFA構成の多くは、「固定パスワード＋顔認証」という組み合わせであり、パスワード依存のリスクは解消されていませんでした。
ここで提案するのは、高精度な顔認証（生体情報データ）と、PassLogicのマトリックス方式（知識ベースのワンタイム認証）を組み合わせた、「スマートフォン不要」の新しい多要素認証構成です。
この方式は、カメラ付きデバイスがあれば利用可能であり、ブラウザ完結型のワンタイムパスワード認証を実現します。これにより、専用アプリや追加ハードウェアの導入コスト、およびそれらの管理運用コストを大幅に削減できると試算されます。
データ分析の観点からは、このソリューションは「認証突破率の低下（セキュリティ向上）」、「ログイン成功率の向上（UX改善）」、そして「ヘルプデスク問い合わせ件数の削減（運用性向上）」といった、従来トレードオフの関係にあった複数の重要業績評価指標（KPI）を同時に改善するポテンシャルを持っています。これは、企業のMFA強化だけでなく、SaaS事業者が提供する認証オプションとしても、導入効果（ROI）をデータに基づき合理的に評価できる、実践的な選択肢となります。
DX推進を支えるMicrosoft 365と、その利用データが示すセキュリティ課題
企業のDX推進におけるMicrosoft 365の重要性は、その利用状況データ（例：Teamsの会議時間、SharePointのデータ量、Power Platformのアプリ数）からも明らかです。これらは業務効率化を示す重要なKPI（重要業績評価指標）となっています。
しかし、この利用拡大は、攻撃対象領域（Attack Surface）の拡大とイコールであり、相関してセキュリティリスクも増大します。一方で、中堅〜大手企業においても、IT予算全体に占めるセキュリティ予算の割合や、情報システム部門におけるセキュリティ専門人材の配置データを分析すると、このリスクの増大ペースに対応できていないケースが散見されます。
結果として、「DXプロジェクトのROI（投資対効果）向上」という目標と、「セキュリティインシデント発生率の低減」という目標がトレードオフの関係になり、セキュリティ運用の工数（人時）データが、DXの進捗速度を阻害するボトルネックとして観測されています。
高機能なセキュリティ製品が運用TCOを悪化させる実態
市場には、理論上の検知率や防御性能が高いセキュリティ製品が数多く存在します。しかし、実際の運用データ（例：設定変更ログ、アラート対応履歴）を分析すると、その機能の複雑性が、設定不備（Misconfiguration）の発生率を高めているケースが少なくありません。
認証やアクセス制御の設定不備は、不正アクセスインシデントの発生確率と直接的な相関があります。また、バックアップ運用におけるRPO（目標復旧時点）/RTO（目標復旧時間）の未達データは、製品の複雑な運用がデータ損失リスクに直結していることを示しています。
さらに、これらの製品の安定運用には高度なスキルセットが要求されるため、属人化を招きます。これは、ライセンス費用（CapEx）だけでなく、専門人材の確保・維持コストという形でTCO（総所有コスト）を押し上げます。この属人化リスクは、担当者不在時のMTTR（平均復旧時間）の長期化という形で定量化され、DX推進の速度を低下させる要因となります。
データで最適化する多層防御のベストプラクティス
Microsoft 365環境のリスクを定量的に管理するため、データに基づいた多層防御（Defense in Depth）の最適解を提示します。
まず「入口」のデータとして、パスキー認証とSSO（シングルサインオン）の導入前後で、不正アクセス試行のブロック率と、ID関連のヘルプデスク問い合わせ件数（運用コスト）の削減効果を測定します。さらに、利用端末・場所・時間帯といったコンテキストデータに基づきアクセス制御を行うことで、リスクスコアの高いアクセスを統計的に遮断します。
一方、「最後の砦」として、Barracudaのイミュータブルバックアップが、ランサムウェア攻撃発生時においてもRPO/RTOのSLA（サービス品質保証）をいかに達成するかを解説します。これは、インシデント発生時の想定年間損失額（ALE）を最小化する、極めて重要なリスクコントロールです。
実際の導入事例データに基づき、セキュリティ運用工数（OpEx）を最適化しつつ、リスク指標を改善する実務的なアプローチを解説します。
急増する生成AI搭載SaaSと従来のリスク評価基準の限界
生成AIを搭載したSaaSの導入申請件数や、社内からのAPIコールといったトラフィックデータは、指数関数的な増加傾向を示しています。このトレンドは、業務効率化への期待を反映する一方、従来のリスク評価モデルでは測定・管理が困難な、新たなリスクベクトルをもたらしています。
具体的には、学習データの取り扱いやアウトプットの正確性、著作権侵害といった、従来のSaaS評価項目では網羅されていなかった定性・定量的リスクです。評価すべき項目の増加は、セキュリティ担当部門の評価工数を直接的に増大させます。
さらに、ネットワークログデータと公式導入リストの差分から推測される「シャドーIT」の利用は、データガバナンスの観点から極めて高いリスクであり、情報漏洩やコンプライアンス違反のインシデント発生確率を高める要因となります。
逼迫する評価工数と知識不足がもたらすリスクの定量化
現在、多くの組織で、生成AI搭載SaaSの導入評価依頼の件数（インプット）に対し、評価完了件数（スループット）が追いつかず、評価プロセスのリードタイムが長期化している状況がデータから観測されます。これは業務部門のDX推進速度を直接阻害するボトルネックです。
従来の評価基準（チェックリスト）は、生成AI特有のリスクファクターに対して統計的に陳腐化しており、これに基づくリスク判断は、組織の潜在的損失額（ALE）を増加させる可能性があります。
また、ベンダーが提示するセキュリティ対策の妥当性をデータで検証（例：ログ提供の可否、データ隔離のアーキテクチャ）するための専門知識の不足が、評価の精度を低下させています。この評価プロセスの遅延と精度の欠如は、シャドーITの利用を促進する最大の要因であり、組織的なリスクテイクの判断を困難にしています。
セキュリティリスクのデータ化と分析に基づくアプローチ
近年のセキュリティリスク管理は、インシデントの発生を「点」で捉える従来の手法から、関連するあらゆる「データ」を収集・分析し、リスクを定量的に評価・対処するアプローチへと移行しています。本質的な課題は、脅威そのものよりも、むしろ「リスクを測定・可視化できていないこと」にあります。
サービス利用（SaaS・生成AI）におけるリスクのデータ化
デジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、外部サービス、特に生成AIを搭載したSaaSの利用が急増しています。しかし、これらのサービスがもたらす便益と裏腹に、そのリスクは定量化が困難な領域でした。
これをデータ分析の観点から解決するアプローチとして、Assuredが蓄積してきた3,000件以上のSaaS評価データが参照点となります。このデータベースを活用することで、個々のサービスが持つセキュリティ対策状況や潜在的課題を横断的に分析し、生成AI特有のリスク（データの学習利用、アウトプットの正確性など）を評価可能なデータポイントに変換します。
この手法は、従来のチェックリストベースの評価では見落としがちなリスクをあぶり出し、自社の状況に即した実践的な評価視点（＝分析の切り口）を提供します。まずは、自社が利用するサービスのリスクをデータとして棚卸し、可視化することが第一歩となります。
ネットワーク脅威のデータ分析（NDR）と「盲点」の課題
サービス利用のような「静的なリスク」評価と並行して、「動的なリスク」すなわちネットワーク上の脅威検知もまた、データ分析の課題です。
IPAの「情報セキュリティ10大脅威」で常に上位（2025年版組織編では1位）に位置づけられるランサムウェアなどのサイバー攻撃は、その深刻度をデータが示しています。これらの攻撃が成功する背景には、監視が届かない「ブラインドスポット（監視の盲点）」の存在があります。
従来のシグネチャベースの対策（既知のパターンとの一致判定）では、未知の脅威を検出できません。ある調査データによれば、データ侵害の検知から封じ込めまでには平均して8ヶ月（検知6ヶ月、封じ込め2ヶ月）を要しており、このタイムラグが被害を甚大化させています。
この「検知までの時間」を短縮するデータ分析手法が「NDR（Network Detection and Response）」です。NDRは、ネットワークトラフィック全体を監視対象とし、平時の振る舞いから逸脱する「異常検知」を行います。これは、暗号化通信や内部の水平方向（Lateral Movement）の通信など、可視化が困難だった領域を分析対象とすることで、未知の脅威の兆候を早期に捉えるアプローチです。
データ分析基盤（NDR）導入における運用課題
しかし、NDRという優れた分析手法も、分析対象となるデータの「質」と「量」に大きく依存するという課題を抱えています。
データ収集の網羅性： 監視ポイントが不適切だと、分析に必要なデータが収集できず、脅威を見逃す（False Negative）原因となります。
データ品質と負荷： 重複データや不要なデータが多いと、NDR自体の分析負荷が増大し、かえって誤検知（False Positive）を招くか、運用コストが高騰します。
データ収集の技術的障壁： 「レガシーOS」や「OT環境」のようにエージェント導入が困難な端末、あるいは「サーバー管理の煩雑さ」といった運用上の制約が、データ収集の抜け穴となり、結果としてセキュリティリスクを高めています。
データ収集と分析の最適化：具体的なソリューション構成
これらの課題は、NDR単体ではなく、「データ収集基盤（パケットブローカー）」と「データ分析エンジン（NDR）」を分離し、最適に組み合わせることで解決できます。
特に、政府機関や金融、製造業など、高度な攻撃対象となりうる組織のネットワーク・セキュリティ担当者にとって、このデータ分析基盤の設計は重要です。
ここでは、具体的な構成として、AI/MLを活用した高度な分析エンジンである「FortiNDR」と、必要なデータを効率的に収集・フィルタリングするキーサイト・テクノロジーのパケットブローカー「Visionシリーズ」の連携を提案します。
この構成は、NDRが分析に必要とするデータを過不足なく（＝網羅的かつ効率的に）提供し、NDRの分析負荷を低減させます。これにより、前述した「ブラインドスポット」や「レガシーOS」といったデータ収集の課題を解消し、NDRの分析精度と運用効率を最大化する実践的なデータ分析インフラを実現します。
セキュリティ分析基盤におけるデータ収集・処理の最適化アプローチ
セキュリティインシデント対応は、本質的には「データ分析の問題」です。ランサムウェアや未知の脅威に対する対策を強化したい、あるいは導入したNDR（Network Detection and Response）の分析効果を最大化したいという課題意識は、突き詰めれば「いかにして脅威の兆候となるデータを網羅的に収集し、効率的に分析するか」というデータマネジメントの課題に行き着きます。
分析対象データ（アタックサーフェス）の爆発的増加
近年のサイバー攻撃は、データ分析の観点から見ると、その「分析対象領域（アタックサーフェス）」が急速に拡大・複雑化している点が最大の課題です。
クラウド環境の設定不備、IoTデバイスの脆弱性、リモートワーク端末など、従来の境界線では捉えきれないデータソースが増加しています。これらの領域は、ネットワーク監視が届きにくい「ブラインドスポット（分析データの盲点）」となりがちです。
また、レガシーOSやエージェント管理が困難なサーバーの存在は、分析に必要なデータを収集できない「データの欠損」を生み出します。攻撃者はこのデータの不完全性を突き、検知を回避します。
分析手法（EDR）の限界と、ネットワークデータ分析の必要性
脅威検知のデータ分析手法として「EDR（Endpoint Detection and Response）」の導入が進んでいます。EDRはエンドポイントから得られる詳細なデータを基にするため、端末内の挙動分析には非常に有効です。
しかし、EDRが収集するデータは「エンドポイント」に限定されます。エージェントが導入できないIoT機器や、ネットワーク機器を介した内部の水平移動（Lateral Movement）、あるいはゼロデイ攻撃やサプライチェーン攻撃といったネットワークレイヤーで発生する異常通信の検知には、データソースとして不十分なケースがあります。
したがって、エンドポイントの「点」のデータに加え、ネットワーク全体を流れるトラフィックという「線」のデータを網羅的に分析することが不可欠です。
データ分析基盤（NDR/IPS）における「データ品質」の課題
ネットワークデータ分析の手法として「NDR」や「IPS（Intrusion Prevention System）」が用いられます。NDRは未知の脅威の「異常検知」を、IPSは既知の脅威の「パターンマッチング」を得意とします。
しかし、これらの高度な分析エンジンも、入力されるデータの「質」と「量」に起因する深刻な課題を抱えています。
データ品質の低下（暗号化）： トラフィックの大部分（TLS暗号化）は、分析エンジンにとって「中身が読めないデータ」です。暗号化されたままでは、データペイロード内の脅威を検知できず、分析精度が著しく低下します。
データ量の非効率性（重複・過多）： 監視ポイントの増加に伴い、同じパケットが複数の場所で収集される「重複データ」や、分析不要なトラフィックが大量に発生します。これらは分析エンジンの処理能力を不必要に圧迫し、パフォーマンス低下、誤検知（False Positive）、脅威の見逃し（False Negative）の直接的な原因となります。
分析担当者の運用負荷（アラート疲れ）： データの質が担保されないまま分析を行うと、精度の低いアラート（過検知）が多発します。これは分析担当者のリソースを疲弊させ（アラート疲れ）、結果として投資対効果（ROI）を著しく悪化させます。
解決策：データ収集・前処理アーキテクチャの最適化
これらの課題は、分析エンジン（NDR/IPS）単体ではなく、その前段に位置する「データ収集・前処理基盤」を最適化することで解決できます。
特に、高度な攻撃対象となりやすい政府機関、金融、製造業のネットワーク・セキュリティ担当者にとって、データ分析基盤の設計は急務です。
ここでは、具体的なアーキテクチャとして、高度な分析エンジン（IPS）とネットワーク可視化ソリューション（パケットブローカー）」を連携させる運用もあります。
この構成は、「データ収集・前処理基盤」が分析に必要なデータだけを効率的に処理（暗号化の復号、重複データの排除、フィルタリング）し、「分析エンジン」は最適化された高品質なデータのみを分析することに専念できる環境を構築します。
これにより、分析エンジンの負荷を最小限に抑えつつ、パフォーマンスを最大化します。隠れた脅威（キルチェーン）の検知精度を高め、セキュリティインシデントへの対応力を強化すると同時に、分析基盤全体の運用効率向上とコスト最適化を実現する実践的なアプローチを紹介します。