目次
第三者評価データの活用によるチェックシート運用の最適化
従来のチェックシート運用が抱える「データ収集コスト」と「データ品質」の課題を解決するアプローチを紹介します。属人的な運用は、評価の客観性担保が難しく、収集したデータの信頼性にばらつきが生じる点が問題でした。
この課題に対し、アシュアードが提供する「企業評価サービス」は、標準化されたデータモデル（ISOやNIST等の国際基準準拠）に基づき、セキュリティ専門家が評価を代行するものです。これは、評価プロセスのアウトソーシングであると同時に、信頼性の高い「第三者評価データ」のサブスクリプションとも言えます。
評価結果（データ）はプラットフォームで一元管理され、回答の妥当性検証やリスク指標の時系列監視が可能となります。これにより、委託先評価のデータ収集・管理工数を大幅に削減し、客観的データに基づくサプライチェーンのリスク管理高度化を実現します。
定量化されない委託先リスクが経営に与える影響
サプライチェーンを起点とするインシデントデータは増加傾向にあり、委託先経由の情報漏洩や業務停止は、発生確率と影響度の両面から評価すべき経営リスクとなっています。
自社単体での防御（データ）だけではリスクはヘッジできず、「委託先のセキュリティレベルをいかに正確にデータとして収集・評価するか」が、リスク管理上の重要課題です。
しかし、多くの現場では、評価プロセスのデータガバナンスが機能不全に陥っています。具体的には、(1) 評価マスタ（評価項目）の陳腐化、(2) 評価プロセスの属人化による判断バイアス、(3) 評価対象の増加に伴うデータ処理能力の限界、といった課題です。結果として、リスク評価データが形式的なものとなり（形骸化）、データに基づかないリスク判断が行われている状況が散見されます。
評価プロセスの「データ陳腐化」と「属人化」が招くリスク分析の形骸化
委託先リスク評価プロセスの運用において、データマネジメント上の重大な課題が顕在化しています。
第一に、リスク評価の基準となる「評価項目」というマスターデータが、最新の脅威トレンドを反映せず陳腐化しているケースです。これは、古いデータモデルで現状を分析しようとする試みであり、正確なリスク特定を妨げます。
第二に、評価プロセスが標準化されておらず「属人化」している問題です。これにより、データ収集（評価実施）の品質に一貫性がなく、組織として体系的なリスクデータを蓄積・分析できません。
これらのデータガバナンスの不備は、形式的なデータ収集作業に工数を浪費するだけに留まらず、分析の基盤となるデータの信頼性を毀損し、リスクの見落としに直結します。
最新の脅威インテリジェンスを反映した評価データモデルとプロセスの効率化
委託先リスク評価における「属人化によるデータ品質低下」「工数過多」「評価モデルの陳腐化」といった課題は、データマネジメントのアプローチで見直す必要があります。
本質的な解決には、(1) 最新の脅威インテリジェンスを反映した動的な評価データモデル（評価項目）の導入、(2) 評価プロセスの標準化と自動化による効率化、の2点が必要です。
ここでは、プラットフォーム（Assured）を活用し、他社による評価データも参照することでデータ収集の重複（無駄）を排除し、分析と対策にリソースを集中させる実践的なデータ運用プロセスを解説します。これにより、再現性の高いリスク管理体制の構築を実現します。
運用環境におけるコンテナ管理プラットフォームのデータソース多様性
コンテナ環境の運用管理において、データ分析の基盤となるプラットフォームは多様化しています。 （例）
VMware Tanzu
Red Hat OpenShift
SUSE Rancher
オープンソースKubernetes
Amazon ECS／EKS
Microsoft AKS
Google GKE
これらの異なる環境から得られる運用データ（ログ、メトリクス）をいかに統合し、一元的な可視化と分析を実現するかが、セキュリティおよびリライアビリティ管理上の課題となります。
AD連携を起点とする現実的なMFA導入のデータ連携アプローチ
サプライチェーン全体のセキュリティレベル向上が求められる中、MFA（多要素認証）による認証強化は必須のデータ要件です。
しかし、多くの組織でマスターデータストアとして機能している既存のAD（Active Directory）環境と、新規の認証基盤とのデータ連携は、コスト・工数・運用複雑性の観点からプロジェクトの障壁となりがちです。
このデータ連携の課題に対し、既存のADデータを変更せず、Windowsログオンという認証プロセスにMFAをアドオンするアプローチを紹介します。これは、技術的負債を最小限に抑えつつ、認証セキュリティというKPIを迅速に改善する、現実的かつ効果的なデータ連携戦略です。
「認証成功率」が問われる時代の多要素認証
BtoCサービスにおける本人認証プロセスは、セキュリティ（なりすまし・不正利用の防止）とUX（コンバージョン率）のトレードオフを管理する重要な分析対象です。
多要素認証の導入が加速する中、認証プロセスにおける「到達率」と「完了率」が新たなKPIとして重要視されています。セキュリティレベルを上げるだけでなく、「認証が確実に実行される」データフローの設計が不可欠です。
認証チャネルの「カバー率」が引き起こす機会損失リスク
認証手段としてSMSが普及する一方で、そのチャネルに依存した設計は、特定のユーザーセグメント（例：LINE非利用者、メール未登録、シニア層の非スマホユーザー）を認証プロセスから除外するリスクを生みます。
これは「認証カバー率の低下」であり、ビジネス上は「機会損失（顧客の離脱）」として計測されます。
セキュリティと利便性を両立するには、単一のチャネルに依存せず、ユーザー属性データに基づいた最適な認証チャネル（例：SMS、メール、IVR＝自動音声通話）へ振り分けるマルチチャネル基盤の設計が必要です。本質的な課題は、ユーザーの「取りこぼし」をデータとして最小化することです。
本アプローチが特に有効な対象
認証プロセスの「完了率」を重要KPIと位置づけるBtoCサービス事業者
多様なユーザーセグメントに対応するデータフロー設計を担う開発・企画担当者
認証の「カバー率」をソリューションの定量的差別化要因としたいSIer・提案営業担当者
サプライチェーンにおけるリスクデータの相関性と2025年の動向
近年、サイバーリスクは個社を超え、サプライチェーン全体で相関するものとなっています。ある調査データによれば、大企業の約6割が「取引先起因の情報漏えいリスク」を既に観測・認識していると回答しています。
これは、自社のセキュリティ対策（内部データ）がいかに堅牢であっても、取引先の脆弱性（外部データ）が自社グループ全体のリスクプロファイルに直接影響を与えることを示しています。
金融庁や経済産業省のガイドラインがサードパーティリスク評価の重要性を強調している背景には、この「リスクの連鎖」をデータとして可視化し、管理する必要性があります。取引先のセキュリティ体制の評価・強化は、今やデータドリブンな経営における優先課題となっています。
従来の評価プロセスにおけるデータ収集・分析の限界
多くの企業において、委託先のリスク評価は、依然としてチェックシートという形式の「定性的な自己申告データ」に依存しています。
この従来型の手法は、データの収集、集計、正規化（クレンジング）にかかるコストが極めて高く、年間数百件にも及ぶ評価作業を限られた人員で処理することは非効率です。
さらに深刻な課題は、評価の属人化です。評価基準（スコアリングモデル）が標準化されていないため、担当者によって判断がばらつき、データの信頼性や妥当性の検証が困難になります。結果として、分析品質が低下し、リスクシグナルの見落としや対応遅延に直結します。
この手法はスケーラビリティに欠け、持続可能なリスク管理データパイプラインとは言えません。
データプラットフォーム活用による評価プロセスの最適化
アシュアードが提供する「企業評価サービス」は、この属人的なデータ収集・分析プロセスを抜本的に改善するアプローチです。
これは、ISOやNISTなどの国際標準フレームワークに基づき、専門家が「客観的かつ標準化されたデータ」として評価を代行するものです。収集された評価データはプラットフォーム上で一元管理され、データの信頼性（Data Integrity）を担保しつつ、最新のリスク動向を反映した継続的なモニタリングが可能になります。
これにより、リスク評価に関わるデータ処理工数を大幅に削減すると同時に、サプライチェーン全体のリスクを定量的に可視化し、データに基づく的確な改善活動を実現します。
2026年10月の制度開始と「信頼」のデータ化
サプライチェーンリスクの顕在化を受け、経済産業省は2026年10月より「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度」の運用を開始予定です。
この制度は、取引継続の可否を判断するための「標準化された評価データセット（信頼の基準）」として機能することが想定されます。今後、このデータ基準を満たせないことは、取引機会の損失という定量的なビジネスリスクとして認識されるようになります。持続可能なセキュリティ体制の構築は、この新しいデータ要件への対応と同義です。
リスク評価の基盤となる内部データの整備
サプライチェーンリスクに対応する第一歩は、自社の正確な「IT資産インベントリデータ」を整備することです。この基礎データがなければ、脆弱性データとの突合やリスクの定量化は不可能です。
現場では、この資産データの把握漏れや、脆弱性データと資産重要度データを組み合わせた「リスクスコアリング（優先順位付け）」が曖昧なまま運用されているケースが散見されます。
また、ヒューマンファクター（人的要因）に起因するリスクデータの管理、すなわち従業員教育も不可欠です。2026年10月の制度開始に向け、「テクニカルな脆弱性データ」と「人的なリスクデータ」の両面からデータ整備と分析体制を構築することが重要です。
制度対応の鍵：「リスクデータ」の継続的な収集と分析
2026年10月の制度開始（サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度）への対応は、単なる規制作業ではなく、「持続可能なリスクデータ管理体制」を構築するプロセスそのものです。
制度が要求するセキュリティ水準を達成・維持するためには、まず自社のリスクプロファイルを正確にデータ化する必要があります。
IT資産インベントリデータの確立: アタックサーフェスマネジメント（ASM）や脆弱性管理サービスを活用し、社内外に分散するIT資産データを網羅的かつ継続的に収集・正規化します。この「資産インベントリ」こそが、すべてのリスク分析の基礎となります。
「人的リスク」の定量化: セキュリティは技術的なデータだけで完結しません。標的型攻撃訓練のシミュレーション結果（例：開封率、クリック率）や、教育コンテンツの受講履歴といった「ヒューマンファクター」をデータとして収集・分析し、組織の脆弱性を定量的に評価します。
これらの「技術的リスクデータ」と「人的リスクデータ」を統合・分析し、継続的にリスクスコアを監視・改善するデータドリブンなアプローチが、制度適合と信頼獲得の両立を実現します。
リスク分析の「ブラックボックス」：海外拠点のデータ可視化
多くのグローバル企業において、日本本社と海外拠点の間には、収集できるセキュリティデータの「質」と「量」に大きな格差が存在します。
国内では高度な防御・検知システム（EDR, SIEM等）により詳細なログデータが収集・分析されていても、海外拠点では基本的なセキュリティ・テレメトリ（運用データ）すら標準化されておらず、本社のデータガバナンスが及んでいないケースが散見されます。
データ可視性の欠如: 本社情報システム部門が、文化やリソースの壁により、海外拠点の正確なリスクデータを把握（可視化）できていないこと。
高リスク・データポイントとしての海外拠点: この「データの空白地帯」となっている海外拠点が、サプライチェーン攻撃の起点（エントリーポイント）として狙われています。
海外拠点のインシデントデータを迅速に検知・収集し、本社で集約・分析する体制を構築しなければ、拠点経由で本社システムへ侵入されるといった重大なデータ侵害リスクを管理できません。海外拠点のデータ可視性を確保することが、グローバルなリスク管理の第一歩です。
サプライチェーンにおける「外部リスクデータ」の課題
自社（国内・海外拠点）のリスクデータ管理に加え、「取引先」という外部のリスクデータをいかに扱うかが喫緊の課題となっています。
2025年の現状として、ある調査データでは大企業の約6割が「取引先起因の情報漏えいリスク」を認識していると回答しており、リスクがサプライチェーン全体で連鎖・相関している実態が明らかです。
金融庁や経済産業省のガイドラインがサードパーティリスク評価を重視するのは、この外部データ（取引先のリスク）が自社のリスクプロファイルに直接影響を与えるためです。
脱・属人化：リスク評価データの「標準化」と「プラットフォーム化」
従来のチェックシートによる評価は、「定性的」かつ「自己申告」に依存したデータ収集手法であり、多くの問題を抱えています。
データ品質の課題: 回答の妥当性検証が難しく、データの信頼性（Data Integrity）が担保されません。
データ処理コストの増大: データの回収、集計、比較といった手作業（ETL処理）に膨大な工数がかかり、分析担当者のリソースを圧迫します。
スケーラビリティの欠如: 評価基準が属人化し、標準化されたスコアリングモデルが存在しないため、評価対象の増加に対応できません。
アシュアードが提供する「企業評価サービス」は、このプロセスを抜本的に変革します。ISOやNIST等の国際標準に基づき、専門家が「客観的かつ標準化されたデータ」として評価を代行。
収集されたデータはプラットフォームで一元管理され、信頼性の高いリスクデータとして即座に分析・活用できます。これは、属人的なデータ収集プロセスを、スケーラブルなデータプラットフォーム運用へと移行させる実践的なアプローチです。
2026年10月制度開始：セキュリティ「信頼性」をデータで証明する時代へ
サプライチェーンを狙ったサイバー攻撃の脅威は、もはや抽象的なリスクではありません。インシデントのデータ分析から明らかなように、取引先のわずかなセキュリティ脆弱性が、サプライチェーン全体の重大な機能停止や情報漏洩に直結するケースが観測されています。
このような状況下、経済産業省が策定した「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度」（2026年10月運用開始予定）は、単なる指針の提示に留まりません。これは、企業のセキュリティ体制そのものを「信頼性データ」として評価し、取引の継続可否を判断する基準となるものです。
特に従業員数500名以上の企業においては、この制度への形式的な対応だけでなく、セキュリティ・パフォーマンスを継続的に測定・改善する「データ駆動型」の体制構築が不可欠となります。制度基準未達という事実は、取引先選定プロセスにおける明確な「除外リスク」となり、具体的な機会損失や既存契約の見直しに直結する可能性をはらんでいます。
リスクの根源：セキュリティデータの欠如と分析の不在
セキュリティ対策の遅延は、多くの場合、2つの「データの課題」に起因します。
1. 把握できていないIT資産（シャドーIT）のリスク
第一の課題は、IT資産インベントリの網羅性と正確性の欠如です。自社で「把握できていないIT資産（シャドーIT）」は、管理対象外となるため、最も脆弱性が放置されやすい領域となります。これらは、攻撃者にとって格好の侵入口となり得る、最も危険なリスクデータの一つです。
2. リスクの優先順位付け（トリアージ）の不在
第二の課題は、脆弱性データの分析不足です。脆弱性情報（例：CVSSスコア）を収集するだけでは不十分です。それらの脆弱性が自社のビジネスプロセスに与える「ビジネスインパクト」と、「攻撃の可能性（悪用可能性）」を掛け合わせてリスクスコアリングを行い、対応の優先順位付け（トリアージ）をデータに基づいて決定しなければ、限られたリソースは逼迫し、重大なリスクが放置されることになります。
3. 「人」のリスクのデータ化の遅れ
技術的な対策を講じても、「人」に関するリスクデータ（従業員のセキュリティ意識レベル、訓練の参加率・正答率、フィッシングメールの開封率など）を収集・分析していなければ、教育の効果測定は不可能です。**測定できないものは、改善できません。**結果として、従業員の行動が予期せぬインシデントのトリガーとなるリスクが残存します。
実践的アプローチ：セキュリティ・パフォーマンスをデータで継続管理する体制へ
2026年10月の制度開始に向け、求められるのは一過性の監査対応ではなく、セキュリティ・パフォーマンスをデータで管理・証明し続けるプロセス（PDCAサイクル）の構築です。
1. データ収集基盤の構築
まず、自社のセキュリティ状態を正確に把握するためのデータ収集基盤が必要です。アタックサーフェスマネジメント（ASM）や脆弱性管理サービスは、社内外に存在するIT資産データを網羅的に収集し、脆弱性データをリアルタイムに近い形で可視化するための重要なプラットフォームとなります。
2. データ分析と意思決定
次に、収集したデータを分析し、行動に移すプロセスです。発見された脆弱性に対し、前述のリスクスコアリングに基づいた優先順位付けを自動化・半自動化する仕組みを導入します。
3. 「人」のパフォーマンス改善
標的型攻撃訓練や教育サービスは、「実施して終わり」ではありません。訓練結果をデータとして蓄積・分析し、「どの部署が」「どのような攻撃に弱いか」といった傾向を特定します。そのデータに基づき、継続的なフォローアップ教育を実施することで、従業員のセキュリティ意識とインシデント対応能力（例：不審メールの報告率向上）を測定可能なKPIとして改善します。
この「収集・分析・改善」のサイクルを回し続けることこそが、制度への適合を達成し、同時に、取引先や顧客に対して「自社のセキュリティ体制はデータに基づいて適切に管理・運用されている」という客観的な信頼を獲得する唯一の道筋です。
💻 ブラウザサプライチェーン攻撃抑制のためのデータ駆動型戦略
ブラウザサプライチェーン攻撃（MagecartやJavascriptベースの攻撃など）から組織のデータ資産を保護するためには、エンドユーザーのブラウザ上で実行されるサードパーティコードのデータ流動性を厳格に管理することが不可欠です。
1. サードパーティスクリプトのデータインベントリ作成と可視化
「見えないデータは守れない」という原則は、ブラウザ上で実行されるサードパーティのJavascriptコードに特に当てはまります。
データアナリストの視点： Webサイト上に存在する全てのサードパーティJavascriptコードの網羅的なインベントリをデータとして作成し、それらが生成する潜在的な攻撃対象領域を深く理解することが防御の第一歩です。どのコードが、どのデータにアクセスし、どこへデータを送信しうるのか、というデータマッピングが重要です。
2. スクリプトの継続的な監視と変更データの追跡
Javascriptの依存関係やサードパーティスクリプトを長期的に追跡し、新しい依存関係の出現時や既存コードの変更時にアラートを生成するソリューションが必要です。
データコンサルタントの視点： これにより、開発チームは、新しいスクリプトや更新されたスクリプトが「予期された変更」であるか、「疑わしいデータの挿入」であるかを判断するために必要なインサイトデータを得ることができます。スクリプトのバージョン管理データと実行データの差異分析を継続的に行う仕組みを構築します。
3. 脅威インテリジェンスと機械学習による自動検知
防御能力を高めるためには、統合された脅威インテリジェンスデータを活用し、既知の悪意のあるURLからJavascriptが提供された際にアラートを受け取る仕組みを構築します。
データ分析の活用： さらに、機械学習（ML）や類似のアルゴリズムを使用して、通常とは異なる悪意のある依存動作を特定するソリューションの導入を推奨します。大規模なソリューションを選択することで、利用可能な脅威インテリジェンスの幅が広がり、検出アルゴリズムの改善に利用できるデータが増加し、結果として修復の速度が向上します。
4. 管理しやすい統合型ソリューションへの移行
ブラウザサプライチェーン攻撃は数ある攻撃ベクトルの一つに過ぎません。アプリケーション所有者は、DDoS、ボットネット、APIの悪用といった広範な攻撃ベクトルを認識する必要があります。
断片的なソリューションを導入するのではなく、幅広い攻撃からアプリケーションを保護し、その全てのログやアラートを単一のコンソールから監視・分析できる、完全で統合されたプラットフォームを模索することが、セキュリティ運用データの一貫性を保つ上で重要です。
🚫 既存のブラウザ保護技術の限界：データガバナンスの視点
ブラウザサプライチェーン攻撃は以前から知られており、既存のブラウザ保護技術も存在しますが、完全な保護には至らないというデータ的な欠点があります。
コンテンツセキュリティポリシー (CSP) のデータ運用上の課題
CSPは、アプリケーション所有者がブラウザに許可リスト（ホワイトリストデータ）を送信し、リスト外のリソース実行を防止することを可能にし、XSS攻撃の抑制に有効です。
データ分析の盲点： CSPの主要な欠点は、既存のリソースが良性状態から悪性状態へ変化するデータ遷移を認識できない点です。これにより、Magecartの例のように、攻撃者は許可された既存リソースに悪意のあるスクリプトを挿入してCSPの許可リストを突破することが可能になります。
運用負荷データ： 新しいスクリプトがサイトに追加されるたびに、開発者が許可リストを維持・更新する必要があり、これは大きな運用負荷となります。また、過度に広範なCSPが書かれるリスクがあり、本来の目的に反してセキュリティ効果を損なう可能性があります。
サブリソース完全性 (SRI) のデータ不確実性
SRIは、Javascriptなどのリソースに予想されるファイルハッシュ（データ完全性検証値）を指定することで、取得ファイルがハッシュと一致しない場合に実行をブロックします。
ベンダー依存性による脆弱性： ベンダーは頻繁にコードを更新し、エンドユーザーごとに異なるファイルを提供するケースがあるため、SRIの保護メカニズムが冗長化しやすくなります。
誤検知リスクの増大： Javascriptベンダーがスペーシングなどの僅かな違いで異なるハッシュを持つバージョン管理されたファイルをエンドユーザーに提供することがあります。その結果、SRIが正当なファイルをブロックし、アプリケーション所有者に落ち度がないにもかかわらず、エンドユーザーエクスペリエンスという重要な指標に悪影響を与える誤検知（False Positive）リスクを高めてしまいます。
サプライチェーン・データ連携におけるリスクマネジメントの義務化
サプライチェーンを標的としたサイバー攻撃が急増しており、取引先の小さな脆弱性データが、連鎖的なリスクとして全体の事業継続性に直結する事例が多発しています。この状況は、「自社だけでなく、取引先を含む全体のデータセキュリティレベルをいかに統合的に管理するか」という、新たなデータガバナンスの課題を突きつけています。
こうした背景から、経済産業省は「サプライチェーン強化に向けたセキュリティ対策評価制度」を策定し、2026年10月より運用を開始する予定です。この制度は単なるガイドラインではなく、取引の選定基準を左右する「信頼のデータ基準」となるものです。特に従業員数500名以上の企業には、制度への形式的な対応だけでなく、継続的なデータ収集・分析に基づく持続可能なセキュリティ体制の構築が強く求められます。この制度に対応しない場合、取引における選定基準から外れ、重大な機会損失という定量的リスクが発生する可能性があります。
データ分析に基づく脆弱性管理と人的リスクデータの把握の遅れ
セキュリティ対策の出発点は、自社のIT資産をデータとして正確に把握し、潜在的な脆弱性を継続的なデータ分析によって管理することです。しかし、運用現場では、資産の把握漏れデータや、脆弱性対応の優先順位付けが曖昧なデータガバナンスにより、新たなリスク対応が後手に回るケースが多発しています。
さらに重要なのが、従業員という人的リスクデータポイントの管理です。人材への教育投資を怠ると、技術的なセキュリティ対策を実施していても、ソーシャルエンジニアリングなどの思わぬヒューマンエラーから被害を受けるリスクが高まります。
2026年10月の制度開始に向けて、技術的な脆弱性データ管理と人的セキュリティ意識のデータ（教育）の両面を同時に高めることで、組織全体のセキュリティレベルをデータドリブンに向上させることが不可欠です。
継続的なリスクデータ管理と教育で実現する制度対応の実践アプローチ
本セミナーでは、制度概要をデータコンサルタントの視点から整理した上で、企業が今から実行すべき具体的なアクションステップを提示いたします。
継続的管理によるリスクデータの可視化: アタックサーフェスマネジメント（ASM）や脆弱性管理サービスを活用し、社内外のIT資産を継続的にデータとして把握・評価する仕組みづくりを解説します。これにより、リスクの定量化と対策の優先順位付けが可能になります。
教育サービスによる人的リスクの低減: 標的型攻撃訓練や教育サービスを通じた従業員のセキュリティ意識の底上げについて紹介します。これは、ヒューマンエラーによるデータ流出リスクを低減するための重要な投資です。
制度への適合はもちろん、取引先や顧客からの信頼獲得という無形資産につながる持続的なセキュリティ強化を、データとプロセスの両面から具体的に学んでいただけます。