2025年版プライベートコンテンツ露出リスク管理予測レポート

1. グローバルデータプライバシーの進化

世界のデータプライバシーの状況は進化を続けており、世界中の組織に対するコンプライアンス要件を再構築しています。ガートナーは2025年までに世界人口の75%が現代的なデータプライバシー規制の対象となると予測しており、企業は厳格なデータ管理とセキュリティ対策の導入を迫られています。³ 欧州のGDPRからブラジル、インド、中国のフレームワークまで、これらの規制は透明性、消費者の権利、越境コンプライアンスを重視しています。

米国ではプライバシー法の断片化がますます複雑化しています。American Privacy Rights Act（APRA）のような連邦プライバシー法の成立が不透明な中、州レベルの規制は急速に拡大しています。2025年には、すでに施行されている5州に加え、デラウェア、アイオワ、ネブラスカ、ニューハンプシャー、ニュージャージー、メリーランド、ミネソタ、テネシーの8州で新たにデータプライバシー法が施行されます。⁴ これらの法律は消費者の権利を強化し、機微なデータに対する明確な同意を義務付け、自動化された意思決定に対する厳格なルールを導入します。

国際的には、オーストラリア、インド、日本などアジア太平洋諸国でプライバシー法が強化されています。例えばタイでは、AI利用を規制するために個人データ保護法の改正が予定されており、AIガバナンスへの世界的な関心の高まりを反映しています。一方、EU・米国間データプライバシーフレームワークは、無効となったプライバシーシールドに代わる越境データ転送の円滑化を目指していますが、課題も残っています。

企業はまた、デジタルマーケティングやデータ取扱いの大きな変化にも対応する必要があります。2024年末までにサードパーティCookieが段階的に廃止されることで、組織はファーストパーティデータ戦略への移行を迫られます。加えて、プライバシー法の厳格な執行が予想されており、違反に対する罰金も増加傾向です。こうした課題に対応するため、企業は自動化されたプライバシー管理ツールの導入やプライバシー責任者の任命、強固なデータガバナンス戦略の実施に投資しています。

このように、人工知能（AI）ガバナンスはデータプライバシーの中心的な課題として浮上しています。タイ、オーストラリア、欧州連合などの国々は、AIに特化した規制をプライバシーフレームワークに組み込んでいます。これらの規則は、AIアルゴリズムの透明性、データ利用の説明責任、バイアスや不正利用への対策を重視しています。2025年に最終化が見込まれる欧州連合のAI法は、高リスクAIアプリケーションに対して厳格な要件（明確なドキュメント、データ取扱いプロトコル、人による監督など）を導入する予定です。⁵ こうした規制は、イノベーションと倫理・プライバシーのバランスを図り、企業に対してコンプライアンス基準に沿ったAI戦略の再構築を促しています。

2024年11月時点で、2024年のGDPR罰金総額は53億ドルに迫っています。⁶

2. ソフトウェアサプライチェーンセキュリティ

近年、ソフトウェアサプライチェーン攻撃の増加は、サードパーティソフトウェアエコシステムの脆弱性拡大を浮き彫りにしています。これらの攻撃は、相互接続されたシステムを標的とし、さまざまな組織の機密データへアクセスします。MOVEitやGoAnywhereの侵害など著名なインシデントは、1社のベンダーが侵害されることで業界全体に深刻な連鎖的影響を及ぼし、企業がソフトウェアサプライヤーに寄せる信頼を損なう事態を露呈しました。Cybercrime Magazineは、ソフトウェアサプライチェーン攻撃による世界年間被害額が2025年には600億ドル、2031年には年率15%増で1380億ドルに達すると予測しています。⁷

こうした進化する脅威に対抗するため、組織や政府はより厳格なセキュリティ対策を導入し、利用するソフトウェア自体に強固なセキュリティ機能を組み込むことに注力しています。ゼロトラスト・セキュリティモデルが標準アプローチとなり、すべてのネットワークやベンダー間の接続・データ交換ごとに検証を義務付けています。これにより、サプライチェーンの弱点を突いた不正アクセスのリスクを最小限に抑えます。

サイバーセキュリティ・インフラストラクチャーセキュリティ庁（CISA）は、リアルタイム監視、脅威インテリジェンス共有、ソフトウェア部品表（SBOM）の推進などを通じて、国家のサイバーセキュリティ強化に大きく貢献してきました。しかし、トランプ新政権の発足に伴い、CISAの組織や方針に変更が加わる可能性が示唆されています。ランド・ポール上院議員（上院国土安全保障・政府問題委員会の委員長就任が見込まれる）は、特に偽情報対策に関するCISAの権限を大幅に縮小する意向を表明しています。⁸ また、政権内ではよりビジネスフレンドリーな規制方針への転換が議論されており、CISAが重視する一部のサイバーセキュリティ施策に変更が加わる可能性もあります。⁹

こうした変化の可能性を踏まえ、組織は引き続き警戒と柔軟な対応が求められます。SBOMや業界横断的な連携など、CISAの現行施策がソフトウェアサプライチェーンセキュリティ強化に果たしてきた役割は大きいものの、政策動向を注視し、セキュリティ戦略を適宜見直すことが重要です。内部の堅牢なセキュリティ体制維持や民間セクターとの連携強化は、連邦政府の支援に大きな変更があった場合でもリスク軽減のために不可欠となります。

米国国立標準技術研究所（NIST）やCISAが推奨するベストプラクティスには、ソフトウェアの定期的なアップデート、効果的なパッチ管理、すべてのソフトウェアサプライヤーに対する詳細なリスク評価などが含まれます。これらのステップは、標準化された積極的なソフトウェアサプライチェーンセキュリティ対策を実現し、巧妙化するサイバー脅威へのレジリエンス強化に寄与します。さらに、リアルタイムの脅威インテリジェンス共有を継続することは、状況認識の維持や迅速なセキュリティ戦略の適応に不可欠です。

Verizonの2024年データ侵害調査レポートによると、ソフトウェアサプライチェーンが前年のデータ侵害の15%を占め、前年比68%増となりました。¹⁰

新トランプ政権下でのCISAの変更の可能性

ポジティブな影響

新トランプ政権がCISA規制を緩和した場合、組織はコンプライアンス負担の軽減や運用の柔軟性向上といった恩恵を受ける可能性があります。特に中小企業にとって、連邦の厳格な要件（詳細な報告やSBOMのような特定のセキュリティフレームワークなど）が緩和されることで、関連コストが低減します。このような規制緩和環境はイノベーションを促進し、企業が政府の画一的な基準に従うのではなく、自社のニーズに合わせたサイバーセキュリティ対策を採用できるようになります。さらに、連邦監督の制約を受けずに、積極的なセキュリティ対策やビジネス優先事項にリソースを自由に配分できるようになるでしょう。

ネガティブな影響

CISAの役割縮小は、特にリアルタイムの脅威インテリジェンス共有やサプライチェーン攻撃への協調対応といった連邦主導の取り組みが弱体化することで、組織のサイバーセキュリティリスクを高める可能性があります。強力な連邦リーダーシップがない場合、ランサムウェアやソフトウェアサプライチェーン侵害など進化する脅威に対し、企業はより脆弱になる恐れがあります。CISAのガイダンスや支援に依存する中小企業は、複雑なサイバーリスクへの独自対応が困難となり、重要分野全体で脆弱性が生じる可能性があります。さらに、連邦基準の一貫性が失われることで、サイバーセキュリティ対策が断片化し、組織間の効果的な連携や相互接続システムの安全確保が難しくなる懸念もあります。

3. 多層防御型セキュリティアーキテクチャ

組織は、静止中・利用中・転送中の機密コンテンツ保護を最優先すべきです。多層防御型セキュリティアーキテクチャは、複数の重層的な防御策を実装することで堅牢な防御を実現します。このアプローチは、機密コンテンツの保護だけでなく、巧妙化する脅威に対する組織のレジリエンス強化にもつながります。

多層防御（ディフェンス・イン・デプス）戦略は、多層アーキテクチャの基盤です。暗号化、ネットワークファイアウォール、アンチウイルス、アンチスパムなど、複数の補完的なセキュリティ対策を導入することで、1つの層が突破されても他の層が不正アクセスやデータ侵害を防ぎます。例えば、暗号化技術は転送中や保存中の機密データを保護し、権限のない第三者によるアクセスや解読を防ぎます。

データ損失防止（DLP）システムは、データ転送を監視・制御し、機密コンテンツの漏洩を防止します。DLPツールは、機密ファイルやメール添付ファイルの不正共有を検知・遮断するポリシーを強制し、偶発的または意図的なデータ漏洩リスクを大幅に低減します。同様に、CDR（コンテンツ無害化と再構築）技術は、ファイルの可用性を損なうことなく悪意のあるコードを除去し、安全なコンテンツ共有を実現します。

クラウドセキュリティポスチャ管理（CSPM）やゼロトラストアーキテクチャ（ZTA）は、現代のセキュリティフレームワークで重要な役割を担います。CSPMはクラウド環境の可視化を提供し、設定ミスの特定やセキュリティポリシー遵守状況の監視を実現します。ZTAは、ユーザー・デバイス・アプリケーションの継続的な検証を徹底し、ネットワーク内での横方向攻撃から機密通信を保護します。

セキュリティツールの統合も、防御の隙間をなくすために不可欠です。SIEM（セキュリティ情報イベント管理）やXDR（拡張型検知・対応）などの集中型プラットフォームは、監視・脅威検知・インシデント対応を効率化します。これらのプラットフォームは、メール、ファイル共有、マネージドファイル転送（MFT）システム全体のセキュリティイベントを一元的に可視化し、迅速かつ協調的な脅威対応を可能にします。

ゼロトラスト・セキュリティを導入している組織は、データ侵害時に100万ドル以上のコスト削減が可能です。¹¹

4. セキュアコンテンツコラボレーション

第三者とのダイナミックなコラボレーションは現代ビジネスの基盤となっており、組織はワークフローの加速やイノベーションの促進を実現しています。しかし、こうしたやり取りはデータ侵害やコンプライアンス違反のリスクを必然的に高めます。契約業者、ベンダー、パートナーなど外部関係者との機密コンテンツのやり取りには、リスクを効果的に軽減するためのきめ細かな制御と強固なガバナンスが求められます。

これらの課題に対応するため、組織は動的アクセス管理や高度なトラッキング機能を統合したセキュアコンテンツコラボレーションプラットフォームを導入しています。これらのプラットフォームは、ユーザーごとに詳細な権限を設定し、特定のファイルやフォルダー、データセットへのアクセスを許可されたユーザーのみに限定します。このレベルの制御は、第三者とのやり取りにおける偶発的または悪意あるデータ漏洩の可能性を最小限に抑える上で不可欠です。

きめ細かなガバナンスは、アクティビティ監視や監査ログにも及びます。コンテンツへのアクセスや共有活動のリアルタイム追跡により、組織は潜在的なセキュリティインシデントを迅速に検知・対応できます。包括的な監査ログは、規制要件への対応や、セキュリティ侵害・データ不正利用の疑いが生じた際の証拠としても有効です。

さらに、DLPツールやエンドツーエンド暗号化（E2EE）などの技術が第三者コラボレーションのセキュリティを強化します。DLPシステムは不正なデータ転送を監視・遮断することでセキュリティポリシーを徹底し、E2EEはデータの作成から転送・保存まで一貫して暗号化を維持します。

第三者コラボレーションへの依存度が高まる中、組織にはゼロトラストアプローチによるセキュアコンテンツコラボレーションの導入が不可欠です。このモデルは暗黙の信頼を排除し、ユーザーIDやデバイスの整合性を継続的に検証した上で機密コンテンツへのアクセスを許可します。自動化されたコンプライアンスチェックや高度なリスク分析と組み合わせることで、ゼロトラスト原則はダイナミックかつ相互接続された環境におけるデータ保護の基盤となります。

83%の組織が、クライアントやパートナー、その他第三者との外部ファイル共有にコンテンツコラボレーションプラットフォームを利用しています。¹²

次世代デジタル著作権管理（DRM）

従来型のデジタル著作権管理（DRM）システムは、静的な閲覧専用アクセス、対応ファイル形式の制限、導入の複雑さなど、制約の多さから生産性やコラボレーションを妨げることが少なくありません。多くの場合、重いクライアントソフトのインストールが必要で、ファイル転送時にセキュリティリスクが生じたり、バージョン管理の混乱を招いたりします。これらの制約は、シームレスな外部コラボレーションを阻害し、機密コンテンツの包括的な監視も困難にします。

Kiteworks SafeEDITは、外部コラボレーションのあり方を革新する次世代DRMソリューションです。ファイル自体を転送するのではなく、編集可能なレンディションをストリーミングすることで、元ファイルは所有者の環境内で安全に保護され続けます。この革新的なアプローチにより、外部ユーザーもネイティブアプリケーションのような操作感で文書の編集や共同作成が可能となり、セキュリティやデータ管理を損なうことなくコラボレーションを実現します。詳細な監査ログ、アクセス権の取り消し、あらゆるファイル形式への対応といった強固なDRMガバナンスにより、Kiteworks SafeEDITは安全・生産的・柔軟なコラボレーションを両立させます。

5. コミュニケーションセキュリティの統合

現代の組織は、メール、ファイル共有、SFTP、MFT、Webフォームなど、機密コンテンツのコミュニケーションに多数のシステムを利用しています。これらのツールは重要な役割を果たしますが、複数のプラットフォームを管理することは大きな課題となります。システムの維持・セキュリティ確保の複雑化はコスト増だけでなく、セキュリティやコンプライアンスリスクの増大にもつながります。コミュニケーションツールの数が多い組織ほど、データ侵害の発生率が高まる傾向にあります。例えば、10件以上のデータ侵害を経験した組織の32%は7つ以上のコミュニケーションツールを利用しており、6つのツールを使っている組織の42%が7〜9件のデータ侵害を経験しています。これらの数値は、全体平均（10件のデータ侵害を報告したのは9%のみ）と比べて著しく高い結果です。¹³

こうしたツール間の統合が不十分だと、組織は一貫したセキュリティポリシーの徹底が困難となり、データ侵害やコンプライアンス違反のリスクにさらされます。プラットフォームが増えるごとに、ライセンス管理、複数回の監査、従業員へのシステム教育など、管理負担も増大します。

単一のセキュアなプラットフォームへの統合は、運用の効率化と冗長性の排除により、こうした非効率を解消します。コミュニケーションツール間のサイロをなくすことで、機密コンテンツの可視性とコントロールが向上します。統合された監査ログはすべてのコミュニケーションの記録を包括的に管理し、脅威の早期検知やインシデント対応の迅速化、コンプライアンス報告の簡素化を実現します。これにより規制要件への対応だけでなく、全体的なセキュリティ体制の強化にもつながります。

統合はまた、ソフトウェアライセンス、保守、スタッフ教育にかかるコストを最小化し、総所有コストを削減します。IT部門はトラブルシューティングではなく、より戦略的な取り組みにリソースを集中できるようになります。

7つ以上の機密コンテンツコミュニケーションを持つ組織の約3分の1が、10件以上のデータ侵害を経験しています。¹⁴

北米の組織の38%が、機密コンテンツの送信・共有に6種類以上のコミュニケーションツールを利用していると回答しています。¹⁵

6. APIセキュリティとセキュアコンテンツコミュニケーションの自動化

APIは、システム・アプリケーション・外部関係者間での機密データの安全な共有・転送を自動化する上で不可欠です。業務効率化や運用の最適化に寄与する一方で、APIはリスクも伴うため、機密情報の保護や規制コンプライアンスのために強固なセキュリティとガバナンスが求められます。

セキュアAPIは、ファイル共有サービス、ERPシステム、クラウドアプリケーションなど、さまざまなプラットフォーム間でのシームレスなデータ共有を実現します。不正アクセスやデータ侵害を防ぐためには、厳格な認証・認可・暗号化プロトコルの徹底が不可欠です。ディフェンス・イン・デプスの原則を取り入れることで、転送中・保存中の機密コンテンツを一貫して保護できます。

APIによるファイル転送やユーザー管理、ポリシー適用などの定型業務の自動化は、手作業によるエラーを削減し、時間を節約し、運用効率を向上させます。自動化されたワークフローはセキュリティコントロールを一貫して適用し、GDPR、HIPAA、CCPAなどの規制遵守を維持しながら業務の拡張を可能にします。同時に、中央集約型API管理により、詳細な監査ログを通じてデータフローやユーザーアクティビティをリアルタイムで可視化し、ガバナンスを強化します。きめ細かなアクセス制御により、機密データへのアクセスを認可されたユーザーやシステムに限定し、漏洩リスクをさらに低減します。

高度なAPIセキュリティツールは、リアルタイム監視や機械学習を活用してトラフィックの異常を検知し、脅威の拡大を未然に防ぎます。定期的なアップデートや自動脆弱性スキャンにより、APIの耐性を進化するリスクに対して維持します。

オンプレミス、プライベートクラウド、ハイブリッド環境など柔軟な導入モデルにより、APIは多様な運用要件に適応しつつ、プライバシーやコンプライアンス要件にも対応可能です。拡張性とセキュリティを兼ね備えたAPIフレームワークは、パフォーマンスを損なうことなく機密コンテンツの保護を維持します。

約4分の3の組織が、過去2年間にAPI関連のデータ侵害を3件以上報告しています。¹⁶

7. 規制コンプライアンスの進化

2025年の規制環境は、2024年の進展を受けてコンプライアンスとサイバーセキュリティが大きく前進しています。サイバーセキュリティ成熟度モデル認証（CMMC）2.0の完全実施、EU AI法の施行、米国ホワイトハウスによるAIに関する大統領令（安全で信頼できるAIの開発と利用に関する大統領令）、NSAのセキュリティガイドラインの更新、国際規格の導入など、主要なフレームワークが、組織による機密データの保護、サードパーティリスクへの対応、規制コンプライアンスの確保のあり方を変革しています。

CMMC 2.0の完全施行により、防衛産業基盤（DIB）に属する企業は、特定のコンプライアンス基準を満たさなければ連邦契約から失格となるリスクを負うことになります。この施行はCFR 32およびCFR 48に基づき、DIB請負業者だけでなく、より幅広い企業にも同様のサイバーセキュリティフレームワークの導入を促し、市場での競争力維持に影響を与えます。組織には、事前の準備状況評価を積極的に実施し、強固なサイバーセキュリティ管理策を導入して事業運営とサプライチェーンを守ることが求められています。さらに、3分の2の組織が1,000社以上のサードパーティと機密コンテンツをやり取りしている現状から、サードパーティリスク管理の強化が不可欠となり、取引先やベンダーにも厳格なサイバーセキュリティ基準の遵守が求められています。¹⁷

2025年に施行されるEU AI法は、AIシステムに対する厳格な規制要件を導入します。組織は、リスク別の基準を遵守し、透明性のあるAIモデルの実装、バイアスへの積極的な対応、データガバナンスの強化などが求められます。これらの施策は、倫理的なAI開発と利用を確保し、プライバシー・説明責任・公平性を重視するものです。AIを活用したソリューションを展開する企業は、米国および国際的なAI規制の両方に準拠しなければ、財務的な罰則や評判リスクを招くため、AI技術のグローバルなガバナンスにおける大きな転換点となっています。

NSAが2024年に発表したセキュリティガイドラインの更新は、2025年もサイバーセキュリティ戦略に影響を与え続けています。組織は自動化やゼロトラストエコシステムの導入を強化し、予測的かつ適応的な防御メカニズムを活用して、ますます巧妙化するサイバー脅威に対抗しています。これらの施策はCMMC 2.0の原則と密接に連携し、重要インフラや機密データを守るための積極的なセキュリティ対策の重要性を再認識させています。

ISO/IEC 27001、27017、27108などの国際規格は、多国籍企業が各国の規制を横断してコンプライアンスを効率化するため、今後さらに採用が進むと予想されます。これらの規格に準拠することで、組織は一貫したセキュリティ運用、業務レジリエンスの向上、複雑な規制環境への効果的な対応が可能となります。

2024年の規制変化は、2025年により安全でコンプライアンス重視の環境を実現する道筋を築きました。組織は、これらの変化をサイバーセキュリティ体制の強化、リスク低減、ステークホルダーとの信頼構築の機会と捉えることが推奨されます。準備態勢を優先し、積極的な対策を講じることで、進化する規制要件を満たすだけでなく、急速に変化するデジタル環境でリーダーとしての地位を確立できます。

なぜCMMC 2.0コンプライアンスが防衛請負業者にとって重要なのか

2025年には、防衛産業基盤（DIB）の請負業者にとってCMMC 2.0レベル2の完全施行が最重要課題となります。CFR 32およびCFR 48の下、請負業者は、制御されていない分類情報（CUI）や連邦契約情報（FCI）を保護するため、厳格なサイバーセキュリティ対策を実装しなければなりません。非遵守の場合、国防総省（DoD）契約からの失格となり、認証要件を満たすための大きなプレッシャーがかかります。監査が厳格化する中、請負業者はエンドツーエンド暗号化、アクセス管理、詳細な監査ログなどの強固な管理策を導入し、機密データの保護と政府契約の資格維持が求められます。

Kiteworksは、これらの課題に直面する組織にとって重要な支援役となります。FedRAMP中程度認証済みプライベートデータネットワークは、CMMC 2.0レベル2要件の約90%をサポートし、請負業者にとってコンプライアンス達成への大きなアドバンテージを提供します。¹⁸ セキュアメール、ファイル共有、マネージドファイル転送、その他のセキュアな通信ツールを単一プラットフォームに統合することで、Kiteworksはコンプライアンスを簡素化し、監査の複雑さを軽減します。2025年、Kiteworksを活用するDIB請負業者は、運用効率の向上、シームレスな監査準備、機密コンテンツの包括的な保護を実現し、変化する規制環境下での継続的な成功を後押しします。

8. データ分類戦略

データ分類の戦略的重要性はかつてないほど高まっています。データが資産であると同時にリスク要因でもある現代において、分類は堅牢なデータガバナンス、コンプライアンス、業務効率の基盤となります。効果的なデータ分類により、組織はリスクを低減し、データの可視性を高め、情報資産の潜在力を引き出しつつ、機密情報を侵害やコンプライアンス違反による罰則から守ることができます。全ての非構造化データにタグ付け・分類を行っている組織はわずか10%であり、52%は半分未満しかタグ付け・分類できていないと回答しています。¹⁹

自動分類ツールはAIや機械学習を活用し、膨大なデータセットを高精度で処理できるよう進化しています。これらのツールはパターンの特定や文脈に応じたタグ付け、最小限の人手での情報分類を実現します。これによりエラーが減少し、機密情報が正確に特定・保護されます。AI主導の分類はリアルタイムでの更新も可能で、急速に変化するデータ環境や規制要件への柔軟な対応を支援します。

データディスカバリーとマッピングは、組織が自社のデータ状況を包括的に把握する上で不可欠です。単に機密データの所在を特定するだけでなく、リスクプロファイリングや価値分析も組み込まれています。データがマルチクラウドやハイブリッドインフラに分散する中、高度なディスカバリーツールはデータフローをリアルタイムで可視化し、脆弱性を明らかにします。これにより、組織はターゲットを絞った保護策を適用し、複雑な環境下でもコンプライアンスとリスク低減を実現できます。

メタデータ管理は、データの出所、所有権、規制影響などの属性を動的かつリアルタイムで把握できるよう進化しています。この豊富なコンテキストにより、組織はより厳格なガバナンスポリシーの適用やコンプライアンスプロセスの効率化が可能となります。GDPR、CCPA、EU AI法などの規制が進化する中、メタデータ主導の知見はグローバル基準への準拠維持において重要な役割を果たします。

規制当局による監視強化も、2025年にデータ分類が重要視される要因です。世界各国でデータプライバシー法が厳格化する中、組織には積極的な分類ガバナンスの導入が求められています。GDPR、AI法、CCPAなどのフレームワークに沿って、分類ポリシーにはコンプライアンス要件が組み込まれ、一貫した機密情報の取り扱いと地域・部門横断でのリスク・評判ダメージ低減が実現します。

2025年のデータ分類重視は、コンプライアンスやリスク管理を超えた価値を生み出します。組織は分類の活用によって意思決定や業務効率の向上を実感しつつあります。適切なデータのカテゴリ分けと保護により、アクセス制御の最適化、ワークフローの効率化、データ駆動型イノベーションの促進が可能です。さらに、堅牢な分類フレームワークは、AIや機械学習など先進技術の導入をセキュリティやコンプライアンスを損なうことなく実現します。

NISTによるデータ分類

米国国立標準技術研究所（NIST）は、効果的なデータ収集・管理の基盤として堅牢なデータ分類の重要性を強調しています。データ分類とは、情報をその機密性・価値・コンプライアンス要件に基づき、あらかじめ定義されたカテゴリに整理することです。この体系的なアプローチは、データの整合性やアクセス性を高めるだけでなく、組織のセキュリティポリシーや規制要件とデータ収集の実務を連携させます。データを重要度やリスクレベルに応じて分類することで、機密データに適切な保護を施し、不正アクセスやデータ侵害、規制違反といったリスクを低減できます。

NISTのデータ分類ガイドラインを導入することで、組織はデータ収集プロセスを最適化できます。分類により、データが明確な目的と文脈で収集され、冗長または不要な情報の排除が可能です。例えば、「公開」「内部利用」「制限」などの分類階層を適用することで、各カテゴリのニーズに合わせた収集方法を選択し、機密情報の保護とデータ管理の効率化を両立できます。分類を基盤とすることで、組織はデータガバナンスの強化、業務効率の向上、データセキュリティと規制順守へのコミットメントを示し、ステークホルダーの信頼を築くことができます。

9. 多次元リスク評価

多次元リスク評価は、ますます巧妙化するサイバー脅威に直面する組織にとって重要な戦略となります。今後のモデルは、AI主導の分析や統合脅威インテリジェンスを活用し、リアルタイムの攻撃パターン、地政学的変化、ユーザー行動、データ機密性など動的なパラメータ全体でリスクを評価する方向に拡大します。これにより、セキュリティチームは脆弱性の優先順位付けをかつてない精度で行い、最大リスク領域にリソースを集中し、包括的な脅威対策を実現できます。Kiteworksの業界リスクスコアインデックスのような業界別リスクのアルゴリズム評価も、組織に有用なベンチマークとリスクへの積極的な対応手段を提供します。²⁰

コンテキスト認識型セキュリティは大きく進化し、多次元リスク評価フレームワークの基盤となる見込みです。新たなシステムは、アクセス場所やデバイス利用、タイミングなどユーザー行動の異常を予測AIで検知し、潜在的な脅威への洞察をこれまでにないレベルで提供します。予測機能の統合により、組織はリスクへの対応を受動的から能動的へと転換でき、脅威管理の先手を打つことが可能となります。この革新は、対応時間の短縮だけでなく、標的型サイバー攻撃への防御力強化にもつながります。

継続的な監視と適応型防御は、急速に変化する脅威環境に対応するため、標準となっていきます。2025年には、セキュリティプラットフォームがグローバルな脅威インテリジェンスや行動データを活用し、リアルタイムでプロトコルを動的に調整します。この適応力により、組織は新旧の脅威に対してレジリエンスを維持し、変化し続ける環境下でも堅牢な保護を確保できます。

さらに、2025年はコンプライアンス、サイバーセキュリティ、業務リスク領域を横断した多次元評価の統合が重視されます。この統合アプローチにより、相互に関連するリスクを包括的に把握し、変化する規制や脅威環境に適応できる柔軟なセキュリティ戦略の設計が可能となります。多次元リスク評価は、単なるツールではなく、現代サイバーセキュリティの複雑さを乗り越えるための不可欠なフレームワークとしての地位を確立する転換点となるでしょう。

ヘルスケア：規制リスクの高まりとランサムウェアへの耐性

ヘルスケア分野は、価値の高い標的、重要な業務、規制監督という独自の要素が重なり、2025年に特に緊急の対応が求められます。患者の機密情報を扱う主要な管理者として、ヘルスケア組織はランサムウェアによる重大なリスクに直面しており、攻撃率や侵害コストは上昇し続けています。2024年には、ヘルスケアのデータ侵害平均コストが600万ドルを超え、ランサムウェア攻撃が患者ケアの中断を頻発させました。²¹ これらの事例は、攻撃者が保護対象保健情報（PHI）の機密性やレガシーシステムへの依存を悪用していることを示しています。

規制当局による監視強化がこれらの課題に拍車をかけています。HIPAAの強化規定やGDPRなどの国際フレームワークにより、特に機密データのやり取りを適切に追跡・保護できない組織には、コンプライアンス要件が一層厳しくなります。報告によれば、管理されていないコミュニケーションと侵害の深刻度には直接的な関連があり、10種類以上のコミュニケーションツールを利用する組織は、データ侵害の発生率が3.5倍に増加しています。²²

ヘルスケアは社会における重要な役割ゆえに、特に脆弱です。侵害は患者の信頼やコンプライアンス違反のリスクだけでなく、業務中断時には人命にも影響します。これらのリスクを軽減するため、ITおよびコンプライアンス責任者は、ゼロトラストアーキテクチャ、高度な脅威検知、堅牢なデータガバナンスの優先導入により、複雑化する規制環境への適合を図る必要があります。

10. AIデータセキュリティリスク

AIデータセキュリティリスクは2025年にさらに深刻化し、悪意ある攻撃者がAIを活用してより複雑かつ大規模なサイバー攻撃を仕掛けてきます。攻撃者はAIで脆弱性スキャンを自動化し、フィッシングキャンペーン用の偽コンテンツ生成や、マルウェアのリアルタイム進化による従来型防御の回避を行うようになります。これによりAIシステム自体がサイバーセキュリティの主戦場となり、トレーニングデータの改ざん、モデルの乗っ取り、業務妨害などを狙った攻撃の標的となります。組織は、強化されたセキュリティプロトコルやAI特有の脅威検知ツールなど、積極的な対策を講じてこれらの高度な脅威に対抗する必要があります。最近の調査では、90%の組織がLLMの活用を実施または検討中と回答した一方で、AIセキュリティへの高い自信を持つのはわずか5%にとどまっています。²³

機密データをAIシステムに取り込む組織は、プライバシーやコンプライアンスリスクに対する監視も強化されます。2025年には、世界的な規制強化により、AIモデルが機密情報をどのように処理・保護するかについて、より高い説明責任が求められます。機密データや個人情報の不適切な取り扱いは、透明性・倫理的AI利用・データ最小化に関する厳格な基準の下、重大な罰則につながる可能性があります。フェデレーテッドラーニングや差分プライバシーなどのプライバシー保護技術は、イノベーションとコンプライアンスの両立を目指す組織にとって不可欠となり、AIシステムが機密情報を露出させずに学習できる環境を実現します。

敵対的攻撃（アドバーサリアルアタック）の増加もAIセキュリティフレームワークに新たな課題をもたらします。攻撃者は入力データを操作してモデルの出力に影響を与えたり、バイアスを生じさせたり、システムを機能不全に陥れたりする手法をますます活用します。これらのリスクを軽減するため、2025年には敵対的テスト、セキュアなモデル開発、監査自動化ツールの導入が急増すると見込まれます。これらの進展は、AIモデルが実環境下でも堅牢かつ信頼できるものとなるために不可欠です。

AI技術がビジネスプロセスにさらに深く組み込まれる中、2025年の組織には包括的なAIガバナンスフレームワークの構築が求められます。これらのフレームワークは、AIを活用したサイバー脅威への防御と、規制順守・倫理的データ利用の両立という二重の課題に対応します。脅威の進化と監督強化を受け、組織はAI運用の継続的な監視、リアルタイムの脅威対策、透明性の確保を優先し、急速に進化するAI環境で信頼とセキュリティを維持する必要があります。

96%の組織がGenAIアプリケーションを利用しており、取り込まれる機密データの3分の1超が規制対象データであると回答。

製造業：デジタル変革下のサプライチェーン保護

製造業は、急速なデジタル変革とグローバルサプライチェーンにおける重要な役割から、2025年に特に注目すべき分野です。インダストリー4.0技術の導入により攻撃対象領域が飛躍的に拡大し、サイバーセキュリティリスクが最も急増している業界の一つとなっています。2024年には業界リスクスコアが8.6に急上昇し、脅威への大きな曝露が浮き彫りになりました。²⁵

他業界と異なり、製造業はITとOT（運用技術）が交差する環境で運用されています。このハイブリッド環境は、攻撃者が生産の妨害や知的財産の窃取を狙う格好の標的です。加えて、サードパーティベンダーへの依存度が高く、サプライチェーン侵害が複数組織に波及するリスクも増大しています。

規制の変化も、この分野のセキュリティ強化の重要性をさらに高めています。政府がCMMC 2.0の枠組みを非防衛請負業者にも拡大する中、製造業はより厳格なデータセキュリティとコンプライアンス要件への適合が求められます。これを怠れば、多額の罰金や評判リスク、契約喪失につながる可能性があります。

製造業は世界経済における中核的存在であり、他業界との相互依存性も高いため、敵対者にとって戦略的な標的となっています。リーダーは、エンドポイントセキュリティの強化、IT/OTネットワークのセグメンテーション、予測分析への投資を推進し、業務の保護と新たな規制へのコンプライアンスを確保する必要があります。積極的な対策を講じなければ、生産の中断や規制当局からの制裁により、市場競争力が損なわれるリスクがあります。

11. コンプライアンス主導のセキュリティ

コンプライアンス主導のセキュリティは、組織が拡大する規制要件と強化される執行に直面する中、ますますダイナミックに進化します。この変化は、より高い透明性・説明責任・データ保護法への明確な順守が求められるグローバル基準の進化によって推進されます。組織は、コンプライアンスをセキュリティ戦略の中核に据え、罰則回避とステークホルダーの信頼保護を優先します。コンプライアンス主導のセキュリティは、単なる基準達成を超え、複雑な規制環境下で機密データの管理・保護のあり方そのものを変革していきます。

今年は、自動化されたコンプライアンステクノロジーの大きな進展が見込まれます。AI搭載ツールは、リアルタイム監視による違反の即時検知や、ギャップの迅速な是正を自動化する機能を持つようになります。これらのシステムはセキュリティフレームワークとシームレスに統合され、コンプライアンス対応とリスク管理の目標を連携させます。動的なコンプライアンスレポーティングも普及し、組織に実用的なインサイトを提供し、規制更新への先回り対応を可能にします。自動化と予測型コンプライアンスツールの組み合わせにより、組織は新たな要件への積極的な適応が可能となります。

NISTリスクマネジメントフレームワーク（NIST RMF）などのリスク管理フレームワークも、コンプライアンス主導型セキュリティの俊敏性ニーズに対応して進化します。組織は、業界や地域ごとにカスタマイズ可能なフレームワークを採用し、セキュリティ要件と国内外のコンプライアンス基準のバランスを取るようになります。これらのフレームワークはリアルタイムの脅威インテリジェンスも組み込み、リスク軽減と規制順守の両立を実現する統合的アプローチを提供します。

コンプライアンスがセキュリティの戦略的推進力となる中、組織はコンプライアンス主導の実践をサイバーセキュリティ全体に統合するための投資を強化します。このアプローチにより、規制変化の予測、リスクへのレジリエンス強化、データ保護と信頼維持へのコミットメントが実現し、複雑化する規制環境下での競争優位性を確保できます。

サイバーセキュリティ管理のためのデータプライバシーフレームワーク

グローバルなプライバシー法の複雑化は、エンタープライズにとって堅牢なデータセキュリティ・プライバシー・コンプライアンス戦略の重要性を一層際立たせています。この環境下で、調査対象組織の78%が、GDPR、NISTプライバシーフレームワーク、ISO/IEC 27002、COBITなどのフレームワークや規制を活用してプライバシー管理を実践しています。地域ごとの傾向もあり、欧州では78%がGDPRを、北米では61%がNISTプライバシーフレームワークを利用しています。²⁶ 技術系プライバシー担当者と法務チームの連携はコンプライアンス確保に不可欠ですが、連携が不十分だと規制執行や業務リスクにさらされるため、定期的な部門横断会議によるプライバシー管理とコンプライアンス目標の整合が重要です。

法的要件の遵守にとどまらず、多くの企業がID・アクセス管理（74%）、暗号化（73%）、データセキュリティ対策（72%）などの積極的な管理策を導入し、レジリエントなプライバシーフレームワーク構築へのコミットメントを示しています。²⁷ コンプライアンス達成への自信は分かれており、43%が強い自信を示す一方、13%は自チームの規制対応力に低い自信しか持っていません。データ主体からのリクエスト増加（31%の組織が報告）も、統合的なプライバシー・コンプライアンス戦略の必要性を強調しています。これらのリクエストへの適切な対応と堅牢なバックエンドシステムの維持は、規制要求への対応とデータセキュリティ・プライバシー慣行への信頼維持の両立に不可欠です。

12. 量子コンピューティングによるリスクの時間的増大

量子コンピューティングの登場は、データセキュリティのパラダイムシフトをもたらし、現在の暗号プロトコルの基盤を揺るがしています。量子コンピュータは、材料科学や機械学習などの分野でブレークスルーをもたらす一方、RSAやECCなど広く使われている暗号方式を破る能力も持ち、世界的なデータセキュリティやコンプライアンスフレームワークを脅かします。組織は、NISTが策定中のポスト量子暗号（PQC）規格の採用を通じて、「量子脅威」への備えを始める必要があります。新たな量子耐性規格への準拠は、将来を見据えたデータセキュリティ戦略の重要な要素となります。

量子耐性アルゴリズムをエンタープライズのセキュリティアーキテクチャに組み込むには、IT・コンプライアンス・リスク管理部門の連携が不可欠です。既存システムの暗号依存性の評価、プロトコルのアップグレード、ベンダーとの互換性確保などが求められます。同時に、GDPRやAI法など量子セキュリティ関連の新たな法規や規格が進化する中、規制順守も徹底しなければなりません。

技術的な備えに加え、ポスト量子時代の国境を越えたデータ転送やデータ主権に関するコンプライアンス課題にも直面します。量子による復号能力で暗号鍵が無効化されると、機密通信の完全性やデータプライバシーを規定する規制枠組みは前例のない課題に直面します。政府・規制当局・業界リーダーのグローバルな連携が、量子脅威に対応しつつイノベーションを阻害しない一貫したポリシー策定に不可欠です。

量子耐性戦略のコンプライアンスフレームワークへの統合は継続的なプロセスとなり、先行導入企業は競争優位を得る可能性があります。ポスト量子規格を積極的に採用し、ハイブリッド暗号ソリューションを実装する組織は、長期的なリスクを軽減するだけでなく、ステークホルダーからの信頼も高められます。今から量子対応を優先することで、次世代データセキュリティ規格への準拠と機密データの保護を両立できます。

量子コンピューティングと悪意ある攻撃者

量子コンピューティングは、従来型コンピュータをはるかに凌ぐ速度で複雑な問題を解決できる画期的な技術として登場しています。医療や物流などの分野での進歩が期待される一方、悪意ある攻撃者はこの潜在力を将来のサイバー攻撃計画に活用し、特に暗号化データを標的としています。彼らは現在、暗号化された情報を蓄積し、量子コンピュータが十分に発達した時点で復号しようと狙っています。これにより、RSAやECCなど現行の暗号方式は無力化されます。この「今収集し、後で復号する」手法は、企業秘密や機密情報、個人データなどの機密情報にとって重大な脅威となります。

この差し迫るリスクに対抗するため、組織や政府はNISTが示す量子耐性暗号アルゴリズムの迅速な導入が求められます。しかし、量子覇権をめぐる競争はサイバーセキュリティの軍拡競争を招き、悪意ある攻撃者やならず者国家は量子研究に多額の投資を行っています。彼らの目的は、防御策が普及する前に量子技術をサイバー諜報や侵害に悪用することです。これにより、ポスト量子セキュリティ規格の策定、データガバナンス強化、量子コンピューティングの兵器化を目論む敵対者への先手対応のため、グローバルな連携の緊急性が高まっています。