IT用語集 2023/10/16

DLPとは？わかりやすく10分で解説

コラム

DLP（Data Loss Prevention）とは？

データは、現代のビジネスにおいて中心的な役割を果たしています。企業の成長、顧客との関係、日々のオペレーション、そして新しいサービスの企画まで、あらゆる場面でデータが判断と成果を左右します。だからこそ、価値あるデータが外部に漏れ出すことは、金銭的損失だけでなく、信用失墜や事業継続に関わるリスクにつながります。

ここで重要になるのが、DLP（Data Loss Prevention）という考え方です。DLPは、企業が保有する重要データ（機密情報・個人情報・知的財産など）が、意図せず、または不正に外部へ持ち出されることを防ぐためのアプローチと、その実現に用いられる技術・運用を指します。単に「守る」だけでなく、どのデータを守るべきかを定義し、どこで、誰が、どう扱っているかを把握し、ルールに沿わない扱いを抑止・検知・制御することがDLPの本質です。

データ漏洩とは何か？

データ漏洩とは、機密性を持つ情報が、意図せず外部に公開されたり、第三者に取得されたりする事象を指します。原因は大きく分けて、外部攻撃（マルウェア感染、侵入、アカウント乗っ取りなど）と、内部要因（誤送信、設定ミス、持ち出し、内部不正など）があります。

漏洩の対象になりやすい情報としては、顧客の個人情報、従業員情報、取引先情報、財務情報、設計図やソースコードなどの知的財産、未公開の事業計画、認証情報（ID・パスワード・APIキー）などが挙げられます。特に近年は、クラウドストレージの共有設定、メール誤送信、チャットやファイル転送、端末紛失、生成AIや外部サービスへの貼り付けなど、「攻撃されなくても漏れる経路」が増えている点が重要です。

データ漏洩は、企業の評判を損ない、法的・契約上の問題を引き起こし、対応コスト（調査・報告・謝罪・再発防止）や取引停止、場合によっては訴訟や行政対応につながります。したがって、データを適切に保護し、漏洩の経路を抑える仕組みが必要になります。

DLPの重要性

DLPは、データ漏洩のリスクを低減するための「最後の砦」ではなく、データをどう扱うべきかを組織として定義し、日常業務に落とし込むための基盤です。アクセス制御や暗号化、端末管理などの対策が整っていても、データがメール添付で外部送信されたり、個人用クラウドへアップロードされたりすれば漏洩は起こり得ます。DLPは、こうした「扱い方の逸脱」を抑止・検知する役割を担います。

特に、リモートワークやクラウド利用が広がる中で、データはオフィスの境界を越えて移動します。社内ネットワークだけを守る発想では足りず、端末・クラウド・SaaS・メール・Webアップロードなど、多様な経路を前提とした保護が必要です。DLPは、この状況に対応するための中核技術の一つといえます。

DLPの基本的な定義と機能

ここでは、DLP（Data Loss Prevention）とは具体的に何を指し、どのように機能するのかを整理します。DLPを「ツール導入」で終わらせないためには、機能より先に、DLPが扱う範囲と前提（何をデータ漏洩とみなすか）を明確にする必要があります。

DLPの定義

DLPは、企業の重要データが外部へ不適切に流出することを防ぐために、データの特定（可視化）・分類・監視・制御・記録を行う仕組みです。多くのDLPは、次のような対象領域で機能します。

ネットワーク：メール送信、Webアップロード、外部転送などの通信経路
エンドポイント：PC・スマホ等の端末上でのコピー、印刷、USB利用、ローカル保存など
クラウド／SaaS：クラウドストレージ共有、SaaS上のファイル扱い、外部共有リンクなど
ストレージ：ファイルサーバー、共有フォルダ、ドキュメント管理、バックアップ領域など

DLPの根幹は「どのデータが機密なのか」を判別することです。典型的には、個人情報（氏名・住所・電話番号等）、カード情報、マイナンバー等の識別情報、契約書・設計書・見積書など、組織ごとの機密分類に基づいてルールを作り、ルールに反するデータの移動をブロック・警告・記録します。

DLPがどのように機能するか

DLPは製品によって実装が異なりますが、考え方としては次の流れに整理できます。

1. データの発見と分類（Discovery / Classification）：保護対象データを洗い出し、機密度に応じて分類します。自動分類（パターン検知、キーワード、辞書、構造化データの検出など）と、業務部門の判断を組み合わせるのが現実的です。

2. 監視とコンテキスト把握（Monitoring / Context）：誰が、どのデータを、どこへ移動しようとしているのかを把握します。単に「文字列が含まれているか」だけでなく、送信先ドメイン、共有範囲、端末の管理状態、操作主体、利用アプリなどの文脈を加味すると誤検知を減らせます。

3. 制御と対応（Control / Response）：ポリシー違反が疑われる場合に、ブロック、警告（ユーザーへの確認）、暗号化、マスキング、隔離、管理者通知、監査ログ記録などのアクションを実行します。いきなり全面ブロックにすると業務が止まりやすいため、段階的に制御強度を上げる運用がよく採られます。

たとえば、クレジットカード番号や個人情報を含むデータが、外部宛てにメール送信されようとした場合、DLPが検知し、送信の中止や暗号化の強制、管理者へのアラート発報といった対応を行う、という形です。

DLPの主な利点

DLP導入の利点は、単に「漏洩を止める」ことに留まりません。代表的には次のような効果が期待できます。

漏洩経路の抑止：誤送信・誤共有・持ち出しなどの事故を減らす
コンプライアンス対応の強化：監査ログや運用証跡を整備しやすくする
データ管理の成熟：機密区分・取り扱いルールを組織として明確化できる
インシデント対応の迅速化：いつ・誰が・何をしたかを追えるため、調査が早くなる

ただし、DLPは「万能な防御壁」ではありません。データ分類が曖昧なまま導入すると誤検知が増え、現場に敬遠されやすくなります。後述するベストプラクティスでは、この点を踏まえた実装の進め方を整理します。

データの種類と脅威

データはさまざまな形と状態で存在し、それぞれが異なる脅威にさらされます。DLPを検討する際は、攻撃手法より先に、データが「どこにあるか」「どう動くか」を把握することが重要です。

データの状態に基づく分類

データは、扱われ方の観点から一般に次の3つに分類して考えると整理しやすくなります。

保存中のデータ（Data at Rest）：ファイルサーバー、端末ローカル、クラウドストレージ、データベースなどに保存されている状態
転送中のデータ（Data in Motion）：メール送信、Webアップロード、ファイル転送、API連携など、移動している状態
利用中のデータ（Data in Use）：画面表示、コピー＆ペースト、印刷、編集、スクリーンショットなど、ユーザー操作の中で利用されている状態

たとえば、保存中のデータはアクセス権の不備や設定ミス、盗難・不正コピーのリスクがあります。転送中のデータは誤送信や外部共有、マルウェアによる持ち出しが問題になりやすい領域です。利用中のデータは、クリップボード経由の流出や、個人用ツールへの貼り付けなどが典型例です。DLPは、これらの状態に応じて監視・制御のポイントが変わります。

サイバーセキュリティ脅威の種類

データに影響する脅威は、外部攻撃と内部要因の両方に広がっています。代表的な脅威には、マルウェア、フィッシング、ランサムウェア、内部不正、設定ミス（クラウド共有や権限設定など）があります。

特に注意したいのは、内部不正が「悪意のある従業員」だけを指さない点です。事故（誤送信）や、業務都合によるルール逸脱（個人用ストレージで作業、私物端末への保存、外部委託先への無断共有など）も、結果として漏洩につながり得ます。DLPは、こうした「起こりがちな行動」を前提に、組織のルールを技術と運用で支える仕組みだと捉えると、導入設計がぶれにくくなります。

DLPの実装とベストプラクティス

DLPの実装は、製品の導入作業以上に、データ分類・ルール設計・例外運用・教育・継続チューニングが成果を左右します。ここでは、導入を現実的に進めるための進め方と、運用上の勘所を整理します。

DLPの導入と展開

DLP導入では、まず組織のデータ保護ニーズと要件を明確にします。重要なのは「何を守りたいか」を一般論で終わらせず、具体的な業務シナリオに落とし込むことです。たとえば次のような観点で整理します。

守るべきデータ：個人情報、設計情報、見積・契約、ソースコード、認証情報など
漏洩経路：外部メール、個人用クラウド、外部共有リンク、USB、印刷、チャット添付など
許容される扱い：暗号化すれば送信可、社内ドメインのみ許可、上長承認で例外、など

次に、適切なDLPソリューションを選定し、ポリシーを定義します。実装は「監視のみ（検知）」から始め、誤検知の傾向と業務影響を確認した上で、警告→ブロックへと段階的に強化する方法が現実的です。

また、DLPは導入後の調整が前提です。新しい業務や新しいSaaS導入、組織変更、法令・契約要件の変化によって、守るべきデータと流れは常に変わります。DLPを一度入れて終わりにせず、定期的にルールの見直しが回る体制を設計しておくことが重要です。

DLPのベストプラクティス

DLPを「効く仕組み」にするための実務上のポイントは、次の通りです。

ポリシーは少数の重要ユースケースから始める：最初から網羅すると誤検知と運用負荷が増えやすい
分類ルールを技術だけに頼らない：現場の判断（機密区分、取り扱いルール）を必ず取り込む
例外運用を最初から設計する：承認フロー、期限付き例外、代替手段（暗号化）などを用意する
ユーザー教育を「禁止」ではなく「迷ったときの正解」として伝える：誤送信や誤共有を減らす設計にする
アラートは運用できる量に絞る：重要度・優先度を決め、対応が回る形に整える
監査ログとインシデント対応を連携する：SIEM／SOAR等との連携も含め、調査・対応の速度を上げる

特に、DLPは「止めるほど良い」とは限りません。業務を止めすぎると抜け道が増え、結果として統制が弱まることもあります。誤検知を減らし、現場が納得して運用できる強度に調整することが、長期的には最も効果的です。

DLPのソリューションとツール

DLPソリューションは、監視対象（どこでデータを守るか）と、導入形態（オンプレミス／クラウド）によって特徴が分かれます。自社のデータの置き場所と業務動線に合うものを選ばないと、守りたい経路が抜け落ちたり、運用が過重になったりします。

DLPソリューションの種類

DLPは大きく次のように整理できます。

ネットワークDLP：メール、Web、プロキシ等の通信経路を監視・制御する
エンドポイントDLP：端末上のコピー、印刷、USB、ローカル保存、アプリ操作などを制御する
クラウドDLP：クラウドストレージやSaaS上の共有・アップロード・外部連携を監視する（CASB／SSEの一部として提供される場合もある）
データ発見・分類（Discovery）：ストレージ全体をスキャンし、機密データの所在とリスクを可視化する

多くの企業では、単独のDLPだけで完結させるのではなく、端末管理、メールセキュリティ、アクセス制御、暗号化、クラウドのアクセス監査などと組み合わせて、現実的に漏洩経路を塞いでいきます。

DLPツールの選定基準

DLPツールの選定では、機能の多さよりも「運用できるか」を重視することが重要です。主な評価軸は次の通りです。

対象範囲の一致：守りたい経路（メール／クラウド／端末操作など）をカバーしているか
分類精度と調整性：誤検知を減らすチューニングが可能か、例外運用が設計できるか
運用負荷：アラート運用、レポート、監査ログの扱いが現実的か
統合性：ID基盤、SIEM、EDR、メール/プロキシ等と連携しやすいか
導入形態：クラウド中心か、オンプレ中心か、ハイブリッドか

また、ユーザー側の体験も重要です。ブロックや警告が出たときに「なぜ止まったのか」「どうすれば正しくできるのか」が分かる設計になっていると、現場の反発が減り、定着しやすくなります。

DLPと法規制のコンプライアンス

DLPは、法規制や契約上の要件に対して、技術面と運用面の両方から支援できます。ただし、DLPを入れれば自動的にコンプライアンスが満たされるわけではなく、組織のルール（ポリシー）と運用証跡を整えることが前提になります。

主要なデータ保護法規制

データ保護に関する法規制は国・地域ごとに異なります。代表例として、EUのGDPR（General Data Protection Regulation）、米国カリフォルニア州のCCPA（California Consumer Privacy Act）および改正枠組みとしてのCPRA（California Privacy Rights Act）、日本の個人情報保護法などが挙げられます。

これらは、個人情報の取り扱い、保管、提供、委託、削除、事故時対応などに関して、企業に義務や説明責任を求めます。企業は、自社の事業地域・顧客属性・委託関係に応じて、適用され得る法規制を整理した上で、データ保護の統制を設計する必要があります。

コンプライアンスと監査のためのDLP

DLPは、機密データの取り扱いを監視し、違反や逸脱を検知・記録できるため、監査対応の基盤として役立ちます。たとえば、機密データが外部へ送信されそうになった際のブロック履歴や、例外承認の記録、データの所在や共有範囲の可視化などは、統制の説明材料になります。

また、データの流れ（どの経路で、誰が、どこへ扱ったか）を可視化できれば、ルールの整備と教育にも活用できます。単に「守りましょう」と言うのではなく、実際の事故が起こりやすい動線を踏まえて、現場が守れる形にルールを調整しやすくなる点は、DLPの実務的な価値といえます。

DLPの事例

DLPは、導入の狙いと運用設計が噛み合うと効果が出やすい一方で、設計を誤ると「現場が使えない」「アラートが多すぎる」といった形で形骸化しがちです。ここでは、特定企業の実話として断定するのではなく、実務で起こりやすいパターンとして、成功につながる考え方と失敗要因を整理します。

DLPが効果を発揮しやすいケース（想定例）

たとえば、顧客情報を扱う部門で、外部メール送信やクラウド共有が頻繁に発生する場合、DLPで「外部宛て送信時に個人情報が含まれていれば警告し、暗号化または承認を必須にする」といった運用を設計すると、誤送信の抑止に効果が出やすくなります。

また、医療・金融など、法規制や契約要件が厳しい領域では、データの取り扱い証跡を整備する必要があります。DLPによって、データの共有範囲や送信履歴、違反検知のログを残せるようになると、監査対応や再発防止策の立案が進めやすくなります。

DLPが形骸化しやすいケースと教訓

一方で、分類ルールやポリシーが曖昧なまま、いきなり強いブロック運用にすると、業務が止まり、現場は回避策（別ツール利用、私物端末、個人用クラウドなど）に流れやすくなります。これでは、統制はむしろ弱まります。

また、従業員への周知・教育が不足すると、警告の意味が理解されず、誤操作やルール逸脱が減りません。DLPは技術だけで完結せず、「なぜ止まるのか」「正しい手順は何か」をセットで整備することが重要です。教訓としては、段階導入と継続チューニング、そして教育を含む運用設計が、成果を決める要因になります。

まとめ

データ漏洩防止（DLP）は、企業のデータ保護とコンプライアンス対応を支える重要な取り組みです。本記事では、DLPの定義と機能、データの状態と脅威、実装の進め方、ツール選定、法規制との関係、導入が形骸化しやすい要因までを整理しました。

DLPの重要性の再確認

DLPは、外部攻撃だけでなく、誤送信や誤共有といった日常的な事故、業務都合によるルール逸脱も含めて、漏洩リスクを扱います。リモートワークやクラウド利用が進むほど、データの移動経路は増えます。だからこそ、DLPは「どこでデータを守るか」を明確にし、現場が守れるルールと運用へ落とし込むための中核になります。