企業が扱うデータ量は年々増え、情報の重要度や性質も一段と多様化しています。しかし現場では、「どのデータをどこまで保護すべきかわからない」「分類ルールが明文化されておらず、担当者ごとに判断がばらつく」といった課題が今なお多くの企業で発生しています。情報漏えいのリスクは高まる一方で、守りすぎれば業務を阻害し、生産性を下げてしまうというジレンマも存在します。
データの価値とリスクを見極めながら、組織として適切に扱える状態をどう構築するかは、あらゆる企業に共通する大きなテーマです。本記事では、データ分類の目的・分類基準・手順・運用のポイントを体系的に整理し、自社に最適な分類ルールをどのように設計すべきかをわかりやすく解説します。
目次
データ分類とは
データ分類とは、企業が扱う情報を性質や重要度に応じて整理し、それぞれに適切な管理方法を割り当てる取り組みです。扱う情報が増えるほど、全てを同じルールで管理することは現実的ではありません。情報の価値やリスクに応じて段階的に扱うことで、本当に守るべき対象を明確にできます。
また、データ分類はセキュリティ対策にとどまらず、業務上の情報整理にも役立つ仕組みです。どの情報を誰がどの範囲で利用できるのかが判断しやすくなり、組織全体の情報管理を支える基盤として、ガバナンスや法令対応の面でも重要な意味を持ちます。
分類を適切に行い、分類レベルに応じた管理を徹底できれば、重要情報の漏えいリスクを効果的に抑えることが可能です。加えて、データの扱い方が明確になることで、業務の効率化も進みます。
さらに、組織として統一された基準を持つことで、担当者による判断のばらつきが減り、運用ルールを継続的に改善していける環境も整います。
データ分類の目的
データ分類の役割を一言でまとめると、「情報を適切に守りつつ、業務で使いやすくするための仕組み」です。ただし、その目的はセキュリティ対策にとどまりません。分類を導入することで得られる効果を正しく理解すると、なぜ多くの企業が取り組みを進めているのかが一段と明確になります。
データを安全かつ効率的に活用するには、まず「何のために分類するのか」という目的を整理したうえで分類体系を設計することが不可欠です。目的が曖昧なままでは、過剰な管理や抜け漏れを生み、形骸化につながります。
ここからは、データ分類が果たす具体的な役割を整理していきます。
情報資産を一元的に把握し、情報漏えいリスクを低減する
企業には、文書、メール、データベース、クラウドサービスなど、さまざまな形式の情報が存在します。何がどこにあるかを把握できない状況は、漏えいや紛失の温床になりがちです。分類を行うことで、情報資産を整理し、重要度の高い情報を特定できます。
重要情報がどこに存在するかが明確になると、どの部分に優先的な対策が必要か判断できます。結果として、限られたリソースでも漏えいリスクを抑えられる体制に近づくでしょう。
一元的に情報を把握することは、監査や内部統制の観点でも有効です。管理状況を確認しやすくなるため、組織としての透明性も高まります。
データの重要度に応じた保護レベルを設定し、管理コストを最適化する
全ての情報を最高レベルの基準で管理すると、コストも負担も膨らみ現実的ではありません。情報の重要度は均一ではないため、必要な保護レベルを見極めて段階的に管理する方が効率的です。分類は、その判断を行う基準になります。
機密度が高い情報には厳格なアクセス制御が必要ですが、公開可能な情報に高度な制御をかける必要はありません。こうした線引きを行うことで、コストを必要以上にかけず、リスクにも対応できるバランスの取れた管理ができます。
無駄な管理負荷を減らせるため、現場の負担軽減やコスト最適化にも寄与します。
従業員がデータの取り扱い方を判断しやすくすることで、運用ミスを防ぐ
情報漏えいの多くは「悪意のある行為」ではなく、判断ミスから生じます。どの情報をどう扱うべきかが曖昧な環境では、人によって判断がばらつき、誤送信や誤共有が起こりやすくなります。
分類があれば、「これは機密だから共有NG」「これは内部向けだから範囲を限定しよう」といった判断が容易になり、経験の浅い従業員でも安全に情報を扱えるようになります。
属人性が下がることで、組織全体の情報管理レベルも底上げされます。
法令・ガバナンス対応の基盤をつくる
個人情報保護法やマイナンバー法をはじめ、多くの法令や規制では、データの適切な取り扱いが求められます。データ分類が適切に行われていれば、対象となる情報を把握しやすくなり、どのような管理措置が必要か判断しやすくなるでしょう。分類そのものが法令対応を代替するわけではありませんが、法令遵守の前提となる基盤をつくる機能を持っています。
特別な保護が必要な情報を分類できれば、必要な管理措置を漏れなく実施可能です。結果として、監査や外部評価にも対応しやすくなり、企業としての信頼性も高まります。
ガバナンスの観点でも、分類は重要です。情報管理の方針を全社で共有しやすくなり、組織として一貫した運用を続けられるようになります。
データ分類の基本的な考え方
データ分類の目的を整理すると、情報の安全性と業務効率を両立させるための基盤づくりが重要だとわかります。ただ、分類を機能させるためには、どのような考え方で体系を設計するかを理解する必要があります。考え方が曖昧なまま進めると、実務と合わない基準になり、形だけの仕組みになりかねません。
適切な分類を行うには、扱う情報の価値やリスクを踏まえながら、組織の方針と整合性のある仕組みをつくることが欠かせません。運用し続けるための視点も必要です。
次は、分類を設計するときに押さえておきたい基本的な考え方について確認していきましょう。
全てのデータを同じ方法で保護・管理するのではなく、リスクと価値に応じて段階的に扱う
情報の重要度やリスクは種類によって大きく異なります。経営に直結する情報と、広く公開しても問題のない情報を同じ基準で扱うと、過剰な管理や負担が発生します。段階的に扱う考え方は、限られたリソースを効果的に使うための前提です。
情報の価値を見極めることで、どこに重点的な対策を施すべきか判断できます。たとえば、極秘情報には厳しい制御が必要です。一方で、広報資料のように最終的に公開される情報は、公開後に高度な制御をかける必要はありません。ただし、公開前は内部情報として適切な管理が必要です。
このように、重要度に応じたメリハリをつけることが、現実的で運用しやすい管理につながります。
分類レベルに応じた扱い方が社内で明確になれば、従業員の判断負担も減ります。結果として、誤った取り扱いによるリスクも抑えやすくなるでしょう。
分類はガバナンスポリシー・セキュリティポリシーの一部として位置づける
データ分類は単体で機能する仕組みではありません。ガバナンスポリシーやセキュリティポリシーと連動させることで、組織全体として統一した管理ができます。分類に応じて、アクセス権限や保存期間などの関連ルールを整理することが重要です。
情報管理の方針と結びつけると、分類の目的や必要性が明確になります。従業員にも理解されやすくなり、ルールが形骸化しにくくなるでしょう。加えて、組織として一貫性のある運用が行える点も大きな利点です。
ポリシーに組み込むことで、監査や外部評価への対応力も高まります。分類の根拠が明確になるため、説明責任を果たしやすくなります。
定期的に分類の見直しを行い、ビジネスや法令の変化に対応させる
ビジネス環境や法令は変化し続けます。分類体系を固定したまま放置すると、現場の実態や最新の要求と合わなくなる可能性があります。継続的に見直す姿勢を持つことが、制度疲労を防ぐための鍵です。
法改正があった際、対象となる情報の扱い方が変わることがあります。分類の見直しを定期的に行えば、新しいリスクにも対応しやすくなり、情報の価値が変化するケースにも柔軟に対応できるでしょう。
運用状況を振り返り、分類が業務と合っているかを確認することも欠かせません。実態に合う形へ調整することで、長期的に使い続けられる仕組みになります。
データ分類の主な基準
データ分類の考え方を整理すると、情報の価値やリスクに応じて管理レベルを調整することが重要だとわかります。しかし、いざ現場で分類基準を決めようとすると「どの軸を採用すべきか」「何をもとに判断すべきか」が曖昧になりやすく、結果として担当者ごとの判断にばらつきが生まれがちです。
基準が曖昧なまま分類を進めると、データの扱いに統一性がなくなり、管理の精度も低下します。一方で、あらかじめ分類の軸を整理しておけば、どの情報をどのレベルで保護すべきか的確に判断でき、実務で迷いにくい仕組みが整います。
次に、多くの企業で採用されている代表的な分類基準を紹介します。
機密性：外部に漏えいした際の影響度
機密性は、「情報が外部へ流出した場合にどの程度の影響が発生するか」を示す基準です。経営戦略や顧客情報のように、流出すると重大な損害につながる情報は高い機密性を持ちます。
公開予定の情報であっても、公開前は誤公開リスクがあるため内部情報として管理が必要です。
機密性を判断するときは、流出時の損害額だけでなく、
- 企業の信用失墜
- ブランド毀損
- 取引関係への影響
といった非金銭的影響も含めて評価することが重要です。
影響の範囲を把握すると、どの情報を優先的に守るべきかが明確になります。アクセス権限や暗号化の必要性も判断しやすくなるため、実務での運用に直結する基準です。
可用性：業務遂行に必要なアクセス性の高さ
可用性は、必要なときに情報へ確実にアクセスできる状態を保てるかどうかを示す基準です。業務が止まると大きな損害が発生する情報は、高い可用性を求められます。基幹システムのデータなどが代表例です。
可用性が低い情報は、多少アクセスに時間がかかっても大きな支障は出ません。重要度を見極めると、バックアップや冗長化にどの程度投資するか判断できます。
可用性の評価は、
- バックアップ頻度
- 冗長化の必要性
- 障害発生時の復旧体制
などの判断に直結します。
業務に直結する基準であるため、現場の意見を反映しながら評価することが大切です。情報の性質だけでなく、業務フローや利用頻度も考慮して判断すると現実的な分類になります。
完全性：改ざん・誤変更の影響度と復元の重要度
完全性は、データが正しい状態を維持し続けられるかどうかを判断する基準です。誤った変更や改ざんが発生した場合の影響度を踏まえて分類します。財務データや取引記録のように、一部でも変更されると重大なトラブルにつながる情報は高い完全性が求められます。
完全性が重要な情報は、編集履歴の管理や二重チェックの仕組みが欠かせません。復元の必要性が高い情報は、バックアップの頻度も増やす必要があります。
完全性を基準に分類しておくと、データの正確性を守るための実務的な管理措置を計画しやすくなるため、ガバナンスや内部統制の観点でも重要な指標です。
法的要件：個人情報・マイナンバーなど、法規制の対象データ
法的要件は、「特別な取り扱いが法律・規制で定められているか」を軸に判断する基準です。個人情報、マイナンバー、医療情報、金融情報などは、法律で厳格な取り扱いが定められています。
法令で厳格な安全管理措置が求められるものは、分類基準として明確に区分する必要があります。
法的要件を基準に分類しておくことで、必要な管理措置を漏れなく実施でき、監査対応を容易にし、法令違反リスクの低減といった効果が得られます。
他の分類基準と組み合わせることで、より精度の高い分類体系を構築できます。
ビジネス価値：収益・ブランド・取引関係に影響する重要情報
ビジネス価値は、情報が「企業活動にどれほど寄与しているか」を軸として分類する基準です。販売データ、顧客分析情報、ノウハウなど、事業の競争力に関わる情報は高いビジネス価値を持ちます。
価値の高い情報が外に出ると、競争優位の喪失につながりかねません。重要情報として分類することで、適切な保護や権限管理を行える状態にできます。
収益や取引関係への影響は数値化しづらいこともありますが、経営目線で判断することが大切です。長期的な事業戦略にも影響するため、計画的な管理が求められます。
データ分類の種類
分類基準が定まったら、次に検討すべきは「実際にどの分類区分を用いるか」という点です。分類区分が明確であれば、現場での判断が揃い、情報の扱い方にばらつきが生まれにくくなります。多くの企業では、情報の性質や重要度に応じて段階的な区分を設定し、運用しやすいルールとして定着させています。
代表的な分類区分を理解しておくと、自社の業務内容や取り扱うデータの特性に合わせて調整しやすく、ルール策定の基盤を作るうえでも有効です。それでは、一般的に採用される分類区分を順に見ていきましょう。
機密情報（Confidential）：経営戦略、顧客情報、契約書など
機密情報は、外部に流出すると重大な損害につながる情報です。経営戦略、顧客リスト、契約書、技術資料など企業活動の根幹を支えるデータが含まれます。流出した際の影響が大きく、事業継続にも関わるため、厳格な保護が必要になります。
この区分の情報は、アクセス可能な人物を厳格に制限し、保存場所や共有方法にも高い管理基準を設ける必要があります。取り扱いルールを明確に示すことで、従業員が迷わず適切な行動を取れるようになり、情報漏えいリスクの大幅な低減につながります。
内部情報（Internal）：社内向けマニュアル、業務報告、議事録など
内部情報は、社外に公開する必要はないものの、機密情報ほど厳しい管理は求められない情報です。社内マニュアル、業務報告、議事録、社内資料などが含まれます。通常の業務で広く利用される情報であり、社内の幅広い従業員が扱うケースも多い区分です。
適切に共有することで業務効率の向上につながりますが、意図せず外部へ出ると、企業の信頼を損なうおそれがあります。必要な範囲で共有しつつ、「社内共有は可能だが、外部送信には注意する」など外部送信や持ち出しには一定のルールを設けることが必要です。
日常業務で扱う情報が多いため、分類基準をわかりやすく示すことで運用しやすくなるでしょう。
公開情報（Public）：プレスリリース、広告素材、Webサイト掲載情報など
公開情報は、広く一般に公開しても問題のない情報です。プレスリリース、広告素材、パンフレット、Webサイトに掲載する情報などが該当します。広報や採用活動など、外向けのコミュニケーションで使われるケースが多くなります。
ただし、公開情報であっても公開前の段階では誤公開リスクが存在します。そのため、公開前は内部情報として扱い、内容確認やレビュー体制を整えることが必要です。公開後は高い保護レベルは求められませんが、誤った情報が掲載されないよう、内容の正確性を確保するための仕組みが重要になります。
特定カテゴリ情報：個人情報、医療・金融データなど特別管理が必要な情報
特定カテゴリ情報は、法律や業界ルールで厳格な取り扱いが義務付けられている情報です。個人情報、マイナンバー、医療データ、金融データなどが代表例です。
アクセス制御、暗号化、保存期間、廃棄方法など、法令に沿った管理が求められるため、運用フローも慎重に設計する必要があります。扱いを誤ると法的リスクだけでなく企業ブランドへの深刻な影響が生じるため、明確な区分と徹底した管理が不可欠です。
なお、特定カテゴリ情報は「機密・内部・公開」と排他的に扱うのではなく、別軸のラベルとして重ねて付与するケースが一般的です。
例：「機密 × 個人情報」「内部情報 × 医療データ」
このように複数基準を組み合わせることで、より精密な分類体系を構築できます。
データ分類のプロセス
分類区分を理解したうえで次に重要になるのが、「実務ではどのように分類を進めるのか」という点です。データ分類は一度決めて終わりの取り組みではなく、洗い出し・分類付与・管理ルール策定・運用という一連の流れを踏まえて設計する必要があります。全体像を押さえておくと、過不足のない仕組みを構築しやすくなり、社内への展開もスムーズに進みます。
どの工程で何を決めるべきかを理解することは、作業の重複や漏れを防ぐうえでも重要です。以下では、分類を実務へ落とし込むための代表的なステップを整理します。
STEP1：対象データの洗い出し
最初の工程は、扱っている情報を漏れなく把握することです。紙の文書、クラウド上のファイル、データベース、メールなど、形式や保管場所は多岐にわたります。全体像を把握できていない状態では、適切な分類はできません。
洗い出しでは、部門単位での棚卸しや担当者へのヒアリングを行い、情報の作成・受領・保管・共有・廃棄といった「情報の流れ」を明確にすると、分類を付与すべきタイミングも把握できます。原則として、データは「作成・取得時に分類する」ことが望ましいため、この流れの理解は非常に重要です。
対象の把握は後工程に直結します。網羅性と精度を意識しながら進めましょう。。
STEP2：分類基準の設定
データの洗い出しが完了したら、分類を行うための基準を整えます。機密性、可用性、完全性、法的要件、ビジネス価値など、多角的な視点で評価指標を決めることが必要です。基準が曖昧なまま分類を行うと、判断にばらつきが生まれます。
基準の策定では、部門間で意見が分かれるケースがあります。調整の場を設けて認識をすり合わせることで、運用しやすい基準に仕上げられるでしょう。実務に適した粒度かどうかを確認しながら定義することが大切です。
明確な基準があれば、誰が分類しても同じ結果になりやすくなります。属人性を抑える観点でも有効な工程です。
STEP3：データの分類付与
基準が整ったら、実際のデータへ分類を付与します。文書やファイルにはラベルやタグを付け、データベースではテーブル単位・カラム単位・レコード単位など、扱う情報の性質に応じて適切な粒度で分類を登録します。分類が明確に見える状態をつくることが目的です。
分類付与は手作業だけでなく、ツールを活用する方法もあります。自動で分類候補を提示する仕組みがあると、作業の負担を軽減できるでしょう。大量のデータを扱う部門では特に有効です。
分類付与が進むと、情報の扱いを判断しやすくなり、後続の管理ルール適用にもつながります。
STEP4：分類に応じた管理ルールの設定
分類を付与した後は、分類レベルに応じた管理ルールを決めます。アクセス権限、共有範囲、保存期間、廃棄方法など、取り扱いの基準を明確にする工程です。分類との連動が取れていないと、機密情報が不十分な保護のまま放置されるおそれがあります。
ルールを設定するときは、既存のセキュリティポリシーやガバナンス方針との整合性を確認します。矛盾があると運用時に混乱を招きかねません。現場の業務フローに合わせて調整することも重要です。
ルールが定義されることで、従業員は状況に応じた判断がしやすくなり、誤った扱いによる事故も防ぎやすくなります。
STEP5：運用と定期的な見直し
分類は導入して終わりではありません。ビジネス環境や法令は変化するため、運用状況を定期的に確認し、必要に応じて改善する姿勢が求められます。監査で発見された課題を反映することも大切です。
定期的な運用状況の確認、監査で見つかった課題の改善、従業員への教育・啓発などを通じて、分類体系を常に現場に合った状態に保ちます。周知が行き届かないと誤操作やミスが発生しやすいため、継続的な教育は欠かせません。
継続的な改善プロセスを組み込むことで、分類体系は長期的に機能し、組織全体の情報管理レベル向上へとつながります。
データ分類導入の成功ポイント
データ分類の手順を理解すると、多くの企業が次に直面するのが「どのように導入すれば継続的に運用され、形骸化しないのか」という点です。分類はルールを策定するだけでは十分ではなく、組織構造や運用設計、現場の理解度など複数の要素が揃ってはじめて効果を発揮します。導入プロセスを誤ると、現場が使いこなせず定着しないまま放置され、期待していたリスク低減や効率化につながらない恐れがあります。だからこそ、成功のポイントをあらかじめ押さえ、無理なく運用できる仕組みを計画的に整えることが重要です。
組織としてデータ分類を定着させるには、業務負荷を抑えつつ、従業員が迷わず判断できる状態をつくる必要があります。現場の運用ミスを減らし、全社で統一されたルールを運用するためには、導入前の準備と、導入後のフォローが不可欠です。ここからは、分類をスムーズに導入し、長期的に機能させるための具体的なポイントを順に見ていきましょう。
経営層の承認と全社的な運用体制を確立する
データ分類は全社の情報管理に関わる取り組みであり、現場の努力だけでは定着しません。まず必要なのは、経営層が正式に方針を示し、組織全体で取り組む姿勢を明確にすることです。トップの承認が得られると、部署横断での協力体制がつくりやすくなり、「誰が何を担うのか」という役割分担も決めやすくなります。
加えて、運用体制の整備も欠かせません。情報システム部、コンプライアンス部門、各業務部門が連携し、役割を明確にしながら進めると、運用の停滞を防げます。問い合わせ窓口を設けるなど、現場が相談しやすい環境づくりも有効です。
こうした体制が整うことで、ルールが形式的なものにならず、実務へ自然に組み込まれる形が育っていきます。
「複雑すぎない」「実務に使える」を基準に設計する
分類ルールを細かくしすぎると、現場での判断が難しくなり、運用負荷が増すことで形骸化しやすくなります。逆に簡素すぎるとリスクを管理しきれません。重要なのは、業務フローを踏まえた“必要十分な粒度”で設計することです。
分類名や説明文は、誰が読んでもすぐ理解できるよう、短く明瞭にまとめることが有効で、代表的な利用例を添えると判断が安定しやすくなります。分類レベルの種類も多すぎると迷いの原因になるため、運用可能な範囲に絞り込むことが重要です。
現場にとって無理のない設計であれば、導入後も継続して利用され、組織全体で統一された運用を実現できるでしょう。
ツールとルールを連携させて属人化を防ぐ
分類を人の判断だけに頼ると、担当者ごとに判断が異なり、ばらつきが発生します。これを防ぐには、ツールを活用し、分類付与やアクセス制御を自動化できる仕組みを導入することが効果的です。クラウドストレージや文書管理システムと連携し、分類に応じてアクセス権限が自動的に設定されるようにすると、属人的な判断を排除し、運用の抜け漏れも防げます。
大量の文書を扱う部門では、自動ラベル付与や分類候補の提案機能が特に有効で、現場の負担を大幅に軽減できます。ルールとツールを連動させることで、従業員の意識頼りではない、安定した運用基盤を整えましょう。
教育・啓発活動で分類の重要性を浸透させる
データ分類を機能させるためには、従業員が分類の目的や重要性を理解していることが前提です。導入時の説明だけでは定着せず、継続的な教育と啓発が必要です。研修やガイドラインだけでなく、チェックリストや短時間で見られる動画など、日常的に確認できる形式を取り入れると理解が深まりやすくなります。
また、実際に起こりやすいミスや事例を示すことで、従業員が自分事として捉えやすくなり、実務での判断精度も向上します。継続的な啓発が続けば、分類ルールは組織文化として根づき、自然と守られる仕組みへと変わっていくでしょう。
まとめ：自社に合った分類ルールを設計し、継続的に改善する
データ分類は一度ルールを作れば終わる取り組みではなく、事業環境の変化や扱う情報の増加に合わせて見直し続けることで、はじめて安定して機能します。分類が適切に運用されると、重要度に応じてデータを扱えるようになり、セキュリティリスクと管理コストの双方を適切に抑えられます。
自社の業務実態に沿った分類基準を設計し、現場の声を反映しながら改善を続けることが、長期的な成功につながるものです。まずは小さく始め、負担を増やさずに改善を積み重ねていく姿勢が、扱いやすく実務に馴染む分類体系をつくるうえで最も効果的です。
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貴社の課題や状況に合わせて、データ分類をご提案させていただきます。
