毎回かならず泥棒を防ぐのは諦めて、「やられても生き延びる」を身につける

この数字を見てください：2025年、世界の1件あたりのデータ侵害による平均被害額は444万ドル、米国企業だと史上最高を更新して1,022万ドルに達しました。身代金要求・ランサムウェア絡みに限れば1件平均508万ドル——これはIT部門の経費などではなく、会社を倒産させかねない金額です。

賭け金がこれほど大きくなると、業界の考え方もすっかり変わりました。昔の目標は「やられないこと」（prevent）でしたが、ランサムウェアがあまりに広がり、大組織のほとんどが被害に遭うか、遭った人を知っている状況になると、前提が「assume breach」——いつか必ずやられると初めから想定するへと変わったんです。そして強さを測る物差しも、「何回防げたか」ではなく「どれだけ速く復旧できるか」になりました。

いちばん大事なのは身代金の交渉という観点です。会社にきれいな複製があって素早く復旧できるなら、ランサムウェアはほぼ即座に交渉力を失います——復号のカギと引き換えにお金を払う必要がないからです。2025年には「支払いを拒否した」組織が63%へ増えました（前年の59%から）。その一因が復旧能力の向上です。これこそ、この分野に巨額の資金が流れ込む理由なんです。

だから市場の伸びも速い——データの保護・復旧（data protection & recovery）市場は2025年でおよそ107億ドル、2030年には約204億ドルへ伸びる見込みです（年平均約14%）。もっと広く（data resiliency）数える調査機関は、2030年に440億ドルに達すると見ています。

「cyber resilience」の核心は、一見すると降参のように聞こえて実は賢い戦略です：泥棒は入ってこられる、と初めから認める。そのうえでデータが生き延びる備えを用意しておく。これは、いまどきのランサムウェアがどんどん凶悪になっている点に対処するものです——最近の泥棒は、入ってきてすぐ業務ファイルを暗号化するのではなく、まず真っ先に「バックアップ」を狙って破壊しにかかる。被害者に複製があれば、絶対に身代金を払わないと分かっているからです。

その対策が、複製を「壊せない」ものにすること。いまどきの黄金律は3-2-1-1-0ルール——複数の複製を持ち、少なくとも一つはimmutable／オフラインで切り離し、ランサムウェアの手が届かない場所に置く（子ページで深掘り）。

「データを守る」側（DSPM/DLP）は、まったく違うタイミングで働きます——事が起きる前に動くのです。大企業では簡単そうで実はとても答えにくい問いに取り組みます：「うちの機密データはどこにあるのか、誰がアクセスできるのか、うっかり開けっ放しになっているものはないか」。DSPMツールはクラウド全体をスキャンしてデータを分類し（例：クレジットカード番号、カルテ）、危険な箇所を指し示します。一方DLPは、こうしたデータが組織の外へ送り出されるのを見張って止めます——どれも、そもそも「泥棒に荒らされる範囲を減らす」ためです。

このnodeはCybersecurity & Digital Trustを構成する数ある層の一つで、ほかの層と密接につながっています。「データの安全」は単独では成り立たないからです：

• Identity & Access Managementと対をなす： 誰がデータに触れられるかを管理するには、まず「誰が誰なのか」を知らなければならない——データの管理とアイデンティティの管理は、いわば兄弟です
• AI Security & Agent Guardrailsの最後の砦： AIアシスタント（Copilotなど）は、質問に答えるために社内データを丸ごと読み込む。最初からアクセス権限が散らかっていると、AIはうっかり機密を、見るべきでない人に「漏らして」しまう——データを整える仕事が、AIを安全に使う土台になるわけです
• Enterprise Data StorageとData Platforms & Analyticsの上に乗る： データを守ったりバックアップしたりする前に、それがどこに保存され、どこへ流れていくかを知っておく必要がある——この分野はデータ基盤の全体と絡み合っています
• Artificial Intelligenceに二方向で動かされる： AIは泥棒を強くする（マルウェアやフィッシングを素早く書ける）が、守る側もデータの復旧や検知を速くできる——IBMによれば、AIで防御を徹底した組織はインシデント対応の時間を約80日短縮し、1件あたり約190万ドルを節約できた

この分野がどれだけ熱いかをいちばんよく物語る出来事が、Rubrikが2024年4月にIPOし、「data resilience」の波の主役になったことです——バックアップの売り手から「バックアップを軸にしたセキュリティ会社」へと自らを作り変えた会社。2026会計年度（2026年1月締め）をサブスクリプションARRが14.6億ドル、34%増で終え、翌四半期にはさらに15.7億ドルへ伸びました。

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この波は、復旧側での再編と激しい競争にも火をつけました——大手のCohesity（Veritasを統合）、Veeam、Commvaultが、しのぎを削る既存の王者です。詳しくは子ページで。

ただ「復旧」が株式市場で目立つ波だとすれば、「データ漏えいを防ぐ」側も負けず劣らず熱い。「データ漏えいを防ぐ」側（DSPM/DLP）では大型の争奪戦が起き、GoogleがWizを約320億ドルで買収、Cyeraは1年で評価額が30億ドルから120億ドルへ跳ね上がりました。「機密データを見つけて施錠する」ことが、復旧と並ぶ大きな投資分野になったわけです——詳しくはData Security Posture & DLPをどうぞ。

こちら側はまだ新しく、分散した市場です。Gartnerによれば、DSPMの利用率は2022年でわずか1%未満でしたが、2026年には20%を突破する見込み——セキュリティ業界で最も成長の速い分野の一つです。その追い風は、AIに使わせる前にデータを「整える」よう組織に迫るAIの流れです。

一つ目の方向は二つの面が一つに溶け合うこと。もともと「データを守る」と「データを復旧する」は別々の製品、別々のチームでしたが、いまは一つのプラットフォームへと収束しつつあります——RubrikもCommvaultも、防御・検知・復旧を一か所にまとめた「cyber resilience」を名乗っています。顧客は「自分のデータはどれだけ安全で、どれだけ復旧できるか」を一画面で見たいからです。

二つ目の方向はAIが道具であり、同時に新しい戦場でもあること。防御側はAIで検知と復旧を加速します（例：復旧する前にどの複製が「きれい」かを見極め、マルウェアごと復旧してしまわないようにする）。同時に、組織がこぞってAIを導入することがDSPMへの莫大な需要を生みます。AIに読ませる前に、データへのアクセス権限を一から整え直す必要があるからです——Gartnerがほぼゼロから数年で20%超へ伸びると見るのは、これが理由です。

三つ目の方向は再編がさらに激しく続くこと。Cohesity–Veritasのディールは始まりにすぎません。専門プレーヤーが多く、急成長するこういう市場は、たいてい巨人たち（Microsoftのようなプラットフォーム企業も、専門分野のリーダーも）がピースを買い集めてジグソーパズルを完成させる形で終わります——投資家にとっては、際立った技術を持つ小さなプレーヤーが買収のターゲットになりうる、ということです。

一つ目のリスクはランサムウェアが防御側より速く進化すること。あらゆる組織がimmutable backupを採るようになると、泥棒はゲームを変えます——ただ暗号化するだけでなく、先にデータを盗み出してから「暴露するぞ」と脅す（double extortion）。これにはバックアップがまったく役に立ちません。機密はもう流出済みだからです。これは終わりのないイタチごっこで、だからこそ「データを漏らさず守る」側（DLP/DSPM）がますます重要になります。

二つ目のリスクはAIが新しいデータ漏えいの扉を開くこと。組織がAI導入を急ぐほど、意図せず機密を漏らす危険が増します——散らかったデータを読むAIアシスタントからも、社員がこっそり使うshadow AIからも。AIが使われる速さにデータの整理を追いつかせるのは、多くの組織がまだ手に余る課題であり、被害額が毎年高くなっていく穴なんです。

三つ目のリスクは大手プラットフォームに締め付けられること。MicrosoftがDLPとデータ分類のツール（Purview）をMicrosoft 365に無料で付けてくると、専門プレーヤーは自分が「おまけより本当に優れている」ことを証明しなければなりません。このリスクはどのソフトウェア分野とも似ています——かつて単体で売れていた機能が、より大きなプラットフォームのおまけになってしまう、という。

ひとことで言えば：これは、セキュリティ業界が「毎回かならず泥棒を防げる」という自己欺瞞をやめ、「生き延びて立ち上がり直す」ことに投資し始めた物語です。かつて最も退屈だった「データのバックアップ」が、会社が身代金を払わずに済む命綱になった——そしてAIが入ってくると、「うちの機密データはどこにあるか」を知ることが、新しい時代に欠かせない基礎になっていくのです。