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Microsoft Purview DLP 完全設計|Sensitive Info Types・Endpoint DLP・Adaptive Protection・EDM

2026-05-24
NicheeLab編集部

Microsoft Purview Data Loss Prevention (DLP) は、組織の機密データが Microsoft 365・SaaS アプリ・Endpoint デバイスから不正に流出するのを防ぐ統合 DLP サービスです。 GDPR・HIPAA・PCI DSS・APPI などコンプライアンス要件対応の中核機能で、本番運用での適切な設計が必須。 本記事では、DLP Policy 構成・SIT 活用・Endpoint DLP・Adaptive Protection・EDM・段階導入を網羅的に整理します。

DLP Policy の構成要素

DLP Policy は『Locations (適用先) + Conditions (条件) + Actions (動作)』の組み合わせ。

Locations

  • Exchange Email
  • SharePoint Sites
  • OneDrive Accounts
  • Teams Chat and Channels
  • Devices (Endpoint DLP)
  • Defender for Cloud Apps (3rd party SaaS)
  • Power BI / Fabric

Conditions

  • Sensitive Info Type (組み込み 200+ + カスタム)
  • Sensitivity Label 適用
  • コンテキスト条件 (送信先ドメイン・受信者・添付ファイル数・User Risk Level)

Actions

  • Block: 送信完全拒否
  • Block with Override: Justification 付きで送信許可
  • Notify User: Policy Tip 表示
  • Send Incident Report: SOC 通知
  • Encrypt: Rights Management 自動適用
  • Quarantine

Sensitive Information Types (SIT)

Microsoft Purview の SIT は 200+ の組み込みパターンを提供。

代表例

  • クレジットカード番号 (Visa・MasterCard・American Express など 16 種)
  • 社会保障番号 (US SSN・UK NINO・日本マイナンバー)
  • 運転免許証番号・パスポート番号
  • 銀行口座番号
  • 医療記録番号
  • 電話番号・メールアドレス・住所
  • IP アドレス

SIT の構成要素

  • Primary Pattern: 正規表現
  • Supporting Element: 近接キーワード
  • Confidence Level: High / Medium / Low
  • Minimum Confidence: 検出閾値

例: クレジットカード SIT は 16 桁の数字 + Luhn アルゴリズム検証 + 『credit card』『payment』のキーワード近接で High Confidence 検出。

Endpoint DLP

Windows 10/11・macOS デバイスでの機密データ操作を制御。

動作

  • Microsoft Intune で対象デバイスを Compliance 管理
  • Defender for Endpoint Agent 経由でデバイス上の操作を監視
  • USB へのコピー・印刷・Bluetooth・Cloud Sync・Web ブラウザアップロード・クリップボード

代表的な制御

  • 機密ファイルの USB / Bluetooth コピー Block
  • 機密ファイルの個人 Cloud Sync (Dropbox・Google Drive) Block
  • 機密データの Web ブラウザアップロード Block (許可ドメインのみ)
  • 機密ファイルのスクリーンキャプチャ Block
  • 機密ファイルの印刷 Block

Restricted Apps (許可アプリのみ機密データアクセス可能)・Restricted App Groups でアプリ単位制御。 BYOD は App Protection Policy と組み合わせて個人データと会社データを Container 分離。

Adaptive Protection (2023 GA)

Adaptive Protection は『リスクベース動的 DLP』機能。Insider Risk Management で算出されたユーザーの Risk Level に応じて DLP Policy の強度を動的調整。

Risk Level 別動作

Risk LevelDLP 動作
Minor Risk (通常)Audit + Notify
Moderate RiskBlock with Override 強化
Elevated Risk完全 Block + 即時 SOC 通知

リスク評価には機械学習を活用、過去の異常パターン (大量ファイルダウンロード・Personal Email 送信・退職予告) から動的判定。 従来の Static DLP (全員一律同じ Policy) から進化、ユーザビリティとセキュリティの両立を実現。

Exact Data Match (EDM)

組織固有のデータベース (顧客リスト・社員 ID・医療記録 ID 等) と完全一致するデータを DLP 検出する仕組み。

プロセス

  1. Source Database を CSV エクスポート (例: 全顧客の Email + Customer ID リスト)
  2. EDM Schema 定義 (フィールド名・Primary Element 設定)
  3. Microsoft Purview Compliance Center で Schema アップロード + データハッシュ化 (元データはアップロードされない、ハッシュのみ Purview に保管)
  4. DLP Policy で EDM SIT を参照
  5. 定期的に Source Database 更新時に EDM 再アップロード

代表的なユースケース

  • 顧客 PII の流出検知
  • 医療記録 ID の不正アクセス
  • 社員 SSN のメール送信検知

組み込み SIT では検出できない組織固有データの正確マッチが実現、誤検知率も低い (Pattern Match より高精度)。

段階導入のロードマップ

Phase 1 (1-3 ヶ月): Audit モード

  • すべての DLP Policy を Audit モードで導入
  • Activity Explorer で検出イベント分析
  • False Positive を特定 → Policy 調整

Phase 2 (3-6 ヶ月): Notify モード

  • Policy Tip でユーザー教育
  • Justification 入力で送信可
  • ユーザー教育コンテンツ作成

Phase 3 (6-12 ヶ月): Block モード

  • High Sensitivity データを Block
  • Block with Override で例外対応
  • SOC 通知体制構築

Phase 4 (12+ ヶ月): Adaptive Protection

  • Insider Risk Management 連携
  • Risk Level 別動的制御

運用ベストプラクティス

  1. Audit モードで導入 → Tuning → Block モードに段階移行
  2. Sensitivity Label + DLP の組み合わせで二層防御
  3. Adaptive Protection で Risk-based 動的制御
  4. Policy Tip でユーザー教育
  5. Endpoint DLP は Office Apps から段階的に Restricted Apps 拡大
  6. EDM で組織固有データの正確マッチ
  7. Activity Explorer で DLP イベント継続監視
  8. Microsoft Sentinel に DLP イベント送信、KQL で異常検知
  9. Insider Risk Management と統合で内部脅威検知
  10. 四半期に 1 回 Policy レビュー + False Positive 分析

関連認定試験

よくある質問

Microsoft Purview DLP とは?

Microsoft Purview Data Loss Prevention (DLP) は、組織の機密データが Microsoft 365・SaaS アプリ・Endpoint デバイスから不正に流出するのを防ぐ統合 DLP サービス。Exchange / SharePoint / OneDrive / Teams / Endpoint・Defender for Cloud Apps (CASB)・Power Platform にまたがるポリシー定義・適用・監視を一元化。Sensitive Information Types (SIT、200+ 組み込みパターン: クレジットカード番号・SSN・マイナンバー等) + Sensitivity Label の組み合わせで機密データを識別、Block / Notify / Encrypt / Allow with Justification などのアクション実行。GDPR・HIPAA・PCI DSS・APPI などコンプライアンス要件対応の中核機能、SC-400 試験の主要トピックです。

DLP Policy の構成要素は?

DLP Policy は『Locations (適用先) + Conditions (条件) + Actions (動作)』の組み合わせ。Locations: Exchange Email・SharePoint Sites・OneDrive Accounts・Teams Chat and Channels・Devices (Endpoint DLP)・Defender for Cloud Apps・Power BI・Fabric。Conditions: 1) Sensitive Info Type (組み込み 200+ + カスタム作成可)、2) Sensitivity Label 適用、3) コンテキスト条件 (送信先ドメイン・受信者・添付ファイル数・User Risk Level)。Actions: Block (送信完全拒否)・Block with Override (Justification 付きで送信許可)・Notify User (Policy Tip 表示)・Send Incident Report to Admin (SOC 通知)・Encrypt (Rights Management 自動適用)・Quarantine。標準パターン: 高機密データは Block、中機密は Notify + Justification、低機密は Audit のみという階層化が定石です。

Sensitive Information Types (SIT) はどう選びますか?

Microsoft Purview の SIT は 200+ の組み込みパターンを提供。代表例: クレジットカード番号 (Visa・MasterCard・American Express など 16 種)・社会保障番号 (US SSN・UK NINO・日本マイナンバー)・運転免許証番号・パスポート番号・銀行口座番号・医療記録番号・電話番号・メールアドレス・住所・IP アドレス。各 SIT は『Primary Pattern (正規表現)・Supporting Element (近接キーワード)・Confidence Level (High / Medium / Low)・Minimum Confidence (検出閾値)』の構成。例: クレジットカード SIT は 16 桁の数字 + Luhn アルゴリズム検証 + 『credit card』『payment』のキーワード近接で High Confidence 検出。組み込み SIT で要件カバーしない場合 Custom SIT 作成 (Regular Expression + Keyword List)。Exact Data Match (EDM) で組織固有データベース照合も可能で、社員 ID リスト・顧客リストなど大量データの正確マッチが実現します。

Endpoint DLP の動作は?

Endpoint DLP は Windows 10/11・macOS デバイスでの機密データ操作を制御。Microsoft Intune で対象デバイスを Compliance 管理、Defender for Endpoint Agent 経由でデバイス上の操作 (USB へのコピー・印刷・Bluetooth・Cloud Sync・Web ブラウザアップロード・クリップボード) を監視。代表的な制御: 1) 機密ファイルの USB / Bluetooth コピー Block、2) 機密ファイルの個人 Cloud Sync (Dropbox・Google Drive) Block、3) 機密データの Web ブラウザアップロード Block (許可ドメインのみ)、4) 機密ファイルのスクリーンキャプチャ Block、5) 機密ファイルの印刷 Block。Restricted Apps (許可アプリのみ機密データアクセス可能)・Restricted App Groups でアプリ単位制御。BYOD は App Protection Policy と組み合わせて個人データと会社データを Container 分離。本番運用ではユーザー業務に支障が出ないよう Block より Audit から段階導入が標準です。

Adaptive Protection とは?

Adaptive Protection は 2023 年に Microsoft が発表した『リスクベース動的 DLP』機能。Insider Risk Management で算出されたユーザーの Risk Level (Minor Risk・Moderate Risk・Elevated Risk) に応じて DLP Policy の強度を動的調整。代表的な動作: 1) 通常ユーザー (Minor Risk) → Audit + Notify、2) 過去 30 日に異常活動検知ユーザー (Moderate Risk) → Block with Override 強化、3) High Risk ユーザー → 完全 Block + 即時 SOC 通知。リスク評価には機械学習を活用、過去の異常パターン (大量ファイルダウンロード・Personal Email 送信・退職予告) から動的判定。従来の Static DLP (全員一律同じ Policy) から進化、リスクに応じた段階制御で『ユーザビリティとセキュリティの両立』を実現する Microsoft Purview の最新機能です。

Exact Data Match (EDM) はどう使う?

Exact Data Match (EDM) は組織固有のデータベース (顧客リスト・社員 ID・医療記録 ID 等) と完全一致するデータを DLP 検出する仕組み。プロセス: 1) Source Database を CSV エクスポート (例: 全顧客の Email + Customer ID リスト)、2) EDM Schema 定義 (フィールド名・Primary Element 設定)、3) Microsoft Purview Compliance Center で Schema アップロード + データハッシュ化 (元データはアップロードされない、ハッシュのみ Purview に保管)、4) DLP Policy で EDM SIT を参照、5) 定期的に Source Database 更新時に EDM 再アップロード。代表的なユースケース: 1) 顧客 PII の流出検知、2) 医療記録 ID の不正アクセス、3) 社員 SSN のメール送信検知。組み込み SIT では検出できない組織固有データの正確マッチが実現、誤検知率も低い (Pattern Match より高精度) ため、本番運用での DLP 精度向上に大きく寄与します。

DLP 運用のベストプラクティスは?

重要な施策: 1) Audit モードで導入 → Tuning → Block モードに段階移行 (1-3 ヶ月かけて False Positive 削減)、2) Sensitivity Label + DLP の組み合わせで二層防御 (ラベル付きファイルのみ DLP 対象)、3) Adaptive Protection で Risk-based 動的制御、4) Policy Tip でユーザー教育 (なぜ Block されたかを説明)、5) Endpoint DLP は Office Apps から段階的に Restricted Apps 拡大、6) EDM で組織固有データの正確マッチ、7) Activity Explorer で DLP イベント継続監視、8) Microsoft Sentinel に DLP イベント送信、KQL で異常検知、9) Insider Risk Management と統合で内部脅威検知、10) 四半期に 1 回 Policy レビュー + False Positive 分析。本番運用ではユーザー業務継続と高い検知精度の両立が課題、慎重な段階導入と継続改善が成功の鍵です。

関連認定試験は?

SC-400 (Information Protection and Compliance Administrator Associate) のドメイン 2 (DLP 15-20%) で深く問われる本領域の本命認定。SC-100 (Cybersecurity Architect Expert) でゼロトラスト戦略の Data 柱、MS-102 (Microsoft 365 Administrator Expert) のドメイン 4 (Purview 20-25%) で全社展開、SC-300 (Identity Admin) で Conditional Access App Control 統合、SC-200 (Security Operations Analyst) で SOC 視点での DLP イベント運用。Microsoft セキュリティ系認定全般で必須の知識領域です。

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本記事の技術情報は Microsoft Purview DLP Documentation に基づいています。 本記事は Microsoft Corporation の公式商品ではなく、いかなる提携・後援関係もありません。 Microsoft、Azure、Microsoft Purview は Microsoft group of companies の商標です。 情報は 2026 年 5 月 24 日時点の公式公開資料に基づきます。最新情報は必ず公式ページをご確認ください。

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この記事の著者

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データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。


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