2026年のベストデータ発見および分類ツール8選

多くの組織は、すべての機密データがどこに存在しているのかを把握できていません。これは、データ発見（data discovery）および分類（classification）ツールが解決する中核的な課題です。 Harmonic Security’s Q3 2025の、3,000,000件を超えるプロンプトとファイルアップロードに関する分析では、GenAIツールにアップロードされたファイルの26.4%に機密データが含まれており、前四半期の22%から増加していることが分かりました。

その露出は、アクセスが統制されていないときにさらに深刻になります。 Netwrix 2025 Cybersecurity Trends Report によると、2025年に口座（アカウント）の侵害を経験した回答者は46%で、2020年の16%に比べて大幅に増加しています。そのため、機密データを見つけることだけでは不十分で、誰がそれに到達（アクセス）できるのかも把握している場合にのみ効果があります。

最も優れたデータ発見（データディスカバリー）および分類ツールは、2つの質問に同時に答えます。このガイドでは、ハイブリッド、クラウドファースト、プライバシー、エンドポイントの利用シーンにわたって8つを比較します。

データ発見（データディスカバリー）および分類ツールで見るべきポイント

機密データを見つけることは最初の一歩にすぎません。リスクを下げるのは、そのデータに対して行動を起こすことです。5つの基準が、成果につながるツールと、ただ“飾り棚に置いておける”レポートを作るツールを分けます。これは、私たちが sensitive data discovery tools を比較するために用いる観点です。

• ハイブリッドおよびクラウドのカバレッジ範囲の広さ：クラウドファーストのスキャナーは、オンプレミスのファイルサーバー、ネットワーク接続ストレージ（NAS）、オンプレミスの SharePoint、規制対象データを保持するレガシーデータベースを見落とすことがよくあります。そのため、ツールが実際の保管場所を確実にカバーしているか確認してください。
• 分類の正確性と学習可能な分類器： 自社データで概念実証（POC）を行い、精度を検証してください。また、分類器が、標準の data classification テンプレート（PII、PHI、PCI）に加えて、カスタムのデータ型や地域別のIDでも学習可能であることを確認します。
• アイデンティティと権限のコンテキスト： 分類を「誰がデータに到達（アクセス）できるか」と結び付けるツールを優先してください。権限のコンテキストがない機密ファイルの一覧だけでは対処できず、 data access governance のギャップが放置されます。
• 是正措置と下流（ダウンストリーム）での強制適用： 所有者のレビュー、隔離、権限変更、そして data loss prevention またはラベルの伝播（label propagation）まで実行できるプラットフォームを選びましょう。ラベリングで止まってしまうツールはリスクをそのまま残します。
• AI およびシャドーAI（shadow-AI）におけるデータガバナンス： そのツールが、生成 AI ツールや Copilot に流れ込む機密データを可視化できるか確認してください。

2026年のデータ発見・分類に最適なツール 7選

以下のツールは、4つの購入者カテゴリにまたがります。アイデンティティに紐づくハイブリッド、クラウド・ファーストの DSPM、プライバシーおよびデータ主体アクセス要求（DSAR）主導、そしてエンドポイントの分類です。

1. Netwrix Access Analyzer

Netwrix Access Analyzer は、ハイブリッド環境全体で 機密データ を発見して分類し、その後すべての分類結果をアイデンティティと権限のコンテキストに紐づけるデータセキュリティ／アクセスガバナンスのプラットフォームです。機密データがどこに存在するかだけでなく、それに到達できるのが誰か、そしてそのアクセスが適切かどうかも示します。

主な機能：

• ハイブリッドな検出と分類： Netwrix Access Analyzer は、オンプレミスのファイルサーバー、NAS（NetApp、Dell EMC、Qumulo、Nutanix）、Windows共有、SharePoint（オンプレミスおよび Online）、SQL Server、Microsoft 365 を1回のスイープでスキャンします。
• IDコンテキストに紐づけられた権限： すべてのスキャン済みリポジトリにまたがる実効アクセスを Active Directory および Entra ID のグループメンバーシップまで解決し、分類結果と並行して、過度に露出した権限、古くなった権限、誤設定された権限を可視化します。
• 分類に紐づく修復： 所有者ベースのアクセスレビュー、自動クワランティン（隔離）、権限の取り消し、冗長・旧式・些末（ROT）データのクリーンアップはすべて、分類の出力を直接起点に実行されます。
• 分類を踏まえた変更監査： Netwrix Auditor は、高リスクデータに誰がアクセスしたか、何が変わったかを記録し、変更前後の 監査証跡 を生成します。これは、検出だけのツールでは決して作れないものです。
• コンプライアンス報告と SIEM 統合： GDPR、HIPAA 、PCI DSS、および SOX 向けの事前構築レポートにより、監査にそのまま使える証拠を作成します。さらに、分類メタデータを Splunk、IBM QRadar、ArcSight に連携します。

考慮すべき点：

• カバレッジは Microsoft 中心のハイブリッド環境で最も深いため、AWS ネイティブまたは GCP ファーストのチームは評価の際にコネクタの深さを検証してください。
• クラウドネイティブのデータストアには Netwrix DSPM に加えて Access Analyzer を併用して、環境全体を完全にカバーする必要があります。

おすすめ： 規制コンプライアンスのために、分類を Identity およびアクセスガバナンスに紐づける必要がある、Microsoft 中心のハイブリッド環境におけるセキュリティおよびコンプライアンス チーム。

2. Microsoft Purview Information Protection

Microsoft Purview Information Protection は、Microsoft 365、Azure、および Windows エンドポイント向けのネイティブなデータの発見、分類、ラベリングのプラットフォームです。感度ラベルと統合ポリシーを通じて、Exchange Online、SharePoint、OneDrive、Teams、および Windows デバイスをカバーします。

主な機能：

• Exchange Online、SharePoint、OneDrive、Teams、および Windows エンドポイント全体でネイティブな分類と感度ラベリングを行い、ラベルが AI アプリのやり取りに引き継がれます。
• パターンおよび機械学習ベースの検出のための、学習可能な分類器とカスタマイズ可能な機微情報タイプ（SITs）。
• 一貫した施行のための自動ラベリング、必須ラベリング、およびエンドユーザー向けポリシーのヒント。
• 応答のために Microsoft Defender for Cloud Apps、Defender for Endpoint、および Microsoft Sentinel と統合。
• AI 機能向けの DSPM。姿勢（ポスチャ）レポートや、機密データ発見のためのガイド付きワークフローを含みます。

検討すべき点：

• SAP または Oracle はネイティブにはサポートされておらず、オンプレミス NAS には別のスキャナー コンポーネントが必要です。
• カスタムの学習可能な分類器は英語のみ対応しており、公開後は再学習できません。

おすすめ： Microsoft 365 と Azure を標準化しており、既存のエコシステムに分類を組み込みたい組織。

3. Varonis データセキュリティプラットフォーム

Varonis は、ファイルサーバー、NAS、Microsoft 365、コラボレーションプラットフォーム上の非構造化データ全体に対して、深い分類と行動分析を行うデータセキュリティプラットフォームです。分類されたデータへの異常なアクセスをリアルタイムで検知して通知します。

主な機能：

• オンプレミスのファイルサーバー、SharePoint、OneDrive、コラボレーション環境にまたがる機密データの発見と分類。
• 直接および継承されたグループ メンバーシップ全体にわたる効果的な権限分析と、所有者主導の権限（Entitlement）レビュー。
• 機械学習の基線化（baselining）を用いて、異常なアクセスとインサイダー脅威を検知するユーザーおよびエンティティの行動分析（UEBA）。
• グローバル アクセス グループを削除し、壊れた継承を修復し、権限を適正なサイズに調整する自動レメディエーション。

考慮すべき点：

• セルフホスト型プラットフォームは 2026 年 12 月 31 日にサポート終了（end of life）を迎え 、SaaS への移行が必須となります。
• 構造化データベースおよびクラウドのデータウェアハウスの分類は、目的に特化して作られた DSPM ツールよりも浅いものです。

おすすめ対象： 主なリスクが非構造化ファイルデータやコラボレーション・プラットフォームにある組織。分類と同じくらい行動（振る舞い）の監視が重要なケースです。

4. BigID

BigID は、プライバシー、安全、ガバナンスのユースケースを軸にしたデータ発見・インテリジェンスのプラットフォームです。ハイブリッドおよびクラウド環境において、構造化ストアと非構造化ストア全体にわたり、大規模に個人データおよび機微データを分類します。また、プライバシーワークフローは分類結果に紐づけられます。

主な機能：

• データベース、データレイク、オブジェクトストレージ、SaaS、オンプレミス環境にわたる機械学習による発見と分類。多言語対応。
• 構造化データおよび非構造化データに対する AI 分類器、パターン認識、自然言語処理、名寄せ（NER）。
• 処理活動記録（RoPA）、データ保護影響評価（DPIA）、および同意管理を支援するデータマッピングとインベントリ。
• シャドーAIの発見、AIセキュリティ態勢の管理、エージェント型データアクセス制御をカバーするAIガバナンス。
• Microsoft Purview、Splunk、ServiceNow、およびクラウドネイティブ DLP との統合。カスタムデータ型向けの拡張可能なフレームワークを提供。

考慮すべき点：

• 多数のデータストアやカスタム分類体系にわたって広く展開すると、完全なカバー範囲に到達するまでに時間がかかる場合があります。
• このプラットフォームは、深い権限やアクセス・ガバナンスの分析よりも発見の幅を重視しているため、アクセスの深さは別のツールが必要になる場合があります。

向いているケース： GDPR、CCPA、HIPAA などの複数のフレームワークにまたがる義務を管理している、企業のプライバシー／コンプライアンス／セキュリティチームで、分類を DSAR ワークフローに統合する必要がある場合。

5. Sentra

Sentra は、エージェントレスの「環境内スキャン」モデルを用いて、マルチクラウド環境全体で機密データを発見・分類するクラウドファーストのデータセキュリティプラットフォームです。DataTreks 機能は、分類済みデータがクラウドサービス間でどのように移動するかを追跡します。

主な機能：

• AWS、Azure、GCP、Snowflake、Databricks、BigQuery、Amazon Redshift、MongoDB Atlas にまたがるエージェントレスの発見・分類。
• データの機密性、アクセスへの露出、誤設定（misconfiguration）に基づいてリスクを優先順位付け。
• 環境内スキャンにより、分類済みデータは顧客のクラウド境界内に保持し、外部ではメタデータのみを処理します。
• DataTreks は、機密データがクラウド サービス全体にどのように伝播していくかを監視します。
• データの露出と生成 AI のリスクに重点を置いた AI ガバナンス。

検討すべき点：

• オンプレミスでのカバー範囲は、クラウドネイティブの提供内容の深さに比べて限られます。
• これは強制（enforcement）ではなく、検出とセキュリティ態勢（posture）に重点を置いているため、データの移動をブロックするには別の DLP レイヤーが必要です。

おすすめの対象： クラウドファーストの組織で、クラウドストア全体にまたがって機密データを管理しており、データ移動の可視性を備えたエージェントレスな検出を必要としている場合。

6. Cyberhaven

Cyberhaven はデータ検知・レスポンス（DDR）プラットフォームであり、データを lineage（来歴）で分類し、その起点からアプリケーションやエンドポイントをまたぐあらゆる移動を通じて追跡します。顧客データベースから個人用クラウドドライブにコピーしたファイルは、その起点を lineage に含んだまま運ばれます。

主な機能：

• 機密データがアプリケーション、ユーザー、リポジトリ間をどのように移動するかを追跡するデータ lineage（来歴）トラッキング。
• コンテンツ検査、行動（行動文脈）、系譜（lineage）を組み合わせて、ポリシーを精密にターゲットするための分類。
• 個人用クラウドへのアップロード、スクリーンショット、クリップボード操作、印刷などのリスクの高い移動（動作）に対するリアルタイム対応。
• エンドポイント、クラウドストレージ、および SaaS アプリケーション全体をカバー。
• 自律的な調査のための Linea AI アナリストエージェント。

考慮すべき点：

• エンドポイント エージェントとアプリケーション レベルでの統合が必要なため、静止状態の静的リポジトリをスキャンできません。
• このソリューションは「移動中のデータ（data in motion）」を対象としているため、コンプライアンス プログラムでは「静止データ（data at rest）」に対しては、リポジトリをスキャンする分類器が引き続き必要です。

おすすめ： 知的財産の保護と内部不正（インサイダーリスク）を重視し、「分類されたデータがどこに置かれているか」よりも「どのように移動するか」がより重要になる組織。

7. Securiti

Securiti は、Data+AI Command Center アーキテクチャを通じて、ディスカバリー（発見）と分類をプライバシー、安全態勢（security posture）、ガバナンスのワークフロー（governance workflows）と結び付ける統合データセキュリティおよびプライバシープラットフォームです。Veeam は 2025 年 12 月に Securiti を買収しました。

主な機能:

• Data Command Graph の知識グラフを基盤に、クラウド サービス、SaaS、オンプレミス環境にまたがる 400 以上の分類器
• DSAR の対応、同意管理、処理記録のための統合プライバシーワークフロー
• 露出している機密データやアクセスの誤設定を強調するデータセキュリティのポスチャービュー
• 自動の修復と、適用のためのノーコード ポリシービルダー
• AI パイプライン保護とコンテキストに応じたアクションの統制のための AI セキュリティ制御

検討すべき点:

• 2025年12月の Veeam の買収により、長期ロードマップと統合の方向性は変更となる可能性があります。
• 調査（発見）と分類だけを目的とする購入者は、より広範なプライバシーおよびガバナンス・プラットフォームを十分に活用できない可能性があります。

おすすめ： 調査（発見）と分類を、1つのプラットフォームでプライバシー運用とセキュリティ姿勢管理の両方に連携させる必要がある組織

8. Spirion Sensitive Data Platform

Spirion は、エンドポイントを最優先で深く分析する、機密データの発見と分類のためのプラットフォームであり、ノートPC、デスクトップ、サーバー、およびリムーバブルメディア上のデータを保護します。同社は archTIS に買収され 2025 年 10 月に買収されました。

主な機能：

• 端点の発見によるスキャンで、Windows、macOS、Linux のワークステーション、ノートPC、サーバー上の保存データ（data at rest）を確認します。
• 検出のための AnyFind パターンマッチング、チェックサム検証、近接性分析。
• CADIA（Context-Aware Data Intelligence Architecture）で、人の介入（human-in-the-loop）による誤検知の削減を実現します。
• 分類の検出結果に直接連動して起動される修復アクション。
• GDPR、HIPAA、PCI DSS の各ユースケースに対応した、規制対象データの検出のための事前構成済みサポート。

考慮すべき点：

• クラウドファーストのSaaSおよびデータウェアハウスのカバー範囲は、専用に設計されたDSPMツールよりも狭くなります。
• 機微（センシティブ）データを可視化し、修復（対応）も行いますが、誰がアクセスできるかまではマッピングしません。そのため、権限の分析には別のツールが必要です。

おすすめ： エンドポイントやファイルシステムへのリスク露出が最も高い組織。特に、規制のあるヘルスケアや金融サービスの環境に適しています。

環境に適したデータ発見（ディスカバリー）および分類ツールの選び方

すべての環境にぴったり合う単一のプラットフォームはありません。実際に運用しているリポジトリと、トリガーとして必要な分類結果に基づいて、候補を絞り込みましょう。

オンプレミスのファイルサーバー、NAS、レガシー・データベースには、フルのハイブリッド対応が求められます。クラウドファーストの環境では、エージェントレスのスキャナーから始められます。また、Microsoft の標準化に基づくチームであれば、既存のスタックの中から着手できます。

カバー範囲だけでなく、ツールが担うべき役割に合わせて選びましょう。たとえば、DSAR とプライバシーのワークフロー、インサイダーリスクとデータの系譜（リネージ）追跡、またはエンドポイント常駐型の検出などです。範囲を広げる前に、自社データで精度を検証してください。

アクセスの状況（コンテキスト）に紐づけた分類が必要なハイブリッド Microsoft 環境では、Netwrix Access Analyzer が、アクセスできるアイデンティティへ敏感データをマッピングし、Netwrix DSPM は AWS、Azure、GCP 上のクラウドネイティブなストアまでカバレッジを拡張します。

デモを依頼する 自社環境全体で Netwrix が敏感データをアクセスできるアイデンティティにどのようにマッピングするのかをご覧ください。

免責事項：この記事の情報は、2026年6月時点で検証済みです。最新の機能・対応状況については、各プロバイダーに直接ご確認ください。

一目でわかる最高のデータ発見と分類ツール8選

最高のツールは両方の質問に同時に答えます。このガイドでは、ハイブリッド、クラウドファースト、プライバシー、およびエンドポイントのシナリオにおける8つのデータ発見および分類ソリューションを比較しています。

ほとんどの組織はインフラ全体で機密データをすべて見つけるのに苦労しており、これがこれらのツールが解決する主要な課題です。Harmonic Securityの2025年第3四半期分析によると、GenAIツールにアップロードされたファイルの26.4％に機密データが含まれており、前四半期の22％から増加しています。

以下の表は、展開モデル、主な焦点、および8つのツールすべてに最適なユースケースを並べています。

データ発見および分類ツールで注目すべきポイント

展開モデルは素早く範囲を絞りますが、ツールが実際に稼働中にリスクを軽減するかどうかは示しません。以下の基準は、単に機密データを一覧化するツールと、それに基づいて行動を支援するツールを区別します。

その数字は物語の半分しか伝えていません。ファイルの機密性だけでリスクが決まるわけではなく、誰がまたは何がすでにアクセス権を持っているかがリスクを決定します。Netwrix 2026 Data and Identity Security Reportによると、74％の組織が機密データの所在とアクセス可能なアイデンティティを一元的に把握しておらず、今日その質問に答えられるのはわずか26％です。機密データの発見とアクセス可能者の把握は、一緒に解決すべき単一の問題です。

機密データの発見は最初のステップに過ぎません。発見内容に基づいて行動することで実際のリスクが減少します。6つの基準が、測定可能な成果をもたらすツールと単なる棚上げレポートを作成するツールを区別します。

• ハイブリッドおよびクラウドのカバレッジ範囲： クラウドに特化したスキャナーは、オンプレミスのファイルサーバー、ネットワーク接続ストレージ（NAS）、オンプレミスのSharePoint、規制情報を含むレガシーデータベースを見落としがちなので、ツールが実際のデータストアをカバーしているか確認してください。
• Identity と権限のコンテキスト： 分離された機密ファイルリストは対応できず、データアクセスガバナンスのギャップが残るため、分類をアクセス権限に結びつけるツールを選択してください。
• 自動分類方法と手動分類方法の比較： 分類がパターンマッチング、機械学習、または手動のエンドユーザータグ付けで行われているか確認してください。手動のみの方法では、従業員がファイルをスキップしたり誤ってラベル付けした場合にカバレッジのギャップが生じます。
• 分類精度と学習可能な分類器： 自身のデータで概念実証を行い、分類器がPII、PHI、PCIの標準テンプレートを超えてカスタムデータタイプや地域固有の識別子に適応することを確認してください。分類精度向上のためのチェックリスト は、概念実証を実行する前にその構造化を支援します。
• 修復と下流の強制: 所有者レビュー、隔離、権限変更、データ損失防止またはラベル伝播を促進するプラットフォームを選択してください。分類のみのツールはリスクを残します。

2026年の最高のデータ発見および分類ツール8選

• AIおよびシャドウAIのデータガバナンス： ツールが生成AIツールとCopilotに流れる機密データを表示するか確認してください。

1. Netwrix Data Classification

以下の各プロファイルでは、ツールの機能、際立った特徴、実際の制限、および最適な対象を説明しています。最も広範なハイブリッドかつidentity-awareなカバレッジを提供するプラットフォームから始め、より特定の環境向け、cloud-first、endpoint-first、またはプライバシー重視のツールへと進みます。

出典：netwrix.com/

主な特徴：

Netwrix Data Classification は、ファイルサーバー、NAS、Microsoft 365、クラウドストレージ全体でPII、PHI、PCIデータ、およびカスタムデータタイプを検出しタグ付けする、アイデンティティ認識型のデータ検出および分類プラットフォームです。その結果をNetwrixプラットフォームを通じてアイデンティティ認識型のセキュリティ判断に反映し、機密データの所在とアクセス可能なユーザーを結びつけます。

• ROTデータの識別：冗長、不要、些細なデータと機密データを同時にフラグ付けし、クリーンアップとリスク削減を同時に行います。
• ハイブリッドおよびクラウドの検出：キーワードマッチングだけでなく、複合用語処理と統計分析を使用して、ファイルシステム、データベース、メール、およびクラウドリポジトリをスキャンします。
• 直接的な修復アクション：エージェント不要モードで、機密ファイルを安全な場所に移動し、過剰な権限を削除し、機密内容を編集します。
• Microsoft Information Protection ラベリング：ドキュメントにMIPラベルを直接適用し、分類がファイルと共に他のMicrosoftセキュリティツールに引き継がれるようにします。

考慮すべきこと：

• カバレッジはMicrosoft中心のハイブリッド環境で最も深いため、AWSネイティブやGCPファーストのチームは評価時にコネクタの深さを確認する必要があります。
• パターン、コンテキスト、およびAI駆動の分類：事前定義およびカスタムの分類法がコンテンツを分類し、GDPR、HIPAA、およびPCI DSSに準拠したレポートを提供します。
• DLPおよびIRMの強化：分類メタデータをファイルに埋め込み、下流のデータ損失防止および情報権利管理ツールでの適用を強化します。
• Microsoft 365 外のクラウドネイティブデータストアは、完全な環境カバレッジのために Netwrix DSPM と Netwrix Data Classification が必要です。

2. Microsoft Purview 情報保護

これにより、データ主体のリクエスト対応が数週間の手作業から数分に短縮され、年間8万ポンドの追加採用を回避しました。

• Data Classification自体は、どのアイデンティティがフラグ付きファイルにアクセスできるかを示しません。それにはNetwrix Access Analyzerとの連携が必要で、ADおよびEntra IDのグループメンバーシップに基づく実際のアクセス権を解決します。

実際には、発見から修復へのつながりは展開結果に現れます。 Horizon Leisure CentersはGDPR準拠のために50万以上のフォルダーを自動的に検出しインデックスするためにNetwrix Data Classificationを使用しました。

対象: 規制遵守のためにidentityおよびアクセスガバナンスに紐づく分類が必要な、ハイブリッドでMicrosoft中心の環境におけるセキュリティおよびコンプライアンスチーム。

Microsoft Purview Information Protectionは、Microsoft 365、Azure、およびWindowsエンドポイント向けのネイティブなデータ検出、分類、ラベリングプラットフォームです。感度ラベルと統合ポリシーを通じてExchange Online、SharePoint、OneDrive、Teams、およびWindowsデバイスをカバーします。

出典: microsoft.com

主な機能:

• パターンおよび機械学習ベースの検出のための学習可能な分類器とカスタマイズ可能な機密情報タイプ（SIT）。
• Exchange Online、SharePoint、OneDrive、Teams、およびWindowsエンドポイント全体でのネイティブ分類と感度ラベリング。AIアプリの操作でもラベルが引き継がれます。

考慮すべきこと：

• Microsoft Defender for Cloud Apps、Defender for Endpoint、および Microsoft Sentinel との連携による対応。
• 一貫した適用のための自動ラベリング、必須ラベリング、およびエンドユーザーポリシーのヒント。
• 機密データの検出のための姿勢レポートとガイド付きワークフローを含むAI機能向けDSPM。
• SAPやOracleをネイティブにサポートしておらず、オンプレミスのNASには別のスキャナーコンポーネントが必要です。
• カスタム学習可能な分類器はEnglishのみをサポートし、公開後は再学習できません。

3. Varonis データセキュリティプラットフォーム

対象: 既存のエコシステムに分類を組み込みたい、Microsoft 365 と Azure に標準化された組織。

主な機能：

出典：varonis.com

• オンプレミスのファイルサーバー、SharePoint、OneDrive、およびコラボレーション環境全体での機密データの検出と分類。

Varonis は、ファイルサーバー、NAS、Microsoft 365、およびコラボレーションプラットフォーム上の非構造化データに対する高度な分類と行動分析を備えたデータセキュリティプラットフォームです。分類されたデータへの異常アクセスをリアルタイムで検出します。

• 所有者主導の権限レビューを伴う、直接および継承されたグループメンバーシップ全体の効果的な権限分析。

考慮すべきこと：

• 機械学習によるベースラインを用いた異常アクセスおよび内部脅威検出のためのユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）。
• グローバルアクセスグループを削除し、壊れた継承を修正し、権限を適切に調整する自動修復。
• 構造化データベースおよびクラウドデータウェアハウスの分類は、専用のDSPMツールよりも浅いです。
• セルフホスト型プラットフォームは2026年12月31日にサポート終了となり、SaaSへの移行が必要になります。

4. BigID

対象: 主なリスクが非構造化ファイルデータおよびコラボレーションプラットフォームであり、行動監視が分類と同じくらい重要な組織。

出典：bigid.com

主な機能：

BigIDは、プライバシー、セキュリティ、ガバナンスのユースケースに基づくデータ発見およびインテリジェンスプラットフォームです。ハイブリッドおよびクラウド環境の構造化および非構造化ストア全体で個人情報および機微情報を大規模に分類し、分類結果に連動したプライバシーワークフローを提供します。

• データベース、データレイク、オブジェクトストレージ、SaaS、オンプレミスシステム全体での機械学習による検出と分類、多言語対応。
• 構造化データおよび非構造化データのためのAI分類器、パターン認識、自然言語処理、および固有表現認識。
• 処理活動記録（RoPA）、データ保護影響評価（DPIA）、同意管理をサポートするデータマッピングとインベントリ。
• シャドウAIの発見、AIセキュリティポスチャ管理、およびエージェント型データアクセス制御を含むAIガバナンス。

考慮すべきこと：

• Microsoft Purview、Splunk、ServiceNow、およびクラウドネイティブDLPとの統合。カスタムデータタイプ用の拡張可能なフレームワークを備えています。
• 数十のデータストアとカスタム分類にわたる広範な展開により、完全なカバレッジまでの時間が延長されます。

5. Sentra

• このプラットフォームは、詳細な権限およびアクセスガバナンス分析よりも発見の幅を重視しているため、アクセスの深さには別のツールが必要な場合があります。

対象: GDPR、CCPA、HIPAAなどのマルチフレームワーク義務を管理し、DSARワークフローに統合された分類が必要な企業のプライバシー、コンプライアンス、セキュリティチーム。

出典: https://sentra.io/

Sentraは、エージェント不要の環境内スキャンモデルを使用してマルチクラウド環境全体の機密データを検出・分類するクラウドファーストのデータセキュリティプラットフォームです。DataTreks機能は、分類されたデータがクラウドサービス間でどのように移動するかを追跡します。

主な特徴：

• データの機密性、アクセスの露出、および誤設定に基づくリスクの優先順位付け。
• AWS、Azure、GCP、Snowflake、Databricks、BigQuery、Amazon Redshift、および MongoDB Atlas 全体でのエージェント不要の検出と分類。
• 顧客のクラウド境界内に機密データを保持し、メタデータのみを外部で処理する環境内スキャンです。
• データ露出と生成AIリスクに焦点を当てたAIガバナンス。
• DataTreksは、機密データがクラウドサービス全体にどのように広がるかを監視します。

考慮すべきこと：

• オンプレミスのカバレッジは、クラウドネイティブの提供内容の深さに比べて限定的です。
• これは施行ではなく発見と姿勢に焦点を当てているため、データの移動をブロックするには別のDLPレイヤーが必要です。

6. Cyberhaven

出典: cyberhaven.com

主な特徴：

対象: エージェント不要の検出とデータ移動の可視性が必要なクラウドファースト組織の機密データ管理。

Cyberhavenは、データの出所を基に分類し、アプリケーションやエンドポイントを横断するすべての移動を追跡するデータ検出および対応（DDR）プラットフォームです。顧客データベースから個人のクラウドドライブにコピーされたファイルは、その出所をそのまま保持します。

• 機密データがアプリケーション、ユーザー、およびリポジトリ間でどのように移動するかを追跡するデータ系統追跡。
• 正確なポリシーターゲティングのために、コンテンツ検査、行動コンテキスト、および系統を組み合わせた分類。
• 個人クラウドへのアップロード、スクリーンショット、クリップボード操作、印刷などのリスクのある動作にリアルタイムで対応します。
• 自律調査のためのLinea AIアナリストエージェント。
• エンドポイント、クラウドストレージ、SaaSアプリケーション全体のカバレッジ。

考慮すべきこと：

• エンドポイントエージェントとアプリケーションレベルの統合が必要なため、静的リポジトリのスキャンはできません。

7. Securiti

• これは移動中のデータを対象としているため、コンプライアンスプログラムは静止データ用のリポジトリスキャン分類器が依然として必要です。

出典: securiti.com

対象に最適: 知的財産の保護と内部リスクを優先する組織で、分類されたデータがどこにあるかよりも、どのように移動するかが重要です。

主な特徴：

• Data Command Graphナレッジグラフにより、クラウドサービス、SaaS、オンプレミスシステム全体で400以上の分類器を提供します。

Securitiは、Data+AI Command Centerアーキテクチャを通じて、発見と分類をプライバシー、セキュリティ態勢、およびガバナンスワークフローにリンクする統合データセキュリティおよびプライバシープラットフォームです。Veeam はSecuritiを買収しました 2025年12月に。

• DSAR対応、同意管理、および処理記録のための統合プライバシーワークフロー。
• 露出した機密データとアクセスの誤設定を強調するData Security Postureビュー。
• 自動修復とノーコードポリシービルダーによる施行。
• AIパイプラインの保護とコンテキスト認識アクションガバナンスのためのAIセキュリティコントロール。

考慮すべきこと：

• 2025年12月のVeeam買収により、長期ロードマップと統合の方向性は変更される可能性があります。
• Discovery and classificationのみを購入するユーザーは、より広範なプライバシーおよびガバナンスプラットフォームをあまり利用しません。

8. Spirion Sensitive Data プラットフォーム

対象: プライバシー運用とセキュリティポスチャ管理の両方のための発見と分類を単一プラットフォームで必要とする組織。

出典：spirion.com

主な特徴：

• 検出のためのAnyFindパターンマッチング、チェックサム検証、および近接分析。
• Endpoint は、Windows、macOS、Linux のワークステーション、ノートパソコン、サーバーの保存データをスキャンします。

Spirionはエンドポイント優先の深さを持つ機密データの検出および分類プラットフォームであり、ノートパソコン、デスクトップ、サーバー、リムーバブルメディア上のデータを保護します。 archTISはSpirionを買収しました 2025年10月に。

• 人間の介入による誤検知削減のためのCADIA（Context-Aware Data Intelligence Architecture）。

免責事項：この記事の情報は2026年8月時点のものです。各プロバイダーに直接最新の機能を確認してください。

デモをリクエストして、Netwrixが環境全体でアクセス可能なIDに機密データをマッピングする方法をご覧ください。