エンタープライズのデータプライバシー規制対応を強化する技術戦略：ノーコードとコードの最適な組み合わせ
増加するデータプライバシー規制とエンタープライズITの課題
近年、世界的にデータプライバシーに関する規制が強化されています。EUのGDPR（一般データ保護規則）や米国のCCPA/CPRA（カリフォルニア州消費者プライバシー法/改正法）に代表されるこれらの規制は、企業のデータ収集、処理、保管、共有の方法に大きな影響を与えています。個人データの保護は単なるコンプライアンスの問題にとどまらず、企業の信頼性やブランドイメージ、さらには事業継続性にも直結する経営課題となっています。
エンタープライズIT部門は、こうした厳格化する規制に対応するため、システムの設計、開発、運用において、これまで以上に高度なセキュリティおよびプライバシー保護対策を講じる必要があります。特に、データ主体からのデータ削除要求やアクセス要求への対応、同意管理の仕組み構築、データ侵害発生時の迅速な報告といった技術的な要求事項を満たすことは、既存システムの改修や新規システム開発において無視できない要素です。
このような状況下で、ビジネス部門主導での迅速なアプリケーション開発を可能にするノーコード/ローコードツールの活用が進む一方、企業の基幹システムや複雑なロジックは依然としてコード開発に依存しています。ノーコードとコードが混在するハイブリッドな開発環境は、開発スピード向上やコスト削減といったメリットをもたらす一方で、データプライバシー規制対応においては新たな課題も生じさせています。本稿では、このハイブリッド開発環境におけるデータプライバシー規制対応の技術戦略について、ノーコードとコードの最適な組み合わせに焦点を当てて考察します。
ハイブリッド開発環境におけるデータプライバシーリスク
ノーコードツールとコード開発が混在する環境では、データプライバシーに関する複数のリスク要因が存在します。
- データフローの可視性低下: 複数のノーコードツールやコードで開発されたマイクロサービス、既存レガシーシステムなどが連携する場合、組織全体での個人データの流れ（データフロー）が把握しにくくなる可能性があります。どのシステムがどのような個人データを保持し、どのように処理・連携しているかの全体像が見えにくいと、データ主体からの要求対応やデータ侵害時の影響範囲特定が困難になります。
- セキュリティ・プライバシー機能の不均一性: 利用するノーコードプラットフォームや外部サービスによって、提供されるセキュリティ機能（暗号化、アクセス制御、監査ログなど）やプライバシー機能（同意管理連携、データ削除機能など）に差があります。これらの機能レベルのばらつきが、全体としてのセキュリティレベルの低下を招くリスクがあります。
- 市民開発によるシャドーIT: 市民開発者が部門内で独自にノーコードツールを利用してシステムを構築する際に、適切なセキュリティやプライバシーに関するルールやポリシーが適用されないまま個人データが扱われる「シャドーIT」のリスクが高まります。データ分類や取り扱いに関する知識が不足している場合、意図せず機密情報が不適切に扱われる可能性も否定できません。
- ノーコードツール依存のリスク: ノーコードツールが提供するデータ管理機能やセキュリティ機能に強く依存しすぎると、ツールの機能制限や仕様変更、ベンダー側のセキュリティインシデントなどが直接的なリスクとなります。特に、高度な暗号化や複雑なアクセス制御が必要なケースでは、ノーコードツールの機能だけでは不十分な場合があります。
- 連携ポイントにおけるリスク: ノーコードで構築されたシステムとコードで構築されたシステム、あるいは外部サービスとのデータ連携部分がセキュリティホールとなり得ます。API連携時の認証・認可の不備、転送データの暗号化忘れ、連携先での不適切なデータ処理などが情報漏洩のリスクを高めます。
ノーコードとコードの最適な組み合わせによるデータプライバシー対応戦略
これらのリスクを管理し、厳格なデータプライバシー規制に対応するためには、ノーコードとコードの特性を理解し、戦略的に役割を分担・連携させることが不可欠です。
1. データ分類とリスク評価に基づく役割分担
まず、システムで扱うデータを機密性や規制対象となる個人データの種類に基づいて分類します。その上で、各データに対するプライバシーリスクを評価します。
- 高リスクなデータ処理: 機微情報（医療情報、決済情報など）の取り扱いや、複雑な同意管理ロジック、厳格なアクセス制御が求められる機能については、セキュリティ専門家や経験豊富なエンジニアによるコード開発で、堅牢かつ監査可能な形で実装することを基本とします。これにより、細粒度な制御や最新のセキュリティ技術の適用が可能となります。
- 低リスクなデータ処理: 公開情報や匿名化・仮名化されたデータのみを扱う処理、定型的なデータ入力フォーム、シンプルなデータ連携など、比較的リスクが低い機能については、ノーコードツールを活用して迅速に構築します。ただし、ここでも最低限の認証やアクセス制御は必要です。
2. データアクセスを集約・抽象化するアーキテクチャ
ノーコードツールや各種アプリケーションが個人データに直接アクセスするのではなく、コードで開発されたAPIレイヤーやデータアクセスサービスを介してデータにアクセスするアーキテクチャを採用します。
- APIゲートウェイの活用: すべてのデータアクセス要求をAPIゲートウェイで受け付け、中央集権的に認証、認可、ロギング、レート制限などを制御します。ノーコードツールはこのAPIを呼び出す形とすることで、データへの不正アクセスリスクを軽減し、監査証跡の一貫性を確保できます。
- データレイク/ウェアハウスとアクセス制御: 各システムにデータが分散するのではなく、厳格なアクセス制御が可能なデータレイクやデータウェアハウスにデータを集約します。ノーコードツールからは、分析目的などで集約されたデータに限定的な権限でアクセスさせるといった制御を行います。
3. 技術的対策の統合的な適用
ノーコードツールとコード開発部分の両方に対して、統一された技術的対策を講じます。
- 中央集権的なID管理とアクセス制御: SSO（シングルサインオン）基盤やIDaaS（Identity as a Service）を活用し、ユーザー認証を統合します。認可については、RBAC（ロールベースアクセス制御）を基本とし、ノーコードツール上で設定可能な権限と、コード側で実装する権限管理を連携させ、一貫性のあるアクセス制御を組織全体で実現します。
- データ暗号化: 保存データ（Data at Rest）と転送データ（Data in Transit）の両方で暗号化を徹底します。ノーコードプラットフォーム側で提供される暗号化機能を確認し、不足している場合はコードで実装する連携部分や、データストア側での設定で補います。TLS/SSL通信の利用は必須です。
- 監査ログの一元管理: ノーコードツールが出力する操作ログやデータアクセスログと、コードで開発されたシステムが出力するログを収集し、SIEM（Security Information and Event Management）などのツールで一元的に管理・分析します。これにより、不審な操作やデータアクセスを早期に検知し、データ侵害発生時には迅速なフォレンジック調査を可能にします。
- 同意管理プラットフォーム（CMP）との連携: データ主体からの同意取得は、CMPのような専門プラットフォームを利用することを推奨します。ノーコードで作成するウェブフォームやランディングページ、あるいはコードで開発するアプリケーションは、このCMPと連携し、同意状態に応じてデータの収集や処理の範囲を制御する仕組みを実装します。
4. ガバナンスとプロセスの確立
技術的な対策に加え、組織的なガバナンスと開発プロセスも重要です。
- データ取り扱いポリシーの策定と周知: どのようなデータが個人データに該当するのか、そのデータがどのように分類され、どのようなルールで取り扱われるべきかを明確にしたポリシーを策定し、全従業員（特に市民開発者を含む）に周知徹底します。
- ノーコードツール選定基準へのセキュリティ・プライバシー要件の組み込み: 新たなノーコードツールを導入する際は、そのツールが提供するセキュリティ機能、データの保管場所、コンプライアンス認証の取得状況などを厳格に評価基準に含めます。
- 市民開発ガイドラインの強化: 市民開発に対しては、利用可能なノーコードツールの範囲、取り扱えるデータの種類、セキュリティやプライバシーに関する遵守事項などを明確に定めたガイドラインを提供し、適切な教育を行います。シャドーITを防ぐための管理体制も構築します。
- 定期的なセキュリティ・プライバシーレビュー: 開発されたシステム（ノーコード部分、コード部分含む）に対して、定期的なセキュリティ脆弱性診断やプライバシー影響評価（PIA）を実施します。
まとめと今後の展望
エンタープライズITにおけるデータプライバシー規制対応は、複雑かつ継続的な課題です。ノーコードとコードのハイブリッド開発環境では、その利便性と引き換えに新たなリスクが生じる可能性を認識する必要があります。
これらのリスクに対処し、規制遵守を確実にするためには、データの種類やリスクレベルに基づいたノーコードとコードの戦略的な役割分担、APIゲートウェイや集約されたデータストアを活用したアーキテクチャ設計、ID管理、暗号化、監査ログといった技術的対策の統合的な適用が鍵となります。さらに、データ取り扱いポリシーの策定、ツール選定基準の見直し、市民開発の適切な管理といったガバナンスとプロセス面の強化も不可欠です。
今後、AI技術の活用が進むにつれて、個人データの匿名化・仮名化やプライバシー保護機械学習といった新しい技術の導入も進むと考えられます。これらの技術をハイブリッド開発にどう組み込むか、また新たな規制がどのように技術的要求に影響するかといった点についても、継続的に注視し、技術戦略を柔軟に見直していく必要があるでしょう。ノーコードとコードそれぞれの強みを最大限に活かし、連携させることで、変化の速い規制環境においても、セキュアかつ迅速なシステム開発・運用体制を構築することが可能となります。