データ分類は、情報の重要度や扱い方に応じてデータを分ける考え方です。
公開情報、社内限定、要注意、高リスクのように分けて、どこまで共有・保存・入力してよいかを決める場面で使われます。
まず押さえたいポイント
- 情報を
同じ扱いにしないための考え方 - セキュリティルールや生成AI利用ルールの土台になる
- 細かくしすぎるより、まずは分かりやすく分ける方が運用しやすい
どんな場面で使うか
- 社内文書の保存ルールを決めるとき
- 外部サービスや生成AIへ入力してよい情報を決めるとき
- DLP の検知対象を設計するとき
- 権限管理や共有範囲を整理するとき
どんなふうに理解するとよいか
データ分類は、この情報はどの棚に置くべきかを決める整理術 と考えると分かりやすいです。
何でも同じ扱いにすると、重要な情報まで気軽に外へ出やすくなります。
押さえておきたい注意点
分類だけ作っても、現場が判断できなければ回りません。
そのため、定義を短くし、例を付け、このデータはどこに入るか が迷いにくい形にすることが大事です。
実務で見るポイント
- 公開情報 / 社内限定 / 要注意 / 高リスクくらいから始める
- 例外ケースを相談できる窓口を作る
- 生成AI、チャット、メールにも同じ考え方を適用する
- 半年から1年ごとに分類が現場とずれていないか見直す