DX時代のバックアップと優先順位の指針：守るべきデータを見極める

企業の命運を分けるデータ保護の優先順位判断

ビジネスのデジタル化が加速する中、データは企業の最も重要な資産となりました。しかし、増大し続けるすべてのデータを一律に、かつ完璧に保護し続けることは、コストと運用の両面から現実的ではありません。

多くの企業で課題となっているのは、「何から守ればよいのか」という優先順位の判断基準です。万が一のシステム障害やサイバー攻撃に遭った際、ビジネスへの影響を最小限に抑えつつ、投資対効果（ROI）を最大化するバックアップ戦略とはどのようなものか。

この記事では、中堅・大企業の意思決定者が知っておくべき、バックアップすべきデータの種類とその優先順位を決定するためのフレームワークについて、実務的な視点から詳しく解説します。

バックアップ対象とすべきデータの種類

まず整理すべきは、自社が保有するデータの「性質」です。これらを分類することで、保護の手法や強度が自ずと見えてきます。

①基幹業務を支えるトランザクションデータ

顧客注文、在庫管理、財務会計など、日々の業務で発生する動的なデータです。

これらが失われると、直接的な売上損失や法的リスクに直結します。中堅・大企業においては、更新頻度が極めて高いため、単なる日次バックアップでは不十分なケースが多く見られます。

②企業の競争力を左右する知的財産と機密情報

設計図面、研究データ、顧客名簿、戦略文書など、中長期的な競争力の源泉となるデータです。

これらは「可用性（すぐに使えること）」も重要ですが、改ざんや消失を防ぐ「完全性」と「長期保存」に主眼を置いた保護が必要となります。

③AI活用時代に重要性を増す分析データと学習データ

近年、Google CloudのBigQueryやVertex AIなどを活用したDX推進が活発化しています。

ここで見落とされがちなのが、分析用の加工データや、AIモデルの学習に使用したデータセット、そして分析パイプラインの構成情報（メタデータ）です。これらが失われると、数ヶ月に及ぶデータサイエンスの成果が灰燼に帰すリスクがあります。

優先順位を決定する2つの重要指標：RTOとRPO

優先順位を客観的に判断するためには、IT部門だけでなく事業部門と共通言語で話す必要があります。その核となるのが「RTO」と「RPO」という指標です。

RTO（目標復旧時間）：いつまでに復旧させるか

RTO（Recovery Time Objective）は、システム停止から復旧までにかかる許容時間です。

「1時間以内に復旧しなければ機会損失が数千万円に達する」といったビジネスインパクトから逆算します。RTOが短いほど、待機系システム（ホットスタンバイ）の用意など、コストの高いソリューションが必要になります。

RPO（目標復旧時点）：どの時点の状態に戻すか

RPO（Recovery Point Objective）は、「何時間前（あるいは何日前）のデータまでなら失っても許容できるか」という指標です。

例えば、24時間前のバックアップしかない場合、直近24時間分のデータは消失します。リアルタイム性が求められる金融決済などはRPOをゼロに近づける必要がありますが、社内掲示板のようなシステムであれば「1日前（RPO=24時間）」で十分な場合もあります。

戦略的優先順位の付け方と投資の最適化

すべてのデータに対して高いRTO/RPOを設定すると、コストは指数関数的に増大します。これを防ぐには、以下の3段階で優先順位を整理することが推奨されます。

ティア1：止めることが許されない最優先データ

ビジネス継続に不可欠な基幹システム（ERP、決済基盤など）です。

ここでは「3-2-1-1ルール」のように、バックアップを3つ作成し、2つの異なるメディアに保存、1つをオフサイト（クラウド等）に置き、さらに1つを書き換え不能な（イミュータブル）ストレージに保存するような、堅牢な構成が求められます。

ティア2：一定期間の停止は許容できるが不可欠なデータ

ファイルサーバー、メール、情報共有ツールなどです。

RTOは24時間〜数日程度に設定し、コスト効率の良いクラウドストレージ（Google Cloud StorageのNearline/Coldlineクラスなど）を活用することで、コストと安心のバランスを取ります。

ティア3：復旧の優先度が低い、または代替可能なデータ

一時的な作業ファイルや、ログデータなどが該当します。これらはアーカイブとして安価なストレージへ長期保存するに留めるか、重要度によってはバックアップ対象から除外することで、リソースを重要な領域へ集中させます。

クラウドネイティブなバックアップがもたらすビジネス価値

従来のオンプレミス環境でのバックアップは、ハードウェアの調達やメンテナンスが重荷となっていました。しかし、Google Cloudを中心としたモダンな環境では、バックアップそのものが「攻めのIT」へと進化しています。

①生成AIを活用したデータ復旧と管理の高度化

最新のトレンドとして、Geminiなどの生成AIを活用し、バックアップデータのカタログ化や異常検知を行う動きがあります。

これにより、「どのデータがどこにあるか分からない」という大企業特有の課題を解決し、必要な時に必要なデータだけを迅速にリストアすることが可能になります。

②セキュリティ対策としての不変ストレージ

ランサムウェア攻撃が高度化する中、バックアップデータそのものが狙われるケースが増えています。

Google Cloud Storageの「バケットロック」機能などを用い、一定期間削除や変更を物理的に不可能にすることで、経営陣が最も懸念する「身代金要求」への強力な対抗手段となります。

専門的知見が成功の鍵を握る：パートナー選びの重要性

ここまで述べたように、バックアップの優先順位付けは、技術的な仕様以上に「ビジネスの理解」が求められる高度な意思決定プロセスです。

中堅・大企業の複雑なIT資産を抱える環境では、既存のオンプレミス環境とクラウドのハイブリッド構成における整合性や、ネットワーク帯域の設計、さらには法規制への準拠など、考慮すべき変数が多岐にわたります。こうした課題を自社リソースだけで解決しようとすると、往々にして「過剰投資」か「リスクの見落とし」のどちらかに陥りがちです。

私たちが多くの企業のDXを支援する中で感じるのは、第三者的な視点を持つ専門家が介在することで、初めて「事業部門が納得する優先順位」が明確になるということです。客観的なリスクアセスメントに基づいた設計は、結果としてTCO（総保有コスト）の削減に大きく寄与します。