テラデータ、企業向けAIのデータ保護・耐障害性を高める新機能を発表

プライバシー保護、ポスト量子暗号、不変バックアップを統合し、AI活用における機密データ保護と業務継続性を両立

本発表の要約

• AI時代に対応した統合型データ保護アプローチ：ユーザー、アプリ、モデル、AIエージェント間でデータが流通する環境を見据え、プライバシー保護、ネイティブセキュリティ、耐障害性（レジリエンス）を一体化させた新機能を発表

• 実務での有用性を保つ「Poly-Anonymization®」：Anonomatic社との協業により、データ分析やAIの精度に必要な関係性を維持したまま個人を特定する情報の露出を抑え、下流システムを止めない形態保存暗号（FPE）を提供

• 耐量子暗号（ポスト量子セキュリティ）の導入：伝送中データに対する「TLS 1.3ハイブリッド鍵交換」や「Anonomatic PII Vault®」を組み込み、量子コンピューティングの進化に伴う将来の脅威に先回りして対応

• ランサムウェア対策となる「Immutable backup protection」：特権管理者であっても改ざん・暗号化・削除が不可能なImmutable backup protection（不変バックアップ保護）と、リアルタイム複製によるデータベースレベルの高可用性を実現

• 属性ベースアクセス制御（ABAC）の強化：Immuta社との連携により、データの複製やルール再定義をすることなく、ユーザーとAIエージェントの双方へ一貫したガバナンスポリシーを適用

サンディエゴ発｜Teradata（NYSE: TDC）は本日、エンタープライズAIにおける極めて重大な課題である「機密データをいかに保護するか」「誰が、何がアクセスできるか」「障害発生時にも可用性と復旧性を維持できるか」に対処するための新たなプライバシー、セキュリティ、耐障害性（レジリエンス）機能を発表しました。Teradataは、生の身元情報の露出を抑え、データにより近い層で保護を適用し、AIを駆動するインテリジェンスの可用性と復旧性を維持するという統合的アプローチを通じて、これら3つの課題すべてを解決します。これは実務上、AIの価値の源泉を損なうことなく、その背景にあるインテリジェンスを保護することを意味します。

主な新機能

Poly-Anonymization®（ポリアノニマイゼーション）：AIやアナリティクスに求められるデータの関係性や有用性を保持しながら、生の身元情報の露出を抑制形態保存暗号（Format-preserving encryption: FPE）：フォーマットを変更したり下流システムを破損させたりすることなく、機密性の高い値を保護耐量子（ポスト量子）セキュリティと即応体制：Anonomatic PII Vault®および伝送中データ向けのTLS 1.3ハイブリッド鍵交換を通じて、台頭する量子時代の脅威に対する保護を強化Immutable backup protection（不変バックアップ保護）：復元ポイントの変更や削除を防止し、サイバーリカバリへの即応体制を強化データベースレベルの高可用性：ディザスタリカバリとは別に、ミッションクリティカルなワークロード向けに用意された追加の可用性レイヤー

今、この保護が不可欠な理由
AIが企業のミッションクリティカルな業務へと組み込まれるにつれ、企業データの価値が高まると同時にその脆弱性も拡大しています。機密情報は今やユーザー、アプリケーション、モデル、AIエージェントの間を行き来しており、境界防御だけで保護することは困難になっています。AIは本来、異なる情報を組み合わせてパターンを発見し意思決定を行うように設計されているため、単体では個人を特定できないデータであっても、AIがそれらを統合することで個人が特定可能になってしまうという新たなリスクが生じています。

各新機能の提供時期

Anonomaticの技術を活用しTeradataが提供するPrivacy Protectionは、AWS、Azure、Google Cloud上のTeradata Cloud向けに提供を開始しています。ダイナミックデータマスキング、データ分類・タギング、カラムレベル暗号化などのNative Data Securityは、AWS、Azure、Google Cloud上のTeradata Cloudで利用可能です。また、ダイナミックデータマスキング、データ分類・タギングは「Teradata Factory」およびオンプレミス環境でも利用できます。Immutable backup protectionを含むEnterprise Data Protectionは、AWS、Azure、Google Cloud上のTeradata Cloudで提供を開始しており、Teradata Customer Cloud向けにも今後数カ月以内に提供を予定しています。

各新機能の詳細
Privacy Protection（プライバシー保護機能）
アクセス制御は「誰が機密データを閲覧できるか」を決定しますが、アイデンティティ（身元情報）の低減は「そもそも分析環境にどれだけの個人特定情報が存在すべきか」を根本から変えます。Teradataは、Anonomatic社とのOEMパートナーシップを通じてこれらを融合し、同社のPrivacy Protection機能をネイティブに提供します。

Poly-Anonymizationは、PII（個人を特定できる情報）フィールドを安定した識別子に置き換えつつ、元の身元情報を「Anonomatic PII Vault」内で個別に保管します。このVaultは、機密性の高い身元情報を保護するために多層の重複したセキュリティ制御を備えたポスト量子耐性環境です。正当な業務要件がある場合にのみ、承認されたユーザーが身元情報を復元できますが、それ以外のユーザーは、分析構造、関係性、実用性が保持されたデータを用いて業務を行います。これにより、対象者が誰であるかを広く露出させることなく、機密データをAI、分析、テスト、承認された協働作業へ安全に利用できるようになります。

数学的に可逆な暗号化のみに頼る手法とは異なり、PII Vaultは身元情報の分離、Poly-Anonymization、アクセス制御、追加の階層的保護を組み合わせることで、身元の露出を最小限に抑えながらAIや分析に必要な実用性を維持します。また、形態保存暗号（Format-preserving encryption）は、値のデータ構造が重要となる下流システムへの影響を排除し、既存のアプリケーションやワークフローを破損させることなく機密データを保護します。

大規模な検証テストでは、TeradataのAnonomatic搭載プライバシー保護制御が、プライバシー対策に伴いがちなパフォーマンスの低下を招くことなく、企業の大規模分析ワークロードをサポートできることが実証されました。保護されたデータに対する複数テーブルの結合クエリは、保護されていないデータに対する同等のクエリと比較して少ないTeradataリソースで実行されました（※結果はワークロードや構成によって異なります）。

Native Data Security（データ層組み込み型セキュリティ）
データに追従する保護を実現するには、データを取り巻く周辺システムだけでなく、データレイヤーそのもので制御を適用する必要があります。Teradataは、データの分類、ポリシー適用、アクセス制御をデータそのものに近い場所で実行します。

伝送中データに対しては、単一のハンドシェイク内で従来型暗号とポスト量子暗号アルゴリズムを組み合わせる「TLS 1.3ハイブリッド鍵交換」による耐量子保護を導入しました。量子コンピューティングの進展により既存の暗号化標準の脆弱化が懸念される中、今から暗号即応体制を確立しておくことで、将来の脅威に先手を打つことができます。

さらに、ダイナミックデータマスキング、データ分類・タギング、カラムレベル暗号化、グローバルアイデンティティなどの新たなNative Data Security機能がデータレイヤー全体を保護します。また、データ認証プラットフォームを提供するImmuta社とのパートナーシップにより、動的ABAC（属性ベースアクセス制御）を実現しました。これにより、データを複製したりガバナンスルールを再作成したりすることなく、ユーザーとAIワークロード全体にわたってポリシーを一貫して適用できます。

TeradataのセキュリティアーキテクチャはAI環境の進化に合わせて拡張できるよう設計されており、AIエージェントがポリシーの境界内で企業データにアクセスし行動するための統制機能へ継続的な投資を行っています。

Enterprise Data Protection（エンタープライズ規模のデータ保護・耐障害性）
AIを大規模に運用する企業にとって、サイバー攻撃はAIが機能するために依存しているデータ、コンテキスト、運用知見そのものに対する脅威となります。Teradata Enterprise Data Protectionは、すべてのワークロードに一律の耐障害性構成を適用するのではなく、ビジネス上の重要度に合わせて保護レベルを調整できるワークロード最適化型のアプローチを採用しています。目的は単にデータを復旧させることにとどまらず、AIがミッションクリティカルな業務を再開するために不可欠な「信頼できるコンテキスト」を復旧させることです。データベースレベルの高可用性は、リアルタイム複製を通じて、継続的な同期と低い復旧目標（RPO/RTO）を念頭に設計された追加の可用性レイヤーを提供します。

Immutable backup protection（不変バックアップ保護）は、特権管理者であっても復元ポイントを変更、暗号化、削除できないようにすることで、サイバーリカバリへの即応性を大幅に強化します。ランサムウェアがバックアップデータを直接標的とするケースが増加する中、保護された復元ポイントの確保は極めて重要です。Teradataの耐障害性アーキテクチャは、サイバー脅威や復旧要件の進化に合わせて拡張できるように設計されています。

バックアップとリカバリ、スケジュール設定されたデータ同期、ディザスタリカバリなどの追加機能が、より一貫したエンタープライズ規模のデータ保護・耐障害性のエクスペリエンスを完成させます。

エグゼクティブ・メッセージ
Teradata チーフ・プロダクト・オフィサー Sumeet Aroraのコメント：
「プライバシー、セキュリティ、耐障害性は、従来それぞれ別個の課題として個別のソリューションで対処されてきました。しかし、AIがユーザー、アプリケーション、モデル、エージェントの間で機密データを同時に行き交わせる現代において、そうした分断された手法は通用しません。今回の発表は、これらの機能が協調して動作すべきであるという私たちの考えを反映したものであり、AI環境がより複雑化し関与するアクターが増加する中でも保護を拡張していくための強固な基盤となります。」

Anonomatic 創業者兼CEO Matt Fleck氏のコメント：
「エンタープライズAIは、従来とは根本的に異なるプライバシーの課題を生み出しています。効果的なAIを構築するには個人レベルの機密データを使用する必要がありますが、従来の保護ツールはAIが機能するために必要な要素を保持するようには設計されていませんでした。Teradataとのパートナーシップにより、企業はセキュリティ保護と実用性の間で妥協を強いられることなく、エンタープライズ規模で身元情報の露出を抑えることが可能になります。」

将来予想に関する記述
本プレスリリースには、Teradataのプライバシー、セキュリティ、耐障害性機能に関する期待、信念、計画、意図などの「将来予想に関する記述」が含まれています。これらには、将来の製品の可用性、機能、提供内容、およびTeradataの顧客に期待されるメリットに関する記述が含まれます。これらの記述は既知および未知のリスクや不確実性の影響を受け、実際の結果が将来予想に関する記述で予想または暗示されたものと大きく異なる原因となり得る、不正確な可能性のある仮定に基づいています。これらのリスクや不確実性が現実化した場合、または仮定が誤っていることが判明した場合、Teradataの業績は記述された内容と大きく異なる可能性があります。Teradataは、将来予想に関する記述を更新する義務を負わず、その意図もありません。実際の結果に影響を与える可能性のある要因には、(i) 計画された製品機能および製品ラインナップの実行における遅延、予期せぬ困難、および費用、(ii) AIに関する規制環境の変化、(iii) 顧客による導入が製品機能および製品ラインナップへの投資を正当化するかどうかの不確実性、などが含まれます。Teradataの財務業績およびその他の業績に影響を与える可能性のある要因に関する追加情報は、米国証券取引委員会（SEC）に随時提出される報告書に記載されています。

Teradataのロゴは商標であり、Teradataは米国および世界中におけるTeradata Corporationおよび/またはその関連会社の登録商標です。
Poly-AnonymizationおよびPII Vaultは、Anonomatic, Inc.の登録商標です。

Teradataについて

Teradataは、深いビジネスコンテキストと信頼性の高いデータに基づき、AIが導き出す「知見（インテリジェンス）」を、自律的な「実行（アクション）」へ変換する力を企業に提供します。AIエージェントが普及する中、Teradataが提供するプラットフォーム「Teradata Autonomous Knowledge Platform」は、企業に不可欠なコンテキストエンジン、ガバナンスレイヤー、そして圧倒的な処理能力を誇る実行基盤を実現します。クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのあらゆる環境において、AIの実用化と本番運用を強力に支援し、ビジネスの未来を切り拓きます。