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Shearwater Japanについて

当社「Shearwater Japan」は14年以上にわたって自動化プロジェクトやデジタル化を支援するクラウドソリューションの導入に携わってきた経験を持つ、アジアをリードするワンストップのファイナンスデジタルトランスフォーメーションコンサルティング会社です。当社は、クラウド基幹業務システム（ERP）、企業計画管理（EPM）、勘定照合、決算プロセスの自動化、企業間財務統合、スタック統合、ワークフロー自動化プラットフォームであるOracle NetSuite、Workday Adaptive Planning、Workatoなどのクラウドソリューションを提供しています。

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時系列分析とは？Time Series Analysisについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 26, 2024

はじめに：「過去」のデータから「未来」を読み解く

「来月の売上はどれくらいになるだろうか」「次の四半期、Webサイトへのアクセス数はどう推移するだろうか」。ビジネスにおけるあらゆる計画は、未来の予測の上に成り立っています。この「予測」の精度を、勘や経験だけに頼るのではなく、過去のデータに基づいて科学的に高めるための強力な手法が「時系列分析」です。この記事では、時系列分析の基本的な概念から、その構成要素、具体的な手法、そしてビジネスにおける活用例までを体系的に解説します。

時系列分析とは？

時系列分析とは、時間の経過とともに記録されたデータ（時系列データ）を分析し、そのデータに潜む規則性やパターンを見つけ出し、将来の値を予測するための統計的な手法です。

ここでの「時系列データ」とは、株価、気温、店舗の売上、Webサイトのアクセス数など、「一定の間隔で、時間の経過順に記録された」あらゆるデータを指します。

時系列データを構成する4つの変動要素

時系列データは、一般的に以下の4つの変動要素が合成されたものと考えられています。時系列分析の第一歩は、データをこれらの要素に分解し、それぞれの特徴を理解することです。

傾向変動（Trend）
- データが長期的に増加または減少していく、大きな方向性のことです。例えば、企業の長期的な成長に伴う売上の右肩上がりの推移などがこれにあたります。
循環変動（Cycle）
- 景気循環のように、数年を周期として繰り返される、周期的な変動のことです。好景気や不景気に伴う売上の変動などが該当します。
季節変動（Season）
- 1年や1週間、1日といった、より短い期間の中で、特定の季節や曜日に応じて周期的に繰り返される変動です。例えば、夏に売上が伸びる清涼飲料水や、週末にアクセスが増えるレジャー施設のWebサイトなどが挙げられます。
不規則変動（Irregular）
- 上記3つでは説明できない、突発的かつ偶発的に発生する予測不能な変動です。例えば、自然災害や突発的なイベント、競合のキャンペーンによる影響などが含まれます。

時系列分析の具体的な手法

時系列分析には様々なモデルや手法が存在します。ここでは代表的なものをいくつか紹介します。

移動平均法
- 過去の一定期間のデータの平均値を計算し、それを少しずつずらしていくことで、短期的な不規則な変動をならし（平滑化し）、全体の傾向を捉えやすくする基本的な手法です。
指数平滑法
- 移動平均法を発展させたもので、過去のデータ全てを均等に扱うのではなく、「直近のデータに、より大きな重み」を置いて将来を予測するモデルです。
ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均モデル）
- 過去の自身のデータ（自己回帰）と、過去の予測誤差（移動平均）の両方を考慮して、将来を予測する、より高度で強力な統計モデルの一つです。

ビジネスにおける時系列分析の活用例

時系列分析は、ビジネスの様々な場面で、データに基づいた意思決定を支援します。

需要・売上予測
- 過去の販売実績データを分析し、将来の製品需要や売上を予測します。これにより、適切な在庫管理や生産計画、人員配置が可能になります。
財務・株価予測
- 企業の過去の財務データや株価の推移を分析し、将来の業績や株価のトレンドを予測します。
異常検知
- 工場のセンサーデータやサーバーのアクセスログなどを時系列で監視し、「普段と異なるパターン」を検知することで、設備の故障やサイバー攻撃の兆候を早期に発見します。

まとめ

時系列分析は、過去のデータという「事実」から未来を読み解くための、羅針盤のような存在です。データの背景にある傾向変動や季節変動といったパターンを正しく理解し、適切な分析モデルを用いることで、予測の精度は飛躍的に高まります。変化の激しい時代において、データに基づいた未来予測の能力は、企業の競争力を左右する重要なスキルと言えるでしょう。

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B2Bとは？Business to Businessについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 25, 2024

はじめに

ビジネスの世界には、誰に商品やサービスを届けるかによって、様々な形態が存在します。その中でも「B2B」は、多くの企業の基盤を支える重要なビジネスモデルです。本記事では、B2Bの基本的な意味から、よく比較されるB2Cとの違い、具体的なビジネスモデル、そしてマーケティングを成功させるためのポイントまでを、体系的に解説します。

B2B（Business to Business）とは？

B2Bとは「Business to Business」の略称であり、日本語では「企業間取引」を意味します。その名の通り、企業が他の企業に対して、事業活動に必要な商品やサービスを提供するビジネスモデルです。

B2Bは基本的に個人の顧客（消費者）を直接の対象としない点が特徴です。取引の規模は、個々の消費者を相手にするB2C（Business to Consumer）よりも一般的に大きくなる傾向があります。特定の企業を顧客とするため、一度信頼関係を築けば長期的で安定した売上が期待できるのが、B2Bの大きな利点と言えるでしょう。

B2Cとの明確な違い

B2BとB2Cの最も大きな違いは、顧客、そして購買に至るまでのプロセスにあります。B2Bが組織としての合理的な判断を軸にするのに対し、B2Cは個人の感情的な満足が購買を大きく左右します。

意思決定プロセスの違い

B2Cでは、基本的に消費者個人が「欲しい」と感じたタイミングで購入を決定し、検討期間も比較的短いのが特徴です。一方、B2Bの購買では、担当者だけでなく、その上司や関連部署、時には役員まで、複数のステークホルダーが意思決定に関与します。そのため、稟議や承認のプロセスが必要となり、検討期間も数ヶ月から1年以上と長期にわたる傾向があります。

重視される価値基準の違い

個人の欲求や流行が動機となりやすいB2Cでは、デザインの良さやブランドイメージ、個人の感想である口コミなどが重視されます。それに対してB2Bでは、企業の課題解決や利益向上にどう貢献するかが最も重要です。そのため、製品の機能性、費用対効果（ROI）、導入後のサポート体制といった、合理的・論理的な基準で厳しく評価されます。

B2Bの具体的な商材とビジネスモデル

B2Bで取引される商材は、企業が事業を行う上で必要不可欠なものが中心です。

原材料・部品: 自動車メーカーに部品を供給する部品メーカーや、食品工場に原材料を納入する企業などが挙げられます。
生産設備・オフィス用品: 工場の生産ラインで使われる機械や、オフィスで利用するPC、複合機などが含まれます。
ソフトウェア・システム: 会計システムや勤怠管理ツール、サーバーなどのITインフラが代表例です。
専門サービス: Webサイト制作会社、コンサルティングファーム、弁護士事務所などもB2Bビジネスに分類されます。

B2Bマーケティングを成功させるポイント

B2Bマーケティングでは、顧客企業のニーズを深く理解し、長期的な信頼関係を築くためのアプローチが求められます。

リードジェネレーション（見込み客の創出）

まずは自社の商品やサービスに関心を持つ可能性のある企業（リード）を見つけることから始まります。

SEO・コンテンツマーケティング: 専門的な知識を解説するブログ記事や、課題解決に役立つ資料（ホワイトペーパー）をWebサイトで公開し、検索エンジンからの流入を狙う手法が有効です。
展示会・セミナー: 業界関係者が集まるイベントに出展し、名刺交換を通じて直接的な接点を作ることが期待できます。

リードナーチャリング（見込み客の育成）

獲得したリードに対して継続的にアプローチし、購買意欲を高めていくフェーズです。

メールマーケティング: メールマガジンやステップメールで定期的に有益な情報を提供し、自社を思い出してもらう仕組みを構築することが可能です。
ウェビナーの開催: オンラインセミナーを通じて、製品のデモンストレーションや成功事例を紹介し、見込み客の疑問や不安を解消することに寄与します。

まとめ

本記事では、B2Bビジネスの基本から、B2Cとの違い、具体的なマーケティング手法までを解説しました。

B2Bビジネスの核心は、顧客である企業の事業を深く理解し、その成長と課題解決に貢献するパートナーとして認められることにあります。そのためには、安全性や柔軟性が高く、顧客の要望に合わせてカスタマイズしやすいツールやソフトウェアを導入し、自社のサービス品質を高めることも重要です。

長期的な視点を持ち、一社一社との信頼関係を丁寧に築いていくことこそが、B2Bビジネスを成功に導く王道と言えるでしょう。

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テキストマイニングとは？Text Miningについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 24, 2024

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、大量の文章（テキストデータ）から有用な情報やパターンを抽出するための技術です。自然言語処理（NLP）などの技術を活用し、文章に含まれる意味や傾向を数値化・可視化することができます。

SNS、アンケート、口コミサイト、カスタマーサポート履歴など、現代社会では膨大なテキストデータが日々生成されています。それらを人力で一つずつ確認するのは現実的ではないため、効率的な情報抽出・分析手法としてテキストマイニングが注目されています。

テキストマイニングの手順

テキストマイニングは主に以下のプロセスで実施されます。

テキストデータの収集
SNS投稿、アンケート結果、レビューなどから対象データを取得
前処理（クレンジング）
文字コードの統一、不要語の除去、形態素解析などを実施
特徴抽出
キーワード出現頻度や共起関係、感情分析などを用いて特徴量を生成
モデル構築
機械学習モデルやクラスタリングなどにより傾向を分析
評価と改善
モデルの精度を検証し、必要に応じてチューニングを実施

この流れにより、テキストデータから意味ある情報を自動的に抽出し、ビジネスインサイトへとつなげます。

テキストマイニングの活用例

さまざまな業種・用途で活用されています。

マーケティング施策の立案
顧客の声を分析し、新たなニーズを可視化
商品・サービス改善
レビューやフィードバックをもとに課題を把握
競合分析
他社に関するテキスト情報を収集・分析し、戦略を策定
問い合わせ対応の効率化
FAQ分類や自動応答に活用し、工数を削減
リスク検知
SNSや掲示板でのネガティブ発言を早期に察知

テキストマイニングは「見えにくい情報」を可視化し、組織の判断を支援する重要な手法となっています。

まとめ

テキストマイニングは、膨大なテキストデータからビジネスに有用な情報を抽出するための革新的な技術です。自然言語を扱うため専門性も必要ですが、その活用によってマーケティング、商品開発、リスク管理まで多様な場面で価値を生み出せます。

今後はクラウドベースの分析基盤やAIの発展により、より高度で自動化されたテキストマイニングが可能になると見込まれます。DX推進や業務効率化を進めるうえで、重要な選択肢の一つとなるでしょう。

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オラクル：Oracle ERPユーザが予算管理を効率化する方法

by Shearwater Japan 8月 22, 2024

オラクル：Oracle ERPユーザが予算管理クラウドシステムを採用したクラウドワークスさまとウェッジさまの事例をご紹介します。

オラクル：Oracle ERPユーザが予算管理クラウドシステムを採用したプロセスを公開

（クラウドワークスさま：事例）

管理会計システム採用インタビューオラクルERP連携編

（ウェッジさま：事例）

＜その他参考情報＞

NetsSuite導入インタビュー Tableau IFRS

１）Salesforce、SAPと予算管理クラウドを連携し、企業における「稼ぐ力」の強化へ（記事解説）

２）上場企業のDX事例集はこちら＞＞

予測分析とは？Predictive Analyticsについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 20, 2024

はじめに：「次の一手」をデータと共に導き出す

「どの顧客が、次に商品を購入してくれる可能性が高いか」「どの機械が、いつ故障の兆候を見せるか」。過去のデータという事実に基づき、未来に起こりうる出来事を高い精度で予測できれば、企業はより賢明な「次の一手」を打つことができます。この、データに基づいた未来予測を実現する強力なアプローチが「予測分析」です。この記事では、予測分析の基本的な概念から、その手法、具体的なビジネス活用例、そして導入を成功させるためのポイントまでを体系的に解説します。

予測分析とは？

予測分析とは、過去および現在の実績データ（履歴データ）を分析し、統計的なモデルや機械学習アルゴリズムを用いて、未来の出来事や未知の結果を予測するデータ分析手法です。単に過去の傾向を延長するだけでなく、様々な変数間の隠れた関係性を見つけ出し、「何が、いつ、なぜ起こるのか」という問いに対する、確率的な答えを導き出します。

データ分析の進化：予測分析の位置づけ

予測分析は、データ分析の4つのステップの中で、より高度な段階に位置づけられます。

記述的分析（Descriptive Analytics）
- 「何が起こったか」を可視化する分析。過去の売上レポートやWebサイトのアクセス解析などが該当します。
診断的分析（Diagnostic Analytics）
- 「なぜそれが起こったか」の原因を深掘りする分析。売上が減少した要因などを探ります。
予測分析（Predictive Analytics）
- 「次に何が起こるか」を予測する分析。本記事のテーマであり、将来の需要予測などが含まれます。
処方的分析（Prescriptive Analytics）
- 「何をすべきか」という具体的な打ち手を提示する分析。予測結果に基づき、最適なアクションを推奨します。

予測分析の代表的な手法

予測分析には様々な統計モデルや機械学習の手法が用いられます。

回帰分析（Regression Analysis）
- 複数の要因から、売上高や顧客単価といった「連続的な数値」を予測する際に用いられる、最も基本的な手法の一つです。
分類分析（Classification Analysis）
- データを特定のカテゴリに分類する手法です。「この顧客はキャンペーンに反応する／しない」「この取引は不正である／ない」といった、二者択一の結果を予測する場合などに活用されます。決定木やロジスティック回帰といったモデルが使われます。
クラスタリング（Clustering）
- 明確な正解がないデータの中から、似たような性質を持つデータ同士をグループ分けする手法です。顧客を購買行動に基づいてセグメント分けする際などに利用されます。

予測分析の実践プロセス

予測分析のプロジェクトは、一般的に以下のプロセスで進められます。

ビジネス課題と目標の定義
- 「解約率を5%改善したい」など、予測分析によって何を達成したいのか、ビジネス上の目標を明確に定義します。
データ収集と準備
- 予測に必要なデータを、社内外の様々なソースから収集します。データの欠損や誤りを修正し、分析できる形に整える「データクレンジング」という前処理が非常に重要です。
予測モデルの構築
- 準備したデータを用いて、目的に合った分析手法を選択し、予測モデルを構築します。
モデルの評価と検証
- 構築したモデルが、未知のデータに対しても十分な予測精度を持つかを検証し、精度が低ければモデルの調整を繰り返します。
モデルの実装と運用
- 完成した予測モデルを実際の業務システムに組み込み、継続的に予測結果を活用します。また、時間の経過とともに変化する状況に合わせて、モデルの精度を監視し、定期的に更新していくことが不可欠です。

ビジネスにおける予測分析の活用例

予測分析は、業界を問わず、様々なビジネスシーンで活用されています。

マーケティング
- 顧客離反（チャーン）予測: 過去の解約者の行動パターンから、解約の兆候がある顧客を予測し、先回りしてフォローアップ施策を実施します。
金融
- 与信スコアリング: 顧客の属性や過去の取引履歴から、貸し倒れのリスクを予測し、融資の可否や金利を判断します。
- 不正利用検知: クレジットカードの利用パターンをリアルタイムで監視し、通常とは異なる不正な取引を検知します。
製造
- 予知保全（Predictive Maintenance）: 工場の機械に取り付けたセンサーデータを分析し、故障が発生する時期を予測して、計画的なメンテナンスを可能にします。
小売・流通
- 需要予測: 天候や過去の販売実績、イベント情報などから、商品の需要を予測し、在庫の最適化や廃棄ロスの削減を実現します。

まとめ

予測分析は、過去のデータに光を当て、未来のビジネスチャンスとリスクを照らし出す強力なレンズです。このレンズを通して得られる洞察は、企業が経験や勘だけに頼るのではなく、データという客観的な根拠に基づいて、より賢明で戦略的な意思決定を下すことを可能にします。予測分析を組織の力とすることが、変化の激しい時代を勝ち抜くための競争優位性の源泉となるでしょう。

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データマイニングとは？Data Miningについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 19, 2024

データマイニングとは

データマイニングとは、大量のデータの中から、隠れたパターンや規則性、関係性を見つけ出すための技術・手法のことです。たとえるならば、鉱山から貴重な鉱石を探し出すように、膨大なデータの中に埋もれている価値ある情報を「掘り出す」イメージです。

これまで見過ごされてきた情報や、価値がないと思われていたデータから新たな知見を得ることができ、新しいビジネスチャンスの創出や意思決定の高度化につながります。

データマイニングが注目される理由

現代の企業や組織は、日々膨大なデータを生成しています。しかし、その多くは十分に活用されていないのが実情です。

データマイニングを活用することで、蓄積されたデータの中から重要な傾向や関係性を見出し、これまで気づかなかったインサイトを得ることが可能になります。デジタル変革が加速する中、競争優位を築くための重要な技術として注目を集めています。

データマイニングの活用例

データマイニングは、業種を問わずさまざまな領域で活用されています。

購買履歴分析による商品開発
顧客の購入傾向から、ニーズに合った新商品の企画が可能
ターゲティングマーケティング
属性や行動履歴に基づいて、効果的なキャンペーンを実施
信用リスク評価
顧客データをもとに、融資の可否判断の精度を向上
不正検知
異常な取引パターンを抽出し、早期に不正を発見
医療分野での活用
診断支援や治療法の提案、新薬の候補発見に貢献

このように、データマイニングは既存の情報から新たな価値を引き出す手段として、多方面で活用が進んでいます。

導入のために必要なこと

データマイニングをビジネスに導入するには、以下のような準備が必要です。

データの蓄積と整備
膨大なデータを収集し、分析しやすい形式で整理する
分析ツールの導入
BIツールやAIエンジンなど、適切なソフトウェアの活用が不可欠
専門人材の確保
分析結果を正しく解釈し、ビジネス施策につなげるスキルが求められる

まとめ

データマイニングは、膨大なデータの中から価値ある情報を発見し、業務改善やビジネス創出に役立てる強力な手段です。

これからの時代、クラウド環境の整備やAI技術の進展とあわせて、データマイニングはますます身近で実用的なものになっていくでしょう。持続的な競争力強化やDX推進のためにも、データマイニングの活用は重要な選択肢となります。

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EPPとは？Endpoint Protection Platform「エンドポイント保護プラットフォーム」についてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 19, 2024

EPPとは

EPPは、「Endpoint Protection Platform」の略称であり、日本語では「エンドポイント保護プラットフォーム」を意味します。具体的にはパソコンやスマートフォンなどの端末（エンドポイント）を、マルウェアなどのサイバー攻撃から守るためのセキュリティソフトウェア、ツールやシステムのことです。

従来型のアンチウイルスソフトが既知の脅威（シグネチャベースの検出）に主に対応していたのに対し、EPPはより広範な脅威に対応し、検出から防御、さらには初動対応までをカバーする「プラットフォーム」としての機能を提供します。今日の多様なサイバー攻撃から組織の情報を守る上で、EPPは企業のセキュリティ戦略の中核をなす重要な要素となっています。

EPPの必要性

現代のサイバー攻撃は日々巧妙化し、その標的も広範囲に及んでいます。ランサムウェア、ファイルレスマルウェア、高度な持続的脅威（APT）など、従来の防御策では防ぎきれない攻撃が増加しています。特に、リモートワークの普及により、企業のネットワーク外で利用されるエンドポイントデバイスが増加しており、これらのデバイスがセキュリティの脆弱性となり得る状況です。EPPは、これらのエンドポイントデバイスがサイバー攻撃の侵入経路となることを防ぎ、マルウェア感染や情報漏洩を未然に防ぐ上で不可欠な存在です。EPPを導入することで、事業継続性を確保し、企業の重要な情報資産だけでなく、顧客やユーザー、従業員の個人情報までを保護することが可能になります。

EPPの主な機能

EPPは単なるウイルス対策ソフトではなく、多岐にわたる機能を統合的に提供し、エンドポイントを多層的に保護します。

マルウェア対策
- 既知のマルウェアだけでなく、振る舞い検知や機械学習を活用して未知の脅威（ゼロデイ攻撃）も検出・ブロックします。
ファイアウォール機能
- ネットワーク通信を監視し、不正なアクセスや通信をブロックすることで、外部からの侵入を防ぎます。
デバイスコントロール
- USBメモリなどの外部デバイスからの不正なデータ持ち出しや、マルウェアの侵入を防ぐために、デバイスの使用を制御します。
データ暗号化
- エンドポイントデバイス上のデータを暗号化することで、万が一デバイスが紛失・盗難された場合でも、情報漏洩のリスクを低減します。
Webフィルタリング
- 危険なウェブサイトやフィッシングサイトへのアクセスをブロックし、ユーザーが誤って不正なサイトにアクセスするのを防ぎます。
脆弱性管理
- エンドポイントのOSやアプリケーションの脆弱性を検出し、パッチ適用を促すことで、攻撃の足がかりとなる脆弱性を排除します。

EPPのメリット

EPPを導入することで、企業は以下のような具体的なメリットを享受できます。

包括的な脅威防御
- マルウェア、ランサムウェア、フィッシングなど、様々な種類のサイバー攻撃からエンドポイントを防御し、セキュリティインシデントのリスクを最小限に抑え、被害の発生を未然に防ぐことが期待されます。
一元的な管理
- 複数のセキュリティ機能を一つのプラットフォームで管理できるため、セキュリティ運用が効率化され、管理者の負担軽減に寄与します。
事業継続性の確保
- エンドポイントが感染することで業務が停止したり、データが破壊されたりするリスクを低減し、企業の事業継続性を高めることができます。
コンプライアンスの遵守
- 業界の規制やGDPR、CCPAなどの個人情報保護法規において、情報セキュリティ対策が求められるケースが多く、EPPの導入はその要件を満たすことに貢献します。
リアルタイム検知と防御
- エンドポイント上での不審な挙動やファイルがリアルタイムで検知・分析され、攻撃が実行される前に防御措置が講じられることで、被害の拡大を防ぎます。

EPPのデメリットと課題

EPPは強力なセキュリティツールですが、その導入と運用にはいくつかのデメリットや課題も存在します。

リソース消費
- EPPは多機能であるため、エンドポイントデバイスのリソース（CPU、メモリ）を消費する傾向があり、デバイスのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
誤検知（False Positive）
- 正当なファイルやプロセスをマルウェアと誤って検知し、業務に必要なアプリケーションの動作を阻害する「誤検知」が発生する可能性があります。
管理負荷
- 多数のエンドポイントに導入する場合、初期設定やポリシーの調整、バージョンアップなどの管理作業が複雑になることがあります。
単体での限界
- EPPは主に「防御」に重点を置いていますが、高度な標的型攻撃や既知の脆弱性を悪用した攻撃など、侵入を完全に防ぐことは困難な場合があります。そのため、侵入後の脅威を検知・分析し、対応するEDR（Endpoint Detection and Response）との組み合わせが推奨されます。
継続的な更新と監視の必要性
- 新たな脅威が日々出現するため、EPPの定義ファイルやエンジンを常に最新の状態に保ち、監視体制を維持する必要があります。

EPPとEDRの違い

EPPとEDRはエンドポイントセキュリティにおいて重要な役割を担いますが、その目的と機能には明確な違いがあります。

EPP（Endpoint Protection Platform）
- 主に「防御（Prevention）」に焦点を当てています。マルウェアの侵入を未然に防ぐことを目的とし、既知・未知の脅威を検出し、ブロックします。
EDR（Endpoint Detection and Response）
- 主に「検知（Detection）と対応（Response）」に焦点を当てています。EPPをすり抜けた脅威や、侵入後の不審な挙動を検知し、その原因を特定し、迅速な対応（隔離、復旧など）を支援します。

両者は相互補完的な関係にあり、現在の高度な脅威に対応するためには、EPPで侵入を防御しつつ、EDRで侵入後の脅威に備える「EPPとEDRの連携」が最も効果的なセキュリティ戦略とされています。

まとめ

EPP（Endpoint Protection Platform）は、多様化・巧妙化するサイバー攻撃から企業のエンドポイントデバイスを包括的に保護するための不可欠なセキュリティソリューションです。マルウェア対策、ファイアウォール、デバイスコントロールなど多岐にわたる機能を通じて、不正アクセスや情報漏洩のリスクを大幅に軽減し、事業継続性を確保することに貢献します。

もちろん、リソース消費や誤検知、管理負荷といった課題も存在し、EPP単体では対応しきれない脅威もあります。そのため、侵入後の脅威に対応するEDRとの連携が、今日の高度なサイバー攻撃に対抗するための最も効果的なセキュリティ戦略であると言えます。

自社の情報資産を守り、安全なデジタル環境を構築するためにも、EPPの導入や既存のセキュリティ対策の見直しを検討し、常に最新の脅威に対応できる体制を構築していくことが重要です。

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