【2025年】DLPのおすすめ10製品(全20製品)を徹底比較!満足度や機能での絞り込みも

掲載製品数:20製品
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DLPとは?

DLPとは、データ漏洩防止を目的とするセキュリティ技術のことです。

DLP(Data Loss Prevention)は、ネットワーク・端末・クラウド内の機密情報の流出を防ぐため、データの使用・移動・送信を監視・制御する情報保護システムです。
ファイル内容のスキャン、添付ファイルの検査、コピー・転送の制限などを通じて、重要情報の不正持ち出しや誤送信を未然に防止します。
たとえば、大手金融機関ではDLP導入により、社員からの誤送信件数が50%削減し、情報漏洩事故のリスク軽減に成功しています


DLPの比較ポイント

  • 適用範囲(エンドポイント/ネットワーク/クラウド)
  • 検知精度と誤検知率
  • 導入と運用の容易性
  • ポリシー自動化・柔軟性
  • レポート機能と監査対応

適用範囲(エンドポイント/ネットワーク/クラウド)

DLPを比較する際に重要なのは「保護対象の適用範囲」です。
パソコン端末上/メール・Web経由の通信/クラウドストレージ内など、保護対象をどこまでカバーできるかが運用の成否に直結します

検知精度と誤検知率

次に注目すべきは「機密情報の検出精度」です。

DLPの基礎知識

DLPとは、データ漏洩防止を目的とするセキュリティ技術のことです。

DLP(Data Loss Prevention)は、ネットワーク・端末・クラウド内の機密情報の流出を防ぐため、データの使用・移動・送信を監視・制御する情報保護システムです。
ファイル内容のスキャン、添付ファイルの検査、コピー・転送の制限などを通じて、重要情報の不正持ち出しや誤送信を未然に防止します。
たとえば、大手金融機関ではDLP導入により、社員からの誤送信件数が50%削減し、情報漏洩事故のリスク軽減に成功しています


DLPの比較ポイント
適用範囲(エンドポイント/ネットワーク/クラウド)
検知精度と誤検知率
導入と運用の容易性
ポリシー自動化・柔軟性
レポート機能と監査対応
DLPの選び方
保護すべき情報資産を特定する
必要な検知方式と適用範囲を定義する
候補製品を比較し機能・費用の適合性を評価する
導入実績やユーザーレビューを参考にする
段階的にPoC・試験導入で検証する
DLPの価格・料金相場
エンドポイント型DLP
ネットワーク型DLP
クラウドDLP
DLPの導入メリット
内部・外部両方向の情報漏洩防止
コンプライアンス対応の強化と証跡保全
ヒューマンエラーの抑制と教育効果
DLPの導入デメリット
導入・チューニングに専門工数が必要
誤検知による業務停止リスク
コスト負担と拡張性の限界
DLPの導入で注意すべきポイント
ポリシー適用範囲を段階的に設計する
検出ルールの定期見直しが必要
ユーザー教育と運用体制の整備
DLPの最新トレンド
クラウドネイティブDLPの普及
AIによる文脈理解型検知
UEBA・SOARとの連携による自動応答
SaaS毎に最適化されたセキュリティ統合
ゼロトラスト環境下でのアクセス制御強化
DLPの機能一覧

DLPの比較ポイント

  • 適用範囲(エンドポイント/ネットワーク/クラウド)
  • 検知精度と誤検知率
  • 導入と運用の容易性
  • ポリシー自動化・柔軟性
  • レポート機能と監査対応

適用範囲(エンドポイント/ネットワーク/クラウド)

DLPを比較する際に重要なのは「保護対象の適用範囲」です。
パソコン端末上/メール・Web経由の通信/クラウドストレージ内など、保護対象をどこまでカバーできるかが運用の成否に直結します

検知精度と誤検知率

次に注目すべきは「機密情報の検出精度」です。
文書内容のキーワードやパターン照合に加え、コンテキストや類推に基づく高度な検知が可能かどうか、誤ブロックの頻度が低いかが選定の鍵です

導入と運用の容易性

3つ目は「エージェントの展開、自動アップデート、管理コンソールの使いやすさ」です。
現場負担が軽く、日常管理の負荷が少ないDLPほど継続導入がしやすくなります

ポリシー自動化・柔軟性

4つ目は「どの程度ポリシーが細かく設定できるか」です。
部門ごとの条件分岐や自動ブロック・アラート機能があるかにより、業務への影響を最小限に抑えつつセキュリティを担保できます

レポート機能と監査対応

5つ目は「ログ収集とレポート機能の充実度」です。
監査や事故の際にエビデンスとして使える可視化・レポート出力が整備されているかが重要です


DLPの選び方

  • ①:保護すべき情報資産を特定する
  • ②:必要な検知方式と適用範囲を定義する
  • ③:候補製品を比較し機能・費用の適合性を評価する
  • ④:導入実績やユーザーレビューを参考にする
  • ⑤:段階的にPoC・試験導入で検証する

保護すべき情報資産を特定する

DLPの選び方の1つ目のステップとしては「どの情報が守る対象となるかの整理」です。
顧客情報・社外秘文書・設計図など、機密度に応じて保護対象を明確化することで、ポリシー設計がしやすくなります

必要な検知方式と適用範囲を定義する

2つ目は「エンドポイント・メール・クラウドなど、保護対象領域を特定し、検知方式を選ぶこと」です。
すべてを対象にすると運用負荷が高まるため、優先順位をつけた段階導入が有効です

候補製品を比較し機能・費用の適合性を評価する

3つ目は「検知ルールの柔軟性・管理性・サポート・費用を比較選定すること」です。
小規模組織と大企業では必要なスケール・サポート体制が異なるため、用途に合った製品を選ぶ必要があります

導入実績やユーザーレビューを参考にする

4つ目は「同業他社での導入事例や第三者評価を確認すること」です。
セキュリティレビューサイトなどで「導入後の運用負荷」「誤検知率」「サポート品質」をチェックすると失敗リスクを減らせます

段階的にPoC・試験導入で検証する

5つ目は「まずは試験的に一部環境で試し、検知漏れや誤検知、操作性を確認すること」です。
フィードバックを得てポリシーを調整し、本番導入に備えることでスムーズな定着が期待できます


DLPの価格・料金相場

製品タイプ ライセンス形態 目安価格
エンドポイント型DLP ユーザーベース/台数 約4万円〜/ユーザー
ネットワーク型DLP 帯域/検査量 約50万円〜/年間
クラウドDLP API接続数/検知イベント数 月額10万円〜〜

エンドポイント型DLP

PC・USBなど端末単位での情報漏洩監視は1ユーザーあたり約4万円からが相場です。
クライアント側にエージェントを導入し、操作制御やファイル持ち出し制限を実施します

ネットワーク型DLP

ネットワーク境界での通信監視は年間50万円以上が目安です。
メールやWeb投稿などの帯域を対象に流出可能性を検査し、検出漏れを防ぎます

クラウドDLP

クラウド型はAPI呼び出し・ログ量等により価格が変動し、月額10万円〜が主流です
クラウドストレージやSaaSとの連携により、運用負担を低減しつつ可視化を実現します


DLPの導入メリット

  • 内部・外部両方向の情報漏洩防止
  • コンプライアンス対応の強化と証跡保全
  • ヒューマンエラーの抑制と教育効果

内部・外部両方向の情報漏洩防止

DLPのメリットの1つ目は「社内外への不正持ち出しや誤送信を検知・制御できる点」です。
メールやUSB、Web投稿など多様なチャネルに対応し、漏洩を未然に防ぎます

コンプライアンス対応の強化と証跡保全

2つ目は「詳細なログとレポートから、監査対応や情報管理法に基づく証跡保全が可能になる点」です。
内部統制や法規制への対応にも有用です

ヒューマンエラーの抑制と教育効果

3つ目は「誤送信や無意識なデータ持ち出しをリアルタイムに制限することで、教育的な役割も果たせる点」です。


DLPの導入デメリット

  • 導入・チューニングに専門工数が必要
  • 誤検知による業務停止リスク
  • コスト負担と拡張性の限界

導入・チューニングに専門工数が必要

DLPのデメリットの1つ目は「ポリシー設計や誤検知調整などに専門知識と工数が必要な点」です。
適切に設定しないと業務阻害や誤制御が発生する恐れがあります

誤検知による業務停止リスク

2つ目は「偽陽性によるファイル送信制限などが業務を妨げるリスク」です。
テストや段階導入を怠ると生産性低下の原因になります

コスト負担と拡張性の限界

3つ目は「エンドポイント・ネットワーク・クラウド型を全部導入するとコストが膨張し、TCOが高くなる点」。


DLPの導入で注意すべきポイント

  • ポリシー適用範囲を段階的に設計する
  • 検出ルールの定期見直しが必要
  • ユーザー教育と運用体制の整備

ポリシー適用範囲を段階的に設計する

導入にあたっては全社一斉導入ではなく、機密度に応じて適用対象を段階的に拡大する方法が望ましいです。

検出ルールの定期見直しが必要

ルール設計後も業務変化や制度変更に合わせて定期的な調整・ログ分析が不可欠です。

ユーザー教育と運用体制の整備

技術導入だけでなく、誤検知対応、運用マニュアル、問い合わせ窓口などの体制作りが成功の鍵となります


DLPの最新トレンド

  • クラウドネイティブDLPの普及
  • AIによる文脈理解型検知
  • UEBA・SOARとの連携による自動応答
  • SaaS毎に最適化されたセキュリティ統合
  • ゼロトラスト環境下でのアクセス制御強化

クラウドネイティブDLPの普及

クラウド上で動作し、SaaSやクラウドストレージをリアルタイムに保護するDLPが急速に普及しています

AIによる文脈理解型検知

機密データの文脈やパターンをディープラーニングで解析し、誤検知を減らしつつ精度を高める動きが進んでいます

UEBA・SOARとの連携による自動応答

異常行動の通知から自動隔離や封じ込めまでを統合実行するセキュリティ自動化の流れが強まっています

SaaS毎に最適化されたセキュリティ統合

Salesforce/Google WorkspaceなどのSaaSに特化したDLP対応で、統合管理がより簡便になっています

ゼロトラスト環境下でのアクセス制御強化

環境認証やアクセスリスクに応じた動的ポリシー適用など、ゼロトラストへの対応が進んでいます

DLPの機能一覧


機能 解説
ポリシーの管理 機密データの保護や、コンプライアンスを維持するための自社のポリシーをダッシュボードなどで作成・管理できる
インシデントの検出/管理 ポリシー違反の行為が行われた際に管理者にリアルタイムで通知する
ポリシー違反行為のブロック ポリシーに違反したタイミングでその行為をブロックする
データの識別 コンテンツ分析とコンテキスト分析により、個人情報や機密情報など保護すべきデータの場所を把握できるようにする
アクセス権限 機密性にもとづいてデータを分類し、誰がデータにアクセスできるか、どのような操作を行えるかなどのポリシーを適用する


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