Microsoft PurviewのDSPMで注目すべき今回の更新は、Data Security Posture Agentを使って、自然言語の意図から機密データを探せるようになる点です。従来のキーワード検索や機密情報の種類だけでは拾いにくい「文脈上のリスク」を、文書・メール・メッセージなどから見つけやすくする機能です。Microsoft 365ロードマップID 542790は2026年5月14日23:15:59 UTCに更新されており、日本時間では2026年5月15日の更新情報として扱えます。ロードマップ上では、プレビューは2025年12月、一般提供予定は2026年5月、対象はMicrosoft Purview、Web、Worldwide（Standard Multi-Tenant）です。(Microsoft)
Microsoft PurviewのDSPM更新で何が変わるのか
今回の「Microsoft Purview: Data Security Posture Management-Data Security Posture Agent in DSPM」は、データセキュリティ管理者の調査負荷を減らすための更新です。
Data Security Posture Agentは、ユーザーが自然言語で入力した探索意図に基づき、組織内の機密データ候補を探し、関連するリスクを評価します。ロードマップの説明では、文書、メール、メッセージを分析・検索し、キーワードや情報タイプだけではなく、LLMを活用してコンテンツの目的や文脈に基づいてリスクを特定する機能として位置付けられています。(Microsoft)
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象機能 | Microsoft Purview Data Security Posture Management（DSPM）のData Security Posture Agent |
| ロードマップID | 542790 |
| 主な変更点 | 自然言語の意図に基づく機密データ探索とリスク評価 |
| 対象環境 | Worldwide（Standard Multi-Tenant） |
| プラットフォーム | Web |
| プレビュー | 2025年12月 |
| 一般提供予定 | 2026年5月 |
| 管理者が見るべき点 | ライセンス、Security Copilot、SCU、権限、監査ログ、DSPM classicとの違い |
重要なのは、この機能が「単なる検索窓」ではないことです。たとえば「顧客との契約条件や値引き条件を含む未ラベルのファイルを探す」といった、業務上の意味を含んだ調査に向いています。一方で、正式な証拠収集や監査、eDiscoveryの代替として使う機能ではありません。
Data Security Posture Agentとは
Data Security Posture Agentは、Microsoft PurviewのDSPM内で利用するSecurity Copilot系のエージェントです。Microsoft Learnでは、このエージェントが自然言語プロンプトを使って組織内の機密情報を見つけるための機能であり、Data Security Posture ManagementとData Security Investigationsで展開手順が案内されています。(Microsoft Learn)
DSPM全体は、機密データの検出、保護、調査を支援するMicrosoft Purviewの機能です。Microsoft 365、Azure、Fabric、統合されたサードパーティSaaSなどを含むデータ資産に対して、データリスク、ポリシーカバレッジ、保護状況を確認するための統合ビューを提供します。(Microsoft Learn)
今回のエージェントは、特に次のような場面で役立ちます。
- CopilotやAIエージェントの利用前に、過剰共有されている機密データを洗い出したい
- DLPアラートが増えすぎる前に、リスクの高いコンテンツを事前確認したい
- 秘密度ラベルが付いていない重要文書を部門単位で探したい
- 「どのデータが危ないか」ではなく「どの業務リスクに関係するデータがあるか」を調べたい
たとえば、経営企画部門のSharePointサイトにある「買収検討」「未公表の価格改定」「取引先との独占条件」に関するファイルを探す場合、従来はキーワードの揺れや略語を考慮して検索条件を作る必要がありました。Data Security Posture Agentでは、検索意図を自然言語で伝え、文脈に近い候補を抽出する運用が想定されます。
従来の検索やDLPとの違い
Data Security Posture Agentの特徴は、キーワード、機密情報の種類、分類子だけに依存しない点です。Microsoft Purviewの更新情報では、SharePointとOneDriveのファイル、Teamsのメッセージ、Exchangeのメール、Copilotとの対話を対象に、自然言語検索を使う新しいAgentタブがAsset explorerに追加されると説明されています。(Microsoft Learn)
| 観点 | 従来の検索・DLP中心の確認 | Data Security Posture Agent |
|---|---|---|
| 探し方 | キーワード、機密情報の種類、分類子、ルール条件 | 自然言語で表した探索意図 |
| 得意なこと | 明確な文字列、定義済みパターン、ポリシー違反の検出 | 文脈や目的に近い機密データ候補の発見 |
| 使いどころ | DLPルール、ラベル付け、監査、eDiscovery | 調査前の絞り込み、リスク把握、優先順位付け |
| 注意点 | 条件設計が細かく必要 | 結果は確認・判断が必要で、正式調査の代替ではない |
実務では、Data Security Posture Agentで候補を発見し、その後にDLP、秘密度ラベル、アクセス権の見直し、eDiscovery、監査などの正式なワークフローにつなげる流れが現実的です。
影響範囲：誰が確認すべきか
この更新の影響を受けるのは、一般ユーザーよりも管理者・セキュリティ担当者・データ所有者です。WordやTeamsの通常利用画面が大きく変わるというより、Microsoft Purviewポータル内での調査・可視化・リスク対応の運用が変わります。
| 役割 | 確認すべきポイント |
|---|---|
| Microsoft 365管理者 | 対象テナントでの提供状況、ライセンス、Security Copilotの有効化状況 |
| Purview管理者 | DSPMの現行版を利用しているか、classic版と混同していないか |
| セキュリティ管理者 | SCU消費、監査ログ、実行権限、調査結果の取り扱い |
| コンプライアンス担当 | eDiscoveryや監査との使い分け、証跡管理、社内規程との整合 |
| データ所有者 | 検出結果に基づく秘密度ラベル、共有設定、アクセス権の修正 |
| 開発者・AIアプリ担当 | CopilotやAIエージェントが扱うデータ範囲、プロンプト設計、不要な機密データ露出の抑制 |
特に、Microsoft 365 Copilotや社内AIエージェントを展開している組織では、AIが参照し得るデータの棚卸しが重要です。DSPMは、機密データがどこにあり、誰がアクセスでき、どのように使われているかを把握するための機能として説明されています。(Microsoft Learn)
管理者が最初に確認すべき前提条件
Data Security Posture Agentを使う前に、ライセンス、Security Copilot、権限、データ共有設定を確認します。Microsoft Learnでは、このエージェントには標準のシート単位ライセンスモデルと従量課金モデルの両方が必要で、Microsoft 365 E5とSecurity Compute Units（SCU）のプロビジョニングが必要とされています。また、エージェントは実行のたびに分析の複雑さに応じてSCUを消費します。(Microsoft Learn)
| 確認項目 | 実務上の確認内容 |
|---|---|
| ライセンス | Microsoft 365 E5など、要件を満たす契約があるか |
| SCU | Security Copilotで使用するSCUがプロビジョニングされているか |
| Security Copilot | テナントがSecurity Copilotにオンボードされているか |
| Microsoft 365データ共有 | Security Copilot側でMicrosoft 365データ共有が有効か |
| Purviewプラグイン | Security CopilotでMicrosoft Purviewプラグインが有効か |
| 権限 | Purview、データ分類、Security Copilot関連ロールが適切に付与されているか |
| ID設計 | 個人アカウントではなく、エージェントIDでの展開を検討しているか |
Microsoft Learnでは、エージェントの展開に組織ユーザーアカウントまたはエージェントIDを利用できるものの、エージェントIDでの展開が推奨されています。エージェントIDを使う場合、その展開に使うアカウントにはRole Managementロールが必要です。(Microsoft Learn)
エージェントIDを使う利点は、実行主体を個人に寄せすぎず、ライフサイクルやアクセス権を管理しやすくできる点です。Microsoft EntraのAgent Identitiesは、AIエージェントに一意の識別と認証の仕組みを与え、人間のIDと同じようにライフサイクルやアクセスを管理するための考え方として説明されています。(Microsoft Learn)
展開手順：本番導入前に小さく試す
公式手順では、Microsoft Purviewポータルの「Agents」からエージェントを追加し、セットアップ画面でエージェントIDを作成して使うか、自分のIDを割り当てるかを選択します。展開後は、エージェントの構成変更、非アクティブ化、削除、PerformanceタブでのSCU使用状況確認ができます。(Microsoft Learn)
| フェーズ | 作業 | 失敗しやすいポイント |
|---|---|---|
| 事前確認 | ライセンス、SCU、Security Copilot、Purviewプラグインを確認 | SCUを用意せずに有効化だけ進める |
| 権限設計 | 最小権限でロールを割り当てる | 調査担当者に広すぎる権限を付ける |
| ID選択 | 可能ならエージェントIDで展開 | 個人アカウント依存にして退職・異動時に困る |
| パイロット | 部門・サイト・ユーザーを絞って試す | いきなりテナント全体検索を行う |
| 運用化 | 監査ログ、レポート、修復フローを整備 | 検出結果を誰が直すか決めていない |
最初のパイロットでは、全社横断の検索よりも「経理部のSharePointサイト」「人事部のOneDrive」「特定プロジェクトのTeams」など、範囲を絞るのが安全です。制限付き検索は、テナント全体検索よりも大幅に速く実行できると説明されています。(Microsoft Learn)
DSPM classicを使っている組織の移行観点
注意すべき点は、Data Security Posture Agentが現行版のDSPMに限定され、Data Security Posture Management classicでは使用できないことです。Microsoft Learnでは、DSPM classicやDSPM for AI classicと混同しないよう案内されており、Data Security Posture Agentは現行版DSPMのAsset explorerにあるAgentタブから利用する流れが示されています。(Microsoft Learn)
移行というより、運用導線を現行DSPMへ寄せる作業と考えると分かりやすいです。既存のDLP、秘密度ラベル、Insider Risk Management、eDiscoveryを置き換えるのではなく、リスクの発見と優先順位付けをDSPMに集約し、必要に応じて既存機能で修復・調査します。
移行時は、次の順で確認すると混乱を避けられます。
| 確認順 | 内容 |
|---|---|
| 1 | Purviewポータルで現行版DSPMにアクセスできるか |
| 2 | 既存のDSPM classicで見ていたレポートやポリシーを棚卸しする |
| 3 | 新DSPMのPosture、Objectives、Asset explorer、Reports、Activity explorerで代替できる導線を確認する |
| 4 | Data Security Posture Agentを限定範囲で試す |
| 5 | 検出結果からDLP、秘密度ラベル、アクセス権修正へつなぐ運用を決める |
ここで避けたいのは、「新しいエージェントが来たから、既存のDLPやeDiscoveryを不要にできる」と判断することです。Data Security Posture Agentは、正式なケース管理ではなく、調査前のチェックやリスク把握に向いた機能として扱うべきです。(Microsoft Learn)
使い方の具体例：プロンプトは範囲と意図を明確にする
Data Security Posture Agentは、DSPMの「Discover > Asset explorer > Agent」から実行します。カスタムプロンプトを実行する前にデータソースを追加し、ユーザー、グループ、サイトを検索して対象を指定します。ユーザーやグループを指定した場合、関連するメールボックス、OneDriveアカウント、SharePointサイトが自動的に選択されると説明されています。(Microsoft Learn)
良いプロンプトは、次の3点が明確です。
| 要素 | 書き方の例 |
|---|---|
| 対象範囲 | 「営業本部のSharePointサイト」「人事部グループ」「特定プロジェクトのTeams」 |
| 探したい内容 | 「顧客の契約更新条件」「候補者の個人情報」「未公表の価格改定案」 |
| 優先したい観点 | 「秘密度ラベルがないもの」「リスクが高いもの」「最近更新されたもの」 |
プロンプト例
営業本部のSharePointサイトを対象に、顧客との契約更新条件、値引き条件、非公開の価格表を含む可能性があるファイルを探してください。秘密度ラベルが付いていない項目を優先し、リスクが高い順に確認したいです。
人事部グループを対象に、採用候補者の個人情報や評価コメントが含まれる可能性があるメール、Teamsメッセージ、OneDrive上のファイルを確認してください。ラベル未設定の項目を中心に表示してください。
経営企画部のサイトを対象に、M&A、事業譲渡、未公表の組織変更に関する文書を探してください。外部に共有されると影響が大きい可能性がある項目を優先してください。
ただし、エージェント検索には制約があります。期間を指定しない場合は過去7日間の検索結果が返され、Searchは最大1GBのデータをサポートしますが、メタデータはサポートしないと説明されています。たとえば「財務情報を含むファイルを探す」は可能でも、「過去7日間に財務情報を含み、特定ユーザーが外部共有したすべてのファイルを探す」といったメタデータ条件込みの検索は期待通りに扱えない可能性があります。(Microsoft Learn)
結果の見方：検出後に何をするかが重要
プロンプトが処理されると、一致した項目数、適用済みの秘密度ラベル、リスクレベルが表示されます。リスクレベルは、コンテンツがプロンプトの意図にどれだけ近いかに基づいて判断されます。また、View Insightsでは、概要、リスク評価、検出結果、ラベル付き・ラベルなし項目、上位のラベルなし項目を含むレポートを確認でき、Word文書としてダウンロードできます。(Microsoft Learn)
検出結果を見たら、次のように対応を分けます。
| 検出結果 | 次の対応 |
|---|---|
| ラベルなしの重要文書 | 秘密度ラベルの適用、自動ラベル付けポリシーの検討 |
| 広く共有された機密ファイル | SharePoint/OneDriveの共有リンク、アクセス権、所有者を確認 |
| DLPで検知すべき内容 | DLPポリシーや条件の見直し |
| インシデントの疑い | Data Security Investigations、Audit、eDiscoveryなど正式な調査手段へ引き継ぐ |
| 誤検出・曖昧な結果 | プロンプト、対象範囲、期間を絞って再実行 |
ここで重要なのは、AIの結果をそのまま処分や通報の根拠にしないことです。Microsoft Learnでは、DSPM内のAIエージェントによる推奨事項や結果について、ユーザーが自動化されたアクションを確認、承認、またはカスタマイズしてから有効にすると説明されています。(Microsoft Learn)
監査ログと証跡の確認
Data Security Posture Agentを本番導入するなら、監査ログの確認は必須です。Microsoft 365監査ログには、Data Security Posture Agentの実行、再実行、結果表示、実行キャンセル、実行削除といったアクティビティが記録されます。(Microsoft Learn)
| 監査対象 | 監査ログ上の意味 |
|---|---|
| AgentRan | ユーザーがData Security Posture Agentを実行した |
| AgentReran | ユーザーが再実行した |
| AgentResultViewed | ユーザーが結果を表示した |
| AgentRunCancelled | ユーザーが実行をキャンセルした |
| AgentRunDeleted | ユーザーが実行結果を削除した |
運用ルールとしては、「誰が、いつ、どの範囲を、どの目的で検索したか」を残せる状態にしておくべきです。機密データを探す機能は、便利である一方、調査権限の濫用リスクもあります。権限付与、定期レビュー、監査ログ確認をセットで設計してください。
SCUとコスト管理で注意すべき点
Data Security Posture Agentは、実行時にSecurity CopilotのSCUを消費します。Security Copilotの使用量監視ダッシュボードでは、プロビジョニング済みユニットや超過ユニット、利用したプラグイン、セッション開始者などを確認でき、最大90日間のデータを表示できます。(Microsoft Learn)
SCU管理で失敗しやすいのは、調査担当者が便利さに任せて広範囲検索を繰り返し、容量上限に近づいてから気付くケースです。使用量が上限に近づくと通知が表示され、上限を超えるとCopilotが応答できず、追加プロンプトを送信できない状態になる可能性があります。(Microsoft Learn)
本番展開前に、次のルールを決めておくと安全です。
- テナント全体検索は管理者承認制にする
- 初回調査はサイト、部門、グループ単位に絞る
- 定型調査用のプロンプトを作り、無駄な再実行を減らす
- SCU使用量を週次で確認する
- 重要インシデント時の追加容量や優先利用ルールを決める
初期セットアップ後すぐに結果が出ない場合がある
DSPMは初期セットアップ後、組織のデータを処理する時間が必要です。Microsoft Learnでは、組織のサイズや処理するデータ量・アクティビティ量によって、初期処理完了まで最大3日かかる場合があると説明されています。また、新しいポリシーの結果表示には少なくとも24時間、データリスク評価の更新結果には完了後少なくとも48時間が必要とされています。(Microsoft Learn)
そのため、導入初日に「結果が少ない」「期待したデータが出ない」と判断するのは早すぎます。パイロットでは、次のような期間を見込むと現実的です。
| タイミング | やること |
|---|---|
| 1日目 | ライセンス、権限、Security Copilot、Purviewプラグインを確認 |
| 2〜3日目 | DSPMの初期データ反映を待ちながら対象範囲を整理 |
| 4日目以降 | 限定範囲でData Security Posture Agentを実行 |
| 1〜2週間 | 検出結果、誤検出、SCU消費、監査ログを確認 |
| その後 | 対象部門を段階的に拡大 |
開発者・AIアプリ担当者が確認すべきこと
開発者にとってのポイントは、Data Security Posture Agentそのものを実装することではなく、AIアプリや業務アプリが扱うデータのリスクを可視化しやすくすることです。
特に、Copilot拡張、社内チャットボット、RAG構成のAIアプリ、Teams連携アプリを扱っている場合は、次の観点を確認してください。
| 観点 | 確認内容 |
|---|---|
| データソース | AIが参照するSharePoint、OneDrive、Teams、Exchangeの範囲が明確か |
| ラベル | 重要データに秘密度ラベルが適用されているか |
| 所有者 | 検出結果を修正するデータ所有者が決まっているか |
| プロンプト | 調査目的が曖昧なプロンプトを乱用していないか |
| レポート共有 | Wordレポートや検出結果を別の場所に貼り付けて二次漏えいしていないか |
| 連携設計 | 公式に案内されている監査ログ、レポート、使用量監視を前提に運用しているか |
現時点の公開情報では、管理者向けの展開、実行、レポート、監査ログ、SCU監視が中心に説明されています。自社のCI/CDやSIEMからData Security Posture Agentを直接自動実行する前提で設計するのではなく、まずはPurviewポータル上の運用と監査証跡を固めるのが安全です。(Microsoft Learn)
展開前チェックリスト
本番展開前に、以下を確認してください。
| チェック | 確認内容 |
|---|---|
| ロードマップ | ID 542790の状態、対象環境、提供時期を確認したか |
| テナント | 自社テナントで現行版DSPMが利用できるか |
| classic確認 | DSPM classicではなく現行版DSPMを使っているか |
| ライセンス | Microsoft 365 E5などの要件を満たしているか |
| SCU | Security CopilotのSCUがプロビジョニングされているか |
| 権限 | Purview、データ分類、Security Copilotの必要ロールを付与したか |
| ID | エージェントIDでの展開を検討したか |
| 対象範囲 | 初回は部門・サイト・グループ単位に絞ったか |
| プロンプト | 業務リスク、対象範囲、優先条件を明確にしたか |
| 監査 | AgentRanやAgentResultViewedなどの監査ログを確認できるか |
| 修復 | 検出後に誰がラベル、共有、DLP、権限を直すか決めたか |
Microsoft 365ロードマップの情報は、提供時期や状態が変わる可能性があります。公式ロードマップ自体も、商用機能のリリース予定日や説明は変更される可能性があると案内しています。(Microsoft)
まとめ：まずは限定範囲で「見つける」運用を作る
Data Security Posture Agent in DSPMは、Microsoft Purviewで機密データの所在とリスクをより早く把握するための重要な更新です。特に、CopilotやAIエージェントの利用が進む組織では、「AIが参照する前に、危険なデータを見つけて直す」ための実務的な手段になります。
ただし、いきなり全社展開するのではなく、まずは次の順で進めるのが安全です。
- ロードマップID 542790と自社テナントの提供状況を確認する
- Security Copilot、SCU、Purviewプラグイン、権限を整える
- エージェントIDでの展開を検討する
- 部門やサイトを絞ってパイロット実行する
- 検出結果をラベル、DLP、共有設定、アクセス権修正につなげる
- 監査ログとSCU使用量を継続的に確認する
この機能の価値は、検索結果を出すことではなく、検出したリスクを修復までつなげることにあります。管理者は、Data Security Posture Agentを「調査前の入口」として位置付け、既存のDLP、秘密度ラベル、監査、eDiscoveryと組み合わせて運用設計を見直すべきです。
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