データライフサイクル管理（DLM）入門｜生成から廃棄までの「コスト最適化」とアーカイブ戦略
データライフサイクル管理（DLM）入門：生成から廃棄までの「コスト最適化」とアーカイブ戦略
現代ビジネスにおいて、データは「21世紀の石油」と称される重要な資産ですが、その爆発的な増加は、管理コストの増大とセキュリティリスクの複雑化という二つの大きな課題を企業にもたらしています。事実、世界のデータストレージ市場規模は2024年に2,183億3,000万米ドルと評価されており、2032年までに7,740億米ドルへ成長する予測（CAGR 17.2%）が示されており、このデータ増加の波は日本市場においても例外ではありません。この課題を解決し、データを真の競争力へと変えるための戦略が「データライフサイクル管理（DLM）」です。
本記事では、DLMの基本的な定義から、データ生成から廃棄までの各フェーズにおける具体的な管理手法、特にコスト最適化の鍵となる「階層化ストレージ」と「アーカイブ戦略」に焦点を当てて解説します。この記事を読むことで、読者はデータ管理の非効率性を解消し、コンプライアンスを遵守しながら、データ資産の価値を最大化する道筋を明確にすることができます。
1. DLMはデータ価値最大化とコンプライアンス遵守の要
データライフサイクル管理（DLM）とは、データ入力からデータ破棄まで、データのライフサイクル全体を通じて一貫したポリシーに基づいてデータを管理する方法論です。DLMの核心的なメリットは、単なるストレージの節約にとどまらず、データの可用性、セキュリティ、そしてコンプライアンス（法令遵守）を同時に確保することにあります。例えば、組織がDLMを導入することで、データ侵害やデータ損失が発生した場合の壊滅的な結果に備えることができます。企業が扱うデータは時間とともにその価値が変化する傾向があり、作成直後のデータは価値が高いものの、時間経過と共にその価値は失われていくため、この価値の変化に合わせて適切な管理を行う必要があります。この適切な管理こそが、DLMの最大の目的であり、データ資産を構造化・組織化することで、ビジネス目標を確実にサポートする基盤を築きます。
DLM（データライフサイクル管理）は主にファイル・レベルのデータ（タイプ、サイズ、保存期間）を監視し、ストレージの効率化に焦点を当てます。一方、ILM（情報ライフサイクル管理）はファイル内の個々のデータ（口座残高など）を管理し、データの正確性とタイムリーな更新を保証する、よりビジネス・プロセスに密接に関わる概念です。
2. DLMの定義とデータが辿る「5つのコアフェーズ」
DLMは、データが誕生してから消滅するまでの一連の流れを体系的に管理します。この流れは、通常、以下の「5つのコアフェーズ」として定義されます。このフェーズに沿ってデータ管理ポリシーを設定することが、DLM導入の第一歩となります。
- 1. 生成（Creation）：データが最初に作成されるフェーズです。IoTセンサーのログ、顧客の取引記録など、データのキャプチャーを開始する前に、その潜在的な価値やビジネスへの関連性を明確に理解し、収集ルールを確立します。
- 2. 保存・管理（Storage & Management）：生成されたデータが、その起源や用途に適した環境で保存、維持、保護されるフェーズです。この段階で、データの冗長性、ディザスタリカバリ、およびセキュリティポリシーが適用されます。
- 3. 利用（Use / Processing）：データが分析、可視化、共有され、ビジネス上の意思決定に活用されるフェーズです。データの品質を保ち、必要な人がスムーズにアクセスできる可用性を確保することが重要です。
- 4. アーカイブ（Archive）：利用頻度が低下したものの、法規制や監査対応のために長期保管が義務付けられているデータを、安価で低速なストレージ階層に移動するフェーズです。
- 5. 廃棄（Deletion / Disposal）：保存期間が終了し、法的・ビジネス的な価値を失ったデータを、復元不可能な方法で完全に削除するフェーズです。情報漏洩リスクをゼロにするために、このプロセスは極めて厳格に行われます。
データはこれらのフェーズを移動するにつれて、アクセス頻度や重要度が変化し、それに伴い求められるストレージ性能、セキュリティレベル、コスト許容度も変化します。この変化をポリシーによって自動管理することが、DLMの効率性を高めます。
3. コスト最適化の鍵：階層化ストレージ戦略と自動ポリシー管理
この階層化を人手で行うのは非現実的であるため、DLMでは「ストレージ自動階層化」技術や、クラウドプロバイダーが提供する「ライフサイクルポリシー」機能が活用されます。例えば、AWS S3のライフサイクルポリシーでは、オブジェクトの経過時間（例：30日後）に応じて、アクセス頻度の高い「スタンダード」クラスから、アクセス頻度の低い「インテリジェント・ティアリング」や「アーカイブ（Glacier）」クラスへ、自動的にデータを移動させます。これにより、長期保管データのストレージコストを40%〜90%削減できるケースも報告されています。この自動化されたポリシー管理こそが、データ管理の効率化とコスト最適化を両立させる唯一の方法です。
| ストレージ階層 | 特徴 | 保存データ例 |
|---|---|---|
| プライマリ（高速） | 高IOPS、低レイテンシ、高コスト | 業務システムで利用中のトランザクションデータ |
| セカンダリ（中速） | 中程度の性能、中程度のコスト | 短期的な分析用データ、バックアップスナップショット |
| アーカイブ（低速） | 低性能、高耐久性、低コスト | 法規制対応の監査ログ、過去のプロジェクト文書 |
4. データアーカイブの重要性：法規制遵守と長期的な資産価値保持
DLMにおける「アーカイブ」フェーズは、コスト最適化とコンプライアンス遵守の両面で極めて重要な役割を果たします。アーカイブ対象となるデータは、アクセス頻度は低いものの、企業にとって長期的な資産価値を持つか、または法律や業界規制によって一定期間の保存が義務付けられている情報です。例えば、金融業界や医療業界では、顧客取引記録や診療記録について数年〜数十年の保管義務が課せられています。これらのデータをアクティブな高性能ストレージに置き続けることは、無意味なコストを発生させます。
アーカイブ戦略の具体的な実践では、以下の要素を明確に定義する必要があります。
- 保存期間の明確化：各データタイプ（例：会計データ、人事データ、通信ログ）について、法的に義務付けられた最短保存期間と、ビジネス上の価値に基づく最長保存期間を設定します。
- 検索性の確保：アーカイブされたデータであっても、監査や訴訟対応のために迅速に検索・取得できる必要があります。このため、アーカイブ時にはメタデータを付与し、カタログ化することが不可欠です。
- セキュリティと保全性：アーカイブデータは「静的なデータ」ですが、情報漏洩リスクは常に存在します。改ざん防止機能（WORM: Write Once Read Many）の適用や、強固な暗号化による保護が必須となります。
DLMポリシーにより、データが利用フェーズからアーカイブフェーズへ移行するタイミングを自動化することで、人的ミスを排除し、コンプライアンスを確実に遵守しながら、コスト効率を最大化できます。
5. DLM導入を成功させるための具体的なステップと注意点
DLMを成功裏に導入するためには、単なるIT部門の技術導入に留まらず、経営層から現場までを巻き込んだ全社的なデータガバナンスの構築が必要です。導入プロセスは、以下のステップで進めることが推奨されます。
まず、企業内の全データ（構造化・非構造化）の場所、量、種類、アクセス頻度、法的な保存義務を特定し、データマップを作成します。この分類（クラシフィケーション）は、DLMポリシー設定の基盤となります。
データ分類に基づき、「生成から30日経過でセカンダリへ移行」「5年経過でアーカイブへ移行」「10年経過で完全廃棄」といった具体的なルールを策定します。次に、これらのポリシーを自動実行できるストレージシステムやクラウドサービス（例：AWS DLM、Azure Lifecycle Management）を選定します。
ポリシー適用後のコスト削減効果やデータアクセス性能を継続的にモニタリングし、ビジネス要件の変化に合わせてポリシーを改善します。DLMは一度きりのプロジェクトではなく、継続的な運用（Run）が必須です。
日本企業においても、デジタル化の加速に伴い、先進的なデータストレージ技術への需要が急速に高まっており、DLMを通じた運用最適化は競争力強化の絶好の機会となっています。
DLM導入で最も陥りやすい失敗は、廃棄ポリシーの厳格化に対する現場の抵抗です。「念のため残しておきたい」という心理から、廃棄フェーズが機能しないケースが多く見られます。ポリシーは必ず経営層の承認を得て、全社的に強制力を持つ形で適用することが重要です。
まとめ
データライフサイクル管理（DLM）は、データの生成から廃棄までのプロセスをポリシー主導で体系的に管理し、増大するデータコストの最適化とセキュリティリスクの低減を両立させるための必須戦略です。DLMを導入することで、企業はデータ価値が時間とともに変化する特性を捉え、利用頻度の高いデータを高速ストレージに、利用頻度の低いデータを安価なアーカイブストレージに自動で移行させる「階層化ストレージ」を実現できます。これにより、長期保管データのコストを大幅に削減しながら、法規制や監査対応に不可欠なアーカイブデータの保全性を確保することが可能です。
DLM導入の成功には、まずデータ分類（可視化）を行い、次に明確なDLMポリシーを策定し、最後に継続的なモニタリングと改善を行うというステップが不可欠です。データはただ保存するだけでなく、そのライフサイクル全体を適切に管理することで初めて、企業の真の資産となり、競争優位性を生み出す源泉となるでしょう。
株式会社ヘルツレーベン代表 木下 渉
株式会社ヘルツレーベン 代表取締役／医療・製薬・医療機器領域に特化したDXコンサルタント／
横浜市立大学大学院 ヘルスデータサイエンス研究科 修了。
製薬・医療機器企業向けのデータ利活用支援、提案代行、営業戦略支援を中心に、医療従事者向けのデジタルスキル教育にも取り組む。AI・データ活用の専門家として、企業研修、プロジェクトPMO、生成AI導入支援など幅広く活動中。
