ークラウドSLAの共通参照モデルー

CSP評価モデル解説とデジタルヘルス分野事例の考察
2018年5月18日

一般社団法人 日本クラウドセキュリティアライアンス
SLAイノベーションWG

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 EU研究フレームワーク『Horizon 2020』において、『SLA-Ready』は中小企業・スタートアップ向けクラウドSLA支援をその目的とし、CSA-EMEA（Cloud Security Alliance EMEA本部）が共同コンソーシア

ムとして参画するプロジェクトの1つです。
 本書「 クラウドSLAの共通参照モデル／CSP評価モデル解説とデジタ

ルヘルス分野事例の考察」は、上記プロジェクトの公開原文「ACommon Reference Model to describe, promote and support theuptake of SLAs - Final report」を対象とした、一般社団法人

日本ク

ラウドセキュリティアライアンス（以下、「CSAジャパン」という）
SLAイノベーションワーキンググループによる解説資料です。原文と日本語解説資料の内容に相違があった場合は、原文が優先されます。
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2 本書はまた、上記ワーキンググループによる「クラウドSLAの共通参照モデル－ユースケース解説とSME向け活用法－」（2017年5月公開）を受けた第二部／応用編の位置付けとなります。本書公開に合わ
せ、別冊においてクラウドSLAの30要件や23事例の加筆補正も行っています。
 この日本語解説資料は予告なく変更される場合があります。以下の変更履歴（日付、バージョン、変更内容）をご確認ください。
＜変更履歴＞
日付
バージョン
2018年5月18 日 バージョン1.0

変更内容
初版発行

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3 本書は、 CSAジャパン／SLAイノベーションワーキンググループの以下の執筆メンバーにより作成されました。

（五十音順、敬称略）
朝日 基雄、有田仁、井出 寛子、笹原 英司、谷上 逸郎、成田 和弘

 なお、 CSAジャパンについては、以下のURLより参照してください。
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2018年5月18日

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41. はじめに➡本書で想定するSME像（検討ターゲット）➡欧州個人データ保護法制動向（2018年5月GDPR施行）

2. 共通参照モデル／第6章・第7章の解説➡EU／Horizon 2020／SLA-Readyの概要➡第6章（クラスタリング手法の適用）➡第7章（スコアに基づくCSP評価モデル）

3. 考察➡Use Case 16（デジタルヘルス分野）でのCSP評価水準の検証➡今後のアプローチ（SMEの実用性に着目）

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5本書で想定するSME像（検討ターゲット）

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6業界トレンドの捉え方
Security side
(Passive wind)
Tech side(Active wind)

Information
Security

Privacy
Security

Digital tech

Health cost optimization
Health tech
Industry challenge

Big wave toOverride

Patient satisfaction

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7想定するクラウド利用事業者像
サービスのフロー（提供機能など）

★
SaaS
プロバイダ

★
SLA

IaaS/PaaS
プロバイダ

★SLA

情報のフロー（企業・個人情報など）着目するSLAサービス
Solution 規約/同意
End user
プロバイダ
（個人）

想定する事業者
・ヘルスケア領域で・クラウド基盤を活用しながら・グローバルなスコープで・新規ビジネスを機動的に立ち上げる・（スタートアップ）事業者

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8GDPR（EU一般データ保護規則）施行概要（General Data Protection Regulation）

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https://www.cloudsecurityalliance.jp/9（2018年5月25日施行）

出典：ヘルスケアクラウド研究会、「医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～」、2017年6月
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/10出典：ヘルスケアクラウド研究会、「医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～」、2017年6月
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11出典：ヘルスケアクラウド研究会、「医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～」、2017年6月
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12出典：ヘルスケアクラウド研究会、「医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～」、2017年6月
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13出典：ヘルスケアクラウド研究会、「医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～」、2017年6月
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14出典：ヘルスケアクラウド研究会、「医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～」、2017年6月
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15SLA-Ready 共通参照モデルの概要（Common Reference Model）

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16

EU研究フレームワーク『 Horizon 2020』• 内容：「研究・イノベーション」に関する、
欧州連合の多年次ファンディングプログラム

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17SME支援プロジェクト『SLA-Ready』• 中小企業・スタートアップへのクラウドSLA支援• SMEへ共通理解の提供、標準化と透明性の確保

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18

CSA EMEAによる寄与実績• 各種公開ドキュメント策定プロセスに積極的貢献• ISO/IEC 19086（国際標準規格）策定にも具体的提言• A Common Reference Model to describe, promote and support

the uptake of SLAs - Final report

共通参照モデル• Requirements emerging from a state of the art analysis final

report要求事項• Cloud Service Level Agreement Standardisation Guidelines

標準化ガイドライン、など
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19クラウドSLAの共通参照モデル（CRM）• 2016年12月リリース• クラウドSLA要件に基づく
SME向け指針を提供• ユースケース（23事例）分析と実際事例への適用• CSPを定量的に比較評価
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共通参照モデル（CRM）の位置付け

要求事項
（初版）

CRM
（初版）

要求事項
（最終版）

CRM
（最終版）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 2, p.13
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21

章立て構成と特徴 1/4
章

内容

特徴

List of Acronyms
Glossary
1

Introduction

2

Improving the Validation of the CRM

3

The Common Reference Model(CRM)

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CRMエレメント（要件）30項目の内容

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章立て構成と特徴 2/4
章

内容

特徴

4

CRM Mapping to Standards and Best 標準規格（ISO/IEC 19086）
Practicesやベストプラクティスとの関係

5

Sector Specificity of CRMS

ユースケース（23事例）とエレメント（要件）別重要度マップ

6

CRM Recommendation for New Use
Cases

ユースケースのクラスタ化と実際事例への割当・推奨

本書で着目
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23

章立て構成と特徴 3/4
章

内容

特徴

7

Progress on Developing the SLAReadiness Index

エレメント（要件）に基づく複数CSPのスコア比較評価

8

Conclusions

本書で着目

References

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24

章立て構成と特徴 4/4
章

内容

Annex AUse Cases List (ETSI CSC)

Annex BCRM Questionnaire for
CSPS: CRM Assessment

Annex CCRM Questionnaire for
CSPS: Consent and General
Data

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特徴

CRMに基づくCSPに対する質
問票

本書で着目

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25テンプレート（ユースケース）の概要 1/3
クラウドサービス利用に関する成熟度

ETSI CSCのユースケース参照

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, p.31
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/26テンプレート（ユースケース）の概要 2/3

クラウド関係者
ライフサイクル

法的・データ保護の基準
出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, p.31
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テンプレート（ユースケース）の概要 3/3

セキュリティ・
プライバシー要件
依拠するSLA標準規格
・ベストプラクティス

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, p.31
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共通参照モデル
第6章・第7章の解説

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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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Recommendation process based on the
CRM and use cases
【段階１】

•

目的：ビジネス事例分析タイプ
別に、CRM要件の重要度を判定

【段階２】

•

段階１：類似したユースケース
を特定の領域へ分類し集合化•

段階２：新規ビジネス事例へ上記特定領域と、対応CRMを割当•

成果：SMEに対し、ビジネス事
例別に特定した留意情報を提供

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 9, p.79
を基にWG作成
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31

第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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6.1. 入力データ：ユースケース分析
入力情報内容（共通尺度で定量化）• 基本的ユースケース（ETSI CSCの規定※に準拠）
 App on a Cloud（AC）：クラウドサービス上でのエンドユーザ向けア

プリケーション開発
 Cloud Bursting（CB）：複数クラウドに跨る大量データ
 Processing Sensitive Data（SD）：個人情報など機微データ処理のためのSaaS利用
 Data Integrity（DI）：データの完全性（オンプレミスからクラウドへの三層アプリケーション移行）
 High Availability（HA）：災害時や大規模故障における高い可用性※European Telecommunications Standards Institute, “Cloud Standards Coordination Final Report”, November 2013, pp.10-14
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6.1. 入力データ：ユースケース分析
入力情報内容（共通尺度で定量化）• ライフサイクルの段階• CRM要件別の重要度⇒ユースケースの適用段階⇒３段階の適用レベル

 Acquisition：導入

 High：高レベル

 Operation：運用

 Medium：中レベル

 Termination：契約終了

 Low：低レベル

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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

Example of clustering representation
新規事例

クラスタ

•

集合（クラスタ）は可変数の新規事例で構成ノイズ•

異なる次元における類似性で情報を集合化クラスタ•

左記では、３つのクラスタを
二次元グラフで表現•

クラスタ

どのクラスタにも割り当てない新規事例はノイズと参照

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 10, p.81
を基にWG作成
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

クラスタリング手法の最新事例• Partitioning Method

ユークリッド距離により、X個の新規事例をY個に区切られたクラスタへ割り当て• Hierarchical Methods

入力データを密度（新規事例の数）により特定されたクラスタ階層へ分解• Density-based Method（DBSCAN）

一定領域で見込む密度（新規事例の数）よりクラスタを動的に生成
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

クラスタリング手法の最新事例• Grid-Based Method

グリッド内のセルへ新規事例を割り当て、最小密度のセルのみクラスタに位置づけ• Model-Based Method

ガウス統計モデル（正規分布）

により、新規事例の有限集合の密度を計算• Constraint-based Method

クラスタが、新規事例を適合させる必要のある制約条件下の場合に適用
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

DBSCAN approach
新規事例N

新規事例A
最大距離ｋ

•

Density-based Methodに対する有効手法の１つ（簡略で効率的）•

新規事例間の距離を計算してクラスタを割り出し

•

新規事例C
新規事例B

２つのパラメータで手順を構成
 クラスタ内の新規事例の最小数をｍと表現
 クラスタ内の新規事例間の最大クラスタA距離をｋと表現

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 11, p.82
を基にWG作成
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

DBSCAN approach
新規事例N

新規事例A

•

クラスタA内で、各新規事例間の距
離はｋ以下となる

最大距離ｋ•

新規事例B、C、及びNからの距離はｋより大きく、クラスタA内でない

新規事例C
新規事例B

•

その他に最小ｍ個の新規事例がｋ以下の距離の場合にクラスタAの範囲

クラスタA

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 11, p.82
を基にWG作成
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

Clustering process• 過程１：データの次元数を削減し、PCA ※（主成分分析）手法により座標系・座標軸を最小化• 過程２：DBSCAN手法によるクラスタの割出し• 過程３：代表的な新規事例で平均ベクトルを計算
出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 12, p.83
※ Jolliffe, Ian. Principal component analysis. John Wiley & Sons, Ltd, 2002
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

Example of representative vector for clusters
代表的な新規事例•

左記では（前記の）過程１で、次元数を３８から３へ削減•

過程２で、DBSCAN手順上、ｋ＝２、ｍ＝３と設定•

結果、３つのクラスタが特定され、３Ｄグラフで表現（次頁）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 13, p.84
を基にWG作成
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/426.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

Clusters discovered for the SLA-Ready samples
ノイズ•

左記ではクラスタ１～３、及びノイズを表現

クラスタ３•の全ベクトルの平均を計算

クラスタ１
クラスタ２

過程３で、同一クラスタ内•各クラスタ内で、代表的な新規事例を特定（次頁）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 14, p.85
を基にWG作成
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6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用

Clusters and representative samples for the SLA-Ready samples
代表的な新規事例（クラスタ３）
代表的な新規事例（クラスタ１）•

代表的な新規事例を付加•

代表的ベクトルは、全CRM
要件の推奨データを包含•

代表的な新規事例（クラスタ２）

左記では、次元を削減後のよって実際は、平均値は削
減前の新規事例より算出

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 15, p.85
を基にWG作成
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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
推奨例は、サンプル間の距離に基づく
新規事例（クラスタ１）•
代表的なサンプル（クラスタ１）
新規事例（クラスタ２）

新規サンプル（新規ビジネス事
例）の処理は、クラスタと比較さ
れる。

新規
ユース
ケース

•

代表的なサンプル（クラスタ２）

代表的なサンプル（クラスタ３）
新規事例（クラスタ３）•

それぞれの代表的な新規事例との距離を計測する。

一番短い距離のクラスタが代表的な新規事例として選択される。

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 16, p.87

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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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6.4. 推奨手法の検証【例１】ユースケースの格付け

基本的ユースケース（ETSI SCS格付けによる）・アプリケーションのクラウド移行（AP）
・ワークロードに応じ、異なるクラウドコンピュータ資源の移行（CB）
・病院患者の遺伝子情報に取り扱い、機密データ処理（SD）

ライフサイクルステージ
・提供サービスのオペレーションのクラウド利用
出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 32, p.88
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6.4. 推奨手法の検証【例１】ユースケース推奨結果の分析• CRM要求28、29と30は、最も高く重要なレベルである。
• 患者の遺伝子情報という機密データを管理する上で一致する。
出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 17, p.88

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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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6.5. 推奨手法の検証【例２】ユースケースの格付け

基本的ユースケース（ETSI CSC格付けによる）・鉄道輸送会社のオペレーションのクラウド移行（AP）
・利便性、正確かつ迅速にインシデント管理するための高い
可用性（HA）

ライフサイクルステージ
・期待された利便性または応答時間といったクリティカルな要求を考慮すること
出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 33, p.89
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6.5. 推奨手法の検証【例２】ユースケース推奨結果の分析• CRM要件26、27と28は、クリティカルなインフラ基盤構築のクラウドサービスのためのとても重要な面であるクラウドサービス性
能、サービス信頼性とデータマネージメントのSLOを必要とする。
出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 18, p.90
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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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6.6. 留意点（１） 斬新な推奨手法は、潜在的な新たなクラウドカスタマ/プ
ロバイダをヘルプするために創られたCRMに基づいている。
 推奨手法は、第5章の23のユースケースを用いる。付与されたユースケースの相関関係を見つけるにはクラスタリング技術を用いる。
 クラスタリング技術の結果は、クラスタ内で集められる
ユースケースのセットである。特定クラスタは、代表的なCRMがある。CRM要件毎の重要度（高、中、低）レベルを含む。
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6.6. 留意点（２） 情報はユースケースの集まりだった：（ETSI CSC定義）基本的ユースケース、ユースケースが作用するクラウド・サービス・ライフサイクルの段階、そしてCRM要
件毎に見分ける重要度レベル。
 SMEビジネス・ケースの高いレベルは、基本的ユースケ
ースとSMEビジネス要件が作用するクラウド・サービ
ス・ライフサイクルの段階を見分けるのに用いている。
その情報にて推奨手法は、分析やCRM要件毎の重要度に一致するレベルを提供することで見いだされるクラスタにあらゆるユースケースをマップする。
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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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7.1. SLAレディネス指標への動機付け
クラウド顧客、主に中小企業が
CSP SLAを一目で評価できる量的指標
１．OPEN CERTIFICATIONFRAMEWORK(OCF）-STAR
セルフアセスメント

２．SLAリポジトリ
での分析

３．SLA評価エンジン
への入力

５．中小企業による参照

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of
SLAs - Final report”, Figure 19, p.91
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7.1.1. 【ステップ１】CSP SLA セルフアセスメント
 CSPがCRMに基づいてSLAの自己評価を実行する
1. CSPの観点からのCRMの有用性の検証
2. SLAリポジトリ用に実SLAデータを収集
 CRM要素に定性/間隔スケールを割当て
 付録 B. CRM評価：CSP用CRM 質問票参照

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7.1.2. 【ステップ２】SLAリポジトリ
 付録 B の質問票へのCSPからの回答は、SLAリポジト

リに保存され、さらなる利用が可能 現在はCSP質問票の集積→自動化予定
 アンケートに回答したすべてのCSPは、回答を公に利用することに同意

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597.1.3. 【ステップ３】SLAレディネス指標の算出
 SLAリポジトリのCSP SLA情報は、定量的な論拠となるように構成され、定量化の結果がSLAレディネス指標となる
 適切な集約手法を経てSLAレディネス指標を得る
 CSPの質問票に対する肯定的な回答量に比例し、指標が高くなる

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7.1.4. 【ステップ４】SLAレディネス指標の利用
 SLAリポジトリ上のCSPのエントリに対して、SLAレデ

ィネス指標が計算される
 この指標をエントリポイントに、 SLA-Ready WebサイトおよびCSA STARのWebページにあるより詳細な
CSPのSLAに関する情報 にアクセス可能

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61

第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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62

7.2. CSPをアセスメントする技術
SLAレディネス指標の評価は、アセスメント技術に依存する
定量的SLAアセスメントを構成するステージ
顧客の
要求

要求の定義

CSP
SLA

定量化

評価

アセスメ
ント結果
ランキン
グ

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 21, p.95
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637.2. CSPをアセスメントする技術～要求の定義

SLO
レベル

管理
管理
ルート
グループ 分類 レベル
レベル レベル

顧客要件とCSP SLAを共通要素のセットで表現
クラウドセキュリティ
SLA
アイデンティ
ティとアクセ
ス管理

暗号と
鍵管理

権限の付与

鍵生成管理

認証のライフサイクル

暗号の総当たり攻撃への耐性

鍵アクセス制御ポリシー

認証

ハードウエア
装置の防御
レベル

CSA
Cloud
Control
Matrix3.0

CSIG SLA
ISO/IEC
19086

CSA CCMとISO/IEC19086を組み合わせたSLAの階層出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 22, p.95
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647.2. CSPをアセスメントする技術～定量化
 SLAの各要素を評価する具体的な方法は具体的な方法論に依存 YESおよびNOしか取得できないように定義されている場合は、1がYES、0がNO等と割当
 暗号鍵長が128、256、512ビット等、複数要素定義されている場合は、対応してそれぞれ１、２、３等と割
当…等
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7.2. CSPをアセスメントする技術～評価
 SLAを定量化した要素をアルゴリズム分析
 アルゴリズムは使用する方法論に強く依存するが、すべてSLAの階層化され、定量化された要素に基づく

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7.2. CSPをアセスメントする技術～関連する評価技術
 定量的ポリシーツリー（QPT）；CAIQ 構造に基づき、STARリポジトリを継承してセキュリティSLAを評価
 参照評価方法論（REM）；行列演算で顧客の要件とCSPのSLAの乖離を計算
 定量的階層プロセス（QHP）；専門知識と特定のニーズに従ってセキュリティ要件を表現 - 評価アルゴリズム
は、階層的分析プロセス（AHP）に基づく
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（参考）SLAリポジトリ（SLA-Ready Webページより）

出典：SLA-Ready Webページ, Marketplace, SLA Repository
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第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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697.3. 代表的CSPの比較評価
CRM階層の異なるレベルでレディネス指標を得るために行った評価

包括的スコアからレベルを具体化（2種類のCSP評価）
グループ① 質問票への回答調査に

要件

よる評価
② リポジトリ等における構成要素

セルフアセスメント

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 23, p.97

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707.3.1 質問票への回答調査によるCSP評価•

質問票（30要件）への回答を集約•

基本的に０＝n/aor No、１＝Yes•

CSP１～CSP５をスコアで比較評価

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 34, pp.98-99
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7.3.1 質問票への回答調査によるCSP評価•

質問票（30要件）への回答を集約•

基本的に０＝n/aor No、１＝Yes•

CSP１～CSP５をスコアで比較評価

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 34, pp.98-99

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7.3.1 質問票への回答調査によるCSP評価• 包括的レベルで各CSP
スコアを表現• 左記ではCSP１が最上位、CSP４が最下位

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 24, p.99

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7.3.1 質問票への回答調査によるCSP評価• グループレベルでは、それぞれ異なるCSPが最上位

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 25, p.100

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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価• CSP６～CSP９をスコアで比較評価

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 35, pp.100-102
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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価• CSP６～CSP９をスコアで比較評価

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 35, pp.100-102
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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価
一般・サービス性能・サービス信頼性／各SLOの構成要素

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 35, pp.100-102
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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価
データマネジメントSLOの構成要素

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 35, pp.100-102
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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価

セキュリティ
SLOの構成要素

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 35, pp.100-102
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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価
個人データ保護SLOの構成要素

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 35, pp.100-102
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80

7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価• 包括的レベルで各CSP
スコアを表現• 左記ではCSP７が最上位、CSP９が最下位

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 26, p.102

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817.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価• グループレベルでは、SLOグループでCSP７が突出

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 27, p.103

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7.3.2 セルフアセスメントによるCSP評価• SLOグループ各要件でもCSP７が突出、他は要件不備

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 28, p.103
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83

第6章 新規ユースケースへのCRM推奨
6.1. 入力データ：ユースケース分析
6.2. 【段階１】入力データへのクラスタリング手法の適用
6.3. 【段階２】新規ユースケースのクラスタ割当
6.4. 推奨手法の検証【例１】6.5. 推奨手法の検証【例２】6.6. 留意点

第7章 SLAレディネス指標開発の進展
7.1. SLAレディネス指標への動機付け
7.2. CSPをアセスメントする技術
7.3. 代表的CSPの比較評価
7.4. 留意点
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/847.4. 留意点（１）• 付加価値としてのCRMは、CSPを越えた比較または、顧客の要求事項に対するCSPの比較に利用可能である。これは、SLAレディネス指標を計算することによって、可能である。

• SLAレディネス指標は、異なるタイプのインプットを利用することによって習得できる。SLA-Readyでは、(ⅰ)CRMに基づく調査に回答したCSPから得た情報（Annex B参照）、(ⅱ)CRMにマッピングされた公知情報（WebサイトまたはSLAリポジトリで入手可能)を利用した。

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https://www.cloudsecurityalliance.jp/85

7.4. 留意点（２）• SLAレディネス指標は、TUDAが開発した評価手法（QHP：定量的階層評価法）を適用して得られる。
• 要求される粒度のレベルに依存したCRM階層のいかなるレベルでも、QHPで評価を実行することが可能になる。

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86デジタルヘルス分野事例の考察（SLA締結上の留意点）

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https://www.cloudsecurityalliance.jp/87Use Case 16 CRM原文（1/4）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 21, pp.54-55
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88Use Case 16 CRM原文（2/4）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 21, pp.54-55
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/

89Use Case 16 CRM原文（3/4）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 21, pp.54-55
Copyright © 2018 Cloud Security Alliance Japan Chapter

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90Use Case 16 CRM原文（4/4）

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Table 21, pp.54-55
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91

UseCase16のサマリー（Use Case 16） CSP providing data services for the healthsector (Customer Back-Up and Encryption)＜事例概要とSME像＞＜留意事項＞

・ヘルスケア分野向けデータサービス（SME側のバックアップと暗号化）・バックアップ、認証、暗号化等の対策で、CSPを完全に信頼するリスク＜セキュリティ・プライバシー要件＞
・個人保護規則に基づき、適切なセキュリティや暗号化対策を実施
考察事項の更なる深堀り・機微個人データを扱う上で、業界標
準等に基づくSME独自の対策を推奨

・「何を」「どのレベルまで」の具体化
・CRMをどのように適用するか

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https://www.cloudsecurityalliance.jp/92想定するクラウド利用事業者像
サービスのフロー（提供機能など）

★
SaaS
プロバイダ

★
SLA

IaaS/PaaS
プロバイダ

★SLA

情報のフロー（企業・個人情報など）着目するSLAサービス
Solution 規約/同意
End user
プロバイダ
（個人）

想定する事業者
・ヘルスケア領域で・クラウド基盤を活用しながら・グローバルなスコープで・新規ビジネスを機動的に立ち上げる・（スタートアップ）事業者

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93評価軸：CRMの”SLO&Metrics”

出典：SLA-Ready, “A Common Reference Model to describe, promote and support the uptake of SLAs - Final report”, Figure 8, p.22
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/94SLA検討における論点
マルチステークホルダー
業界・地域特有の規制（HIPAA／GDPRなど）
サービスライフサイクルの速さ
スタートアップ事業者固有の体制
・・・

CRMの SLO&Metrics

ユーザー
（CSC）
のテーマ

・地域・業界特有の・セキュリティ（情報・プライバシー）履行義務の・アカウンタビリティがCopyright © 2018 Cloud Security Alliance Japan Chapter

確保できるSLAの評価水準とは？

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95重点を置く SLO&Metricsエレメントと業界特性
Personal Data Protection
SLOs <PDP>

Security SLOs
<Sec>

Security SLOs
<Sec> への合致度

Health sectorで求められる水準
（想定）

High

Low

Low

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High

Personal Data Protection
SLOs <PDP> への合致度
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96

各CSP評価（SLO&Metricsエレメント）の現状
SLAへの記載有無による評価（1:記載あり、0:記載なし）

Security SLOs
<Sec>

「妥当な水準」の判断がしづらいPersonal Data Protection
SLOs <PDP>

・「0（記載なし）」が多く、CSP比較に限界
・記載内容の十分性についての材料が不十分
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https://www.cloudsecurityalliance.jp/97更なる考察の方向性（進行中）【想定アウトプット】【想定インプット】
関係する諸規制

規制の要求事項

・HIPAA、GDPR
・EUデータ指令

・情報セキュリティ
・プライバシー保護（Security/Personal Data Protectionエレメントを対象）

Safeguardsの具体的例②SLA項目の十分性を評価する尺度

各種ガイドライン・ISO/IEC
・NIST CSF/SP①規制を加味したComponent重みづけ（スタートアップ事業／CSPとの責任分界点を加味）

・地域・業界特有の・セキュリティ（情報・プライバシー）履行義務の・アカウンタビリティがCopyright © 2018 Cloud Security Alliance Japan Chapter

確保できるSLAの評価水準

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98参考：情報セキュリティとプライバシー保護システムの想定外の動きにより生じる
情報セキュリティ上
のリスク

個人情報の
セキュリティ

情報セキュリティの観点
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許可された個人情報の扱いの中で生じる
プライバシー上のリスク

プライバシー保護の観点
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99参考：業界の規制構造（ヘルスケア@米国）

安全性、プライ
バシー保護を主眼

医療機器のセキュリティの視点

非医療機器のセキュリティの視点

例：FDAモバイル医療ソフトウェア
ガイドライン

例：デジタルヘルス分野のガイドライン

健康医療分野のセキュリティの視点
例．-HIPAA／HITECH監査への対応:リスク評価（http://www.hhs.gov/ocr/privacy/）

パブリックセクターのセキュリティの視点
機密性確保を主眼

例．Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP)（http://www.fedramp.gov/）

ホームランドセキュリティ／重要情報インフラの視点
例．Federal Information Security Management Act（FISMA）（http://csrc.nist.gov/groups/SMA/fisma/index.html）

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100

本書の結論
① SLA-Ready／CRMのCSP評価手法や水準を調査分析し、定量化モデルの有効性を確認した。
② さらに、業界基準、地域規制、国際標準等の評
価尺度も加味する必要性を明らかにした。
③ 今後の検討の方向性として、SMEの実務に資する、より具体的アプローチを志向。
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101

参考文献

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102

•

SLA-Ready, “Common Reference Model to describe, promote and support theuptake of SLAs - Final report”, December, 2016 http://www.slaready.eu/sites/default/files/d2.4_a-common-reference-model-to-describepromote-and-support-the-uptake-of-slas-final-report_vfinal.pdf•

SLA-Ready, “Requirements emerging from a state-of-the-art analysis - Final
Report”, December, 2015 http://www.slaready.eu/sites/default/files/D2.2_Requirements-emerging-from-a-state-of-theart-analysis-final-report.pdf•

SLA-Ready, SLA Repository http://www.sla-ready.eu/sla-repository

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103

•

Daniele Catteddu, Cloud Security Alliance, ““Tools” and Standards for CloudSLA”, December, 2016 https://www.slideshare.net/SLAReadysocial/tools-andstandards-for-cloudsla•

Jesus Luna, Cloud Security Alliance, “Security and Privacy SLAs for Cloud
services”, December, 2015 http://slideplayer.com/slide/4582307/•

Jesus Luna, Neeraj Suri, Michaela Iorga, and Anil Karmel, “Leveraging the
Potential of Cloud Security Service Level Agreements through Standards”, July,
2015 https://ws680.nist.gov/publication/get_pdf.cfm?pub_id=917339•

Cloud Security Alliance, “CSA Code of Conduct for GDPR Compliance”,
November, 2017 https://gdpr.cloudsecurityalliance.org/

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104

•

European Commission, “Cloud Service Level Agreement Standardisation
Guidelines”, June, 2014 https://ec.europa.eu/digital-singlemarket/en/news/cloud-service-level-agreement-standardisation-guidelines•

EU GDPR Information Portal https://www.eugdpr.org/•

European Telecommunications Standards Institute (ETSI), “Cloud Standards
Coordination Final Report”, November, 2013 http://csc.etsi.org/resources/CSCPhase-1/CSC-Deliverable-008-Final_Report-V1_0.pdf

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105

•

UKCloud, “Service Level Agreement Definition version 8.0”, November, 2016
https://ukcloud.com/wp-content/uploads/2016/11/UKC-GEN-102-UKCloudSLA-definition.pdf•

UKCloud, “UKCloud and the EU General Data Protection Regulation –Addressing the requirements of GDPR and its post-Brexit UK equivalent”,
February, 2018 https://ukcloud.com/wpcontent/uploads/2018/02/UKCloud_WhitePaper_RGB_Digital_GDPR-Feb2018-vF2.pdf•

ACCJ–EBC Health Policy White Paper 2017
http://www.accj.or.jp/uploads/4/9/3/4/49349571/accjebc_health_policy_white_paper_2017_en.pdf
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106

•

経済産業省、“SaaS向けSLAガイドライン”、2008年1月
http://www.meti.go.jp/committee/materials/downloadfiles/g80207c05j.pdf•

経済産業省、“クラウド・サービス・レベルのチェックリスト（案）”、2010年
6月 http://search.e-gov.go.jp/servlet/PcmFileDownload?seqNo=0000065583•

一般社団法人 電子情報技術産業協会（JEITA）、“クラウドサービスのSLA適用ガイドラインへの取り組み・米国調査報告”、2010年10月
https://home.jeita.or.jp/is/committee/solution/sankousiryou/101008ceatec/CEATECjapan2010_IS16-1.pdf

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107

•

一般社団法人 日本クラウドセキュリティアライアンス（CSAジャパン）、
SLAイノベーションワーキンググループ、“クラウドSLAの共通参照モデル－ユースケース解説とSME向け活用法－”、2017年5月
http://www.cloudsecurityalliance.jp/newsite/wp-content/uploads/2017/01/SLAReady_CRMD2_4%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E8%B3%87%E6%96%99_170517.pdf•

ヘルスケアクラウド研究会、“医療ビッグデータ利活用と個人情報保護～欧米から見た日本の規制～”、2017年6月https://www.slideshare.net/esasahara/ss76578035

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108

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