今週の進捗 — 2026/7/27 週

「標的型メール訓練」とは、実際の攻撃者が使う手口を模した 訓練用の偽メール を社内に送り、開封やリンククリックの状況を計測することで、組織全体のセキュリティ意識を高める取り組みです。経営層の承認を得て実施している社内演習であり、実際の情報漏洩や攻撃行為ではありません。

なぜ実施するのか

• 実際の攻撃メールは年々巧妙になっており、「知っているつもり」と「実際に見分けられる」の間にはギャップがあります。訓練はそのギャップを可視化します。
• 取引先グループ会社が求める サプライヤー向けセキュリティ自己点検票 の「標的型メール訓練」実施項目を満たすためでもあります。
• 結果は個人の評価のためではなく、会社全体の弱点を把握し、教育内容を改善するため に使用します。

安全面への配慮

• 自社で管理するサーバー上で、訓練専用のオープンソースツール（GoPhish）を運用しています。社外への公開はしていません。
• パスワードなどの認証情報を入力させる仕組みは 一切用意していません。
• 記録するのは「メールを開いたか」「リンクをクリックしたか」という事実のみで、個人情報や業務データは収集・保存しません。
• リンクをクリックしても実害はなく、直後に「これは訓練でした」という案内ページが表示されます。
• 送信対象は社内の許可されたメールアドレスのみで、社外や取引先に送信されることはありません。

これまでの実施状況

• 第 1 回（少人数パイロット） — 社内 IT 部門からの案内を装う内容で実施。差出人が社内アドレスだったため比較的気づかれやすく、「訓練として分かりやすすぎる」という有益なフィードバックが得られました。
• 第 2 回（対象拡大ラウンド） — 実在しない外部の福利厚生サービス会社を装う、より現実的な内容に改善して実施。送信 12 名／開封 2 名／リンククリック 1 名 という結果でした（個別結果は資料には記載していません）。

今後は対象範囲を全社員へ拡大し、シナリオを変えながら定期的に実施して、開封率・クリック率の推移を継続的に確認していきます。

→ 標的型メール訓練（フィッシング演習）について

見積機能の仕様を検討する打合せを実施しました。現在 Excel で管理されている見積項目をシステムへ統合する 方針を確認しています。

• 3 つのフォーマットパターンを用意 — 通常の物販だけでなく、車両購入のように 異なる税率が混在する複雑なパターン も扱う必要があるため、見積書のフォーマットを 3 パターン用意する方針としました。
• 見積番号を自動で連番採番 — 発行した見積番号をそのまま 後工程（受注・売上・請求）を貫くマスター番号 として使い、案件を一気通貫で追跡できるようにします。

現在は先方で詳細仕様をまとめていただき、システム側へ共有いただく段階です。共有後、実装に着手します。

導入打合せ（フィードバック実施）

• 納品書の OCR 読み取り — 3 社でテストを開始し、過去 1〜2 年分 のデータをスキャンしてデジタル化する計画を確認しました。
• システム権限 — まずは全員に全開放し、運用しながら問題が出た箇所に応じて制限していく方針としました。
• 顧客マスタの登録 — 営業が顧客一覧を Excel で提出し、受け取った側でシステムへ登録する体制で進めます。
• 今後の拡充 — 営業向けの売上分析画面やレポート機能の拡充を検討します。
• 次回打合せ — 8/5（火）9:00。

10 年分の手書き仕入台帳を、パソコンで確認できるようにする

タカハシ社内には、仕入・支払を手書きで記録してきた「仕入台帳」が何冊もあります。この帳簿を 1 冊ずつスキャンし、AI に読み取らせて表データにし、人の目で確認できる画面を用意しました。

読み取りの流れ:

1. 台帳をスキャンする — 見開き 2 ページ分をまとめてスキャンします。
2. 左右のページに自動で分ける — 綴じ穴のある帯は「インクの少ない場所」になるため、これを目印にコンピューターが左右ページを自動で切り分けます。
3. 基準の用紙に位置を合わせる（試験導入） — 納品書 OCR と同じ仕組みの流用を試みましたが、台帳は同じ模様の罫線が等間隔に並ぶため位置合わせが難しいことが分かりました。ページ全体を AI に読ませる方式のため、結果への影響は小さいことを確認済みです。
4. AI がページ全体の表を読み取る — 台帳はページごとに行数がまちまちなため、行数を決め打ちせず「書き込みのある行だけ上から順に読み取る」方式にしました。
5. 計算が合っているか自動でチェックする — 「締め」の行に書かれた仕入合計・支払合計・差引残高と、明細を足し合わせた金額が一致するかを自動で検算し、不一致は画面上で赤く表示します。
6. 人が画面で見比べて確認する — 原本のスキャン画像と AI の読み取り結果を左右に並べた画面で確認します。

これまでの結果（10 冊分）

1 冊あたりの処理時間はおよそ 1〜2 分です。品名・数量・単価などの明細は、実際の帳簿と見比べた範囲では概ね正確に読み取れています。

今、確認をお願いしたいこと — 「締め」の合計と、明細を足し合わせた金額が 一致しないケース が多く見つかっています（例: 1 冊目の最初の区切りで、帳簿の「仕入金額計」161,849 円に対し明細合計は 140,704 円、差額 21,145 円）。差引残高の欄は締めの数字と一致しているため読み取りが大きく外れているわけではなさそうですが、前ページからの繰り越し・余白の検算メモの誤認識などが考えられ、帳簿の運用に詳しい方に実物を見ていただく必要があります。社内ネットワークの確認画面から、赤字になっている区切りを実際の帳簿と見比べていただけますと幸いです。

→ 手書き仕入台帳のデジタル化（説明資料）

現在、オフコン（AS/400）からの移行を進めており、アプリの細かい点についてもご指摘をいただいていました。しかしご担当者が近く定年を迎えられることから、「アプリを作り込んでも引継ぎができない」 というご懸念をいただきました。

そこで、いきなりシステムを作り込むのではなく、まず 板倉製作所様の業務フローそのものを引継ぎ資料として可視化 し、それをもとにシステム化を進める方針に切り替えています。

• 課題 — AS/400 の生産管理システムは長年運用・改修されてきましたが、「どの業務がどう動いているか」の全体像が特定の担当者の頭の中にしかない 属人化 の状態でした。
• アプローチ — 担当者へのヒアリングだけに頼らず、ソースコードそのものに書かれた業務ロジックを AI が読み解いて資料化 します。異動や退職があっても業務知識が失われない形にすることが狙いです。
• 資料の中身 — 全 16 ページ構成。「受注 → 生産 → 出荷 → 請求 → 入金」の売りの流れと「発注 → 受入 → 支払」の買いの流れの 2 本立てで整理し、AS/400 の 11 サブシステムの地図、登場人物・部署、読む順番の案内までを収録しています。
• 想定読者 — 新人／引継ぎ担当者／システム入れ替えに関わる各部署の代表者。

この資料をもとに、業務とシステムの責任を各部署へ分割したうえで、システム化を実施していきます。

→ 板倉製作所 業務フロー資料

営業管理アプリ

現在運用中の TECHS からの引継ぎで生じる摩擦を最小限に抑えるため、TECHS の仕組み＋現場からのご要望 を組み込んだサンプルアプリをご提供しました。製品ラインナップ・ユニット・部品・受注部品表を横断し、製品を選ぶとユニット構成の 部品表（BOM） が組み上がる画面を、実際に操作してご確認いただけます。現在フィードバック待ちの段階です。

→ サンプルアプリ（TECHS ベース）— 部品表（BOM）画面

カスタマーサポート用アプリ

• コンテンツ — 電話やサポートの内容をシステムに取り込む方法を検討中です。特に 通話録音と書き起こしが実現できるか（および費用） を確認しています。
• 費用負担 — サーバーおよび AI 利用の課金設定は次回打合せ時に実施予定で、クリエイトエンジニアリング様の直接負担となります。本番稼働に必要な契約は 公開サーバー（Xserver VPS） と AI の頭脳（LLM API） の 2 つのみで、初期費用・違約金なし・月単位で解約可という前提を、経営層向けの案内資料にまとめました。

関連資料:

• アフターサービス DX 提案書 — NEOPACK をはじめとする貴社製品向けに、AI による 24 時間自動トラブル対応システムの構成案（現状の課題／ご要望 9 項目への対応／3 つの導入方式／ロードマップ／概算費用）をまとめた提案書です。
• アカウント開設・お支払い登録のご案内 — 本番構築の開始にあたり、ご準備いただく契約とお支払い方法、月額費用の目安を IT 専門知識なしで確認いただける資料です。

手書き請求書の読み取り・確認・承認システムについて、現場でのご試用とフィードバックをお待ちしている段階です。

ロボットアームシステム

シミュレーション上で、ベルトコンベアからのピックアップとソート（仕分け）が完了 しました。次は実機での検証に進む段階で、現在は 実機環境の手配待ち です。

あわせて、実機手配にあたっていただいた「このカメラで間に合うか」「パソコン（頭脳）はどれがよいか」「コンベア上の部品をきれいに撮れるか」というご質問に対し、専門用語を使わない解説ページをご用意しました。

• カメラ — 選定・発注済みのもので問題ありません（部品から 18.8cm の位置に固定、30mm 角の部品が画面いっぱいに写ることをテスト撮影で確認済み）。
• パソコン（頭脳） — 工場での連続稼働に耐える産業用の小型 PC として、コンテック CPS-BXC200-W10M02P05（メモリ 8GB／保存容量 64GB）を推奨します。
• 追加で手配をおすすめするもの — コンベアが動いたまま撮影すると写真がぶれるため、部品がカメラの真下に来た瞬間だけ一瞬止めて撮影する仕組みを推奨します。そのための 通過検知センサー と LED 照明 は現在のお見積りに含まれていません（1 個あたり 10 秒のペースであれば、この一瞬の停止による速度への影響はほぼありません）。

→ 部品の仕分けロボット — カメラとパソコン、このまま買って大丈夫？（かんたん解説）

PLC システム

「何をするソフトなのか」というご質問をいただいており、現在確認中です。