Ping32 スマートプロテクション｜スマートロボット製造企業向けデータ保護ソリューション（エンドポイント監査と外部送信ガバナンス）

January 09, 2026 |

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スマートロボット製造業では、研究開発図面、制御アルゴリズム、ソースコード、構造 BOM、テストデータ、顧客向けカスタム提案などのデジタル資産が、開発・試作・量産・納品の全工程を通じて流通します。協業チェーンの長期化と働き方の多様化により、データの外部送信や行動起因のリスクはより見えにくくなり、従来のネットワーク境界中心のセキュリティだけでは、端末と人の行動に紐づく重要な経路を十分にカバーできないケースが増えています。
Ping32 はスマートロボット製造の現場に向けて、エンドポイントのアイデンティティ統制、行動ログの監査・証跡化、リスク検知とアラート、ポリシー運用のクローズドループを中核とするデータ保護ソリューションを提供し、業務効率への影響を最小限に抑えながら、資産の可視化、リスクの制御、コンプライアンスの追跡可能性を段階的に実現します。

1. 業界背景：スマートロボット製造企業が直面する変化

産業のデジタル化が加速する中、スマートロボット製造は先進製造と AI の深い融合を象徴する領域となっています。産業用ロボット、協働ロボット、物流・医療・倉庫などに向けた専用ロボットを問わず、製品にはソフト／ハードの技術、センシングアルゴリズム、モーション制御ロジック、業界知見モデルなどが高度に統合されています。これらは競争力の源泉であると同時に、機密情報や知的財産を大量に内包しています。

同時に競争は激化し、ブランド企業、ソリューション事業者、委託製造、サプライチェーン上下流との協業はより頻繁になっています。事業領域も従来の製造から、ソフトウェアプラットフォーム、データ収集、リモート運用保守、業界向けソリューションへと拡張し、情報資産の露出面は増大しています。その結果、データセキュリティの焦点は「ネットワークが安全か」から、「データが制御できるか／行動が追跡できるか」という総合的な能力構築へと移っています。

スマートロボット製造企業が直面しやすい圧力は主に以下の 3 つです。

顧客・パートナーからのセキュリティ／コンプライアンス要求の高度化
サプライチェーンのセキュリティ評価が厳格化し、文書アクセス制御、ソースコード管理、技術資料の機密保持、外部送信リスクの統制、監査証跡の整備などが求められます。
組織拡大による管理の複雑化
研究開発、テスト、生産、営業、アフターサービス、外部委託チームが複数拠点に分散し、システムや働き方も多様化することで、情報流通の可視性が下がり、リスクポイントが増えます。
重要データ漏えいが招く事業・レピュテーションリスク
設計図面、制御アルゴリズムのソースコード、構造 BOM、テストレポート、顧客提案が漏えいすると、直接損失だけでなく、信用・取引・戦略面にも長期的な影響を与え得ます。

こうした背景から、業務効率を大きく損なわず、コンプライアンス要件にも段階的に適合できる、エンドポイント起点のデータ保護と行動ガバナンスの仕組みが強く求められています。

2. 典型的な現状と課題：端末と行動のガバナンスがボトルネックに

あるスマートロボット製造企業では、従来型の境界型セキュリティを導入していても、次のような高リスク行動が残っていました。開発者がファイルを社外に持ち出してデバッグする、個人メールで外部委託先と資料をやり取りする、チャットツールで機密を含むファイルを転送する、さらには AI ツール利用時に未公開の設計情報をそのまま貼り付けてしまう――といったケースです。

経営層は、問題の本質が「ネットワークの安全性」ではなく、「端末と人の行動が可視化され、制御できているか」にあると認識し、エンドポイント向けのデータセキュリティ／行動管理システムの導入検討を開始し、Ping32 を選定候補に加えました。

同社は ERP や PLM などの基盤整備を進め、開発協業もオンラインへ移行していましたが、規模拡大に伴い次の 4 つの課題が顕在化しました。

(1) 研究開発資料が分散し、機密文書の統一分類と境界が不十分

開発部門は Git のコードリポジトリに加え、共有ドライブに構造図・回路図・設計書を保存し、さらに即時通信ツールでサプライヤーと資料交換を行います。データ分類とアクセス境界が統一されていないと、誤操作や悪意ある外部送信を即座に検知できず、責任追跡も困難になります。

(2) 外部協業が多く、外部送信の可制御性と追跡性が不足

委託加工や試作では、重要技術資料を段階的に提供する必要がありますが、現場では次の点が曖昧になりがちです。

どのファイルを外部送信してよいか
誰に／どの範囲まで送るか
暗号化や透かしを適用するか
外部側は閲覧のみで、コピーや二次配布を禁止できるか

精密な制御がなければ、対策は「社員の自覚」や「契約条項」頼みになり、実効性に限界が生じます。

(3) 端末利用の継続監査が不足し、異常行動を早期に捉えにくい

社給 PC を配布していても、未承認ソフトのインストール、USB ストレージの頻繁な接続、資料の持ち出しなどは、継続的な行動監査と証跡がなければ把握できません。結果として、損失発生後に初めて問題が露見するリスクがあります。

(4) インシデント対応が遅く、退職・外部送信リスクを事前に抑止しにくい

過去には、退職前の開発者が業務資料を大量に外付けドライブへコピーし、未公開版の制御ロジック文書が含まれていた事例もありました。後追いの対応だけでは限界があり、端末レベルでの予防が必要だという認識につながりました。

以上を踏まえ、同社は「資産を見える化し、リスクを制御し、コンプライアンス上も追跡できる」全体像の構築を目標に据え、次の要件を明確化しました。

端末行動を可視化し、監査証跡として「見える・説明できる」状態にする
透明性を土台に「適切に制御し、過度な一律制限を避ける」
高リスク場面ではリアルタイムにアラートし、迅速に介入できる
安定稼働し、ポリシーが理解しやすく運用に落とせ、業務影響を抑えられる

3. 施策設計：監査証跡から規範的な統制へ、段階的に定着

上記要件に対し、ソリューションは次の 7 つの中核機能を軸に設計します。
ログインセキュリティ設定、管理者権限管理、アラート通知、Web アクセス監査、Web アクセス制御、機密キーワードの証跡化、メール監査。
これらは、端末のアイデンティティ管理、行動の可視化、リスク判断、違反時の対応を一連の流れで支える基盤となります。

導入の成熟度に応じて、一般的に次の 3 つのアプローチがあります。

アプローチ 1：ライト監査（まず実態を把握する）

Web アクセス監査、機密キーワードの証跡化、メール監査を中心に、日常の閲覧・外部送信の実態を把握し、明らかな異常のみアラートで通知します。導入が早く抵抗が少ないため、初期段階でリスク認識と監査基準（ベースライン）を作るのに適しています。
一方で、意図的な漏えいや回避行動に対しては、事後検知寄りになりやすい点が課題です。

アプローチ 2：規範統制（監査＋制御のバランス）

監査証跡を維持しつつ、要所で制度的な制御を入れて安全と効率を両立します。

Web アクセス制御：職務・部門に応じたアクセス範囲の設定
ログインセキュリティ設定：端末と利用者の紐付けにより、アカウント共用や越権を抑制
管理者権限管理：領域・階層ごとの権限分離で、集中リスクを低減
アラート通知：運用のクローズドループ化で対応速度を向上

日常業務への影響を抑えながら、統制を定着させやすいアプローチです。

アプローチ 3：強統制（強い制限・承認・監査）

外部サイトアクセスをデフォルトで制限する、外部送信を原則承認制にする、機密語検知で即遮断するなど、高い安全レベルを狙う方式です。ただし、開発や協業への影響も大きくなりやすいため、全社一律ではなく、少数の重要ポジションや高機密領域への適用が現実的です。

4. 運用設計：規範統制を主軸に、重要ポジションを強化するハイブリッド

同社は安全と効率を踏まえ、「規範統制を主軸に、重要ポジションを強化する」ハイブリッドモデルを採用しました。

アイデンティティ統制から開始：端末ログインを個人に紐付け、機密ポジションにはより厳格なログインポリシーを適用
部門別の差分ポリシー：
- 開発：必要な技術フォーラムやドキュメントは許可しつつ、疑わしいクラウドストレージや高リスク外部リンクは制限
- 営業：顧客プラットフォームや業界情報へのアクセスは確保
- 生産：必要業務システムのみを許可し、不要な露出面を削減
外部送信に対するリスク識別と監査追跡：
機密キーワードの証跡化とメール監査により、技術・価格・契約などに関わる外部送信の兆候を記録し、短時間での大量送信、異常な頻度、機密語の集中出現などには上位アラートを発報して、責任者が評価・対応できる体制を整備しました。

この運用により、正当な業務を妨げずに、明確な監査トレイルと迅速なリスク対応を両立できます。

5. 導入効果：断片的な対策から、体系的な能力へ

導入後 3 か月で効果評価を行った結果、高リスクな外部送信行動の比率は明確に低下し、複数の潜在リスクが早期に検知・介入されました。運用側からは、従来は数時間〜数日かかっていた調査が、端末・利用者・操作手順まで短時間で特定できるようになり、追跡効率が大幅に向上したという声がありました。

さらに重要なのは行動変容です。社員はファイル送信や外部ツール利用、機密情報の取り扱いにおいて、自然とルールとリスク境界を意識するようになり、「受け身の統制」から「自律的な規範」へと移行していきました。

その後のサプライチェーンのセキュリティ評価においても、当該エンドポイント治理の仕組みは重要な裏付けとなりました。評価側は監査の有無だけでなく、アラート機構とポリシー運用のクローズドループを重視し、データ保護と追跡性が一定水準で整備されていると判断しました。安全は「問題を防ぐ」だけでなく、「協業の信頼性と納品品質」を支える能力として位置づけられます。

6. 継続進化：AI と協業の拡大に備える次のフェーズ

エンドポイントセキュリティは一度導入して終わりではなく、継続的に進化させる取り組みです。AI ツール、モバイルワーク、外部委託協業が拡大するほど、端末シーンとデータ流通経路は変化します。次のフェーズでは、AI 会話の安全性、モバイルデバイス接続統制、データ分類・格付け、統合可視化ダッシュボード、他システム連携による対応自動化などを軸に、事業の変化に追随できる治理体系を整備していくことが重要です。