ゼロからはじめるシステム開発

　こんにちは！
　ナビゲータのEVEです。

　今日から、マイナンバーの引きあて作業をシステムで自動化するための検討に入ります。

[ご本人様確認]
　保険会社、お役所でもいいのですが、公的機関に電話をすると通常本人確認がされます。その問い合わせが、個人情報に関わるものだったら、厳格に行われます。
　その場合どんなことを聞かれるでしょうか？

・氏名
・生年月日
・住所
・(携帯)電話番号

だいたい以上の情報で本人を特定されることが多いと思います。
　システムでも以上の情報と等しいかどうかで本人と同一かどうか判断することになると思います。これが、予想通りの内容で登録されている場合、プログラムで瞬間的に本人かどうか判別できるのですが、それが難しいことは今までご説明した通りです。

[情報が分割されている場合]
　モデルがないと分かりづらいので、Prototype EVEの顧客情報を別のシステム(以下「受け入れシステム」)と紐づけるといった方法を考えます。
　受け入れステムがPrototype EVEから受理するデータは、CSV、XMLなどといった形式で、正規化されていない情報になります。この情報は、Prototype EVE側でこの形式に変換をします。
　CSVなら、以下のような感じです。


　CSVは、カンマで区切られた項目が1項目で、同項目の絶対位置で、性、名、生まれ年、生まれ月・・・などが特定できるように個人情報を1行に格納したファイルになります。今1行しかないのですが、10万人の個人情報があるなら、10万行あることになります。
　なお、住所と思われるところに数字が入っていますが、この情報だけでは何が書いてあるのか分かりません。そのため受け入れシステムでは、別途、国コードを格納しているテーブル、国コード管理テーブル、都道府県管理テーブル、郵便番号テーブルをPrototype EVEからもらいます。
　いろいろ考えたのですが、文字データで送って単純に比較するだけだとヒットしない可能性があります。そのため、文字コードに該当するデータベースを参照し、もしなかった場合、調査し、その結果を、国コード管理テーブル、都道府県管理テーブル、郵便番号テーブルへ登録修正をします。これ以降、同じような入力があった場合、判別することが可能になります。ようは、作業をすればするほどシステムが賢くなるというわけです。

[文字コードの問題]
　文字コードの問題は、大げさに騒ぎましたが、実は、変換するツールはたくさんあります。半角から全角へとか、SHIFT-JISからUTFへとか・・・。信頼性が高いツールを使用することが前提になりますが、この問題は実はそんなに大きな問題ではありません。Webシステムの場合、クライアントが多岐にわたるため、そのためのノウハウはたくさんあります。

[入力ミス等の対応]
　話はがらりと変わりますが、新作の「宇宙戦艦ヤマト2202 愛の戦士たち」を見ましたでしょうか？その中で、宇宙戦艦ヤマトの2番艦銀河にアナライザー似のAIロボットが登場します。そのロボットの仕事は、情報分析と作戦の立案なのですが、そのAIロボットはいちいち人間に許可を求めてきます。ようは、AIロボットの権限は、分析することと、作戦を立案するところまでなのです。最終的にどんな作戦を実行するのかは人間が決定します。その時の人間とAIロボットの対話は、YesかNoという二言になります。

　ちょっと話がずれましたが、システムと人間との関係を言いたくて「宇宙戦艦ヤマト2202 愛の戦士たち」の話をしました。ようは、今回のケースも同様です。システムがやったからはい終わりではなく、最終的には人間が正しいかどうか判断します。何パーセントの確率で、この人の情報だというシステムの判断を人間が承認をするのです。
　先ほどは、YesかNoという二言でコミュニケーションを取るという話をしましたが、今回の場合は、チェックボックスをチェックするといった作業になりそうです。

[あとがき]
　ご本人様確認は、複数の情報で確認をします。やってみないと分からないのですが、多分受理する情報の60%以上は、本人だと断定できる情報だと信じています。ただ、すべての情報があっていなくても、氏名、生年月日と、電話番号が同じだから多分本人だということは容易にわかると思います。その時は、何が間違っているのか調査したうえで、簡易なモノだったらその場でデータベースを修正して、もし全く分からない場合は、本人に連絡する等の方法をとればいいのではないでしょうか？
　以上の作業で気を付けなければいけない点は、データベースは必ず変更履歴を残すということと、入力した情報は必ず、現場の管理者に承認をもらうということです。

　どんなに、AIが進化しても最終的な決定権は人間が保持するということだけは忘れてはいけません。

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★DB関連関数以外の修正状況(6/16までの進捗)
　修正ファイル本数　19/29本(1本ファイル修正)
　修正箇所　　　　　340/396(1箇所修正)