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マイナンバーカードでのミスや不具合の解決提案をどのように?ChatGPTに質問!

投稿日:

こんにちはnikoshiba(ニコシバ)です。

生活が便利になるはずのマイナンバーカードなのに、トラブルが続出しています。これでは国民も、やっと納得されて、マイナンバーカードを申し込みされ作られたのに、国民の皆様が納得なさる早期の対応をお願いしたいものです。

マイナンバーカードのトラブル内容と原因、疑問点?生活が便利になる機能であるはずがの続きになりますが、このような問題をChatGPTに質問してみました。

ChatGPT生成
ChatGPTに聞いてみました   TumisuによるPixabayからの画像

マイナンバーカードでのミスや不具合の解決提案をどのように?ChatGPTに質問!

マイナンバーカードで、登録情報を入力時にログアウトしなかったために、次の登録者が入力した情報と混同された。このようなミスを防ぐにはどのようにすれば良いのか、このミスを修正するにはPCのポストコンピューターではどのように処理をと質問してみました。

マイナンバーカードの情報の混同を防ぐには

『ChatGPT』マイナンバーカードの情報の混同を防ぐためには、以下の対策を講じることが重要です。

1、ユーザー認証の厳密化

:登録者が情報を入力する前に、確実なユーザー認証手順を実施することで、正当なユーザーであることを確認します。パスワードや二要素認証などのセキュリティ機能を活用しましょう。

2、セッション管理の強化

:登録者が情報を入力する間、セッション管理を行い、セッションが終了するまでログアウトしないようにします。定期的なセッションのタイムアウトや自動ログアウトの設定を行い、不正アクセスを防ぎます。

3、データの一意性の確保

:登録者ごとに一意な識別子を付与し、データの一貫性を保つことが重要です。混同を防ぐために、データベースやシステム内でのデータの識別や関連付けに注意を払いましょう。

ミスが発生した場合、PCのポストコンピューターでは以下の手順を通じて修正を行うことができます:

1、エラーの特定と確認

:ミスが発生した場合、まずは詳細な情報の収集とエラーの特定を行います。どの情報が混同されたのか、どのユーザーが関与しているのかを把握します。

2、データのバックアップ

:ミスを修正する前に、既存のデータをバックアップしておくことが重要です。これにより、修正中にさらなるデータの損失を防ぐことができます。

3、データの復元と修正

:バックアップデータを使用して、正しい情報にデータを復元します。混同された情報を正しい登録者に関連付けるために、適切な修正手順を実施します。

4、テストと検証

:修正が完了した後、システムをテストし、修正が正常に行われたことを検証します。登録者が再び情報を入力する際に混同が起きないことを確認しましょう。



ChatGPT

一般的なシステムなどの処理方法

なお、具体的なシステムやポストコンピューターの処理方法については、具体的なシステムやポストコンピューターの仕様によって異なる場合があります。一般的には以下の手順を参考にすることができます:

1、バックアップデータの利用

:修正を行う前に、ミスが発生する前の正しい状態のバックアップデータを利用します。バックアップデータは通常、システムの定期的なバックアップやレプリケーションによって作成されます。

2、データの特定と分離

:ミスが混同したデータを特定し、正しいデータと分離します。データベースやログファイルなどから該当する情報を特定し、修正対象のデータを特定します。

3、データの修正

:特定した混同データを正しい情報に修正します。この修正は、データベースのクエリやスクリプトを使用して行われる場合があります。修正の際には、正しい情報を適切なフィールドやレコードに関連付けることが重要です。

4、データの検証とテスト

:修正が完了したら、修正されたデータの検証とシステムのテストを行います。修正されたデータが正しく関連付けられ、再発防止策が機能していることを確認します。

5、エラーの原因特定と対策

:ミスが発生した原因を特定し、同様のミスを未来で防止するための対策を検討します。ログアウトの必要性やセッション管理の改善、データの一意性の確保などの対策が考えられます。

以上の手順は一般的な修正プロセスの一例であり、実際のシステムによって異なる場合があります。システムの開発元や運営者に相談し、適切な手順を確認してください。

マイナンバーカード・健康保険証

マイナンバーカードひも付けでのミス確認

マイナンバーカードで、国民が市役所などでの登録する場合に健康保険証、銀行口座の紐付け時に、他人と混同するミスが発生した問題で、システム化された部分での登録後のミスの確認は可能ですか?

『ChatGPT』マイナンバーカードのシステム化された部分での登録後のミスの確認は、一般的には可能です。以下の手段を用いてミスの確認を行うことができます:

1、データベースの監査ログの確認

: ミスが発生した場合、データベース内の監査ログを確認することで、どのような操作が行われたかを追跡できます。ログにはユーザーのアクセス履歴や操作内容が記録されており、不正な操作や混同があった場合にそれを特定するのに役立ちます。

2、システムのバックアップデータの利用

: システムは通常、定期的なバックアップを取得しています。バックアップデータを利用することで、特定の時点のデータの状態を復元し、ミスの発生状況を確認できます。バックアップデータは、データの状態を保持しているため、不正な紐付けが行われる前の正しい状態を確認するのに役立ちます。

3、システムのログファイルの分析

: システムは通常、操作ログを記録しています。ログファイルを分析することで、特定の操作が行われたタイミングや内容を確認できます。不正な紐付けが行われた際にログファイルからその操作を特定し、ミスの発生状況を把握することができます。

ただし、具体的なミスの確認方法や対策は、システムの設計や運用ポリシーによって異なります。ミスの発生時には、国民保険証カードや銀行口座などの関連機関に連絡し、適切な対応や修正手続きを取ることが重要です。また、システム運用者や関連機関に問い合わせて、具体的な手続きや対策についての指示を仰ぐことをおすすめします。

ミスなどの確認作業に要する時間など

この確認作業では、どのぐらいのシステムエンジニアやプログラマーの人数で、どのくらいの時間を要しますか?

アプリシステム

『ChatGPT』確認作業にかかるシステムエンジニアやプログラマーの人数や時間は、以下の要素によって異なります:

1、ミスの規模と影響範囲

: ミスがどれだけ広範囲に影響しているか、修正が必要なデータの量や関連するシステムの範囲によって、必要な作業量が変わります。規模の大きなミスの場合は、より多くの人員や時間が必要になる可能性があります。

2、システムの複雑さ

: システムの複雑さや技術的な要件によっても、作業にかかる時間や人員が変わります。複雑なシステムの場合、追跡や修正のためにより多くの時間とスキルが必要になる場合があります。

3、利用可能なリソース

: 利用可能なシステムエンジニアやプログラマーの人数や技術的なスキル、作業時間の制約なども考慮する必要があります。プロジェクトの優先順位や他の重要な業務との兼ね合いも影響します。

具体的な時間や人数の見積もりは、個々のシステムや状況によって異なるため、一般化することは難しいです。ミスの修正作業については、詳細な分析と計画を行うことが重要です。システムの開発元や運用者に相談し、実際の状況に基づいた見積もりや作業計画を立てることをおすすめします。



登録ミスの確認はどのように

確認作業を2ヶ月でとか言われていた件についてですが、マイナンバーカード取得者、約7000万人超(現在約8200万人)のこれらの登録ミスを確認するために、一件一件確認作業をPC上ですり合わせの確認は可能でしょうか?

『ChatGPT』以下にいくつかのアプローチを示します:

1、データのフィルタリングと分析

: データベースやログファイル内の登録データをフィルタリングし、異常なパターンや重複データなどを特定します。さらに、データ分析技術やパターンマッチングを使用して、異常なデータを自動的に検出します。この手法により、ミスのあるデータを効率的に特定できます。

2、サンプリングと抽出

: 全てのデータを一度に処理するのではなく、サンプリングや抽出を行い、そのサンプルを対象にミスの確認作業を行います。サンプリングの結果から全体の傾向やエラーレートを推定し、必要な場合にはそのサンプルの修正作業を元に全体のデータを修正します。

3、自動データ処理と修正

: 特定のパターンやルールに基づいてデータを自動的に処理し、ミスを修正するツールやプログラムを開発します。例えば、特定のデータフィールドにおける重複や矛盾を自動的に検出して修正するなど、自動化による大量データの確認・修正が可能です。

4、人手によるサンプルの確認と検証

: 自動化手法によってサンプルを抽出し、人手でそのサンプルのデータを確認・検証します。人間が目視や手作業でミスを確認することで、高い精度で問題を特定できます。ただし、7000万人超のデータの場合、全てを確認することは現実的ではありませんので、サンプリングによる代表的なデータの確認を重点的に行います。

上記のアプローチを組み合わせることで、効率的かつ正確な登録ミスの確認作業を行うことができます。ただし、具体的な実装や適用には専門的なデータ処理技術やソフトウェア開発の知識が必要です。大規模なデータ処理や確認作業には、データベース技術、データマイニング手法、機械学習、自然言語処理などの専門知識が役立ちます。

また、人手による確認作業や修正作業においても、複数のチームや作業者を組織化することが必要です。作業の分担や並列処理、確認作業の進捗管理などを考慮する必要があります。

一元化

総じて言えることは、7000万人を超えるデータの確認作業は非常に大規模で複雑な作業であり、手作業では困難です。自動化や効率化の手法を駆使し、専門知識を持つチームやプロフェッショナルなソフトウェア開発者の協力が必要です。データ処理のプロジェクトの要件やスケジュールに応じて、実現可能なアプローチを検討することをお勧めします。

以上のような内容でした。質問の仕方が悪い部分もあったかも知れませんが、概要がわかるだけでも凄いですよね。改めて感心しています。

マイナ保険証に別人登録、7300件確認 厚労相が全データ点検表明

 マイナンバーカードを健康保険証としても使う「マイナ保険証」で別人の情報が誤って登録されるトラブルが相次いだ問題を受け、加藤勝信厚生労働相は23日、「大変申し訳ない」と謝罪した。対策として加入者データを総点検する方針を表明。

ひもづけられた全データを点検するほか、健康保険組合などに確認を指示し、7月末までに報告するよう求めるとした。

 データの点検は二つの方法で実施。まず、健保組合協会けんぽなどの医療保険者に対し、ひもづけ作業をする際に厚労省が示した手順通りだったかの点検を要請する。異なる事務処理だった場合、改めて加入者の氏名や住所などが一致しているか確認を求める。

 また加入者本人や企業側での誤記入や誤入力の場合もあるとして、ひもづけ済みの全てのデータを調べ、ミスが疑われる場合は本人に通知する。

 厚労省によると、別人の情報の誤登録は、2021年10月以降に少なくとも7300件以上確認。うち6件は、他人の受診履歴や医療費、薬剤情報が閲覧されていた。原因について同省は、各医療保険者が加入者情報と本人のマイナンバーをひもづける際、同姓同名などの別人のマイナンバーをひもづけたことなどが考えられるとしている。

 マイナンバーカードをめぐっては、給付金を受け取るための預貯金口座とカードをひもづける制度でも誤登録が発生。昨夏以降、口座を別人のマイナンバーに誤って登録した事例が福島市など6自治体で計11件起きていたことも同日判明した。

デジタル庁は23日、年金や給付金を受け取るためにマイナンバーと預貯金口座をひもづける「公金受取口座」を巡り、別人の口座情報を誤って登録するミスが福島市など6自治体で計11件見つかったと発表した。窓口での人為的なミスが原因で、デジタル庁は約5370万件ある公金受取口座の総点検を始めた。福島県いわき市も、別人の口座情報を登録するミスが1件あったと発表した。誤登録は7自治体で計12件に上る。

 デジタル庁によると、誤登録はマイナカードの取得者にポイントを還元する「マイナポイント」の手続きのため、自治体が設けた支援窓口の共用端末で発生した。マイナポータルの利用者が手続きを終えた後にログアウトしなかったため、同じ端末で次に手続きした人の口座情報が、前の利用者のアカウントに上書きされてしまった。

誤登録された情報はすでに訂正済みで、他人の口座に年金などが入金される事態は起きていないという。公金受取口座の登録は原則として本人が行うが、福島市では支援員が操作したにもかかわらず誤登録した事例が4件見つかった。

マイナンバーカードのイメージ図(総務省提供)
マイナンバーカードのイメージ図(総務省提供)

 河野デジタル相は23日の記者会見で、再発防止のため、登録が困難な利用者が希望すれば支援員が端末を操作することを認める代わりに、ログアウトしたかどうかを利用者と支援員が確認するよう自治体に徹底を求めると表明した。

 

加藤氏は会見で、マイナ保険証を医療機関で使った際、別人の情報が登録されていた事案が出ていると問われ、「入力時におけるミスがあって、マイナンバーカードにそれ以外の人の情報がくっついていたケースだと認識している」と説明。「今後はそうしたことが起こらないように(医療保険側に)入力時に十分に配慮して徹底してもらう」と述べた。

 厚労省によると、医療保険側で加入者ごとに本人のマイナンバーをひもづける作業をする際、本人からマイナンバーの申告がない場合は、担当者が住民基本台帳の情報照会を使い、本人のマイナンバーを調べて登録している。この時に同姓同名や生年月日が一致している別人の情報を誤って登録するケースがあり、今回も同様のミスの可能性があるという。

朝日新聞デジタル https://www.asahi.com/articles/ASR5R3G6NR5RULFA00G.html

マイナンバーカードのトラブル内容と原因、疑問点?生活が便利になる機能であるはずがの続きにもなりますが、四苦八苦のデジタル化ですが、将来のデジタル社会を睨んでの対応、早期に急ぎすぎた面は否めませんが、優秀なエンジニアの方が多くいらっしゃると思いますので、今後の対応に期待したいと思います。それにしてもChatGPTはこんな時には、内容の骨格がわかりやすいかも知れませんね。

マイナンバーカードのトラブル内容と原因、疑問点?生活が便利になる機能であるはずが

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