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質問と答えの入力規制が異なるUI

クレカサイトへの新規登録が難航した件の続き。

どうして、クレカサイトの入力項目の「秘密の質問」で、「質問」と「答え」を入力する際に、「質問」の方は漢字もひらがなも(もちろん英文字、英数字も)使えるのに対して「答え」の方は英文字、英数字で半角のみ入力可というアレな入力規制になったか、考えてみました。(あくまで推測)

サイトの注記に「質問を自由に設定できるようにしました」とあり、どうも以前は「質問」はプルダウンで選択する形式で、「答え」のみ英文字、英数字で半角で入力という仕様だったよう。答えは基本的に「単語」なのでそれもアリ。

ところがその後「質問」を自由に設定することになり、さすがに「文章」を英文字、英数字のみ(英文又はローマ字)で入力するのは無理があるとなって、「質問」は漢字やひらがなも使用できる仕様にした、と。
ただ、「答え」の方は従前の仕様を変えなかった、のではないかと。

これ、オカシイよね。
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新年のご挨拶

明けましておめでとうございます。
数少ない読者の皆様、本年も宜しくお願い致します。

昨年は、新年度に入ったころからすっかり失速。まったくダメダメでした。
余裕時間があるからといって、ものごとが順調に進められる訳ではない、ということが身に染みた年でした。

引き続き、経営関係の用語や読んだ書籍について、主に書いていこうと思っておりますが、さてどうなりますか。

業務設計の根本的間違い事例 市立船橋高合否通知全誤送事件(下)

千葉県の市立船橋高校が、スポーツ科の受験生全員に合否通知を誤送した事件に関する続き。(上)のエントリはこちら

この事件の主な原因は「業務設計(作成マニュアル)自体」が完全に間違いだったためと書きましたが、ではどのような業務設計が望ましいのでしょうか。
市船高曰く「合否判定から通知まで時間が非常に少ない」とのことなので、業務量の大幅削減とリスクの低減の両立を目指します。

マスコミ報道をいろいろ総合すると、市船高の作業手順は以下の模様(一部推定あり)でした。

a.合格通知と不合格通知をそれぞれ85通作成。

b.各人毎に判定名簿と突き合わせ、合否の不要な方に×を付ける。

c.×なし(通知用)と×あり(廃棄用)に区分しそれぞれの箱に入れる。

d.×なし(通知用)を封入して送付する。

e.全85通をチェックする。

なお、このうち、bの一部「合否の不要な方に×を付ける。」と、eの「全85通をチェックする」は、まったく実施されなかったようです。

望ましい業務設計は、例えば以下です。

A.合格通知を80通、不合格通知を5通作成。

B.判定名簿の不合格者と突き合わせ、不合格通知5通を封入する。

C.合格通知80通を封入する。(名簿と突き合わせ不要)

D.不合格通知5通の封筒をチェックする。(合格通知はチェック不要)


ポイントはAで、合格者/不合格者のそれぞれと同数の通知のみ作成すること。
これで、合否入れ違いは最大でも10通(5通+5通)に限定されました。(リスク大幅減少)
Bの「判定名簿との突き合わせ」とDの「チェック」も85通→5通に減ります。(作業量大幅減少)
無駄な作業は削減され、同時にリスクも減ると。

市船高は「合否判定から通知まで時間が非常に少ないため」「合格通知と不合格通知をそれぞれ85通作成する手続にした」と言うのですが、まったく逆です。「合格通知と不合格通知をそれぞれ85通作成」する手続のため、事件が発生したのです。しかも作業量には無駄が多い。
同じマニュアルに沿って作業する限り、また同様の事件が今後も発生する可能性があり、関係者には改善を望みたいと思います(たぶん無理)。

監査人の判断根拠の説明は正当な理由

日本経済新聞の監査に関する記事より。

■決算認めないなら説明を 金融庁、監査法人に要請(2019.1.23)
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO4032100022012019EE9000/


金融庁が公表した「会計監査についての情報提供の充実に関する懇談会」の報告書についての記事。
この懇談会は、東芝不正事件を受けて設置された「会計監査の在り方に関する懇談会」の後継ですね。

ポイントは、監査人の意見が無限定適正以外の場合に判断根拠を説明することは、公認会計士法の正当な理由に該当する、というところです。

■「会計監査についての情報提供の充実に関する懇談会」報告書の公表について(2019.1.22)
https://www.fsa.go.jp/news/30/singi/20190122.html
監査人の監査意見は、以下の4種類あります。

無限定適正 >> 限定付き適正 >> 不適正 >> 意見不表明


無限定適正以外の3つは、監査人は何か問題があると判断している訳で、もともと監査基準では、これらの場合には意見の根拠区分への記載を義務付けています。

ところが、懇談会では、現状は「監査報告書において、監査意見に至った理由が不十分」とされ、「意見の根拠を十分かつ適切に記載」するよう求めています。それは当然「公認会計士法上の「正当な理由」に該当し、守秘義務違反とならない」と。

投資家側から見ると、何を当たり前のことを言ってるのかな?と思われるでしょうが、つまり、これまで監査人は守秘義務を口実に、やるべきことをしていなかった、ということでしょう。

第2次金融商品市場指令 MiFID2

金融商品市場指令(Markets in Financial Instruments Directive、MiFID)とは、欧州連合(EU)による金融・資本市場に関する包括的な規制のこと。

最初の金融商品市場指令(MiFID)は2007年11月に施行。それを改正する第2次金融商品市場指令(MiFID2)は2018年1月から施行。

投資銀行の売買仲介手数料とアナリストのリサーチ対価の分離(アンバンドリング)も要求され、アナリスト受難と。

■日本経済新聞:アナリスト「価格破壊」の弊害(一目均衡)(2019.1.21)
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO4025845021012019920M00/

[参考]
■大和総研:MiFIDⅡが引き起こす投資銀行リサーチ人員への波紋(2017.10.18)
https://www.dir.co.jp/report/research/capital-mkt/securities/20171018_012377.html

日経「仮想通貨、金融庁が育成路線転換 交換業の審査厳しく」

日本経済新聞の仮想通貨ネタ。以下は電子版ですが本紙では翌日付だったかと。

■仮想通貨、金融庁が育成路線転換 交換業の審査厳しく(2018.5.5)
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO30139290V00C18A5SHA000/


宴の後、という感が強いですね。

仮想通貨交換業者の登録審査重点項目として挙げられているのは、1.システム管理、2.マネーロンダリング対策、3.分別管理、4.仮想通貨の種類、5.内部管理の5つ。4を除き、金融業ではごく基本的なものです。
コインチェック社のケースでは、おそらく1、3、5に重大な欠陥があったと思料されます。
このいずれかでもまともであれば、あれほど大きな被害にはならなかった可能性が高いかと。経営の、いたるところに大きな穴が開いていたということですね。

書面審査→実査とありますので、実態的には「登録」というより「許可」のイメージです。
なお、16社あった、みなし業者のうち、7社が廃業とのこと。

「4月に発足させた有識者会議」というのは仮想通貨交換業等に関する研究会のことでしょうか。(3月の設置で、第1回が4月に開催されています)

タックスアンサー 仮想通貨の金銭補償

昨日のエントリで少し触れましたが、コインチェック事件の仮想通貨の金銭補償に関して、いつの間にか国税庁のタックスアンサーにQ&Aの記載がありました。

<タックスアンサー>
■No.1525 仮想通貨交換業者から仮想通貨に代えて金銭の補償を受けた場合
https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1525.htm


質問は、仮想通貨交換業者に預けた仮想通貨が不正の被害に遭い、日本円で補償を受けたケースです。まさにコインチェック事件そのもの。

この補償金は非課税となる損害賠償金には該当せず、雑所得として課税の対象となるというのが、結論です。仮想通貨の売却と同視という構成のようですね。
なお、補償金計算で基礎となる仮想通貨の価額が取得単価より低額で、雑所得計算上損失が生じる場合は、他の雑所得の金額と損失を通算できるとのことです。

AIに関する簡単な整理(1)定義と用語

証券アナリスト協会の発行する雑誌「証券アナリストジャーナル」では、AIに関して今年だけで2度(2/12)も特集されています。

証券アナリストジャーナル
■AIの金融応用(基礎編) 2017.8号
■AIの金融応用(実践編) 2017.10号

なお、2017.5号には「AI時代とアナリスト」という論文も。アナリスト業界の危機意識が伝わって来るようです。

これらを拝読し、あくまで個人的な理解ですが、以下にAIに関するポイント(アナリストや金融に限らず)を整理しました。
まずは、定義や用語同士の関係。

現在、実用化が進められている(狭義の)AI(Artificial Intelligence)とは、主に機械学習(Machine Learning)のこと。

AIというと、他に汎用AI(Artificial General Intelligence、AGI)というのもあり、AGIは「2045年にシンギュラリティで人間の能力を陵駕するうんぬん」という仮説?もあるようですが。
広義のAIには、このAGIも含まれますが、現在実用化されつつあるAIの中心はそこではありません。ブームを煽るためか、おそらく意図的に狭義のAI(=機械学習)とAGIを誤認させようとしているヒトたちがいるので注意。

ニューラルネットワーク(Neural Network)とは、脳機能の特性を一部模したという(あくまで「一部」を「模したという」)という機械学習の階層モデルのひとつ。
深層学習(Deep Learning)とは、ニューラルネットワークを用いた機械学習のこと。囲碁や将棋のAIは、このあたりの話になります。

ツリーで整理すると、以下のような関係になります。

広義のAI



機械学習(AI)深層学習
その他
その他汎用AI
その他



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「生涯一コンサルタント」として、ダウンシフトしながら、人生晩年を迷走中です。