Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# 遺伝的アルゴリズムによる 適応ディジタルフィルタの構造決定法について

細川直史、座間信作

(平成6年11月30日受理)

## (概要)

適応型ノイズキャンセラーとして信号処理の分野で発達してきた適応ディジタルフィルタを応用する場合、フィルタの構造を表すフィルタ係数の個数である次数と、フィルタ係数の修正量であるステップ幅を適切な値に決定する必要がある。これらの値の決定に関してはある程度の数学的規範はあるものの、決定的な方法は提案されておらず経験的に与えているのが現状であった。本報告では、これらのパラメータの最適決定に遺伝的アルゴリズムを利用した新しい手法を提案し、時系列同定問題にこの手法を適用したところ、ADFを高精度で動作させる次数及びステップ幅の組み合わせを求める上で本手法が有効であることが示された。

### 1. はじめに

信号処理の分野では、未知システムからの出力データに基づいて未知システム内の伝達関数を決定するシステム同定¹や、観測されたデータ数列を時系列モデルに当てはめて時系列係数を推定する時系列同定²に関する研究が盛んに行われている。特に適応ディジタルフィルタ（Adaptive Digital Filter：以下ADFと略記）は未知システムからの観測データに基づいて、フィルタ内のパラメータであるフィルタ係数を逐次的に調整し、フィルタの出力を設定した目標値に追従させることができる点で注目されており、時系列同定だけにとどまらず雑音に埋もれた信号成分の抽出など実験・観測データの処理に極めて有効である³～⑥。

ADFを用いてシステム同定等を行う場合、フィルタの構造を表すフィルタ係数の個数である次数と、フィルタ係数の修正量であるステップ幅を予め与えておく必要がある。しかし、これらの与え方いかんにより、システム同定の精度が左右されるに拘わらず、最適な次数とステップ幅に関する決定法はまだ提案されていない。

本報告では、これまで経験的にしか与えていなかった次数とステップ幅の決定に、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下GAと略記） $ ^{9\sim11} $ を採用した新しい手法を提案し、その有効生を示す。

### 2. ADF適用上の問題点

今、式(1)で与えられるフィードバックを考慮したRecursive-ADFの基本モデルを考える $ ^{2)} $ 。

$$ Y_{j}=\sum_{k=0}^{N}b_{k,j}X_{j-k}+\sum_{k=1}^{M}a_{k,j}Y_{j-k} $$

ここで、jは時間添字、 $ X_{j} $ 、 $ Y_{j} $ はADFの入出力、 $ a_{k,j} $ と $ b_{k,j} $ は時間ステップjにおけるフィルタ係数、NとMはフィルタ係数の個数である次数である。Fig.1はADFの基本モデルを式(1)に基づいて図示したものである。この図で $ d_{j} $ はADFを適用する際に与えられる目標値、 $ e_{j} $ は目標値 $ d_{j} $ との誤差信号を表している。なお、 $ z^{k} $ ( $ k=1,2,3\cdots M $ または $ k=1,2,3\cdots N $ )は遅れ作用素と呼ばれるもので、過去の時間の信号を表現する時に用いる（例えば $ X_{j}Z^{1}=X_{j-1} $ 、 $ X_{j}Z^{-2}=X_{j-2} $ ）。ADFは目標値 $ d_{j} $ と出力 $ Y_{j} $ との誤差 $ e_{j} $ を減少させるよ
Fig.1 Diagram of Model of Adaptive Digital Filter.

うにフィルタ係数 $ a_{k,j} $ と $ b_{k,j} $ を適応アルゴリズム（Adaptive Algorithm）に基づいて適応的に決定するディジタルフィルタとなっている。適応アルゴリズムとしては、最急勾配 $ ^{2)} $ に基づいて逐次的にフィルタ係数を修正するLMSアルゴリズムが提案されている $ ^{2)} $ $ ^{7)} $ 。本報告では式(2)から式(5)で示されるRecursive-ADFに対応したLMSアルゴリズムを用いている。

$$ \alpha_{k,j}=y_{j}+\sum_{i=1}^{M}a_{i,j}\alpha_{k,j-i}\qquad k=1,2,\cdot\cdot,M $$

$$ \beta_{k,j}=X_{j}+\sum_{i=0}^{N}b_{i,j}\beta_{k,j-i}\qquad k=0,1,\cdot\cdot,N $$

$$ a_{k,j+1}=a_{k,j}+ue_{j}\alpha_{k,j}\qquad k=1,2,\cdots,M $$

$$ b_{k,j+1}=b_{k,j}+ve_{j}\beta_{k,j}\quad k=0,2,\cdot\cdot,N $$

これらの関係式において、uとvはフィルタ係数の修正量であるステップ幅である。

しかし、ADFを用いてシステム同定や時系列同定を行うためには、予め適切な未知システムの内部モデルを仮定する必要がある。言い換えると、ADFを適用する場合は予めフィルタ係数の個数である次数（MとNの値）を適切に決定する必要がある。この値を決めるには赤池情報量規範AIC（Akaike information Criterion） $ ^{8} $ を用いる方法が一般的であるが、仮定したモデルに対してその都度計算する必要がある。また、LMSアルゴリズムが最急勾配法に基づき最適なフィルタ係数を探索していることから、ステップ幅が小さすぎればフィルタ係数の値が局所的最小値に陥り全体的最小値に収束しなかったり、ステップ幅の大きさが式(6)の関係になるとフィルタ係数が収束せず、フィルタ出力が発散するといった問題がある $ ^{2} $ 。

$$ \lambda_{max}>2/2 $$

(但し $ \lambda_{max} $ は入出力値の自己相関行列の最大固有値)

つまり、ADFを信号処理に適用する場合には、事前に入力データに適合した次数と最適解へ収束するためのステップ幅の組み合わせを決定する必要がある。しかし、次数が変化すれば式(1)より入出力の数も変化することから、これら次数とステップ幅の値の最適な組み合わせを求めるためには網羅的な計算が必要となり、計算時間上効率的とは言えない。

### 3. GAを用いたADFの構造決定について

ここではADFの次数とステップ幅の最適な組み合わせを求めるためにGAを応用した新しい手法を提案する。

GAは生物の進化過程をシミュレートすることによって最適化問題の近似解を求めるための確率的手法 $ ^{9} $ で、巡回セールスマン問題 $ ^{11} $ 、ファジイ推論におけるメンバーシップ関数の生成 $ ^{12} $ 、ニューラルネットワークの学習 $ ^{13} $ などの網羅的な探索では大局的な最適解を見いだすことが困難な最適組み合わせ問題に応用され、その有効性を示す報告がされている。

### 3.1 GAの概略

GAの一般的手順はFig.2に示すように、コード化(cording)、初期化(initialization)、選択(selection)、交叉(crossover)、突然変異(mutation)、デコード化(decording)からなる $ ^{9\sim11} $ 。即ち、

（手順1）コード化：与えられた問題に対する解の候補を遺伝情報を伝える染色体に対応づける。

（手順2）初期化：ランダムな染色体をもつ個体をm個生成し、初期世代の集団とする。

（手順3）選択：各個体の評価値である適応度を求め、適応度の違いを考慮のうえ、個体のペアを確率的にn組つくる。ペアづくりに参加できなかった個体は淘汰される。

（手順4）交叉：設定された交叉確率、交叉回数、交叉方法に従って、各ペアを親として、染色体の組み替えにより、新しい（子の）個体を生成する。親及び子の個体群の中より、個体の適応度の違いを考慮のうえ、m個の個体を残し、他を淘汰する。
Fig.2 Outline of genetic algorithm.

（手順5）突然変異：設定された突然変異確率、突然変異方法に従って、各個体ごとに、染色体上の選ばれた遺伝子の値を他の値に置き換える。

（手順6）デコード化：適応度がある一定値より良くなると探索を中止し、最終的に得られた染色体を問題における解へもどす。

（手順3）から（手順5）の遺伝子の操作を繰り返し、より適応度が優れた染色体を求めることで、解の探索を行う。なお、（手順3）から（手順5）の1サイクルは世代と呼ばれている。

### 3.2 問題のコード化と遺伝子操作

ここでの問題は次数MとNステップ幅uとvを求めることであるので、コード化としてはFig.3に示すように、

Fig.3 Chromosome.

MとNは整数型に、ステップ幅のuとvは実数型として染色体をつくった。初期化において集団の個体数を64個、MとNの値として0から7までの整数を、uとvには平均0分散が1の正規乱数(N(0,1))の絶対値を与えた。適応度はADFで信号を処理したときの誤差$e_{j}$の二乗和（$\sum_{j=1}^{n}e_{j}^{2}$）を用い、この値が小さいほど適応度が高いとして、選択や淘汰の規準に用いた。

遺伝子操作は各変数を割り当てた染色体に対して選択、交叉、突然変異を予め与えた確率で起こさせることで行った。選択は64個の個体を適応度の良い順に並べる。そして、あらかじめ与えた選択確率を基に、集団内から個体を選び出し32個のペアをつくる。選択確率は、適応度の良い個体ほど次の手順である交叉に選択されるように、適応度が高いものほど選択確率が高くなるように標準正規分布に基づき与えた $ ^{9} $ 。交叉はあらかじめ用意した10個のマスクパターンを乱数で選択する一様交奨を用いた。Fig.4は今回用いた一様交叉の一つ
Parent1	- M1	N1	u1	v1
Parent2	- M2	N2	u2	v2
Mask	- 0	0	1	0
Offspring1	- M1	N1	u2	v1
Offspring2	- M2	N2	u1	v2

Fig.4 Example of uniform crossover.

である。4桁の二進数列のマスクに従って、1の値が入った桁について親1と親2の遺伝子を交換することで、新しい染色体をもった子1と子2が生成される。なお、1ペアに対して行われる交叉回数は1回とした。突然変異は染色体上のuとvにあたる場所に正の正規乱数(N(0,1))を加算されることとした。突然変異は交叉の結果生成される新しい染色体に対して1％確率で行った。重み係数が収束せずにフィルター出力が発散する染色体の存在が考えられるが、発散を引き起こした染色体については淘汰され、次世代作りに参加できないものとした。集団内の適応度が改善されなくなるまで、これら遺伝子操作が繰り返されるものとした。

### 4. 本手法の検証と考察

今回提案した手法の検証のために、ADFによる時系列同定問題をとりあげた。まず、与えられた時系列モデルに基づいて計算機上で生成した模擬データに、次に実際に観測された地震データに対して適用してみた。

時系列同定はRecursive-ADFをFig.5で示すように適用することで行える $ ^{2)} $ 。

Fig.5 Model of time series identification by ADF.

ここで $ d_{j} $ は未知システムから出力される時系列データ、 $ x_{j} $ は $ d_{j-1} $ と等価でADFの入力、 $ \varepsilon_{j} $ はガウス性白色雑音系列、 $ \hat{\varepsilon}_{j} $ は $ e_{j} $ と等価で $ \varepsilon_{j} $ の予測値である。以上の構成で時系列データに対してADFを適用し、収束したフィルタ係数が時系列係数として得られる。

### 4.1 模擬データに対する適用結果

手法の妥当性を検証するため、あらかじめ時系列モデルの分かっているデータを用いて時系列同定を行った。用いる模擬データはFig.6で示されるもので、式(7)によって計算機上で生成した。

Fig.6 Model time series.

$$ y_{j}=0.8*\mathbf{x}_{j-1}+0.1*\mathbf{x}_{j-2}+\varepsilon_{j}(b_{1,j}=0.8、b_{2,j}=0.1) $$

なお、jは時間を表す添字、 $ \varepsilon_{j} $ には平均が0分散が1のガウス性白色雑音系列を用いている。

Fig.6のデータに対し、前述のGAに基づく手法によってADFの次数とステップ幅の決定を行った。Table.1は第10世代目における集団内の各染色体を適応度順に10個記したものである。これによると、Nの

Table.1 Result of method.

(Ten chromosomes at 10th generation are shown.)

M	N	u	v	Fitness
1	1	2	0.008	0.351	31.388405
2	1	2	0.034	0.351	31.390434
3	1	2	0.008	0.346	31.393984
4	2	2	0.008	0.342	31.394112
5	1	2	0.008	0.342	31.398008
6	1	2	0.08	0.346	31.403411
7	2	2	0.034	0.346	31.406921
8	1	2	0.008	0.319	31.42799
9	1	2	0.034	0.319	31.430623
10	4	2	0.034	0.335	31.480312
値が2である染色体が上位を占めている。染色体中のMの値は一意に定まっていないが、多くの染色体においてuの値がvと比較して小さく0に近い値になっている。uの値が0に近づけば、式(4)の関係から、式(1)の右辺の第2項を無視した次式と等価になる。

$$ y_{j}=\sum_{k=0}^{N}b_{k,j}\mathbf{x}_{j-k} $$

これらのことから、Fig.6の模擬データが $ b_{k,j} $ の項を2つ持った時系列モデルであることを推定できる。Fig.7は第10世代目にえられた集団内で適応度が最も良い染色体（M=1, N=2, u=0.008, v=0.351）における時系列係数の同定結果である。フィルタ係数は式(7)で定義した $ b_{1,j}=0.8 $ 、 $ b_{2,j}=0.1 $ に収束しており、適切に同定が行われたことがわかる。なお、M=1から計算上存在するはずの $ a_{1,j} $ は、uの値が小さいため有効桁数内で表示できる値には収束しなかった。

Fig.7 Identified parameter by ADF and error.

### 4.2 地震データに対する適用結果

時系列モデルを地震記象からサンプリングしたデータ数列に当てはめることは、S波初動の自動検出や常時微動の中に埋もれた微小地震の検出などに応用され、地震工学上の知見を得る上で重要とされている $ ^{14} $ 。星谷らは地震データに対して時系列同定をする手法 $ ^{15} $ について報告しているが、仮定した時系列モデルに対して係数を推定するもので、どのようにして時系列モデルを仮定するかについては述べていない。そこで、今回提案する手法を用いて地震データに対するADFの構造を決定し（つまり最適な時系列モデルを決定し）、ADFを用いて時系列係数を推定する。

今回使用した地震データは三鷹市で観測された速度データで、サンプリング周期は100分の1秒である（Fig.8）。このデータに対してADFを適用する際、先験的に次数ステップ幅を与えた場合（従来法）についてみてみる。Fig.9とFig.10は時系列モデルを

Fig.8 Original seismic wave.

Fig.9 Identified coefficients by ADF and error $ (u=0.01,v=0.01) $ .

Fig.10 Identified coefficients by ADF and error $ (u=0.1,v=0.1) $ .

M=1, N=1 仮定し、ADFによって決定されるフィルタ係数と誤差の変化を示したものである。フィルタ係数を修正するステップ幅をFig.9はu=0.01、v=0.01、Fig.10はu=0.1、v=0.1とした。このとき、Fig.10の方がFig.9より早い時点で誤差 $ e_{j} $ が小さくなりフィルタ係数が一定値へ収束していることが分かる。ステップ幅はADF内のフィルタ係数の収束に密接に関係し、
入力される信号に対して十分小さな値であれば収束はするが、収束までに時間がかかる。逆に、式(6)の条件から大きくなりすぎるとフィルターの出力が発散して重み係数は収束に至らない。また、同じデータに対して同じモデルを仮定したに関わらず、フィルタ係数の値 $ a_{1,j} $ が異なった値に収束しているのが分かる。これはFig.9のステップ幅が適切でなかったため、フィルタ係数の値が局所的最小値に陥ったことが原因と考えられる。

Fig.11は今回提案するGAによるADFの構造決定手法により、第9世代目に得られた染色体（M=4、N=1、u=0.179、v=0.212）をパラメータとして、係数の同定を行った結果であり、Fig.6のデータは式(a)で表される時系列として同定された。

Fig11 Identified coefficients by ADF and error $ (M=4,N=1,u=0.01,v=0.01) $ .

$$ y_{j}=1.50x_{j-1}-0.14y_{j-1}-0.29y_{j-2}-0.10y_{j-3}-0.12y_{j-4}+\varepsilon_{j} $$

Fig.9とFig.10の結果の適応度（$\sum e_{j}^{2}$）はそれぞれ79.61と33.28で、Fig.11の場合は20.79となり、あてはめ精度がより高い結果が得られており、本手法が有効であることが示された。但し、GAを用いる上で、得られるであろう最適解の解空間の範囲を意識して初期化しないと解が収束しない場合があり、GAによる探索成功のためには染色体の初期化にプログラム上の工夫、例えば正規乱数の分散の設定などが必要であった。

Fig.12は各世代ごとの集団内の適応度の平均値と最小値の変化を表しているが、集団内の平均値と最小値とも世代が進むにしたがって減少している。このように、GAは初期化の段階に工夫が必要ではあるが、これを解決すれば時系列のあてはめ精度のよくなる次数、ステップ幅の組み合わせを求めることができる手法だと言える。

Fig.12 Variation of fitness for generation.

### 5. おわりに

適応型ノイズキャンセラーとして信号処理の分野で発達してきた適応ディジタルフィルタを応用する場合、フィルタの構造を表すフィルタ係数の個数である次数と、フィルタ係数の修正量であるステップ幅を適切な値に決定する必要がある。これらの値の決定に関してはある程度の数学的な規範はあるものの、決定的な方法は提案されておらず経験的に与えているのが現状であった。本報告では、これらパラメータの最適決定に遺伝的アルゴリズムを利用した新しい手法を提案し、時系列同定問題にこの手法を適応したところ、ADFを高精度で動作させる次数及びステップ幅の組み合わせを求める上で本手法が有効であることが示された。

## 参考文献

(1) 須田信英、中溝高：コンピュートロール特集システム同定の理論と技術，コロナ社（1988）

(2) 添田喬，中溝高好，大松繁：信号処理の基礎と応用，日新出版（1986）

(3) B.Widrow, R.G.Winter and S.D.Stearns: Adaptive signal processing, Prentice-Hall. Inc., Englewood Cliffs, N.J. (1985)
(4) B.Widrow, R.G.Winter and R.A.Baxter: Neuralnets for adaptive filtering and adaptive pattern recognition, IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, 36, 7, p.1109-1118 (1988)

(5) 松村茂憲，石川文彦，樋笠博正，大松繁，丸井孝夫，中山昭文：適応ディジタルフィルタを用いた鉛電池の閉路電圧と残存容量の推定，電気学会論文誌c,112-4,p.259-267（1992）

(6) 細川直史，大松繁：適応ディジタルフィルタを用いた画像修復と信号抽出，電子情報通信学会論文誌A,J73-A No.5,p.932-938（1990）

(7) 久保田一：適応アルゴリズム，電子情報通信学会誌，5月号～8月号（1991）

(8) H.Akaike: A New look at the statistical model identification, IEEE Trans. on automatic control, Vol.AC-19, No.6, p.716-723 (1974)

(9) "特集遺伝的アルゴリズム", 計測と制御, 32 (1993)

(10)北野宏明編：遺伝的アルゴリズム，産業図書(1993)

(11)L. デービス編：遺伝的アルゴリズムハンドブック，森北出版（1994）

(12)福田敏男，石上秀之，新井史人，柴田崇徳：遺伝的アルゴリズムとデルタルールによるファジイモデルの自動生成，電気学会論文誌c,113-7,p.495-501（1993）

(13)陳炎，成田正邦，山田隆宴：遺伝的アルゴリズムを学習手段としたニューラルネットワークの原子炉異常診断への応用，電気学会論文誌c,114-9,p.922-929（1994）

(14)富澤稔：地震記象の時系列解析の物理的意味について，地震，第2輯，42,p.439-449（1989）

(15)星谷勝，丸山牧：多変量一次元ARモデルの逐次同定法，土木学会論文集，p.416,349-355（1990）
# Determination of Structure of Adaptive Digital Filter Using Genetic Algorithm

(Abstract)

Masafumi Hosokawa and Shinsaku Zama

(Received Nov.30, 1994)

In the field of signal processing, the technique of digital filters has progressed and numerous studies have been reported concerning Adaptive Digital Filtcrs(ADF), making filter output follow a desired value based on measured data. In particular, ADF has been applied to system identification, identification of time series, noise canceller, ncural networks, etc., and its value has been recognized in many papers.

However. ADF has parameters which influence its accuracy. The parameters must be determined in the initial stage, when ADF is applied for real data. Although there are some mathematical standards to determine the parameter, they depend on the rcsearchers' experience. In this paper, a new method to determine the ADF parameter by GA was proposed. The validity of this method was indicated for time series identification using ADF.
The papers listed here are unavailable in this cite because their copyright belongs to other organizations. Contact us if you are interested in a paper of the list.

## おことわり

ここに掲載されている論文は、他機関の発行する雑誌等から転載されたものであるためインターネット上では公開しておりません。これらの論文の閲覧を希望される方は消防研究センターまでお問い合わせください。

# 所外発表論文

目次

Study of Early and Reliable Fire Detection in Air-Conditioned Rooms

International Comparison Analysis on Fire Risk Among the United States,

the United Kingdom, and Japan

Kohyu Satoh..... 41

Ai Sekizawa..... 53
___ 消防研究所报告 ___

通 卷 79 号

平成7年3月31日発行

编 集 行 自治省 消防厅 消防研究所

東京都三鷹市中原3丁目14番1号

電話（0422）44-8331（代表）
# 国の債権に係る情報の公表

国土交通省（空港整備特別会計）

歳入金債権の発生額及び消滅額等の推移

(单位:百万円)

平成19年度
管理对象債権額	消滅額
前年度以前發生未消滅債権分	本年度發生分	前年度以前發生分	本年度發生分
5%不納欠損額	5%不納欠損額
合 計	654,923	418,108	236,815	267,919	31,332	-	236,586	-
備 考	(前年度以前發生分)	(前年度以前發生分)
跟西国票空港整備事業資金贷付金債権 158,838成田国票空港株式会社贷付金債権 104,707中部国票空港整備事業資金贷付金債権 94,620(本年度發生分)	成田国票空港株式会社贷付金債権 10,000(当年度發生分)
物件使用料債権 197,963	物件使用料債権 197,865

※消滅額の項中「うち不納欠損額」は、歳入徴収官事務規程（昭和二十七年大藩省令第百四十一号）第二十七条各号に該当する金額の合計額であり、消滅額の内数。

歳入金債権の年度末現在額の推移

(单位: 百万円)

平成19年度未現在額
一般分(徴収停止分を除く。)	徴収停止分
本年度発生債権分	前年度以前発生債権分	合計	本年度発生債権分	前年度以前発生債権分
履行期限到來額	履行期限未到來額	履行期限到來額	履行期限未到來額	履行期限到來額	履行期限未到來額
歳 入
(款)空港使用料收入
(項)空港使用料收入
(目)物件使用料債権	44	53	61	-	106	53	-	628
(款)債還金收入
(項)債還金收入	-	-	-	385,929	-	385,929	-	-
(目)航空機器音対策事業資金貸付金債権	-	-	-	1,153	-	1,153	-	-
(目)関西国際空港整備事業資金貸付金債権	-	-	-	158,817	-	158,817	-	-
(目)中部国際空港整備事業資金貸付金債権	-	-	-	94,620	-	94,620	-	-
(目)中部国際空港整備事業資金收益回收特别贷付金債権	-	-	-	36,631	-	36,631	-	-
(目)成田国際空港株式会社贷付金債権	-	-	-	94,707	-	94,707	-	-
(款)受託工事納付金収入
(項)受託工事納付金収入
(目)受託事業費債権	-	130	-	-	-	130	-	-
(款)雑収入
(項)雑収入	-	-	1	-	1	-	-	154
(目)返納金債権	-	-	0	-	0	-	-	-
(目)延滞金債権	-	-	0	-	0	-	-	154
(目)損害賠償金債権	-	-	0	-	0	-	-	-

合 計	44	183	63	385,929	108	386,113	-	782

※計数はそれぞれ単位未満切り捨てによってので、端数において合計とは合致しないものがある。
# 特定個人情報保護評価書の特定個人情報保護評価指針への適合性・妥当性の審査

評価書名

預金保険法による預金等に係る債権の額の把握に関する事務全項目評価書

評価実施機関名

預金保険機構

提出日

平成28年10月12日

概要説明日

平成28年10月14日
## (目次)

全体的な事項 …… 1
名寄せ検証用テーブル…… 5
本人確認情報照会結果ファイル …… 13
評価実施機関に特有の問題に対するリスク対策 …… 21
総評 …… 22
個人情報保護委員会による審査記載事項 …… 22
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
(1)しきい値判断に誤りはないか。	—	—	—	—	問題は認められない	対象人数が30万人以上に該当するため、全項目評価を実施することは、指針に適合している。
(2)適切な実施主体が実施しているか。	—	—	—	—	問題は認められない	特定個人情報ファイルは、預金保険機構が預金保険法による預金等に係る債権の額の把握に関する事務において保有するものであることから、実施主体は適切である。
(3)公表しない部分は適切な範囲か。	—	—	—	—	問題は認められない	評価書の内容は全て公表することしている。
(4)適切な時期に実施しているか。	—	—	—	—	問題は認められない	特定個人情報ファイルを取り扱う破綻処理業務システムの開発は、平成28年12月にシステムの要件定義の終了、平成29年5月からプログラミングの開始を予定しており、実施時期については適切な時期に評価を実施している。
(5)適切な方法で広く国民の意見を求め、得られた意見を十分考慮した上で必要な見直しを行っているか。	—	—	—	—	問題は認められない	国民への意見募集については、預金保険機構のホームページにて、30日間実施した。なお、寄せられた意見はなかった。
(6)特定個人情報保護評価の対象となる事務の実態に基づき、特定個人情報保護評価書様式で求められる全ての項目について検討し、記載しているか。	—	—	—	—	問題は認められない	預金保険法による預金等に係る債権の額の把握に関する事務について、求められる事項が具体的に記載されている。
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
(7)記載された特定個人情報保護評価の実施を担当する部署は、特定個人情報保護評価の対象となる事務を担当し、リスクを軽減させるための措置の実施に責任を負うことができるか。	—	—	—	—	問題は認められない	預金保険法による預金等に係る債権の額の把握に関する事務における番号制度への対応は、預金保険部、総務部が行っており、特定個人情報保護評価の対象となる事務の実施に当たって、リスクを軽減させるための措置の実施等については、責任を負うことができる部署である。
(8)特定個人情報保護評価の対象となる事務の内容の記載は具体的か。当該事務における特定個人情報の流れを併せて記載しているか。	①特定個人情報ファイルを取り扱う事務やその事務において使用するシステムについて、基本情報を具体的に分かりやすく記載しているか。	2.評価対象の事務全体の概要及びその中で特定個人情報ファイルを使用して実施する事務の内容を具体的に記載しているか。	P.3	I 1.②	問題は認められない	預金保険法による預金等に係る債権の額の把握に関する事務のうち、金融機関の破綻処理時の名寄せ及び名寄せデータのシステム検証において、それぞれ特定個人情報ファイルを使用することが事務の流れに即し具体的に記載されている。	また、別添1の事務の内容において、破綻金融機関から提出される電子記録媒体及び閉域網を利用したデータ伝送により個人番号を入手し、破綻処理業務システムに登録する等、事務において取り扱う特定個人情報の流れが事務の内容に即して具体的に記載されているほか、特定個人情報ファイルを利用することにより、預金者等情報に係る確認作業の負担が軽減し、金融機関破綻時における預金等の払戻しの円滑化に繋がることが期待されるメリット等についても具体的に記載されている。
3.当該システムが実現する機能の名称とその概要を具体的に記載しているか。	P.3	I 2.②	問題は認められない
4.当該システムと情報をやり取りするシステムを全て記載しているか。	P.3	I 2.③	問題は認められない
5.特定個人情報ファイルを取り扱うことが評価対象の事務を実施する上で必要であることを、事務の流れに即して具体的に説明しているか。	P.4	I 4.①	問題は認められない
6.評価対象の事務において特定個人情報ファイルを取り扱うことにより、期待されるメリットについて幅広く具体的に記載しているか。	P.4	I 4.②	問題は認められない
7.事務に関わる者、事務において使用するシステム、事務において取り扱う情報の流れを具体的に記載しているか。	P.5～P.7	I(別添1)	問題は認められない
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
(9)特定個人情報ファイルを取り扱うプロセスにおいて特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを、特定個人情報保護評価の対象となる事務の実態に基づき、特定しているか。	—	—	P.19～P.33	Ⅲ、Ⅳ	問題は認められない	全項目評価書に例示されている各リスクにどのように対応しているかが具体的に記載されている。
(10)特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置についての記載は具体的か。	⑨特定個人情報ファイルの取扱いについて自己点検・監査や従業者に対する教育・啓発を行っているか。	70.評価書に記載したとおりに運用がなされていること等について、評価の実施を担当する部署自らが、どのように自己点検するか具体的に記載しているか。	P.33	Ⅳ1.①	問題は認められない	「預金保険機構保有個人情報管理規程」に基づき、保有個人情報及び個人番号の点検を行うこと、「預金保険機構情報セキュリティポリシー」に基づき、情報セキュリティ対策の自己点検を実施していること、また、監査については、「預金保険機構保有個人情報管理規程」に基づき、監事や外部のセキュリティ専門業者により、保有個人情報等の管理の状況や情報セキュリティ関連規定遵守状況について監査を実施していること等が具体的に記載されている。
71.評価書に記載したとおりに運用がなされていること等について、どのように監査するか具体的に記載しているか。	P.33	Ⅳ1.②	問題は認められない	従業者に対する教育・啓発については、「預金保険機構保有個人情報管理規程」に基づき、保有個人情報等の保護制度の体系、最近の漏えい等事案等に関して教育研修を実施すること、「預金保険機構情報セキュリティポリシー」に基づき、毎年度、情報セキュリティ対策の教育に関する実施計画を立て、標的型攻撃に対するメール訓練や新規着任時の研修を行っていること等が具体的に記載されている。
72.特定個人情報を取扱う従業者等に対しての教育・啓発や違反行為をした従業者等に対する措置について具体的に記載しているか。	P.33	Ⅳ2.	問題は認められない
73.国民・住民等からの意見聴取により得られた意見を踏まえて評価書のどの箇所をどのように修正したか具体的に記載しているか。	P.35	Ⅵ2.⑤	問題は認められない	寄せられた意見がなかったことが記載されている。
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
(12)個人のプライバシー等の権利利益の保護の宣言は、国民・住民の信頼の確保という特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	—	—	P.1	表紙	問題は認められない	預金保険機構は、「預金保険法による預金等に係る債権の額の把握に関する事務」における特定個人情報ファイルの取扱いが個人のプライバシー等の権利利益に影響を及ぼしかねないことを認識し、特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを軽減させるため、行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律及び個人情報保護関係法令を遵守し、特定個人情報ファイルの保護と安全な利用について適切な措置を講じることで、個人のプライバシー等の権利利益の保護に取り組んでいることを宣言している。
名寄せ検証用テーブル

審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
(8)特定個人情報保護評価の対象となる事務の内容の記載は具体的か。当該事務における特定個人情報の流れを併せて記載しているか。	②特定個人情報ファイルの取扱いプロセスの概要(特定個人情報の入手・使用、特定個人情報ファイルの取扱いの委託、特定個人情報の提供・移転、特定個人情報の保管・消去)について、具体的に分かりやすく記載しているか。	8.対象となる国民・住民の特定個人情報を特定個人情報ファイルにおいて保有することが事務を実施する上で必要な理由を具体的に記載しているか。	P.8	Ⅱ2.③	問題は認められない	特定個人情報の使用目的として、金融機関が破綻した場合の名寄せを行うこと、金融機関の破綻処理時の円滑な名寄せを確実なものとするため、平時のシステム検証においても、個人番号を含む名寄せデータの提出を受け、名寄せ処理を行った上で、機構指定フォーマットの掲載データに係る検証を行うこと等が具体的に記載されている。
9.主な記録項目について、保有する理由をそれぞれ具体的に記載しているか。	P.8	Ⅱ2.④	問題は認められない
10.特定個人情報の入手に係る妥当性を具体的に記載しているか。	P.9	Ⅱ3.④	問題は認められない
11.特定個人情報の入手の事実及び使用目的が本人に示されていることを具体的に記載しているか。	P.9	Ⅱ3.⑤	問題は認められない
12.特定個人情報を使用する理由を具体的に記載しているか。	P.9	Ⅱ3.⑥	問題は認められない
13.特定個人情報ファイルに記録される情報を他から入手する際の突合の内容、特定個人情報ファイルに記録された情報と他の情報との突合の方法や突合の理由を具体的に記載しているか。	P.9	Ⅱ3.⑧	問題は認められない
14.特定個人情報を用いた統計分析を行う場合は、その内容を具体的に記載しているか。	P.9	Ⅱ3.⑧	問題は認められない
15.特定個人情報を使用することにより国民の権利利益に影響を与え得る決定を行う場合は、その内容を具体的に記載しているか。	P.9	Ⅱ3.⑧	問題は認められない
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
16. 委託先に当該特定個人情報ファイルを取り扱わせることが必要な理由を具体的に記載しているか。	P.10	Ⅱ4.②	該当なし
17. 委託先を国民・住民等が確認できるか否か、確認できる場合はどのように確認できるか、確認できない場合はそのような取扱いが評価対象の事務を実施する上で必要な理由を具体的に記載しているか。	P.10	Ⅱ4.⑤	該当なし
18. 特定個人情報ファイルの取扱いを再委託するに当たって、どのような手続・方法によるかを具体的に記載しているか。	P.10	Ⅱ4.⑧	該当なし
19. 提供した特定個人情報が、提供先において、いかなる目的で、どのように使用されることになるかを具体的に記載しているか。	P.11	Ⅱ5.②	該当なし
20. 移転した特定個人情報が、移転先において、いかなる目的で、どのように使用されることになるかを具体的に記載しているか。	P.11	Ⅱ5.②	該当なし
21. 特定個人情報の保管場所の態様及び保管場所への立入り制限・アクセス制限について具体的に記載しているか。	P.12	Ⅱ6.①	問題は認められない
22. 特定個人情報の保管期間は妥当であるか。また、その理由を具体的に記載しているか。	P.12	Ⅱ6.②	問題は認められない
23. 保管期間を経過した特定個人情報を消去する方法を具体的に記載しているか。	P.12	Ⅱ6.③	問題は認められない
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
(10)特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置についての記載は具体的か。(11)記載されたリスクを軽減させるための措置は、個人のプライバシー等の権利利益の侵害の未然防止、国民・住民の信頼の確保という特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	③特定個人情報の入手について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	24.評価対象の事務を遂行する上で必要な者以外の者の特定個人情報を入手しないよう講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク1:	問題は認められない	対象者以外の情報の入手を防止する措置について、預金保険制度の対象金融機関が保有する名寄せデータを、当該金融機関から提出を受けるものであり、これ以外に入手する経路はないため、対象者以外の情報を入手することはないことが具体的に記載されている。入手の際の特定個人情報の漏えい・紛失を防止するリスク対策として、金融機関が電子記録媒体を持ち込む際は、データを暗号化した上で施錠できる搬送容器を利用すること、授受簿により電子記録媒体の授受を管理すること、また、金融機関に設置した伝送端末を用いてデータ伝送を行う場合には、データを暗号化した上で、通信会社の提供する閉域網を使用すること、伝送端末はインターネットから分離していること等が具体的に記載されている。
25.事務を遂行する上で必要な情報以外の特定個人情報を入手しないよう講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク1:	問題は認められない
26.特定個人情報の入手に際して、適切な方法で入手するために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク2:	問題は認められない
27.特定個人情報を入手する際に、その特定個人情報が本人の情報であることを確認する方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク3:	問題は認められない
28.入手した個人番号が本人の個人番号で間違いないことを確認する方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク3:	問題は認められない
29.特定個人情報を入手した後、その情報の正確性を保つために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク3:	問題は認められない
30.特定個人情報を入手する際に、情報の安全確保の観点から講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.19	Ⅲ2.リスク4:	問題は認められない
31.特定個人情報の入手において、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。	P.19	Ⅲ2.その他のリスク	該当なし
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
④特定個人情報の使用について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	32. 宛名システム等において、特定個人情報が、使用目的を超えて取り扱われないよう、また、評価対象の事務に必要のない情報と併せて取り扱われないよう、講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク1:	問題は認められない	権限のない者(元職員、アクセス権限のない職員等)によって不正に使用されるリスク対策として、破綻処理業務システムにおいて特定個人情報を取り扱う事務に係る各端末・装置(伝送端末、読込装置、実行・監視装置、端末装置)では、ログイン時にIDとパスワードにより認証管理を行うこと、また、実行・監視装置、端末装置では、ログイン時とは別に、破綻処理業務システムの処理を実行させるためのID・パスワードで認証を行うこと、特定個人情報へのアクセス権限は、システム管理者のみに限定すること等が具体的に記載されている。不正に複製されるリスク対策として、破綻処理業務システムの各端末・装置では、ID及びパスワードで操作者が限定されていること、特定個人情報ファイルへのアクセスはシステム管理者以外できないこと、ハードディスクの暗号化を行っていること、ログイン・ログオフ時、又は業務終了後にハードディスク内のデータを消去する仕組みとしていること、インターネットから分離していること、破綻処理業務システムが保有する特定個人情報の電子記録媒体への書き出しができないよう、システム的な措置を講ずること、名寄せ検証用テーブルについては、全て暗号化されていること、アクセスの履歴をログとして保存していること、等が具体的に記載されている。
33. 事務で使用するその他のシステムにおいて、特定個人情報が、使用目的を超えて取り扱われないよう、また、評価対象の事務に必要のない情報と併せて取り扱われないよう、講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク2:	問題は認められない
34. 特定個人情報にアクセスする際の認証を行う場合は、特定個人情報にアクセスするユーザの認証方法、なりすましが行われないために講じている対策について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク2:	問題は認められない
35. 特定個人情報ファイルを取り扱う者が正当なユーザであることを確認するための情報の発効・失効の管理について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク2:	問題は認められない
36. アクセス権限の発効・失効の管理を行う者による当該管理の適正性についてチェックをしている内容を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク2:	問題は認められない
37. 特定個人情報の入手から消去までの各過程において、特定個人情報ファイルの取扱い記録やアクセスの失敗の記録等を残していることを具体的に記載しているか。記録を残していない場合は、残していなくても権限のない者による不正な使用を防止できる理由を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク2:	問題は認められない
38. 従業者が特定個人情報ファイルを事務外で使用しないように講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク3:	問題は認められない
39. 特定個人情報ファイルを取り扱う者が特定個人情報ファイルを不正に複製しないように講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.20	Ⅲ3. リスク4:	問題は認められない
40. 特定個人情報の使用において、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。	P.20	Ⅲ3. その他のリスク	該当なし
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
⑤特定個人情報の委託について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	41. 委託先を決定する際に特定個人情報ファイルを適切に取り扱う委託先であることを確認する手続等について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.情報管理体制	該当なし	—
42. 委託先において特定個人情報ファイルの閲覧者・更新者を必要最小限に制限していることを具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.閲覧者の制限	該当なし
43. 委託先における特定個人情報ファイルの取扱いについて記録を残している場合は、その方法や保存期間等を具体的に記載しているか。また、記録を残していない場合は権限のない者による不正な使用を防止できる理由を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.記録	該当なし
44. 委託に伴う特定個人情報の提供に関するルールを定めている場合、ルールの内容やルール遵守の確認方法を具体的に記載しているか。また、委託先から他者への提供を認めていない場合、提供されていないことを確認する方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.提供ルール	該当なし
45. 委託先における特定個人情報の消去のルールを定めている場合は、ルールの内容やルール遵守の確認方法を具体的に記載しているか。また、委託契約終了後に消去されていることを確認する方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.消去ルール	該当なし
46. 委託先と締結する委託契約における特定個人情報ファイルの取扱いに関する規定について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.委託契約書中の規定	該当なし
47. 特定個人情報ファイルの取扱いを再委託している場合、再委託先での適正な取扱いの確保のために行っている措置について具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.21	Ⅲ4.再委託	該当なし
48. 特定個人情報ファイルの取扱いの委託において、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。	P.21	Ⅲ4.その他のリスク	該当なし
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
⑥特定個人情報の提供・移転について、特定されたリスクを転減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	49.特定個人情報の提供又は移転の記録を残している場合は、その記録の内容や記録方法、保存期間等を具体的に記載しているか。また、記録を残していない場合は特定個人情報が不正に提供又は移転されることを防止できる理由を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.22	Ⅲ5.リスク1:	該当なし	—
50.特定個人情報の提供・移転に関するルールを定めている場合は、ルールの内容やルール遵守の確認方法を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.22	Ⅲ5.リスク1:	該当なし
51.特定個人情報を提供・移転する際に、情報漏えいや紛失のリスクを転減するための措置や提供先・移転先における特定個人情報の使途が法令に基づく適切なものであることを確認するための措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.22	Ⅲ5.リスク2:	該当なし
52.誤った特定個人情報を提供・移転することや誤った相手に提供・移転することを防止する措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.22	Ⅲ5.リスク3:	該当なし
53.特定個人情報の提供・移転において、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。	P.22	Ⅲ5.その他のリスク	該当なし
審査の観点(指針第10(2))	主な考慮事項	主な考慮事項(細目)	該当箇所	審査結果	所見
⑦情報提供ネットワークシステムとの接続について、特定されたリスクを軽減するために講ずべき措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	54.情報提供ネットワークシステムを通じて特定個人情報を入手する際に、目的の入手が行われないために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク1:	該当なし
55.情報提供ネットワークシステムを通じて特定個人情報を入手する際に、特定個人情報の安全が保たれない不適切な方法で特定個人情報を入手しないために講じている対策を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク2:	該当なし
56.情報提供ネットワークシステムを通じて特定個人情報を入手した後、その情報の正確性を保つために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク3:	該当なし
57.情報提供ネットワークシステムを通じて特定個人情報を入手する際に、情報漏えいや紛失のリスクを軽減するために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク4:	該当なし
58.情報提供ネットワークシステムを通じて提供する際に、特定個人情報の不正な提供が行われるリスクを軽減するために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク5:	該当なし
59.情報提供ネットワークシステムを通じて提供する際に、特定個人情報の提供方法が不適切とならないよう講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク6:	該当なし
60.情報提供ネットワークシステムを通じて提供する際に、誤った特定個人情報を提供することや、誤った相手に提供することを防止するために講じている措置を具体的に記載しているか。記載された対策は、特定個人情報保護評価の目的に照らし、妥当なものか。	P.23	Ⅲ6.リスク7:	該当なし
61.情報提供ネットワークシステムとの接続に伴うリスクについて、その他のリスク及びそれらのリスクへの対策についての記載はあるか。	P.23	Ⅲ6.その他のリスク	該当なし