特に数値化については前回のブログで問題ないかと思います。では何に役立つか、または何をするのに使うのかについて触れてみます。以前わたしがデータ解析でいろいろなものについては示したことがあります。余り見たことがない人に説明すると、日本人の平均寿命に限度がありそうなこととか、年金の支出総額が高齢者人口と相関関係にありそうなこととか、１５歳以上の人々の睡眠時間が出生数と相関関係にあるような感じのようなことなどがあります。これらは政府の公表している個人個人が分からなくなっているデータです。もし統計的データ解析をするならそのような状態にして処理をしなければならないはずです。人々が心配しているのは処理をする前の管理レベルの問題かと思われます。それさえしっかりとしていれば現在主に問題になっている入力ミスは時間の問題のように思います。その辺のシステムさえしっかりしているかどうかだと思います。もしその辺のシステムについて問題ないことをきちんと説明できれば心配しなくなるかと思われます。もう少しデジタル化において上記したような労働作業の視点で意味を考えると、統計的データを得るのに今まではかなりの手作業が必要だったはずです。それが瞬時に行うことができるようになるわけです。つまり、労働生産性の向上につながるはずです。更にもしデータ解析においても人の感覚に頼らず近似的でも行うことができればそれは同様に最終的に人による確認作業が必要かと思いますが、かなり効率的な結果を得られることになるかと思います。そのぐらい目に見えないところでメリットがあるはずです。デメリットは上で書いた個人情報管理の問題かと思われます。もし多少でも作業効率がどの程度かを見るうえで、例えば病院でマイナンバーカードで手続きをした場合と従来の手続きをした場合を時間的比較をするのもいいかもしれません。ある意味、実際は診察を待っている時間も含まれてしまうので一般の人々（患者）側からは大差ないかもしれませんが、実際従来の手続きをした場合こちらが待っている時間、事務をしている人が作業をしているわけです。マイナンバーカードならその作業が不要になるわけです。もしかしたらその時間があれば事務をしている人が別の事務ができたかもしれません。私が歯科医院に行って歯科検診を受けた時マイナンバーカードで手続きをしたとき事務の人から「ありがとうございます。」と言われました。そのくらい確認作業が大変なのかもしれません。また、個人情報管理についてですがいろいろな人が関与できるようなシステムに仕組みを専門的な人が作り上げる事ができれば多くの人が情報関連の分野で働くことができるようになるかもしれません。そうすれば、ミスマッチがかなりなくせるかもしれません。個人的な勉強、リスキリングも必要かもしれませんが、受け入れやすくすることも必要かもしれません。