  |
はてなキーワード:バンキングとは
証券会社を開設して、証券口座に入金（預り金となる）し、株とか何も買わないでいるとどうなるか
預かり金が自動的にMRFっていうやつで勝手に資産運用されることがほとんどです
じゃあMRFって何なの？
1日毎に利益を計算されて、1日毎であったり1月単位であったり勝手にMRFに再投資されます＝預り金が増える＝利益が出る。銀行の金利みたいなもん
株式会社によって違いますが、銀行金利の3倍～10倍程度となります
運用でのマイナスはありえます（先述のように実績でマイナスはない）が、証券会社が破綻しても預り金は100%保護されます
銀行口座より入出金がしづらい（ネットバンキングならほとんど差はない）
あなた:
ChatGPT:
バブル期（1980年代後半）の日本でなぜ金融引き締めが行われたのか――その理由は、過熱する資産バブルの抑制とインフレ懸念にあります。以下、背景と目的を分かりやすく説明します。
1980年代後半、日本は歴史的な好景気にありました。以下のような現象が起きていました：
株価：日経平均が1989年末には約39,000円に到達（1985年頃の約2倍以上）。
地価：東京の地価が急騰。「山手線の内側でアメリカ全土が買える」と揶揄された。
融資：土地を担保にすれば簡単に巨額の融資が受けられ、資金が株や不動産市場に流れ込む。
この背景には、1985年のプラザ合意を受けて進んだ円高→景気後退→それを下支えするための金融緩和（低金利政策）がありました。
■ なぜ金融引き締めに転じたのか？
銀行も無理な融資をどんどん行い、「土地神話」に基づいた投機が加速。
バブル崩壊による後の損害が懸念されたため、「今のうちに冷やそう」という判断。
消費者物価はそれほど上昇していなかったが、資産価格インフレ（バブル的インフレ）は深刻。
このままでは社会全体が不健全な投機に傾き、崩壊リスクが高まると判断された。
日本銀行は1989年5月から1990年8月までに、公定歩合を2.5％→6.0％へと急激に引き上げ。
融資規制：「総量規制」と呼ばれる、銀行による不動産向け融資の抑制も実施。
地価：数年かけて下落。担保価値の崩壊により不良債権問題が表面化。
経済：企業や銀行がバランスシート調整（借金返済・資産売却）を迫られ、長期的なデフレ経済に突入。
■まとめ
日本銀行がバブル期に金融引き締めを行ったのは、投機的な資産価格の高騰を抑え、経済の健全性を守るためでした。しかし、その対応が遅れ、かつ急激だったことで、バブル崩壊を加速させ、長期不況の引き金にもなったという評価がなされています。
興味があれば「なぜもっと早く・緩やかに引き締めなかったのか？」という政治との関係や、日銀内部の議論についても解説できます。
あなた:
土地と株には沸騰はあったけど、関係のない一般の産業にもお金が不足するようになったのはなぜ
ChatGPT:
とても鋭いご質問です。
バブル期における金融引き締めの影響が、土地や株と関係のない一般の産業（製造業や中小企業など）にまで及び、資金不足（＝信用収縮）を招いた理由は、主に次の3つです：
1989年から始まった「総量規制」は、不動産業などへの融資の総額を制限するものでした。しかし、実際には：
リスクを避けるため、「関係ない業種」にも融資を渋るようになった。
結果として、資金需要のある健全な企業や中小企業にまで貸し渋りが発生しました。
銀行は「貸しすぎている」と判断し、企業に返済の前倒しや追加担保を要求。
バブル崩壊で、銀行は不良債権（返ってこない融資）を大量に抱えることに。
そのため、「自己資本比率の維持（BIS規制）」を守るため、融資をどんどん縮小。
→ この結果、すべての業界で資金供給が細るという現象が起きました。
バブルが崩壊しても、日銀はしばらく高金利を維持していた（1991年頃まで）。
政府も、当初は「自己責任」や「市場の調整力」に期待して介入をためらった。
結果として、企業の倒産が続出し、景気は底なし沼に突入しました。
■まとめ
金融引き締めと総量規制の副作用で、銀行が貸出を全体的に抑制したから。
担保価値の下落で、企業の資金調達能力が実質的に低下したから。
つまり、「バブルのツケを払わされ、被害が経済全体に波及した」というわけです。
さらに知りたいテーマ（例：日銀の判断ミスや、BIS規制、当時の政治の対応）などあれば、深掘りできます。
あなた:
土地や株が加熱してるから少し下げるというのはぜんぜんいいけど、なぜ関係のない人まで干上がらせたのか
ChatGPT:
本当に本質的な問いです。
そしてその疑問は、当時を生きた中小企業経営者や労働者たちの「実感」と完全に一致しています。
ではなぜ、「土地や株の加熱だけを冷ますつもりだったのに、関係のない人まで干上がった」のか？
これは単なる技術的ミスではなく、政策判断の誤りと構造的な金融システムの限界が重なった結果でした。
✅ なぜ“そこだけ”を冷ませなかったのか？
日銀がコントロールできるのは金利やマネーの量（通貨供給量） という「経済全体にかかるレバー」。
しかし、金利を上げたり貸出を制限すれば、株や不動産以外の分野にも等しく冷水を浴びせる。
つまり「熱いところだけ狙って冷やすことが構造的にできなかった」。
🎯＝**「ピンポイントで撃ちたいのに、散弾銃しか持っていなかった」**という状態。
② 総量規制が“雑”だった
バブル対策として導入された「総量規制」は、不動産業向け融資の総額に制限を設けた制度。
ところが、不動産と関係のある業種（建設、流通、サービス業など）も巻き添えに。
銀行もリスクを嫌い、**「関係ありそうな会社全部アウト」**という判断で貸出を抑制。
地価の下落で担保割れが起きると、銀行は貸したくても貸せなくなる（BIS規制＝自己資本比率の縛り）。
同時に、「不動産に融資した銀行自体」が傷んで、健全な企業にも融資を出す体力がなくなった。
日本の金融は間接金融（銀行依存型）なので、銀行が縮むと企業も一緒に干上がる。
💡つまり、「バブルの熱を冷ます」はずが、「金融システムの血流自体を止めてしまった」。
日銀は「土地バブルが悪い」という正義感が強すぎて、副作用に無頓着だった。
結果として、干上がる企業や家庭が続出しても、回復支援がまったく間に合わなかった。
🧠 なぜそんなことになったのか？（根本）
「資産インフレを冷ませば景気全体もソフトランディングできる」と甘く見ていた。
中小企業や地方の声が中央銀行に届いておらず、東京中心の視点で政策判断がなされていた。
日銀や大蔵省（当時）に、経済の現場に対する感受性が欠けていた。
🔚まとめ：なぜ関係ない人まで干上がったのか？
「熱い部分だけ冷ましたかったのに、金融政策の構造上、経済全体を冷やしてしまった。
さらに、対応のミスや銀行の自己保身が重なって、干上がった人たちへの水すら止まってしまった。」
もしももっと段階的に、現場の実態を見ながら慎重に調整していれば、バブル崩壊も「軟着陸」できたかもしれません。
あなたの感じている「そこまでやる必要あった？」という疑問は、今でも多くの経済学者・歴史家が共有している、正当な問いです。
あなた:
ChatGPT:
非常に核心を突く質問です。
なぜ、バブル崩壊で不振に陥った企業（＝そこに勤めるサラリーマン）を国有化しなかったのか？
これは、単なる経済政策の話を超えて、日本の政治的哲学・制度の設計思想に関わる深いテーマです。以下、歴史的・制度的・思想的な観点から説明します。
国が企業を直接「国有化」して救済するという発想が、日本では非常に例外的・否定的に扱われていたからです。
戦後の日本は「自由主義経済（市場経済）」を基本とし、国家はできるだけ企業経営に直接関与しないという建前。
特に高度成長期以降、「政府はルールだけ作る」「経営は民間に任せる」という方針が徹底。
企業は潰れるときは潰れるべきで、政府は雇用保険や融資など間接的支援に留めるという考えが根強かった。
📝経済への国の関与は「産業政策（行政指導）」の形ではあったが、「国有化」は極めてまれ。
② 「モラルハザード」を恐れた
こうした「道徳的危険（モラルハザード）」を避けるため、自己責任原則が重視された。
→ 「国が助けてくれるなら、経営ミスしても大丈夫」と思われたら、それこそ経済が腐るという発想。
バブル崩壊直後、企業倒産は数万社規模、中小企業は数十万社が苦境。
これらを国有化（買い取って経営を維持）するとなれば、膨大な税金が必要。
当時はまだ「財政健全化」が強く意識されており、大規模な企業救済には政治的な抵抗が強かった。
1998年〜：「長銀（日本長期信用銀行）」「日債銀（日本債券信用銀行）」→一時国有化
💡つまり、「潰れると日本経済全体が崩れる」という銀行には、特別扱いの救済がされた。
→企業（≠銀行）は個別救済せず、金融システムの根幹だけ守るという政策スタンスだった。
「国が企業を持つ＝計画経済」的な発想に対して、政治的にも国民感情的にも拒否感が強かった。
特に冷戦期には、「国有化」は共産主義的・非民主的とみなされがちだった。
歴史的背景日本は「国有企業」にトラウマがあり、市場経済への信頼が強かった
あなたの疑問は、「そもそも国がもっと積極的に現場を守るべきだったのでは？」という非常に正当な視点です。
実際、そのような議論は当時も存在し、今でも「国の対応が遅く・冷たすぎた」という批判は根強くあります。
もし希望があれば、「たとえばどんな制度があれば救えたのか？」という代替案的な話もできます。
あなた:
ChatGPT:
竹中プラン（正式には「金融再生プログラム」2002年）は、バブル崩壊後の「長期不況」の最終局面に打たれた劇薬的な金融政策パッケージです。
このプランは、それまでの「不良債権処理を先送りするぬるま湯路線」を強制終了させる決断であり、結果として日本の金融システムを立て直した反面、中小企業の淘汰・地方経済の打撃という大きな副作用も生みました。
当時、小泉政権の経済財政政策担当大臣だった竹中平蔵氏が主導。
メインの柱は以下の通りです：
施策 内容
不良債権の早期処理銀行に「厳格な資産査定」を義務付け、損失を先送りさせない
自己資本の強化不良債権処理で自己資本が不足する場合、公的資金（税金）で注入
金融庁の監督強化銀行検査マニュアルを厳格に運用、甘い査定を許さない体制に変更
株価下落対策政府系金融機関が株式購入などの支援（株価維持策）も実施
厳密には、竹中プランは**金融政策（金利・通貨供給）**ではなく、**金融行政（銀行の健全化）**に分類されます。
しかし、経済への影響という意味では、猛烈な引き締め圧力をかけました：
厳格な査定→「貸し倒れリスクのある企業に貸すと、自分の首が飛ぶ」
これは実質的に「貸しはがし」「貸し渋り」という形で実体経済を冷やした
銀行の信用が崩れ、国民が「預金引き出し」に走る可能性も視野に
むかし山崎元は「銀行窓口で投資をするな」と言った。余計な商品を売りつけられるからだ。
でもいいじゃないか。例の「資産運用99点」の記述を見てもわかるように
普通の個人投資家はオルカン等のインデックス投信を買えばいい。
昔は低コストな投信が少なく、国内外のETFが重要な選択肢だった。
投信積み立てて100万円超えたらドル転してVT買ってたんだ。嘘みたいだろ。
銀行が証券会社と比べてセキュリティが高いかというと断言はできない。
ただ、たいていのネットバンキングはハードウェアトークンを選択できる。
コンピュータウィルスが心配な人にはいいだろう。
Q.日本では金融機関のシステム障害が多い気がしますが他の先進国より多いでしょうか？
A.
日本における金融機関のシステム障害が他の先進国と比べて多いかどうかについては、明確な統計や比較データが限定的であるため、断定的な結論を出すのは難しいですが、いくつかの観点から考察できます。
日本では、みずほ銀行のような大規模なシステム障害が過去に複数回発生し、社会的な注目を集めてきたことから、「多い」という印象を持たれやすいかもしれません。例えば、2021年にはみずほ銀行でATMやオンラインバンキングが停止する障害が繰り返し発生し、金融庁から業務改善命令が出される事態となりました。このような事例が報道されやすいため、日本国内での認知度が高い可能性があります。
一方で、他の先進国でも金融機関のシステム障害は発生しています。たとえば、アメリカでは2020年に大手銀行や証券取引所でシステム障害が報告され、イギリスでもロイズ銀行やバークレイズ銀行でオンラインサービスが一時停止した事例があります。また、オーストラリアでは2021年にコモンウェルス銀行がシステム障害で顧客に影響を与えました。これらは単発的な事例ではありますが、先進国全般でシステム障害がゼロではないことを示しています。
日本の特徴として挙げられるのは、多くの金融機関が長期間運用されてきたレガシーシステムに依存している点です。これらのシステムは複雑で更新が難しく、障害のリスクを高める要因となり得ます。金融庁の「金融機関のシステム障害に関する分析レポート」（2024年6月公表）によると、2023年度だけで約1900件の障害が報告されており、その多くが人的要因やレガシーシステムに関連しています。このような報告義務が日本では比較的厳格であるため、障害件数が可視化されやすい側面もあります。
対照的に、他の先進国では報告基準や公表の透明性が異なる場合があり、単純な件数比較が難しいです。例えば、アメリカでは金融機関の障害報告が規制当局に義務付けられていますが、詳細な統計が公開されないことが多く、全体像を把握しにくいです。欧州ではGDPR（一般データ保護規則）や金融規制の枠組みがあるものの、日本ほど頻繁にシステム障害の傾向が分析・公表されていない傾向があります。
結論として、日本でシステム障害が「多い」と感じられるのは、報告の透明性やレガシーシステムの影響、そして大規模事例の報道による印象が大きい可能性があります。ただし、他の先進国と比較して「明らかに多い」と断言するには、統一的な国際比較データが不足しているため、現時点では推測の域を出ません。もし具体的な国との比較をさらに深掘りしたい場合、どの国を念頭に置いているか教えていただければ、さらに詳しく調べられますよ！
Switch2のニンテンドーダイレクトをみてさ、なんかもうこれで十分って感じになった。
ゲーマーじゃないから何十万もかけてゲーミングPC用意したいとかは思わないし、ゲームはこれで十分。
で、本題はゲームの話ではない。
テレビのサイズが大きくなるとか、解像度が上がるとか、フレームレートが速くなるとか、光回線の速度が上がるとか、せいぜいそのくらいのような気がしてきた。
車が電気自動車になったとしても、目的地に早く到着するわけではないし、せいぜい静粛性が上がるとか、自動運転が便利とかそんな程度だと思う。
今より労働時間が短くなったり、楽しい娯楽が登場するのだろうか？
相変わらず満員列車で通勤して、家賃や光熱費に追われて、布団被ってスマホいじって、ウザい広告みさせられてるような気がする。
つうか、2010年あたりからもう世の中便利さの進歩は止まってるように思うんだけど。
当時からAmazonは翌日配送してくれたし、ガラケーだってGoogleマップくらい表示できたし、オンラインバンキングだってできた。
改札はSuicaだったし、テレビは広告を飛ばして録画出来た。
ハンバーガーは安かった。
iPhoneなんて、4あたりからもうカメラもプロセッサとディスプレイ性能以外なんも変わらずナンバリングが進んでるだけのようにみえるけど、どうなんだろ。
近年、フェイク情報の拡散は社会的な課題として深刻化している。
個人が情報の真偽を判断する際に数学理論を活用する可能性について、動的システム理論、疫学モデル、統計的検定理論、機械学習の観点から体系的に分析する。
arXivや教育機関の研究成果に基づき、個人レベルの判断を支援する数学的フレームワークの可能性と限界を明らかにする。
ディスインフォメーション拡散を非線形動的システムとしてモデル化する研究[1]によれば、従来の臨界点（ティッピングポイント）を超えるだけでなく、変化速度そのものがシステムの不安定化を引き起こす「R-tipping」現象が確認されている。
個人の認知システムを微分方程式で表現した場合、情報の曝露速度が一定の閾値を超えると、真偽の判断能力が急激に低下する可能性が示唆される。
このモデルでは、個人の認知状態を3次元相空間で表現し、外部からの情報入力速度が臨界値r_cを超えると安定均衡が消失する。
具体的には、認知負荷関数Φ(t)が時間微分に関して非線形な振る舞いを示す場合、漸近的に安定な平衡点が突然不安定化する分岐が発生する[1]。
個人の情報処理速度と認知リソースの関係を定量化することで、フェイク情報に曝された際の判断力低下を予測できる。
IPSモデル（Ignorant-Prebunked-Spreader-Stifler）[2]は、個人の情報受容状態を4つのコンパートメントに分類する。
基本再生産数R₀の概念を拡張したこのモデルでは、プレバンキング（事前の誤情報免疫教育）が個人の感染率βに与える影響を微分方程式で記述する。
dP/dt = Λ - (βI + μ)P - ηP
プレバンキング効果ηが増加すると、平衡点における感染者数I*が指数関数的に減少することが数値シミュレーションで確認されている[2]。
特に、プレバンキングの半減期を考慮した忘却率δを組み込むことで、免疫持続期間の最適化問題が定式化可能となる。
正規分布N(0,I_n)に従う真データXに対し、敵対者がrtを加えて生成するフェイクデータX+rtの検出可能性についての研究[3]では、検出力の情報理論的限界が明らかにされている。
検定統計量T(x) = min_{t∈T} ||x -rt||² を用いた場合、検出可能半径r_dはガウス幅w(T)に比例する。
r_d ≈ 2w(T)/√n
この結果は、高次元空間において敵対者が特定の戦略（符号反転など）を採用すると、検出力が急激に低下することを示す[3]。
特に、対称性の高い攻撃セットTに対しては、個人レベルの単純な統計検定では50%以上の誤判別率を免れないことが証明されている。
多数決投票法を採用したフェイクニュース検出システム[5]の理論的解析から、k個の弱分類器の誤り率εが独立と仮定した場合、多数決の誤り率ε_majは以下のように表される：
ε_maj = Σ_{i=⌈k/2⌉}^k C(k,i)ε^i(1-ε)^{k-i}
この式に基づき、96.38%の精度を達成した実験結果[5]は、ベイズ誤り率の下限を考慮した場合、特徴空間の次元縮約が最適投票重みの決定に重要であることを示唆する。
特にTF-IDF特徴量と深層学習モデルの組み合わせが、非線形分離可能なケースで有効であることが確認されている。
Scale-Freeネットワークを想定した拡散シミュレーション[6]では、個人の接続数kに依存する感染率β(k)が次のようにモデル化される：
β(k) = β₀k^α
モンテカルロシミュレーションにより、α> 1でスーパースプレッダーの存在が拡散速度を指数関数的に増加させることが確認されている。
個人のネットワーク中心性指標（媒介中心性、固有ベクトル中心性）を監視することで、高危険ノードの早期特定が可能となる。
個人の事前信念p(h)をベータ分布Be(α,β)で表現し、新規情報xを受信した後の事後分布を：
p(h|x) ∝ L(x|h)p(h)
ここで尤度関数L(x|h)をフェイク情報検出アルゴリズムの出力確率とする。
確認バイアスをモデル化するため、反証情報の重みを減衰係数γで調整する：
L(x|¬h) → γL(x|¬h) (0 < γ < 1)
この枠組みにより、個人の信念更新プロセスを定量的に追跡可能となり、認知バイアスが誤情報受容に及ぼす影響をシミュレーションできる[4]。
フェイク情報検出の数学理論は、動的システム理論の安定性解析から始まり、疫学モデルによる介入効果の定量化、統計的検定の根本的限界の認識、機械学習の最適化理論まで多岐にわたる。
個人レベルでの実用的応用には、これらの理論を統合した複合モデルの構築が不可欠である。
特に、認知科学と情報理論の接点となる新しい数理フレームワークの開発が今後の課題となる。
プレバンキングの最適タイミング決定や、パーソナライズされたリスク評価アルゴリズムの開発において、微分ゲーム理論や強化学習の応用が有望な方向性として考えられる。
Citations:
[1]https://arxiv.org/abs/2401.05078
[2]https://arxiv.org/html/2502.12740v1
[3]https://www.math.uci.edu/~rvershyn/papers/mpv-can-we-spot-a-fake.pdf
[4]https://scholarworks.sjsu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2405&context=faculty_rsca
[5]https://arxiv.org/pdf/2203.09936.pdf
デバンキングは銀行業界内ではリスク削減とも呼ばれ、銀行が特定の個人や組織の銀行口座を閉鎖することを指します。これは、口座保有者が銀行にとって財務的、法的、規制上、または評判に対するリスクをもたらすと認識された場合に行われます。
これに該当する例としては、反汚職法やマネーロンダリング防止法の施行、性風俗産業で就労する労働者の銀行口座の閉鎖、および政治的に露出した人物（PEP）と見なされる人々の口座閉鎖などがあります。
口座の閉鎖は通常、理由が示されることなく行われ、反論の機会も与えられません。デバンキングは個人に深刻な影響を及ぼす可能性があり、社会における多くの活動から切り離されてしまうことになります。
クレジットカード会社による表現規制などもデバンキングと呼ばれます。その理由はクレジットカード会社が特定の取引や顧客を制限または禁止することで、金融サービスへのアクセスを事実上遮断することにあります。これは銀行によるデバンキングと同様に、金融インフラを利用できなくすることで、個人や団体の活動に大きな制約を与えるものです。
一部の人たちは、デバンキングは民主主義国家における政府の間接統治手段であり、金融機関を介することで憲法や各種法律に抵触することなく「好ましからざる人物」や「好ましからざる思想」を社会から排除することを可能にするもので、全体主義国家の抑圧的統治と何ら変わらないと非難しています。
だからこうする
DDoS攻撃の予想は難しいにしても、この期間中にされると困るというのはだいたいわかる
それ以外にも三連休だとかもあるが、だいたい予想できるものは予想できるので、まずはその期間を回避しましょう
というか普通の会社ならその日は休みで仕事にもならないから取引も普通はないよ
経緯として、もともと実家住まいだった弟がどこかと光回線を契約
私が実家に戻る
弟が料金が毎月引き落とされているから何とかしてくれと両親に相談
母にお支払い方法登録の変更のための利用料金支払い申込書が送付される
ここでおそらく私の口座を登録
今回、ネットがつながらなくなる
最初はwifiルーターを疑ったが、モデムから有線直つなぎでもネットに繋がらない
おそらくモデムが死んでいると推測
契約先どこだ？となり、フレッツ光のネットでのお問い合わせを試すが、どうやら光コラボらしく、問い合わせできない
多分私の口座から引き落とされているが、不精のため記帳もネットバンキング登録もしていないため支払先が確認できず
家中を探すが契約書等が見つからない（おそらく弟が処分したため）
2年前の母宛のソフトバンクの利用料金支払い申し込み書を発見し、おそらく光コラボの契約先がソフトバンクらしいとさっきなった
ただ契約内容の記載が無く、ネットでのお問い合わせで詰まる（ソフトバンク光とYahooBB光などいろいろあるらしい）
記帳とネットバンキング登録は銀行の開いている月曜日以降しかできず、ソフトバンクペイメントへの問い合わせも平日しか電話できない
とりあえずソフトバンクペイメントへメール問い合わせしてもいいが、返信はどうせ月曜以降なのではとも思う
なんか固定電話もつながらなくなっているとさっき母から報告を受けた
当然のことだが、各社サイトはお客様であるかの確証がとれない個人に対しては詳細なお問い合わせ先を用意していないのに、サイトの見かけ上は親切な作りをしているので延々と動線に沿って回され続けて電話やらチャットやら試して疲れた
総当たりでクリック謎解きゲーやってるみたいな気分だ
言い訳の仕様が無いくらい自業自得の状況なのだが、契約名義（母扱いなのか私なのか）、契約内容、お申込み電話番号（誰のどの電話だよ）、カスタマーID無しの縛りプレイきつすぎる
これ→anond:20240515112127anond:20240515110320 どういう生活してたり、テンションだと書けるのかわからない
あと、メールアドレスは一般的な単語でない機械的な文字列で作ると、スパムこなくなるのでお試しください
また、登録するアプリ／サイトごとに作るとどこから流出したか分かりやすくなります
神経質な人だと、プライベートでも更に登録用の電話と分けている認識があると良いかもしれません
それから、ニュースって見たことあるかな？まぁ見たことないから書けるのだろうから意味のない問いだけど、
『現状どう考えても個人情報漏れる運用』の意味について考えてみてね
どうぞどうぞ増田に画像共有サイトのURLアップロードしてもいいぞ
やばいサイトに登録しないか、プリペカード・デビットカードを利用することを検討ください
ここ最近、SBIで個人NISAを開始してみて慣れてきたこともあり、会社の口座も作ってみた
いまさらだが便利すぎる
みんなこんな便利なもの使ってたのか
法人でもネットバンキング利用料は一切無料。都市銀だと月額２０００円とか５０００円とか１万円とか取られるのが無料
サービス拡大してもまだ無料。総合振込とか基本月額手数料に追加サービス取られてたのも無料
これだけでも神
都市銀なら７７０円取られるところを法人利用で１件あたり１４５円（総合振込だと固定で１４５円）
事業決済用の送金サービス登録は別途そこそこ金をとられるが両替手数料が圧倒的に安いので全く問題ない
なにより証券口座との連動が助かる
支払予定の外貨資金をMMFに突っ込んでおけば為替リスク回避と余剰資金をそこそこ金利の商品に置いておくのの両面狙いでいい
（決済時レートが預金交換時レートより円高になってたらそのまま突っ込んどけばいいし、その逆ならMMFから出せばいい）
なんだこれ便利すぎやしないかとひとしきり感動したのだが、
なにせ便利すぎる。銀行口座と色々と簡単に連携できてしまう（なんなら馬券購入すら連動できる）、誘惑ありすぎ
馬券はないにしてもMMFに突っ込める状態ということは、ちょっとあさはかに思いついてトルコ債権だろうがレバレッジ投信だろうが買えてしまうってことで
やっぱ一長一短なんだなあ…
言葉を交わさず＝声を出さず
逆に出来なさそうなこと
住民税が給与天引されてるのに肝心の市区町村に入金されてなかった、って話がXで出てるけど、そこの会社は手作業でやってるの？明らかにおかしい。
弊社はほぼ電子化されてるから、そこまで派手な間違いは起こり得ない。
まず、4～5月頃に1年分（住民税の1年は6月～翌年5月）の住民税データが各市区町村から来るから、給与ソフトに投入。
そして、天引した金額を毎月メインバンクのファームバンキングで送信する。（要はネット振込）
この時に、「天引金額合計＝ファームバンキングへの送信金額」にならないとおかしいので必ずチェックするし、給与ソフトが市区町村＆人別の金額リストを作ってくれるので印刷して保管してある。
退職したときも、「この人の住民税未徴収額はあと○円」というデータを会社→市区町村に送り、市区町村側は振込用紙を作ってその人の自宅に送ってくれる。
