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FACE_RECOGNITION

    • 2023.01.26
    • 顔認証
    • 顔認証システムの問題点とは? 潜むリスクと対応策、活用事例をご紹介
    • [toc] 顔認証システムとは? 顔認証システムとは個人の体が持つ特徴によって認証を行う「生体認証システム」の1つです。生体認証システムには、顔認証以外に指紋認証や静脈認証などがあります。 顔認証システムは、カメラで撮影した画像や映像から顔を見つけて、同一人物かどうかの本人確認をする技術です。https://aize.jp/face-recognition-system/ 顔認証システムの仕組み 顔認証システムでは、AIがカメラで撮影された画像や動画から人の顔を検出し、顔の特徴、目や鼻や口などの位置や大きさ、輪郭の形状といった情報をもとに、あらかじめ登録されている顔データと照合するまでの一連の処理をします。検出のスピードと照合の精度によって、それぞれの顔認証システムに機能の違いがでます。 顔認証システムが注目されるようになった社会背景 なぜ今、顔認証システムが注目されているのでしょうか。 要因として考えられるのは、法人、個人に限らず世の中においてセキュリティ対策やリスクマネジメントが重要となってきたからです。 機密情報や個人情報を狙ってのサイバー攻撃などの脅威が増えたり、なりすましによるクレジットカードの不正利用なども多く発生したりしています。経済産業省は、ECサイト運営者に対して、クレジットカード決済時の生体認証による本人確認を2025年までに義務付けることも決めました。 そのような社会背景があり、複製が難しくセキュリティレベルの高い顔認証システムが注目されるようになってきたのです。 コロナ禍においては、非接触での認証で感染症対策も実現可能ということで更に需要が高まりました。 顔認証システムのメリット セキュリティ対策として広がってきた顔認証システム。そんな顔認証システムにはどんなメリットがあるのでしょうか。特徴を詳しくみていきましょう。 なりすまし防止 なんといっても、顔認証システムはなりすましなどの不正利用がされにくい点が一番のメリットではないでしょうか。 IDやICカードを使用した本人確認は、そのカードさえ手元にあればだれでも認証することができるので複製や盗難といったリスクがありますが、顔認証システムは、第三者が行うことが不可能なので、なりすましなどの不正や犯罪を防止することが期待されます。 パスワード入力が省略可能 パスワードを使った認証システムは、パスワードを覚えておく必要があり、定期的な変更も求められます。また、入力時に覗き見されて悪用されてしまうリスクもあります。 しかし、顔認証システムはパスワードレスです。パスワードを管理する必要も入力する必要もない点は、顔認証システムの大きなメリットではないでしょうか。 大量のデータを高速に処理し分析することが可能 AIがディープラーニングの技術を獲得することで大量のデータを一度に高速処理し、分析まですることが可能になりました。顔認証システムは、人の手に負えない膨大な量のデータを集めて蓄積、処理、複雑な分析まで可能にします。 顔認証の詳しいメリットについては下記記事でご紹介しています。 顔認証システムとは? 仕組みやメリット、最新の活用事例をご紹介 | 顔認証のAIZE・AIを使った課題解決型顔認証ソリューション 顔認証システムの問題点 では、顔認証システムに問題点はないのでしょうか。 プライバシー問題 顔データは、本人を特定することが可能なので個人情報に該当します。そのため、個人情報保護の観点から、顔を登録する際は本人の同意を得てから取得することや、顔データを暗号化して管理するなど、プライバシーに配慮した対策が必要です。 導入する際は、運用方法やデータの取り扱いについてのガイドラインを作成しておきましょう。 精度によっては誤認証など発生 認証技術が発展している顔認証システムですが、製品によって精度が異なります。 精度の低いものは誤認証が発生し、トラブル対応など余計な業務が増えてしまったり、代替のためのツールで追加コストがかかってしまったりすることもあります。製品によってはメガネやマスク、髪型の変化に対応できない製品などもあります。カメラに映りこむ情報量の多さの影響や、外光や照明などの影響で認証精度が落ちてしまうこともあります。 個人情報の流出時の影響が大きい 顔認証システムは偽造ができない分、セキュリティのレベルは高いのですが、万が一漏洩してしまうと社会的な信頼を損ねる、自社の損失につながるなど様々なリスクに発展します。 個人番号や運転免許証の番号、電子取引などに使用するパスワードは、流出後に変更することが可能ですが「顔」データの場合はそうもいきません。 顔認証システムの問題点に対する対応策 そんな顔認証システムの問題点への対応策について考えていきましょう。 精度の高い顔認証システムを使用する 言うまでもありませんが、導入の際は精度の高い顔認証システムを選びましょう。また、設置場所が、外光や照明などの影響を受けないかどうか事前に検討することも必要です。 トリプルアイズが独自に開発した画像認識プラットフォームAIZEは、囲碁AIの研究から生まれたもので、世界最大級、500次元以上の顔の特徴量によって認証率を高めています。正面画像であれば99%の認証率となっています。カメラからクラウドに画像データを送信し、ディープラーニングの手法でAIが解析します。 難しいといわれていたマスク認証については、手本になるAIモデルがないため、自社で検索アプローチやデータアプローチを繰り返し、現在では(2021年4月時点)、マスク着用時の認証率98%を実現しました。 参考:https://aize.jp/face-recognition-face-mask/ 精度の高い顔認証システムの見分け方 では精度の高い顔認証システムはどうやって見分けるとよいのでしょうか。 これに関しては、顔認証の利用シーンや環境によって、各認証エンジンで得意・不得意があるため、顔認証を利用したいシーンに合わせて選定するのが良いと思います。利用シーンとしては、正面静止・ウォークスルー認証なのか、環境でいうと屋内・屋外なのか特定環境下(工場内、トンネル内)などが挙げられます。 他には、NIST(米国国立標準技術研究所)のような第三者評価機関の顔認証テストの評価結果が指標になります。 導入の際は、これらの観点を踏まえ利用シーンのデータを取得し、各顔認証システムのAPI・SDKを用いて、認証精度・速度を比較・評価したのち選定するのが良いと思います。 その他の認証システムとの併用でセキュリティレベルをアップ 顔認証システムと他の認証システムを併用することで、セキュリティレベルをアップさせるのも良いでしょう。 2つ以上の異なる要素を組み合わせることにより、強度を高める多要素認証という認証方法があります。顔認証システムにプラスして、SMS(ショートメッセージサービス)で通知されるワンタイムパスワードなど、ユーザーが所持している情報を追加で入力する方法などが例として挙げられます。 セキュリティ強化はユーザーの安心感を高めることにつながります。 個人情報取り扱いに対するリテラシー向上とアクセス制限 個人情報の流出のリスクヘッジとしては、日頃の研修等で社員全員の個人情報の取り扱いに対するリテラシーを上げておくことはもちろんのこと、顔認証システムの導入前に管理方法や運用ルールについて周知徹底しておくことが重要です。 アクセス制限をし、管理者のみがデータを確認できるようにしておくこともお薦めします。 顔認証の活用事例 ここからは、顔認証システムがどこでどのように使われているのかが分かる、具体的な活用シーンをご紹介します。 スマートフォン iPhoneによる顔認証 皆さんの一番身近な顔認証システムといえば、iPhoneのFace IDではないでしょうか。 スマートフォンのインカメラで顔をうつし、目や鼻や口などの位置や輪郭の形状といった情報をもとに、事前に登録されている本人の顔データと照合、認証してスマートフォンのロックを解除するというものです。 顔認証システムを活用した勤怠管理 最近少しずつ増えつつあるのが、顔認証システムを活用した勤怠管理です。 トリプルアイズが提供する、AIZE Bizは、事前に従業員の顔データを登録しておくと、オフィス入口に設置したタブレットや自宅のPCカメラ、外出先のスマホカメラを介して、AIエンジンが本人認証し、出退勤の打刻をすることが可能です。 出退勤時の顔画像を一定期間クラウド上に残し、不正な打刻を防止します。タイムカードもPC入力も不要で、テレワークにも対応しています。 また、オフィスでは、同時に検温もできる機器を使用することで、勤怠管理と感染対策も同時におこなうことが可能です。 参考:https://aizebiz.jp/ 顔認証システムを活用したマーケティング マーケティング分野でも顔認証システムの活用シーンがあります。店舗やイベント会場での例をご紹介しましょう。 店舗や会場の入口に顔認証システムを搭載したカメラを設置します。そのカメラで取得した顔画像データをAIが解析することで、曜日・時間帯別の人数や男女比率、顧客の年齢層といった属性、リピート比率などといったリアルなデータを取得できます。その分析結果をもとに、店舗のオペレーション、ターゲット顧客に合わせたメニューの開発や商品陳列に活かすというものです。 顔認証技術で来場者の属性を「見える化」するクラウドシステム、トリプルアイズのAIZE Researchは各分野で導入が進んでいます。 参考:https://aize.jp/casestudys/(導入事例)  顔認証システムを活用した決済 2020年2月28日、大手家電量販店のヤマダ電機は量販店では日本で初めてとなる顔認証決済サービス「ヤマダPay」をスタートしました。 顧客が、あらかじめスマホから自分の顔画像を登録しておくことにより、来店時にカメラに顔をかざすだけで買い物ができる仕組みです。財布もカードも不要な新しい消費スタイルが登場しました。この本人認証を受け持つ顔認証AIにはトリプルアイズの画像認識プラットフォーム・AIZEが採用されています。 顔認証システムの問題点への対策をして、パスワードレス社会を実現 顔認証システムには、個人情報の取り扱いやプライバシー問題、システムの精度によっては 誤認証が発生することもあるといった問題点が少なからずあります。 しかし、IDやICカードいらずの顔認証システムは、昨今増えているなりすましによるクレジットカードの不正利用防止が期待できることやパスワードレスといったメリットもあります。大量のデータを高速に処理し分析することも可能です。 想像以上に皆さんの身近なところに増えている顔認証システム、上記でご紹介したような問題点に対する対策を取りつつ、上手に活用し、効率化やリスクヘッジといったビジネス効果を得ていきたいものです。 顔認証システムによるパスワードレス社会の実現は着々と進んでいます。 もっと詳しく顔認証システムのサービスについて知りたい方はこちらまで。https://aize.jp/ 資料ダウンロード
    • 2022.12.15
    • 顔認証
    • 顔認証システムとは? 仕組みやメリット、最新の活用事例をご紹介
    • [toc] 顔認証システムとは? 顔認証システムとは個人の体が持つ特徴によって認証を行う「生体認証システム」の1つです。数ある生体認証のなかでも使いやすく導入しやすいというメリットをもっています。 顔認証システムを、ごく簡単に説明してしまえば、カメラで撮影した画像から人の顔を見つけて同一人物かを判断するコンピュータ・システムです。顔“認識”システムという場合もあります。認識と認証の違いは、画像のなかから顔を検出する場合を認識、認識した顔のデータを事前に登録されたデータとの照合する場合を認証、と考えておけばわかりやすいでしょう。 顔認証システムでは、AIが撮影された画像から人の顔を検出し、登録されているデータと照合するまでの一連の処理を行われます。検出のスピードと照合の精度によって、それぞれの顔認証システムに機能の違いがでます。 顔認証システムの種類 顔認証システムは、 どのように顔画像を撮影するかどこでデータ処理をおこなうかどうやってデータを取得するか の組み合わせで種類がわかれます。それぞれにコストとメリットがあり、顔認証システム導入の目的や環境にそって検討されるべきものです。 ①A:ウォークスルー 主に、建物の天井に設置された防犯カメラやドーム型の広角カメラを使用します。不特定多数の人がたくさん通過する場所で、対象者に意識されることなく撮影されますので、対象者に負担を感じさせることなく認証がおこなわれます。 ①B:対面 スマートフォンやノートパソコンなどのデバイスに内蔵されたカメラに、対象者が顔を向けることで認証がおこなわれます。近年のコロナ禍によって、非接触検温機のタブレットのカメラを利用する顔認証システムも普及しています。 ②A:クラウド型 クラウド型の顔認証システムは、インターネットを介してデータをクラウドに送りAIで認証を行うため、専門の装置を準備しなくても以前からある防犯カメラで撮影した画像をそのまま使用することもできます。 クラウド型ではグローバルIT企業を中心に顔認証APIが提供されており、それらを活用してシステムを構築する場合が多いのですが、独自開発した顔認証システムをクラウドで提供しているAIベンチャー企業もあります。 ②B:エッジ型 エッジ型はクラウド上でおこなうことを手元エッジのコンピュータ内で全ておこないます。インターネットを介さないことからデータ処理のスピードが安定する点、通信費がかからない点、個人情報である顔データが外へ通信されることがなく安全である点がメリットです。 ③A:2D顔認証 撮影された顔の画像に座標をあてて鼻や目、口といったパーツの位置を計測しデータ化します。そのデータを事前に登録されている顔パーツの座標データと照合して個人の認証を行う方式です。 髪型やカメラの設置環境の影響を受けやすく認証精度が落ちる場合がありますが、以前から設置していたカメラが活用できるため導入コストを抑えられるというメリットがあります。 ③B:3D顔認証 赤外線カメラによって顔の凹凸までを検出してデータ化し認証を行います。2D顔認証に比べて髪型やカメラの設置環境の影響を受けにくく認証精度は高くなりますが、専用のカメラが必要で導入コストが割高になります。 顔認証システムが注目される背景 顔認証システムが注目されているのは使いやすく導入しやすいからです。日本社会全体のトレンドとなっているDX(デジタルトランスフォーメーション)促進のスタートに最適なうえに、コロナ禍のなかで専門の機器に接触する必要がない顔認証システムは衛生的にも適したもので、出勤自粛のなかで定着したテレワークでの勤怠管理にも適していたからです。 顔認証システムを導入するためハードルは低いので、即日に導入することが可能です。だからこそ、コロナ禍のような緊急事態の世の中に求められたのです。 意識しないで認証できる 顔認証システムは、対象となる人物がみずから意識して認証しなくても認証できることがあります。 指紋認証や音声認証といった他の生体認証システムでは、対象者が指紋を専用装置に合わせたり、マイクに向かって話したりしないといけません。それに対し、顔認証では対象者が顔を向けなくても、カメラの画像に顔が映りさえすれば検出できます。 すでにあるカメラで認証できる 専用のカメラを設置しなくても天井の防犯カメラが撮影した画像から顔認証ができます。エッジ型のようにエッジコンピュータを置く場合も、指紋認証や音声認証などの設備に比べれば入手しやすく安いものがほとんどです。 カメラは現在、ノートパソコンやスマホなどさまざまなデバイスに内蔵されています。デバイスで撮影された画像をそのまま認証システムに取り入れられる点は、顔認証システムの大きな特徴となっています。スマホを立ち上げたとき、ノートパソコンをひろげたとき、自動的に認証できるのです。 パソコンだけで認証できる コロナウィルス感染拡大によって定着しているテレワークも、顔認証システムが注目される理由にあります。自宅で業務用パソコンを広げたときに認証され、その時間が勤怠システムに打刻されるシステムですので、社員がそれぞれ新たな機器を購入する必要もありませんし、管理する側も顔を確認して勤怠を管理することができます。コロナ禍でのビジネスパーソンにこそもっとも相性のよい認証システムが顔認証だったのです。 顔認証システムの仕組み 顔認証システムは大きくは画像認識システムに分類されます。画像認識システムは2000年代以降に大きく発展し第3次AIブームを巻き起こしました。「ディープラーニング」と呼ばれる人間の脳神経回路(ニューロン)をモデルにしたネットワークのよる解析技術によって、最初に進化したAIの分野は画像認識でした。ディープラーニングによって、「コンピュータが眼をもった」といわれるほど画像認識の能力は飛躍的に進化しました。 使えば使うほど便利になるシステム 顔認証システムは多くの人が使えば使うほど、ほとんど自動で便利で間違いの少ないシステムになっていきます。 顔認証でいえば、たとえば人の顔画像を何枚も取り込む──言い換えれば、人が何度も撮影される──ことで、顔認証システムのAIはそれぞれの人の顔の特徴を覚えていきます。選択した画像に対して「これはAさんですよ」と学習させると、顔認証システムのAIはAさんの顔を検出し登録データと照合し、認証するようになるのです。 顔認証システムを使うごとにデータ量は増えますので、学習量も進んでいくので、したがって顔認証システムはますます便利になるのです。 マスクをしたまま顔認証ができる理由 2020年以降、世界的に猛威を振るう新型コロナウィルスによって多くの人々がマスクなしに生活できなくなっています。これによって、普及しかけていた顔認証システムも大きな影響を受けました。というのも、マスクを装着した人の認証精度が極端に低下したためです。 このマスクでの顔認証という課題に対して、顔認証システムを開発してきた大小のIT企業はさまざまな改修を行いました。目元を中心とした画像による顔認証システムを開発したり、マスクなしの画像にマスク情報を付与しAIに学習させたり、顔を輪郭形状で捉えマスクのあるなしにかかわらず顔全体で認証を行うシステムを開発したり、様々なアプローチで試行錯誤し、マスク顔認証精度も改善されてきました。 誤認証とは? 顔認証システムが認証を誤る場合には次の2つがあります。たがいに関係があり、この2つの誤認証を調整することで、環境や用途に最適な認証精度を求められるのです。 他人受け入れ 本来は照合できない人を照合してしまい、他人を対象者として認証してしまうことです。他人を受け入れてしまう確率を「他人受入率(FAR)」と言います。 本人拒否 本来は照合すべき人を照合できずに、対象者を認証できないことです。本人を拒否してしまう確率を「本人拒否率(FRR)」と言います。 顔認証システム、4つのメリット 世の中にはさまざまな認証システムがあります。カードやスマートフォンなどで行う物体認証や暗証番号・パスワードによる記号認証、そして顔や指紋、声などの身体的な特徴による整体認証です。 顔認証システムには生体認証だけでなく、他の認証システムにはない4つのメリットがあります。 ① 使いやすい 現在、多くのデバイスがカメラを搭載しています。そのため、顔認証システムを使用する場合は新たな装置を必要としません。これは、他の生体認証システムに比べても優位な点になっています。 ② 自動化しやすい 指紋認証や虹彩認証、あるいはカード認証、パスワード認証など、ほとんどの認証システムは対象者がみずから意識して認証を行わなければなりません。しかし、顔認証システムはカメラが顔を捉えられれば自動的に認証を行います。これも、顔認証システムの大きなメリットと言えるでしょう。 ③ 衛生的に利用できる カメラで人の顔を捉えられれば認証を行えるため、対象者は認証用の機器に接触する必要がありません。コロナ禍以降、非接触による認証は大いに注目されるようになりました。顔認証システムが非接触で利用できる点は、そのメリットの1つです。 ④ 手ぶらで利用できる 他の認証システムは対象者にとってもさまざまなデバイスの携帯、IDやパスワードの管理が必要となります。それに対し、顔認証システムは顔さえあれば認証が可能です。対象者は手ぶらでいつでも認証できます。これも顔認証システムのメリットになります。 顔認証システムの注意点 顔認証システムは、すでにあるカメラを利用できる反面、カメラの機能や設置場所によって認証精度に影響が出ることがあります。鮮明な画像が得られないと認証ができないこともあるのです。 また、顔画像データは個人情報保護の観点から厳重な管理が求められるため、導入後の運用にも十分な注意が必要になります。 photo By Unsplash onFLY:D 顔認証システムを活用した最新事例 顔認証システムは、総合的にみると非常に導入しやすいため、すでに多くの場所で導入が進んでおります。現在、企業課題となっているDXにおいてもAI導入はその核心であり、AIのなかでも顔認証システムはもっともスモールに導入でき、メリットも高いものです。そのため、顔認証システムの使い方も各業界、各企業によってさまざまあります。企業ごとの課題に対応しうるポテンシャルをもったシステムなのです。 出退管理 事前に登録された顔画像と建物などの施設への出入りの際に撮影された顔画像とで認証をおこない打刻するシステムは広く導入されています。 代表的なものは、オフィスにおいてパソコンなどのデバイスで顔認証して勤怠システムと連携して管理される例です。これまでのタイムカードやウェブでの打刻など、なりすましが容易な認証に比べ、顔認証ではそうしたことができないためニーズが高まっています。 多店舗経営の場合 多数のチェーン店を経営し本部で管理するような企業では、それぞれの店舗への従業員の出退勤の管理を確実に行えないことが課題になっていました。顔認証システムを導入したことで、リアルタイムで各地の店舗の出退勤が管理でき、なりすましもできないため、より確実な管理が可能です。近年ではコロナウィルス感染拡大防止策として、出退勤時の検温データも同時に記録するシステムも普及しています。 工場、倉庫の場合 工場や倉庫など多くの人がシフトごとに出勤、退勤がかさなる場所での利用にもメリットを発揮しています。精密機械製造工場や食品工場などで、正しい作業服の装着を確認する機能を追加するシステムもみられます。 スポーツクラブの場合 会員制のビジネスはとくに顔認証システムと相性がよいものです。顔認証によってクラブやジムへの入退場を無人で管理できるため、人件費削減の用途で導入されています。 公共機関の場合 空港や病院といった公共施設で顔認証システムの導入が進む背景には、非接触で認証が行える点があります。従来、防犯カメラの設置が進んでいたことも導入を促進しています。 鉄道やバスなどの公共交通機関への乗降時の管理に顔認証システムを導入する例も今後、増えていくとみられています。 マーケティング これまでのリテールマーケティングではPOSレジなどによるデータ取得が主でしたが、顔認証システムならレジを使用しない──支払いをしていない──来店者のデータ取得も可能になります。 登録された顧客に対しポイント付与や割引などの施策を行う際にも顔認証システムは有用です。 小売店の場合 もともと店舗内に設置されていた防犯カメラを活用して、来店客のデータを取得する目的で顔認証システムの導入が進んでいます。顧客の来店時間、滞在時間、性別/年齢などの属性、リピーター判定などのデータ取得を行なっています。 キャンペーン施策でも、顔認証システムを使用してポイント付与を行うなどの例も見られます。顧客はスマホもポイントカードも不要です。さらに一歩すすんで、顔認証システムによる決済まで行われる例もでてきています。 ホテルの場合 ホテルでスマートキーと連動してチェックイン/チェックアウトに使用される例も増えています。決済までもフロントを通さず行うことが可能になっています。 観光施設の場合 アミューズメント施設での人流の分析に顔認証システムが使用される例があります。アトラクションごとの利用頻度や、アトラクションからアトラクションへの人の流れなどを分析しています。 より大掛かりなものでは、数キロ範囲の観光地内の施設間での人の流れについての分析を顔認証システムで行う例もあります。 無人店舗の場合 入退店の管理に顔認証システムを導入するだけなく、画像認識によって手にとった商品を認識して価格を判断、来店者の口座から決済を行うといったことまでを行う店舗も実証実験のレベルでは現れています。 なお、Amazonが経営する無人店舗「Amazon Go」など、海外では数年前から実用が進んでおり、国内でも一気に無人店舗が増えそうです。 顔認証システムのまとめ DX化が進むなかで、AI導入の第一歩として顔認証システムの普及が進んでいます。他の認証システムに比べて、新たな設備が要らず安価に設置できる顔認証システムは、なるべくリスクをすくなくAI導入、DX化を促進するうえで最適だからです。 導入しやすく安価な顔認証システムでも、その効果は大きなものが期待できます。うまく活用することでビジネスに革新をもたらしうるシステムなのです。それは業界も企業も問いません。 顔認証システムをうまく導入した企業ほど、DX化を加速させ業務改善、事業変革に成功する傾向さえあると考えられます。 資料ダウンロード
    • 2021.03.26
    • 顔認証
    • 顔認証を活用した体温計はどのくらい正確なの?体温計の種類やそれぞれの特徴、顔認証体温計を使用するメリット、事例を解説
    • 最近では、商業施設の入口やビルの受付などに体温計が設置してある光景を見ることが多くなりました。また、リモートワークが徐々に浸透しつつあるなか、出社せざるを得ない職場に勤めている方々は、事前に体温を測定してから出社することが一般的になりました。 現場に強い仕事用のLINE「LINE WORKS」を提供するワークスモバイルジャパン株式会社が行った調査によると、主にデスクワークを除く業務に従事する社員を雇用する企業の経営者・役員480人のうち、約8割がリモートワーク「不可能」と回答しているとのことです。 リモートワークが普及している中でも、「ぜったいに休めない人たち」は一定数存在していることがわかります。 万が一、熱がある人が出社していたり、コロナウイルスなどの感染症を発症してしまった際には、クラスター発生や営業停止になってしまう恐れがあります。そのため、出社する際には体温を計測する必要があります。 そこで気になるのは、検温の正確性だと思います。 体温計には、ハンディータイプや非接触型、顔認証を活用したものまで、いくつかの種類があります。 体温計によっては、測定の精度の正確性やスピード、価格などが異なります。それぞれの特徴をしっかりと理解したうえで、自社に適したものを使用する必要があります。 本記事では、それぞれの体温計の特徴の比較から顔認証を活用した体温計の比較、顔認証を活用するメリット、活用事例、性能のご紹介を行います。 顔認証体温計のご利用をご検討されている方は、ぜひご参照ください。 *通常、接触型の体温計を「体温計」、ガンタイプの検温ツールを「検温器」、サーモグラフィー型の検温ツールを「検温機」と区別して呼びますが、本稿では便宜上全て体温計と表記しています。 ▷参考:【デスクワーク以外の業務に従事する社員と経営層への「リモートワークに関する意識調査」を実施】 所属企業のリモートワーク未実施を受け、 20代の非デスクワーク社員、5人に1人の「転職意向」が向上 ■目次■ 1.顔認証体温計と他の体温計との違い  -接触型の体温計  -ハンディータイプの体温計  -顔認証体温計 2.顔認証とは 3.顔認証体温計を使用するメリット  -非接触で自動検温を行える  -検温のログを残せる  -検温以外の用途にも使える 4.顔認証体温計の比較 5.顔認証体温計の活用事例  -顔認証体温計を使用して検温と勤怠管理を行っている事例  -顔認証体温計を使用して検温とマーケティングに活用している事例 6.トリプルアイズの顔認証体温計の性能紹介 7.まとめ 顔認証体温計と他の体温計との違い 先述の通り、体温計にはいくつかの種類があります。ここでは、大きく分けて3種類の特徴をご紹介します。 接触型の体温計 体温計を身体に接触させて体温を測る方法は2つあります。1つ目は、実測式といわれるものです。こちらは、脇や耳、口内を使用して実際の体温を測ります。脇や口を閉じて計測を始めてから体温を測定し終わるまでに、脇でおよそ10分、口の場合だとおよそ5分かかります。 2つ目は、予測式といわれるものです。こちらは、実測式体温計でおよそ10分かかる測定を、温度と温度変化を分析・予測し表示させます。 接触型の体温計は、一番正確な体温を測定できますが、時間がかかる点と、体温計と検温対象者が接触してしまうため、消毒の手間やウイルス感染リスクが懸念されます。 ハンディータイプの体温計 ハンディータイプの体温計の場合、検温対象者のおでこや手首に体温計を向けて計測します。検温してから数秒で肌に触れることなく測定が可能です。 ハンディータイプの場合、測定時間は短いですが測定を行う人員を確保する必要があります。 顔認証体温計 顔認証体温計の場合、AIを搭載した検温機に顔をかざすだけで体表面温度を自動検温できます。そのため、接触する心配も、人員を確保する必要もありません。 検温スピードは0.5秒〜1秒ほどで、最近ではマスクを着用したままでも顔認証検温ができるものもあります。 検温データをクラウド上に保存しておくことができるものもあるので、いつ誰がどのくらいの体温だったのかをログで残しておけます。また、異常体温を検出すると警報音が鳴るものや、メールを通知してくれるものもあります。 そのため万が一、異常体温者が出てしまっても入室を未然に防ぐことができます。 ログを残しておけるので、検温だけでなく勤怠管理システムやマーケティングデータとして活用することもできます。 搭載しているAIによって、検温精度は異なります。ほどんどの顔認証体温計は中国製のAIを搭載しており、精度はあまりよくありません。国内のAIを搭載している顔認証体温計は、比較的高性能で、誤差は±0.3℃です。 国内でAIを開発している企業はほとんどなく、トリプルアイズは国産AIを開発しているリーディングカンパニーの一つです。 囲碁AIの世界大会で2位を取った実績もあり、高い顔認証精度を誇っています。自社で開発しているので、国外への情報漏洩の心配もありません。 参考:AI顔認証技術を活用した非接触型自動検温機 顔認証とは そもそも、顔認証とはどのようなものなのでしょうか。 顔認証とは生体認証の一つで、顔の目、鼻、口などの特徴点の位置や顔領域の位置や大きさをもとに照合を行う認証技術です。 すでに顔認証技術は、勤怠管理、入退場管理、キャッシュレス決済、ロボットによる受付業務、搭乗手続き、入国審査などに活躍しています。また、コロナウィルスが流行して以降は、顔認証機能が搭載された自動検温機が普及しています。 ▷関連記事:【初心者向け】今話題の生体認証とは?種類やそれぞれの特徴、メリット、問題点、活用事例を紹介 顔認証体温計を使用するメリット 先述の通り、顔認証機能が搭載された体温計が普及しています。なぜ、顔認証体温計がここまで使用されているのでしょうか。 ここではメリットをご紹介いたします。 非接触で自動検温を行える 接触型体温計やハンディタイプの体温計は、検温する際に接触が発生したり測定用の人員を確保する必要があります。しかし顔認証体温計は、顔を認証させることにより自動で体温を測定できるため、接触する必要がなく人員も確保する必要がありません。 そのため接触のリスクがなくなり、検温される方に安心してご利用いただけるだけでなく、体温測定の人員コストも削減できます。 検温のログを残せる 接触型体温計やハンディタイプの体温計の場合、検温を行った後に体温を手動で記録する必要があります。それだと手間がかかりますし、忙しい時には記録を忘れてしまう可能性もあります。 顔認証体温計で検温を行うと、クラウド上に体温のログを残しておくことができます。万が一、会社で発熱してしまった場合でも、出社時は平熱だったという事実を証明できます。 検温以外の用途にも使える アフターコロナにおいても、検温のニーズがなくなることはありません。また、経済産業省の調査によると、今後ますますAIを活用した企業のDX化が進むことでしょう。 基本的に、接触型体温計やハンディタイプの体温計は検温することしか用途がありません。しかし、顔認証体温計は検温以外にもさまざまな用途があります。 先述の通り、体温のログをクラウド上に残しておくことができます。 例えば、顔を登録しておけば顔認証システムと勤怠管理システムを連携させることにより、検温と同時に出退勤まで自動で管理することができます。また、流通業や飲食店、サービス業などでは、来客数や属性、リピート分析、感情分析などにも活用できます。 これにより、アフターコロナにおいても顔認証を活用した自動検温機は有効活用できます。 参考:コロナ禍後の社会変化と期待されるイノベーション像 顔認証体温計の比較 上述の通り、顔認証体温計を利用することはさまざまなメリットがあります。しかし、世の中には似たような自動検温機がたくさん出回っており、どれがいいのかわからないという方も多いと思います。 ここでは、顔認証体温計の中で特に世の中に普及している製品を比較してご紹介します。 顔認証体温計の活用事例 顔認証体温計の活用事例を紹介します。 顔認証体温計を使用して検温と勤怠管理を行っている事例 株式会社新井精密は、顔認証体温計を使用して従業員の検温と出退勤を行うために「AIZE Biz+(顔認証技術と自動検温装置を組み合わせた非接触型の勤怠認証システム)」を導入しました。新井精密は、自動車部品をはじめ空圧機械部品や医療機器部品、電子機器部品など、幅広い分野で高品質・高精度の金属加工を行っています。 検温に関しては、従業員の自己申告制で行っていたため、本当に全員が検温を行っているのかがわからなかったとのことです。 顔認証体温計を導入することにより、従業員個別の検温記録が管理PCに記録され、いつ、誰が来たのかも顔画像で記録されるので、防犯上のメリットもあります。 当面は検温管理を主な目的としますが、アフターコロナのAI活用を見据えて、顔認証体温計を選択しました。 下記記事でより詳細なインタビューをご紹介しています。ご興味がある方はぜひご参照ください。 ▷関連記事:「検温+顔認証」で精密機械工場の従業員感染症対策を実現 顔認証体温計を使用して検温とマーケティングに活用している事例 株式会社龍名館が運営している日本食レストラン、花ごよみ東京は、顔認証体温計を使用して従業員とお客様の検温とホスピタリティ向上のために「AIZE Research+(顔認証技術と自動検温装置を組み合わせた非接触型の顧客管理システム)」を導入しました。 花ごよみ東京は、海外からの旅行客や出張で利用する役職つきのビジネスマンが客層の中心となっている高級ビジネスホテルです。 花ごよみ東京が大切にしている「エクセレントサービス」に則った形で、お客様やスタッフの安全を確保することが大切でした。また、検温結果がデータで正確に保管され、後から確認できること、さらには現場の負担を考慮し、可能な限り検温と管理を自動化させることが重要なポイントでした。 そのため、お客様にもスタッフにも負担や抵抗感がなく、自動でデータが記録される非接触型自動検温機の導入を検討するに至りました。 データが自動管理されるため、いつでもさかのぼって特定のデータを確認できることが店舗運営においても安心材料になります。 下記記事でより詳細なインタビューをご紹介しています。ご興味がある方はぜひご参照ください。 ▷関連記事:レストランの入口でスマート検温。ホスピタリティと安全を両立 トリプルアイズの顔認証体温計の性能紹介 ここまでは、体温計の違いや顔認証体温計を使用するメリット、導入している企業様の導入事例などを紹介しました。 顔認証体温計を使用することが、利用者にとっても運用者にとっても最適だということがお分かりいただけたでしょうか。 最後にトリプルアイズが提供している、顔認証技術と自動検温装置を組み合わせた非接触型の勤怠認証システム(AIZE Biz+)の性能についてご紹介します。 認証/検温精度の正確さ 顔認証体温計を用いて検温を行う場合、検温機能と顔認証機能の精度の正確性がとても重要になります。多くの製品は、中国製の検温アプリと顔認証AIアプリを搭載しています。 AIZE Biz+は、トリプルアイズが独自で開発した検温アプリを搭載しております。また顔認証ではクラウド上にある自社製AIエンジンを使用しております。そのため、高い認識率と検温精度の正確性を誇っています。 検温精度に関しては「週刊ポスト」(2020.11.20号/小学館)にも取り上げられ、検温機全6種類のなかでもっとも信頼できる数値と評価されました。 ▷関連記事:顔認証システムを自動検温機で比べてみる 拡張性の高さ 先述の通り、AIZE Biz+は自社開発のAIアプリを搭載しています。そのため、お客さまのご要望に併せて柔軟にカスタマイズが可能です。また、お客さまにとってより使いやすいものとなるように、定期的に機能のアップデートを行っています。 例えば、マスクを着用したまま検温を行う際の精度の正確性向上を定期的に行っていたり、さまざまな機能追加を行っています。 ▷関連記事:マスクでも顔認証が可能に 〜コロナ禍でのAI技術の進化を解説 まとめ 本記事では、体温計の種類からそれぞれの特徴、顔認証体温計の活用事例などをご紹介しました。 また、体温の検温は当たり前となっており、アフターコロナにおいても検温の文化は残ることが見込まれています。利用者にも運用担当者にとっても、正確かつストレスなく体温が測定できるものを選ぶことが大切です。 検温機能だけでなく、さまざまな用途にも活用できるAI顔認証体温計を使用することによって、企業のDX化も図れるので、この機会にぜひご検討ください。 資料ダウンロード
    • 2021.02.24
    • 顔認証
    • マスクでも顔認証が可能に 〜AIエンジニアに聞くコロナ禍でのAI技術の進化
    • コロナウィルスの流行は、顔認証技術の世界にも大きな影響を及ぼしました。 そうです。マスクの存在です。 マスクは新型コロナウィルス感染症(COVID-19)などの飛沫感染する病気の防止に効果的ですが、人々がマスクを装着することにより、従来のアルゴリズムを持つ顔認証技術では人物の認証率を低下させることになりました。 本記事では、2020年のコロナウィルス流行以降のマスク装着をめぐる顔認証技術の動向を世界と日本のニュースから探ります。 また、株式会社トリプルアイズに所属するAIエンジニアにマスク着用での顔認証技術の精度向上についてをインタビューしました。 今回インタビューをしたAIエンジニア 片渕博哉(かたぶち・ひろや) 株式会社トリプルアイズAIZE事業戦略本部所属 画像認識プラットフォーム・AIZEのメインエンジニア。 2016年、トリプルアイズ入社。同年、AIの研究開発から学習アーキテクトの構築をメインに、多種多様の企業案件やAIを使用した音楽配信レコメンドサービスの開発に従事。2017年には、クラウドIoTモータ管理システムを用いた大学との共同研究開発において、実証実験の仕様決定やインフラ設計、アプリケーション開発を担当。直近では、AI技術者教育サービス「CSEA」のリーダーとして、カリキュラムや教材の作成に従事するかたわら、囲碁AIソフト開発マネージャーや他社への講演活動も積極的に行っている。 片渕博哉が監修しているAI通信教育プログラム「AT20」も好評開催中です。 https://at20.info/   【AIを学びたい方必見!】 AI通信教育プログラムのご案内 囲碁AIの世界大会で第2位、国内で1位2位独占という実績があり、AIの技術力は世界トップクラスである株式会社トリプルアイズが、 AIエンジニア育成のための通信教育プログラム「AT20」のサービスを開始しました。 ■選べる4つのコース トリプルアイズでは、最先端技術(Advanced technology)に携わる社員の比率を20%以上に引き上げるために独自の教育プログラムを実施しています。 通信教育方式で毎週の課題をこなしながら実務で通用するAIエンジニアリングの技能を身に付けています。 以前より他社からお問い合わせをいただいていたこの教育プログラムを、教育サービスとして提供を開始しています。 AT20は、プログラム未経験者からAIエンジニアとして実践スキルを身につけたい人まで、最適なコースを設けており、習熟度に合わせて学習スケジュールを決められます。 また、通信教育での自宅学習になりますので、時間に拘束されずに勉強を進めることが可能です。 こんな方におすすめ ・最先端のAI技術を学びたい ・従来型IT技術者の再教育を行いたい ・営業や経営陣にもAIの知識を身につけさせたい 人材やスキルが不足してDXが進まない企業や、AIの技術を身につけたいエンジニアの方は、お気軽にお問い合わせください。 \ 200名以上が受講中! / 詳細はこちら ■目次■ 1.技術者にショックを与えた米国立標準技術研究所(NIST)の報告  ーマスク装着によるエラー率は5%~50%に上る  ー黒いマスクのほうが、水色のマスクよりもエラーを引き起こしやすい 2.Face IDはマスク認証を諦めた?  ーFace IDはマスクをかけているとロックを解除できない  ーマスクを認識したらパスコード入力画面に切り替わる 3.進歩を感じさせたアメリカ国土安全保障省(DHS)の報告  ーマスクありで96%、マスクをなしではほぼ100%の認証率  ーマスク認証は緊急課題として世界中のエンジニアが取り組んだ 4.マスク認証への日本企業の取り組みは?  ーNEC 目に重点を置いて特徴点を抽出する仕組みにして認証の精度を高める  ー富士通研究所 「疑似マスク」を顔画像に重ねることでマスク着用顔画像を生成  ーパナソニック マスク着用時等の顔検出率を従来比で3.1倍、顔認証率を2.2倍向上  ーパナソニック マスクを装着したままで来店客の性別と年齢を推定できる機能を開発 5.トリプルアイズ、AIZE開発エンジニアに聞くマスク顔認証の今 6.アフターコロナでもマスクで顔認証は必須 技術者にショックを与えた米国立標準技術研究所(NIST)の報告 マスク装着によるエラー率は5%~50%に上る 米国立標準技術研究所(NIST)は2021年7月、「マスクは非常に高度な顔認識アルゴリズムの人物特定さえも阻止する。アルゴリズムの性能によってエラー率は5%~50%に上る」と発表しました。 顔認識アルゴリズムは、人物の画像から可能な限り多くのデータポイントを取り込む必要がありますが、マスクは人物の特定に重要な情報の多くを見えなくしてしまいます。アルゴリズムは光の加減や角度が悪いだけで認識がうまくいかない側面があり、マスクはその成功率をさらに下げることを研究は明らかにしています。 マスクをした人物画像では、最も確度の高いアルゴリズムでもエラー率が0.3%から5%に跳ね上がりました。 黒いマスクのほうが、水色のマスクよりもエラーを引き起こしやすい NISTでは、マスクをした画像を使って89の顔認識アルゴリズムの効果をテストしています。このテストは、アルゴリズムの「1対1」での照合能力を調べるために、ある人物の画像をその人物がマスクをした別の画像と比較する形で行われました。 この調査では、マスクで鼻を多く隠すほどアルゴリズムの識別率が低下することも判明しました。また、黒いマスクのほうが、水色のマスクよりもアルゴリズムのエラーを引き起こしやすいとの結果が出ています。 ▷参考:https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ir/2020/NIST.IR.8311.pdf この研究結果は、コロナウイルス感染症が収束を見せない中、顔認証技術に携わる技術者たちにショックを与えると同時に、マスクをしていても認証できるよう新しい技術の取り組みを促しました。 実は、NISTの報告よりも以前に、巷ではマスクと顔認証についてネットでは盛んに記事が出ていました。iPhoneの顔認証によるロック解除機能についてです。 Face IDはマスク認証を諦めた? Face IDはマスクをかけているとロックを解除できない 「マスク 顔認証」で検索すると、iPhoneのFace IDの記事がたくさんヒットします。一般の人々に顔認証技術に接する機会を与えたという点では、iPhoneには功績があります。しかし、多くの記事は、Face IDがマスクをかけているとロックを解除できない、またはどうすれば裏技を使ってロックを解除できるのかというものでした。どうやらFace IDはマスク認証が苦手のようです。 iPhoneでは、2017年モデルからFace IDと呼ばれる顔認証システムを導入しました。従来は指紋認証によって認証していたものを、顔認証によって画面を見るだけでロック解除できるようになりました。 導入当初は、認識スピードが速いとうことで肯定的なコメントが多かったFace IDですが、コロナウィルスの流行でその論調は一変しました。基本的にFace IDではマスクをしていると認証ができないからです。サングラスなら問題なく認証できるのに、コロナ禍でマスクを外して認証しなければならないのは不便と言えるでしょう。 マスクを認識したらパスコード入力画面に切り替わる 2021年5月頃にアップデート予定のiOS 13.5では、マスクを取らなくてもiPhoneをロック解除できる機能が搭載されるということです。 これは、Face IDがマスクを認識した場合、ホーム画面を上にスワイプするだけでFace IDをスキップし、パスコード入力する画面に切り替わるというものです。早い話、Face IDはマスクを認識したら顔認証は諦めるということのようです。 進歩を感じさせたアメリカ国土安全保障省(DHS)の報告 マスクありで96%、マスクをなしではほぼ100%の認証率 NISTの報告から半年後の2021年の年明け早々、アメリカ国土安全保障省(DHS)科学技術局(S&T)は、最新の顔認証技術では、マスクをした飛行機の搭乗客の顔をほぼ正確に識別できると発表しました。 DHS傘下の試験所で開催された2020年度生体認証技術大会(Biometric Technology Rally)で、最高の成績を修めた認証システムは、マスクありで96%、マスクをなしではほぼ100%の認証率だったそうです。ここでは、さまざまなカメラやアルゴリズムを組み合わせた60の顔認証システムがテストされました。 試験結果よると、マスクありの場合、認証率の中央値は77%だったのに対し、マスクなしの場合は93%でした。 ▷参考:https://www.dhs.gov/science-and-technology/news/2021/01/04/news-release-airport-screening-while-wearing-masks-test マスク認証は緊急課題として世界中のエンジニアが取り組んだ 空港などの顔認証技術を使用する必要がある組織が適切なシステムを導入することで、旅行者などが顔認証のためにマスクを外す必要がなくなり、旅行者や空港スタッフの感染リスクを軽減できるだろう、と報告書は述べています。 これを見る限り、マスク認証は喫緊の課題として世界中のエンジニアが取り組み、成果を出しつつあることが伺えます。 ■マスク認証への日本企業の取り組みは? では、日本ではマスク認証技術どのような状況でしょうか? ここでは代表的な大手企業の状況を見てみましょう。 NEC――目に重点を置いて特徴点を抽出する仕組みにして認証の精度を高める ▷参考:https://jpn.nec.com/ NECは2020年9月24日、マスクを着けている人を高精度で認証する新しい顔認証エンジンを開発したと発表しました。 人の目の周りから特徴点を抽出し、元データと照合して本人確認を行う仕組みです。NECの社内評価では、1対1認証(個人の生体情報を呼び出した上で、本人と比較する方式)での認証率が99.9%以上でした。 従来のエンジンは目・鼻・口から特徴点を抽出していましたが、新しいエンジンは、目に重点を置いて特徴点を抽出する仕組みにし、認証の精度を高めたそうです。マスクに色や柄があっても問題ないということです。 マスク着用の有無に応じて分析アルゴリズムを切り替える機能も持ち、具体的には、カメラが人の顔を検出すると、まずマスク着用の有無を判定し、マスクを着けている場合は目の周り、そうでない場合は鼻や口などから特徴点を抽出するという仕組みです。 ▷参考:https://jpn.nec.com/press/202009/20200924_01.html 富士通研究所――「疑似マスク」を顔画像に重ねることでマスク着用顔画像を生成 ▷参考:https://www.fujitsu.com/jp/ 富士通研究所は2021年1月21日、顔情報で照合対象者を絞りこみ、手のひら静脈で本人を特定する非接触な生体認証を融合させたマルチ生体認証において、マスクを着用していても、マスク着用なしと同等レベルの99%以上の高精度で本人特定が可能な認証技術を開発したと発表しました。 一般的な顔認証技術では、マスクを着用した顔から絞り込みに有用な顔部位の形や位置関係などの特徴量を抽出するために、露出している目の領域のみを利用する方式を採用していました。この方式では、顔全体の特徴量が抽出できないため、情報量の低下により本人が認識されないという問題がありました。 開発した技術では、マスクを着用しても輪郭の形状など顔全体の特徴量抽出を考慮しつつ、マスク着用の影響を低減するために、マスク非着用の顔画像にマスクを付加した画像を生成し学習させることで、マスク着用時でもマスク非着用時と同等レベルの精度で絞り込みが可能となり、同一人物として認識することができます。具体的には、目や鼻の位置など顔の特徴点から顔の姿勢を推定し、その推定結果に基づいて「疑似マスク」をリサイズ、変形させて顔画像に重ねることで自然なマスク着用顔画像を生成します。さらに、様々な色や柄、形のマスクが流通している状況に対応するため、様々なタイプのマスクを付加しました。 ▷参考:https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/01/21.html パナソニック――マスク着用時等の顔検出率を従来比で3.1倍、顔認証率を2.2倍向上 ▷参考:https://biz.panasonic.com/jp-ja/ パナソニックとパナソニック システムソリューションズ ジャパンは、2020年11月4日、アプリケーション提供プラットフォームの構築を拡充し、様々な開発ニーズに応えるため、顔認証APIエンタープライズエディションの提供を開始すると発表しました。 顔認証APIエンタープライズエディションではエンジンの性能を向上し、顔認証速度を従来比で最大10倍高速化。また、マスク着用時等の顔検出率を従来比で3.1倍、顔認証率を2.2倍向上させたということです。 ▷参考:https://news.panasonic.com/jp/press/data/2020/11/jn201104-3/jn201104-3.html パナソニック――マスクを装着したままで来店客の性別と年齢を推定できる機能を開発 パナソニックは2020年10月16日、Vieureka来客分析サービスにおいて、業界で初めてマスクを装着したままでも来店客の性別と年齢を推定できる機能を開発したと発表しました。 Vieureka来客分析サービスは、Vieurekaカメラ内の画像解析アプリによって「来店客の人数」や「属性情報(性別、年齢、滞留時間)」をデータ化するサービスを提供してきました。しかし、コロナ禍では大多数の来店客がマスクを装着する状況になり、顔認識から性別と年齢の属性を推定できないという課題が発生していました。 今回、PUXが開発したディープラーニングの手法を活用した顔検出エンジンをVieurekaカメラVRK-C301に搭載することで、マスク装着時においても性別と年齢の推定を行い、来店客の属性のデータ化が可能になったということです。 ▷参考:https://news.panasonic.com/jp/topics/203983.html トリプルアイズ、AIZE開発エンジニアに聞くマスク顔認証の今 トリプルアイズでは顔認証のためのAI「画像認識プラットフォーム・AIZE」を提供している。マスク着用での顔認証技術の精度向上はどのように行われているのか、開発エンジニアである片渕博哉に話を聞いた。 顔検出と顔認証と属性推定 そもそも、顔認証技術はマスクをかけていないことを前提に開発されていました。現在の情勢において、世界中のほとんどの人がマスクを装着するようになりました。鼻と口、ほほの部分が隠れることにより、「顔認証」の技術的なハードルがかなり上がりました。 ひと口に顔認証と言いますが、そこにはいくつかのフローがあります(下図参照)。 顔認証のフロー 認知した画像からそこに写っているものが「顔」なのかどうかを判断することを「顔検出」といいます。そして検出した顔からAIが顔の特徴を抽出してデータベースと照合することによって「顔認証」が行われます。 検出した顔がデータベースに登録している顔画像のどれと一致するのか判定するわけです。また、それとは別にAIに「属性を推定」させることも可能です。検出された顔が男性なのか女性なのか、何歳ぐらいなのか、笑っているのか怒っているのかなどを推定します。 ハードルが高かった「マスクなし画像⇄マスクあり画像」の認証 新型コロナの流行により、ほとんどの人がマスクを着用することで、「顔検出」「顔認証」「属性推定」など全ての面でAIは劣勢を強いられることになりました。 まず、従来のアルゴリズムでは、マスクをつけていると、この時点で「顔」であると認識することが難しかったのです。つまりスタート地点の顔検出で間違いをたくさん犯すようになりました。 ただしこれはそれほど難しい問題ではありませんでした。マスクをつけている人の画像をAIに「顔である」とたくさん学習させることで解決したからです。現在は、当社も含めてほとんどのAIはマスク着用でもきちんと「顔検出」できていると思います。 次に、顔画像から本人を特定する「顔認証」の問題に移りました。検出した顔から特徴を抽出してデータベースと照合します。マスクをつけるということは、露出している顔の半分以上を隠すわけです。鼻や口元が隠れてしまうので認証の難易度が上がることは容易に想像できるでしょう。 ここでの認証の問題は二つに分けられます。「マスクなし画像⇄マスクあり画像」と「マスクあり画像⇄マスクあり画像」です。データベースに登録している顔画像が最初からマスクありであれば、マスク自体も顔の特徴と捉えることによって認証は可能です。難しいのは「マスクなし画像−マスクあり画像」です。 同一人物であってもマスクを着用することで、AIが別人であると認識してしまう確率が大幅に高まったために早急に改善する必要がありました。 さらに顔認証の問題は二つに分けて考えなければなりません。「1対1照合」と「1対N照合」です。「1対1照合(Verification)」とは、任意の画像と画像を比較して同一人物かどうかを判断するものです。 それに対して「1対N照合(Identification)」とは、一つの画像が他のたくさんの画像の中のどれと同一人物かを判断するものです(下図参照)。 空港でのパスポートとの照合やコンサート会場での本人確認は「1対1照合」、勤怠認証や顔決済など複数の登録データから本人を特定するのは「1対N照合」になります。 例えば、マスクをしていても、家族や友人、知人など見知った人なら見分けがつきますよね。「1対1照合」はこれに似ています。でも、まったく知らない人のマスクをかけた写真を見せられて、これと同じ人をたくさんの写真の中から選びなさいと言われたら、どうでしょう? 相当困難なはずです。私は自信がありません。それが「1対N照合」です。 お手本のモデルがない中でいかに認証精度を上げるか 私たちが開発してきたAIZEでは、従来、マスクなしの正面画像であれば「1対N照合」でも99%以上の精度で認証が可能でした。実際、ヤマダ電機様で使用されている顔決済のアプリ「ヤマダPay」では顔認証の機能をAIZEが受け持っているのですが、開始から1年を通して、誤って他者の顔で決済をしてしまったケースは一度もありません。 マスクをした状態で「1対N照合」において、いかに認証精度を上げるかというのが、この1年の私の課題となりました。 私たちが取った手法は、任意の顔画像に合成して作ったマスク画像を着用させてAIに学習させるというものです。マスクも今は様々なバリエーションがあるので、色と形状のパターンを複数学習させて精度の向上を図りました。 この精度向上のために半年間を費やしました。一番大変だったのが、情報がないことです。マスク認証についてはお手本になるAIモデルがないので、一から自分たちでアイデアを出し、検索アプローチやデータアプローチを繰り返し、試行錯誤しながら進めてきたという経緯があります。 マスク着用時でも認証率98%を実現 現在では(2021年4月時点)、半年前に比較すると以下のようにマスク認証の精度を向上させることができました。 正面から顔を捉える場合は、上記の精度となりますが、ウォークスルー(防犯カメラタイプ)については設置環境にもよりますが、80%程度となります。理由としては、暗かったり下を向いていたりして顔をうまく捉えられないケースが多いためです。 つまりどんなにAI側の精度を上げても、カメラ環境(撮影環境)に左右される問題は残り続けますので、そこは課題として取り組んでいきたいと思います。勤怠認証や顔決済など、認証精度が求められるケースでは、正面での顔認証となりますので、今回の精度向上で、運用への適用が可能なところまで来たと考えています。(談) アフターコロナでもマスクで顔認証は必須 すでに世界では、どこの国においても外出先ではマスクをすることが日常的な光景になっています。コロナウィルスの流行が仮に収束したとしても、マスクをつける習慣は、自己防衛やマナーの観点からすぐになくなることはないでしょう。 かたや顔認証に対するニーズは今後も高まってくるでしょう。顔で決済したり、顔で改札を通ったり、顔がID証明になるといった「顔パス社会」への移行は現在進行中です。 マスクを装着していても高い精度で顔認証が可能なシステムが求められる所以です。 ▷関連記事:顔認証システムを自動検温機で比べてみる 資料ダウンロード
    • 2021.02.24
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    • 顔認証システムを自動検温機で比べてみる
    • 顔認証が身近になったのはいつからでしょうか? 現在では空港の出入国ゲート、イベントや遊園地の入場管理、もっとも有名なのは、iPhoneに搭載されているFace IDかもしれません。顔を端末に晒すだけでログインできる。便利ですよね。でも、Face IDってマスクしていると認証しませんね。 顔認証システムは日本企業が世界一と言われています。そうなんです。日本企業は進んでいます。 とはいえ、どういう顔認証システムがいいのか。なかなかわかりにくいですよね。システム同士の比較も簡単ではありません。基準も明確にしにくいからです。とはいえ、どんな点に違いがでるのかをいっしょにみていきましょう。 ■目次■ 1.顔認証システムでなにができるか? ー生体認証のひとつ、顔認証システム ー顔認証システムが主流になるわけ ー顔認証システムが当たり前になる未来 2.その顔認証システム、国産? ーほんとは4パターンある自動検温機 ー国産AIによる顔認証システムの珍しさ ーだからトリプルアイズの顔認証システムは優秀なのだ 3.AIZEを選ぶしかないこれだけの理由 ー画像認識プラットフォーム・AIZEにしかないもの ー①認識精度の高さ ー②多角的な分析 ー③拡張性 1.顔認証システムでなにができるか? 生体認証のひとつ、顔認証システム パソコンやネットサービスへのログインの際には、ユーザ認証としてパスワードなどの「知識情報」が、建物への入退室や乗り物への乗降にはセキュリティカードなどの「所持情報」が使用する技術が主流です。 あるいはクレジットカード、キャッシュカードのように、この両方を使用する多重認証もたいへん馴染みのあるものだと思います。 みなさんも、何十ものパスワードを覚えておくか、メモしておくか。財布にはたっぷりカードを忍ばせているのではないでしょうか。それがあと数年で、ぜんぶいらなくなるといったら便利だと思いませんか? そんな時代が近づいています。 どういうことか? この頃、にわかに「生体情報」が主流になりつつあるからです。そのなかでも本稿のテーマである顔認証システムが大注目なのです! ▷関連記事:【初心者向け】今話題の生体認証とは?種類やそれぞれの特徴、メリット、問題点、活用事例を紹介 顔認証システムが主流になるわけ 待て待て、生体認証といったって顔認証に限らないじゃないかと思っている人もいるでしょう。 ここからちょっと説明します。 現在、実用化されている生体認証はいろいろあります。 指紋認証 声認証 顔認証 ほかにも、眼の瞳孔を囲む虹彩を認証するもの、静脈を認証するものもあります。このうち早くからスマートフォンに取り入れられた指紋認証はやったことないという人はいないと思います。 ちょっと余談ですが、指紋認証で出退勤を管理するシステムが飲食店の従業員向けに使用されていたりしますが、こんな話を耳にしたことがあります。 指紋認証は、ふつう3本の指の指紋を事前に登録して認証を行います。この登録の際、人差し指だけ自分Aの指紋にして、中指を同僚B、薬指を同僚Cに頼んで登録します。こうしておくと自分Aがバイト時間に遅刻しそうになったとき、同僚Bに電話して彼の中指で出勤記録をつけるわけです。これで見事に、遅刻は隠蔽される、と。 こんな裏技(!)が生まれちゃうほど、指紋認証は実社会に定着しています。 顔認証システムが当たり前になる未来 すこし昔、ふつうに生活する人たちはみんなアドレス帳なるものを肌身離さず持っていました。なぜなら、これがないと連絡したい人にも連絡できないからです。 まれに知能が優秀な人が電話番号をぜんぶ覚えていたりしましたが、今にして思うとほんとうに不便でした。新しい番号はメモ書きしたりね。 これが25年ぐらい前、携帯電話が普及するとともに、アドレス帳も電場番号の記憶もすっかり不要になりました。現在の若者にとっては「え、電話番号を覚えてたの?」「メモしてたの?」といった感じでしょう。 さてはて、何が言いたいかと申しますと、つまり顔認証システムをはじめとする生体情報による認証技術が普及すると、大混乱するパスワードの記憶も財布いっぱいのカードも不要になります。 将来の若者は「え、パスワードってなんすか?」「カードとか使うんすか?」と言い出すことでしょうね。 その顔認証システム、国産? ほんとは4パターンある自動検温機 最近、店舗や商業施設の入り口でポールのうえにタブレットがついた機器を見かけることが増えました。これはコロナ感染防止対策として、非接触で検温する機器です。 これらの機器は、そのほとんどがアプリで顔認証を行なっています。なかには認証しないで、顔の認識だけして検温だけする格安の機器もあります。 注意してください。「認証」ではなく「認識」だけです。つまり顔そのものは認識していますが、個人の顔を認証してはいないのです。さらにいえば自動検温機では、顔認証していても、検温記録などのデータを、クラウドを介してUI管理するといったシステム化しているものもそれほどありません。 そのうえで、国産のAIを搭載した顔認証システムはさらに限られます。整理しましょう。タブレット型の非接触検温は大きく4つに分類できます。 同じような機器に見えてこんなに違いがあるのをご存知でしたか?そして、これはとても重要なことです。 日本の顔認証システムの未来を占うといっても過言ではありません。 国産AIによる顔認証システムの珍しさ 日本においてAIを提供するIT企業はいくつか存在しますが、そのほとんどがGoogle APIなどのオープンソースを改良するAIをサービス提供しています。つまり脳みそは人のものを借りているわけです。 AIを独自開発できる企業は日本では10社程度といわれています。それだけAIの開発は難しいものなのです。 言いたいことがそろそろバレましたね。 そうです。当社、トリプルアイズは独自にAIの学習モデルをつくり、主としてディープラーニング技術を活用して開発を行なっています。ディープラーニングについては次項を参照ください。 AIを独自開発できる10社のなかでも、実際にサービス提供で実績をあげている企業はさらに限定されます。 当社はいち早く顔決済AIシステムをヤマダ電機に提供、実サービスとしては国内初と言われています。現在はヤマダ電機全店舗に「ヤマダPAY」として導入されています。 国産AIによる顔認証システムを搭載したトリプルアイズの非接触自動検温システムは、認証精度の高さ、クラウドサービスである点、パソコンで一括管理できる点、データ蓄積に上限がない点で、同様に機器とまったく違うサービスを提供できているのです。 ▷関連記事:AI(人工知能)を説明できますか? ▷参考:トリプルアイズの画像認識プラットフォーム・AIZEによる顔認証決済サービス「ヤマダPay」がスタート だからトリプルアイズの顔認証システムは優秀なのだ トリプルアイズはグローバルIT企業と技術競争をしてきたベンチャー企業です。 AI技術の優劣が端的に、そして残酷に現れる囲碁AIの世界で、名だたる世界企業のプログラムと真剣勝負を繰り広げてきました。 その実力は、囲碁AI世界大会2位、国内大会1・2位独占といった実績をみれば明らかです。 囲碁AIの世界でこそ、現在のAI技術のブレークスルーが果たされました。ディープラーニングによって不可能とされていたプロ棋士にAIプログラムが勝利したことがきっかけでした。このディープラーニングが最も進化させたのが画像認識AIでした。 ディープラーニングによって、コンピュータは人と同等の眼を持つに至ったのです。 トリプルアイズが事業展開する画像認識プラットフォーム・AIZE(アイズ)は、囲碁AIの研究開発によって培われたディープラーニングから生まれた正統派のAIエンジンを実用化しています。 囲碁AIの研究開発に国内IT企業は当時も今もほとんどありません。グーグルもフェイスブックもテンセントも参戦して、技術力を磨いているというのに見向きもされません。 トリプルアイズのAI、そのエンジンを搭載した顔認証システムが他社のシステムに比較して優位だとすれば、この戦いこそうが理由なのです。 ちょうど、オートバイレースに参加することで技術を磨いた本田技研工業と、日本企業がかてるわけがないと冷笑した他の自動車会社と同じ違いがあるはずです! ▷参考:トリプルアイズの囲碁AIへの挑戦 ▷関連記事:【事例付き】画像認識とは?仕組みや歴史、AI(人工知能)による画像処理までを解説 AIZEを選ぶしかないこれだけの理由 画像認識プラットフォーム・AIZEにしかないもの トリプルアイズの画像認識プラットフォーム・AIZEは、他にはない3つの特徴を有しています。 ①認識精度の高さ 顔認証AIサービスを提供する多くの企業が謳っています。しかし、そのほとんどが正面静止画像での認証精度を示しています。これに対し、AIZEはさまざまな角度からの画像、動きのある対象、マスクや帽子などの変化があっても高い認証精度を誇っています。 これは上段で説明した囲碁AIの研究開発で培われた技術の賜物です。 ディープラーニングは特徴量といわれる多次元の特性で認証を行っています。当然、この特徴量の次元が精度に表れます。AIZEは、他社が100〜200次元で行う顔認証を、512次元という世界でも類を見ない次元の特徴量から認証を行なっています。 この特徴量を高速演算することで、被写体の状況に左右されにくい認証精度を誇っているのです。 ②多角的な分析 AIZEは顔を認証するだけの技術ではありません。 ディープラーニングの学習モデルを独自開発できる強みを生かし、顔画像からさまざまな推定を行うAIエンジンを搭載しています。 性別・年齢といった属性の分析や、たとえば店舗への来店数を解析するリピート分析のほか、表情から感情を推定したり、要注意人物をマークしたりもAIZEには可能です。 こうした多角的な分析はカメラさえあれば実現されます。それはAIZEがクラウドサービス・サービスだからです。1台のカメラをエッジPCに接続、ネットワークでAIZEと連携することで、一気にAI化され多角的な分析ができてしまうのです。 分析データは、管理用PCで一括管理が可能です。たとえばチェーン展開している企業などが、本部で多店舗の顧客情報をリアルタイムで一覧するだけでなく、過去データを総合して分析することも簡単です。AIZEは多くのAIサービスのようにデータ蓄積に上限を設けていないので、利用期間が長くなるほどデータの精度は上がっていきます。 ▷参考:5分でわかるAIZE ③拡張性 ここまで2つの特徴で述べてきたように、独自開発のAIエンジンとクラウドサービスの組み合わせであるAIZEが、豊かな拡張性をも有しているのは当然といえます。 独自開発AIですので、顧客企業からのさまざまなリクエストに柔軟に応えることができます。トリプルアイズはSIerとしての側面もありますので、既存システムにAIを搭載するといったカスタマイズもワンストップで実現できます。顧客ごとの課題に即したAIシステムの構築は、他社のAPI利用によるサービス提供では簡易に行えるものではなく、コストも嵩みます。AIZEにはそういった心配なくAI化カスタマイズができてしまうのです。 さらにAIZEの端末となるカメラは、防犯カメラであれ、PCやモバイルのウエブカメラであれ、ほとんどで使用可能です。すべてのカメラをAI化できるのです。最も簡易なIoTを実現しうる技術ともいえる所以です。実際に、コミュニケーションロボットに搭載したサービスも展開しております。 こうしたサービスは、どれも既存のデバイスにAIZEのAIエンジンを搭載しておりますので、驚くほど開発は短期間で行われました。AIZEの拡張性の強みはこの点にもあります。 トリプルアイズは、グローバル企業が莫大な予算と豊富な人員を割いて成し遂げたことを、数百分の一の規模で成し遂げてきました。 AIZEはどんどん進化しています。他社のAPIに頼らないので進化を待つことはありません。早期に実用化しているので、どんどん利便性も向上させることができます。 ▷参考:顔認証のAIZE・AIを使った課題解決型顔認証ソリューション 資料ダウンロード