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DX・AI技術・事例解説
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【顔認証の活用事例】研究開発の歴史とビジネスにおける応用事例

目次

顔認証技術とは?その原理について

顔認証技術とは、AIを使って人間の顔を判別するシステムです。目、鼻、口や顔の輪郭などを判断材料として識別されます。

現在主流である二次元顔認証の流れは大きく3つに分けられます。

1.顔の位置を検出する

2.顔の特徴の抽出する

3.照合を行う

1では入力画像の中のどこに顔があるかを検出します。

2では、目、口、鼻などの顔のパーツの位置や大きさ、またそれらの距離などを数値として検出します。

3では、顔の特徴を抽出した数値をすでにデータベースに登録してある顔の数値と比較し、どの顔なのかを判別します。

二次元顔認証では、この3つのステップが実行されて、人間の顔が判別されます。

顔認証技術の歴史と最新の動向について

自動顔認証の研究は1964年から開始された

顔認証の研究が始まったのは1964年だと言われています。このころは手動で特徴を入力していました。

そして、1973年にまず顔を自動で認識するシステムの研究が始まり、1988年に現在の顔認証の基盤となる、統計的な手法による顔認証が始まりました。

1991年には、主成分分析を用いた顔認証アルゴリズムが登場し、自動の顔認証技術の開発に関心が多く集まりました。

1993年からは、顔認証ベンチマークという顔認証の精度を競うコンテストがアメリカで始まりました。以降、約4年ごとに実施されています。このコンテストにより、顔認証技術の精度は飛躍的に進歩していきました。

2002年には20%ほどあったエラーが、今では1%以下になっています。2018年に行われた最新の顔認証ベンチマークテスト「FRVT2018」では、日本電気株式会社(以下NEC)が1200万人分の静止画を用いた顔認証でエラー率0.5%を記録し、第1位を獲得しました。

NECは今回で5回目の1位獲得となり、顔認証システムの精度向上をリードし続けています。

歴史の話に戻りますが、この顔認証の大きなターニングポイントとなった事件が2001年に起きました。それはアメリカ同時多発テロです。この事件の犯人を捕まえたいということで、顔認証技術導入の要望が高まっていきました。

そして、2005年にはデジタルカメラの顔検出、2007年には入場ゲートシステムが開発されるなど、様々な分野に応用が進められています。

(参照元:NEC:安全・安心で豊かな社会を支える顔認証技術)

(参照元:NEC、米国国立機関による顔認証の精度評価で第1位を獲得)

今後の顔認証の研究開発の方向性について

今後の顔認証技術は大きく以下の2つの方向に発展していくと考えられています。

1つは精度をより上げることです。抽出する特徴量を増やすことで、顔の向きや照明の明るさに左右されないアルゴリズムの開発が進んでいます。犯罪捜査や空港などで利用されているので、より精度のよい顔認証技術が求められています。

2つ目は様々な機器に組み込むことのできる小型で高速な顔認証を作ることです。今後はひとりひとりに適した情報や機能を提供できるようなユーザービリティの開発が求められています。それを実現させるために身の回りの機器に顔認証機能を組み込み、個人を認識することが求められています。

ビジネスにおける顔認証技術の活用事例

顔認証による入退室管理

ICカードや指紋認証による入退室管理から顔認証による入退室管理に移行する会社が増えてきています。

事例 

スマートニュース株式会社が顔認識による入退室管理システムを導入しました。

課題 

ICカードを使っていた時は、ICカードの紛失や盗難、悪用などのリスクがありました。また、再発行にもお金がかかります。以前使っていた指紋認証は、冬など乾燥している時期は認証されにくいことがありました。荷物を両手に持っているときなど、手が空いていないときには使えません。

解決策 

株式会社セキュアが開発した顔認証による入退室管理システムを導入しました。ドアの付近にカメラをセットし、カメラに顔が映ったときにその情報をAIによる顔認証技術で処理することで、登録された人が来た場合にのみドアを開けるようにしました。

効果 

ICカードを持たなくてよくなりました。これで、ICカードまわりのトラブルが起きることがなくなりました。両手が使えないときでも入退出ができるようになりました。またICカードのときよりもスムーズに入退出ができるようになりました。

(参照元:導入事例|スマートニュース株式会社|顔認証セキュリティはSECURE | 株式会社セキュア)

顔認識によるマーケティング分析システム

顔認識を使ってデータを集めることで、普段気づかなかったことが見えてきます。

事例 

エナジール株式会社が顔認証による顧客分析システムを開発しました。

課題 

どの層の顧客がどのくらいいるのか具体的な数字が分からず戦略がたてられない、売り上げが伸び悩んでいる、などのマーケティングに関わる課題がありました。

また、従来のマーケティング分析に使われているPOSシステムは購買データのみしか集められず、年齢などは担当者の主観で判断されてしまい正確ではないという課題がありました。

解決策 

入り口に専用のカメラを設置しました。そして、顔認識を使い、カメラのデータから顧客の性別、推定年齢などの属性を認識し、時間ごとにまとめました。

他にも、それらのデータを表、グラフなどまとめ、データを簡単に分析できるようにしました。


効果

主婦層にターゲットを置いていたが、夜は男性客が多いことが分かったので、夕方以降に男性向けの商品を追加することで売り上げがアップしたなどの効果がありました。また、従来の方法であるPOSでは集められなかった非購買層のデータの収集ができました。

さらに、AIによる顔認識によって年齢などの属性の判断が正確になりました。その結果、女性向けの商品を展開していたが、付き添いで男性が来ることが多いことが分かり、同行する男性向けの商品も出したところ売上が上がった、というケースもありました。

(参照元:顔認識によるマーケティング分析システム【LYKAON】-エナジール株式会社-)

顔認証による万引き防犯システム

日本の万引き被害は年間約5000億円にも上る深刻な問題です。様々な防犯対策がされていますが、現在注目されているのが顔認証を使った対策です。

事例 

書籍・雑貨店のオーナーが万引き対策として顔認証を使った万引き防止システムを導入ました。

課題 

小さな店内にはたくさんの商品が並べられていて、さらに監視カメラの死角も多いため、万引き被害が多く発生していました。そこで、20台ものカメラや防犯タグを使用して対策をするも、万引き被害は収まりませんでした。

解決策

まず、万引きされた商品の場所をうつすカメラを確認し、万引き犯や怪しい人を特定しました。次に万引き防止システムに画像データを送り、それらの人物をデータベースに登録しました。そうすると顔認証技術を搭載した万引き防止システムを使い、登録した人物がカメラに映ると通知が来るように設定しました。

効果 

マークしていた人物が来た時にすぐ気づくことができました。その結果、被害額が3分の1になりました。

(参照元:導入事例|顔認証万引き防止システム【LYKAON】-エナジール株式会社-)

まとめ

以上のように、日本でも顔認証の導入・活用が進められています。

例えば、空港の出入国手続き、イベントやコンサートでの入場管理、オフィスの入退室管理など、皆さんの身近なところでも、活用の場が広がっています。

一方で、利用者のプライバシーをどのようにして守るかという課題も大きくなっています。顔認証技術は長い歴史を経てその精度を向上させてきましたが、具体的な活用方法や顔認証との向き合い方については、これからもっと議論される必要があるでしょう。

顔認証技術で、より社会がセキュアで便利になることに期待がかかります。

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