顔認証でのAI活用とは？仕組みとメリットをご紹介
こんにちは、「ライナフGate」ブログチームです。
現在活用が進んでいる顔認証システムですが、そのシステムには人口知能・AIの仕組みが取り入れられています。
なぜなら、AIを活用することで顔認証システムはまずます便利になるからです。
では、なぜAIの活用で顔認証が便利になるのでしょうか。
本記事では、「AIの学習方法について・顔認証でのAI活用のメリット」について紹介します。
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目次[非表示]
AI顔認証とは
AI顔認証とは、文字通りAIを活用した顔認証システムのことです。
顔認証の精度を上げる為にAIを活用しており、具体的には、顔認証の認証OK・NGを何度も学習させる、学習したAIを活用してプログラムの精度を上げるなどです。
認証の学習にはAIが不可欠であり、AIは顔認証システムの向上には欠かせないものとなっています。
AIとは
AIとは、Artificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス）の略称です。Artificialは「人工的な」、Intelligenceは「知能・知性」という意味を持っています。
人間の思考プロセスの一部をソフトウェアによって再現したもので、人間と同様、適切な学習をすることによってますます賢くなっていくという特徴があります。
顔認証とは
生体認証の一種です。
事前に登録した顔のデータ（目・鼻・口・占める面積など）とカメラで検出して撮影した顔データとを照合し、本人確認・認証する仕組みのことを言います。
本人に固有の「顔」をキーとすることで、セキュリティ性を高めるとともに、手ぶらで認証できる利便性も兼ね備えており、マンション・オフィス・イベント施設・公共施設など様々な場所での活用が進んでいます。
AI技術について
それでは、顔認証システムに学習をさせるためのAI技術はどのようになっているのですしょう。
構造・学習方法・活用事例について紹介します。
構造
「AI」について調べると、「機械学習」「深層学習（ディープラーニング）」という言葉も出てくるため混同されることもありますが、この3つは下記の関係となっています。
「AI」の中に「機械学習」が含まれ、機械学習の中に「深層学習（ディープラーニング）」が含まれるという構造になっています。
機械学習
機械学習とは、コンピューターに入力された大量のデータを学習することで、データのルール・規則を抽出する技術です。そして未知のデータに対して予測を立てて判断をします。
たとえば、コンピューターに「りんご」を分類できるように学習させます。次に「りんご」と「みかん」の写真を読み込ませると、事前の学習に基づき「りんご」の写真だけを抽出することができるようになります。
学習方法は、後述の3つがあります。
深層学習（ディープラーニング）
深層学習（ディープラーニング）は、生物の脳を構成している神経細胞・ニューロンを模した「ニューラルネットワーク」を用いた学習の手法です。
機械学習の学習方法
機械学習の学習方法には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の３つがあります。
教師あり学習
教師あり学習とは、学習データに正解を与えた状態で学習させる手法です。つまり、データと正解を一緒に学ばせるということです。
たとえば、迷惑メール（スパムメール）の判定に使われます。
これは迷惑メール（スパムメール）である、というデータと正解を同時に大量に学習させることで、類似の特徴を持つメールを迷惑メール（スパムメール）として判断できるようにします。
また、スーパー等でのお弁当の販売にも役立ちます。
その日の気温・天候などのデータとお弁当の売れ個数を学習させることで、気温・天候におけるお弁当の売れ個数を予測することができます。
教師なし学習
教師なし学習とは、学習データに正解を与えない状態で学習させる手法です。つまり、データのみを与え、正解は自ら導き出させるという手法です。
先ほどの迷惑メール（スパムメール）の例でいうと、これが迷惑メール（スパムメール）という正解を与えずに大量のメールのデータを入力するため、コンピューターは与えられたメールデータから規則を抽出します。その1つとして迷惑メールという規則が導かれます。
例えば、「クラスタリング」という、データ間の類似度に基づいてデータをグルーピングする方法があります。ECサイトにおいて、クラスタリング後、同じ顧客グループ内である商品が複数回購入されている場合、まだ購入していない他の顧客も購入可能性が高いと予測し、レコメンド商品として自動でお薦めするなどの活用が挙げられます。
強化学習
強化学習とは、教師なし学習と同様、与えられるデータに正解は無いが、目的として設定された「報酬（スコア）を最大化するための行動を学習する手法です。
例えば、お掃除ロボットは「ごみ」という「報酬」をなるべく多く得られるように、ごみが多く取れる経路を試行錯誤しながら学習しています。また、囲碁・将棋のAIもこの強化学習が活用されている一例です。
機械学習を活用したAIサービスの事例
人の顔の判別
「教師あり学習」を活用することで人の顔を検知することができます。
大量の「人間の顔のデータ」を入力し、「人間の顔」という正解とともに学習させます。
すると、未知のデータが入力された際に人の顔を検知することができます。
例えば、顔認証システムにおいては、認証の前に「人の顔を検知して撮影する」必要があります。人間の顔としての「目」「鼻」「口」を学習させることで、カメラに人の顔が映ると「人間の顔」と判断して検知・撮影、クラウドにデータを送信して顔認証を行うということが可能になります。
データ分析
大量のデータをAIに学習・分析させることで、人間の分析・判断より速く正確な結果を予測することもできます。例えば、食品スーパーでの廃棄ロスを減らすため、過去の購入データから欠品状態を把握したり、棚の前を通過したお客さんの人数あたりの購入率により適正な在庫数を把握したりということができます。
発注業務
データ分析の例と似ていますが、コンビニ・スーパーなどでの発注業従に活かすことができます。今までは店長や購買担当者の勘や経験をもとに行っていた業務にAIを活用することで、経験の浅い新人社員やアルバイトでも行えるようになります。
具体的には、天気・気温・季節・曜日における過去の購買データを分析・パターン化することで必要な発注数（在庫数）を導き出すことができます。
レコメンデーション
ECサイトでは、先述の「教師なし学習」の例で記載したように、購買履歴や閲覧履歴などの特徴をもとに顧客をグルーピングし、「おすすめ商品」を表示することで購入・アップセル・クロスセルに役立てることができます。
自動運転
「強化学習」の活用で自動車の自動運転も可能となります。
車体カメラで周辺状況を認知し、自社の位置を正確に特定することで、前方の車との車間距離が詰まったら減速するなどの走行ができるようになります。
エレベーター制御
複数のエレベーターが設置された大規模オフィス・タワーマンション等では、曜日・朝夕の混雑する時間帯など、日々の運行データを学習することで制御の最適化が図れます。その結果、少しでも待ち時間をなくす自動制御を行うことで輸送効率を高めることができます。
AI顔認証の仕組みとメリット
ここまでAIの活用について紹介しました。
では、顔認証においてはAIをどのように活用し、どのようなメリットを得ているのでしょうか。
仕組み
顔認証システムでは、顔認証をする方式として下記の2つがあります。
2D認証
撮影した顔画像に写る「目」「鼻」「口」などの位置を平面で認識し、それらをデータベースに登録された顔情報と照合することで、特定の人物であると認証する方式です。
3D認証
上記の平面の情報に加え、赤外線を利用することで奥行を判断し立体的にとらえる方式です。2D認証に対して認証の精度が上がる・なりすましを防げるなどのメリットがある一方、赤外線センサーなど特別な装置が必要になります。
メリット
AI顔認証のメリットは、高性能な顔認証を実現していることです。
機械学習・深層学習（ディープランニング）を活用し、何度も人の顔を学習させることで認証精度を向上させています。AIの活用で「マスクありでも認証する」等も可能になり、より快適な利用体験にも繋がっています。
まとめ
本記事では、顔認証システムを進化させるAI技術について、学習方法・活用サービス例などを交えて紹介しました。
顔認証システムはAIの活用により日進月歩で進化しており、高精度で人の顔を認証したり、なりすましを防止したりすることができるようになっています。AIによる学習をベースとしているため、学習が進むことでより進化し、利用が進むとさらに進化するという良いサイクルを回せるサービスです。
ぜひAI顔認証についての理解を深めていただき、貴社ビジネスにご活用ください。
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