Identity Verification
登録済み情報との照合
利用者や受験者の顔を、事前に登録した本人の情報と照合します。 アカウントや申込情報と関連付け、確認フローの一要素として利用できます。
顔認識とは
顔認識は、画像や映像に写る顔を検出し、特徴を抽出して、登録済みの情報との照合に利用する機能です。 特定の登録情報と比べる1対1照合は、顔認証としてオンライン試験や受付などの本人照合に利用できます。一方、1対N候補検索は、登録された複数候補から一致の可能性がある人物を探す方式です。 ALNETZでは、既存システムへの追加、現在の認証・運用の見直し、新規サービスへの導入について、採用する認識方式や顔データの管理、関連機能との連携を含めて検討します。
System Integration
受付・入退室との連携
来場者情報や利用者情報との照合結果を、受付端末やゲートへ受け渡します。 既存の受付・入退室システムとの連携条件を確認して、確認の導線を整理します。
Operation Design
データ管理を含む運用設計
顔画像、顔特徴データ、照合結果の保存有無や保持期間、閲覧権限を整理します。 利用目的や取得方法に応じて、必要な案内・同意等を利用フローに組み込みます。
顔認識の主な用途
顔認識は、登録済みの利用者情報や申込情報と照合し、確認結果を業務システムへ受け渡す場面で活用できます。 採用する認識方式、カメラや端末、照合できなかった場合の確認方法は、利用目的と既存環境に合わせて整理します。
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オンライン試験・研修 受験・受講開始時に登録済み情報と照合し、確認結果を試験・研修の記録と関連付けます。 -
来場者受付 事前申込や来場者情報と照合し、受付担当者による確認や入館処理につなげます。 -
入退室管理 利用者情報との照合結果を、ゲートや入退室記録へ連携する確認手段として利用します。 -
勤怠・出席確認 出勤・出席時の照合結果を、従業員・受講者情報や記録と関連付けます。 -
会員サービスでの本人照合 登録済みのアカウントと照合し、ログインや重要な操作時の追加確認に利用します。 -
オンライン手続き・申請 申請・手続きの途中で登録情報との照合を行い、確認結果を受付フローへ受け渡します。
目的に合わせて構成する顔認識
顔認識の中心となるのは、画像内の顔を検出し、特徴を抽出して登録情報と照合・検索する処理です。 1対1照合または1対N候補検索のどちらを用いるかを整理し、なりすまし対策、データ管理、ログ、既存システム連携などを目的と条件に応じて組み合わせます。
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顔認識
顔を検出して特徴を抽出し、登録済みの本人との1対1照合、または登録された複数候補からの1対N候補検索を行います。
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なりすまし対策
採用する認識サービスや端末の仕様に応じて、ライブネス検知などの対策と再確認方法を検討します。 -
顔データ管理
顔画像、顔特徴データ、照合結果について、保存の有無、保存先、保持期間、削除単位を整理します。 -
認識条件・しきい値
別人を一致と判定する誤一致と、本人を一致と判定できないケースのバランスを踏まえ、利用環境や業務上のリスクに応じた条件を検討します。 -
認識・操作ログ
照合日時、結果、操作主体、再確認結果など、運用と追跡に必要な記録項目を整理します。 -
利用目的・案内フロー
対象者、取得方法、外部提供の有無に応じて、利用目的の表示や必要な案内・同意等を利用フローに組み込みます。 -
既存システム・外部サービスとの連携
受付、認証、ユーザー管理、カメラ、外部の認識サービスなどとの接続条件を確認します。
ALNETZ DESIGN POLICY
ALNETZが顔認識で重視する設計
ALNETZでは、顔認識を単独の認識機能ではなく、受付、試験、認証、ユーザー管理などの業務フローに組み込む機能として捉えます。 利用目的と確認方法を整理したうえで、認識方式、データの扱い、既存システムや外部サービスとの連携、照合できなかった場合の代替確認までを一つの運用として検討します。
- 業務フローを起点に整理 どの場面で誰を確認し、照合結果をどの業務処理へ渡すかを先に整理します。
- 認識方式を用途に合わせる 登録済みの本人との1対1照合か、複数候補からの1対N候補検索かを利用目的に合わせて検討します。
- 実際の利用環境で評価 カメラ、照明、距離、登録画像、対象者、利用規模などの条件を確認し、採用方式を評価します。
- 代替確認まで含める 照合できない場合や誤一致が疑われる場合に、担当者確認や別の認証手段へ切り替える導線を整理します。
- データの取り扱いを整理 顔画像、顔特徴データ、ログの取得から保存、閲覧、更新、削除までを運用として整理します。
- 既存環境・外部サービスとの連携 既存システムの仕様と外部サービスの処理条件を確認し、追加・見直し・再構築の範囲を検討します。
導入・追加前に確認するポイント
導入方法を決める際は、顔認識で確認する対象と業務、登録情報、利用環境、データの扱い、連携先を順に整理します。 既存システムへの追加、現在の機能の見直し、新規導入のいずれでも、条件を確認して必要な機能と運用範囲を検討します。
- 利用目的・対象者・照合方式
- どの業務で誰を確認するかを定め、1対1照合と1対N候補検索のどちらが適するかを整理します。
- 登録情報・カメラ・利用環境
- 照合元となる登録情報、カメラや端末、照明、距離、ネットワーク、想定する利用規模を確認します。
- 精度評価・しきい値・代替確認
- 誤一致と、本人を一致と判定できないケースの両方を確認し、業務上のリスクに応じた条件と再確認の方法を整理します。
- 顔データ・ログの管理
- 利用目的や取得方法に応じて必要な通知・公表・同意等を確認し、保存先、保持期間、削除方法、閲覧権限を整理します。
- 既存システム・外部サービスとの連携
- APIや受け渡すデータ、外部での処理・保存、削除、サービス提供者による再学習への利用、仕様変更時の対応などを確認します。
- 権限・セキュリティ・継続運用
- 管理者権限、通信・保存時の保護、操作記録、障害やサービス変更時の運用を整理します。
よくある質問
顔認識の精度はどの程度ですか？
認識結果は、採用するサービス、登録画像、カメラ、照明、角度、距離、対象者、登録規模、しきい値などの条件で変わります。誤一致と、本人を一致と判定できないケースの両方を実際の利用環境で確認し、再確認の方法と合わせて条件を整理します。
顔データはどこに保存され、削除できますか？
保存先や削除方法は、採用する構成によって異なります。用途と方式に応じて、顔画像、顔特徴データ、照合結果のうち何を保存するかを決め、保持期間、閲覧権限、削除単位、バックアップや外部サービス側の保持条件を確認します。
既存システムやカメラを利用できますか？
既存の受付、認証、ユーザー管理、カメラなどを生かした機能追加も検討できます。API、画像品質、端末、ネットワーク、性能などの条件を確認し、追加・改修・再構築の範囲を整理します。
外部の顔認識サービスと連携できますか？
要件に応じて、外部の顔認識APIや端末機能を利用する構成も検討できます。送信するデータ、処理・保存される場所と期間、サービス提供者による再学習への利用、削除方法、仕様変更時の対応などを確認します。
認識方式や要件が決まっていなくても相談できますか？
利用目的、対象者、現在の確認フロー、既存システム、顔データの扱いを整理する段階からご相談いただけます。新規導入、既存システムへの追加、現在の機能の見直しを比較しながら構成を検討します。
CONTACT
顔認識の導入・見直しを、業務とデータ運用から整理する
本人照合を取り入れたい業務、既存の受付・認証環境、顔データの扱い、必要な連携を確認し、顔認識の導入方法と対応範囲を検討します。 認識方式や外部サービスが決まっていない段階でも、既存システムへの追加、現在の機能の見直し・再構築、新規サービスへの導入についてご相談いただけます。
顔認識の導入・見直しを相談する- 既存システムへの機能追加 既存の受付、試験、認証、ユーザー管理などの仕様を確認し、顔照合を追加する方法を検討します。
- 既存機能の見直し・再構築 現在の認識条件、データ管理、外部サービス、確認フローを整理し、改修・再構築の範囲を検討します。
- 新規サービス・システムの立ち上げ 利用目的と対象者から、登録、照合、結果利用、データ管理、代替確認までの構成を整理します。