Azure AI Face サービスのユース ケース

透過性のためのメモとは

AI システムには、テクノロジだけでなく、それを使用する人、それによって影響を受ける人、それが展開される環境も含まれています。 目的に合ったシステムを作成するには、テクノロジのしくみ、その機能と制限事項、および最適なパフォーマンスを実現する方法を理解する必要があります。

Microsoft の透明性のためのメモは、AI テクノロジのしくみ、システムのパフォーマンスと動作に影響を与える可能性のあるシステム所有者の選択肢、およびテクノロジ、人、環境を含むシステム全体について検討することの重要性を理解するためのものです。 独自のシステムを開発または展開するときに透過性のためのメモを使用することも、システムを使用するユーザーやシステムの影響を受けるユーザーと共有することもできます。

Microsoft の透明性に関するメモは、AI の原則を実践するための Microsoft の広範な取り組みの一環です。 詳細については、Microsoft の AI の原則を参照してください。

この透明性に関するメモは、顔認識テクノロジの開発と展開にどのように取り組むかを示す 、顔認識の原則を実装するための Microsoft の取り組みの一環です。 このテクノロジを使用する際は、この原則を使用して開発作業をガイドすることをお勧めします。

Azure AI Vision Face API の基本

特定の機能に応じて、Azure AI Vision Face API ("Face API") は、Microsoft によって開発された事前トレーニング済みの機械学習モデルを使用して、画像やビデオ内の人の顔を検出、認識、および/または分析します。 開発者は、独自のモデルを作成することなく、Face API 関数をシステムに統合できます。

Face API は、責任を持って使用する場合、顔を分析するシステムを作成するときに効率、セキュリティ、カスタマー エクスペリエンスを向上させることができる重要で有用な構成要素テクノロジです。

顔認識などの特定の Face API 機能は、顔テンプレートと呼ばれる顔の一意の識別数値 (またはその他) 表現を生成します。 データ保持期間を含むプロセスの詳細については、 Azure AI Vision Face API のデータとプライバシーに関する ドキュメント ページを参照してください。

キーワード

Face API 関数

顔検出 は、"この画像に人間の顔が 1 つ以上あるか" という質問に答えます。 顔検出は、画像内の人間の顔を検出し、その場所を示す境界ボックスを返します。 顔検出モデルでは、個人を検証または識別することはできず、顔テンプレートを見つけたり、抽出したり、作成したりすることはできません。 他のすべての Face API 関数は顔検出に依存します。Face API が人物を識別または検証する前に (下記を参照)、入力画像で認識される顔の場所を認識する必要があります。 詳細については、 Face - Detect API リファレンス ドキュメントを参照してください。

顔属性を使用した顔検出: 顔検出機能は、必要に応じて、ポーズや目や鼻の位置などの顔のランドマークなどの追加の AI モデルを使用して顔の属性を検出するためにも使用できます。 顔属性の機能は、Face API の顔検証機能と顔識別機能とは完全に分離されています。 各属性の顔検出機能によって返される値は、認識される属性の予測です。 顔属性モデルでは、個人を検証または識別することはできず、顔テンプレートを見つけたり、抽出したり、作成したりすることはできません。

顔の検証 は顔検出機能に基づいており、"これら 2 つの画像は同じ人物ですか?" という質問に対処します。顔認証は、プローブ イメージの顔テンプレートが 1 つの登録済みテンプレートとのみ比較されるため、"1 対 1" の照合とも呼ばれます。 顔認証は、ID 検証またはアクセス制御のシナリオで使用して、プローブ イメージが以前にキャプチャされた画像 (政府発行の ID カードからの写真など) と一致することを確認するために使用できます。 詳細については、 Face - Verify API リファレンス ドキュメントを参照してください。

顔の識別 も顔検出機能から始まり、"この検出された顔はデータベースに登録されている顔と照合できますか?" という質問に答えます。このため、顔識別は "一対多" 照合とも呼ばれます。 候補の一致は、プローブ イメージの顔テンプレートが登録されている各テンプレートとどの程度一致するかに基づいて返されます。 顔識別の詳細については、 Face - Identify API リファレンス ドキュメントを参照してください。

同様の顔 も顔検出機能に基づいており、すべての登録テンプレートから類似した顔を検索します。 詳細については、Face - Find Similar API リファレンス ドキュメントを参照してください。

顔グループ はまた、顔検出機能に基づいて構築され、すべての登録テンプレートから互いに似た顔の小さなグループを作成します。 詳細については、 Face - Group API リファレンス ドキュメントを参照してください。

顔のライブネス検出 は、「このシーンで検出された人間の顔は実際に存在しますか?」という質問に答えます。 顔のライブネス検出は、シーン内の人間の顔の信頼性を判断し、ライブまたはスプーフィングの分類を返します。 顔のライブネス検出モデルでは、個人を検証または識別することはできませんが、顔テンプレートを見つけたり、抽出したり、作成したりして、ライブネス テストの期間中、同じ人物が存在することを確認できます。 詳細については、Face - Detect Liveness API リファレンス ドキュメント (iOS、 Java) を参照してください。

Azure AI Face サービスの機能の詳細については、 Face のドキュメントを参照してください。

Azure AI Vision Face API への制限付きアクセス

Azure AI Vision Face API ("Face API") は制限付きアクセス サービスであり、一部の機能にアクセスするには登録が必要です。 詳細については、 Microsoft の制限付きアクセス ポリシーを参照してください。 特定の機能は、Microsoft の管理対象のお客様と承認されたパートナーのみが使用でき、登録時に選択された特定のユース ケースに対してのみ使用できます。 顔検出、顔属性、顔の編集のユース ケースでは、登録は必要ありません。

商用事例

次のユース ケースは、商用コンテキストで承認されます。

実際の人間がアプリケーションを使用していることを証明する顔のライブネス検出。 ライブネス検出は、CAPTCHA システムの代わりにスタンドアロンで使用することも、既存の顔の検証や識別操作と組み合わせてセキュリティを向上させることもできます。

デジタルまたは物理的なサービスやスペースへのアクセスを許可するためのID検証における、オプションとしての顔のライブ性検出を伴う1:1顔認証。 このような検証は、新しいアカウントを開いたり、ワーカーを検証したり、オンライン評価に参加するための認証を行ったりするために使用できます。 ID 検証は、オンボード中に 1 回、デジタルまたは物理サービスまたはスペースに誰かがアクセスする際に繰り返し実行できます。

顔認識を用いることで、カードやチケットといった従来の方法に比べてユーザーエクスペリエンスを向上させることを目的に、タッチレスアクセス制御のための顔識別 (1:N または 1:1 の照合) およびオプションで顔のライブネス検出を提供します。 これにより、カードやチケットの共有や取り扱い、紛失、盗難による衛生上および安全上のリスクを軽減できます。 顔認識は、空港、スタジアム、オフィス、病院などのサイトや建物にアクセスするためのチェックイン プロセスを支援できます。

顔識別 (1:N または 1:1 照合) と、オプションの顔のライブネス検出を使用してパーソナル化 を行い、同意ベースの顔認識を使用して環境環境のパーソナル化を可能にし、共有デバイスでのエクスペリエンスを強化します。 たとえば、職場や家庭のホット デスク画面やキオスクでは、目的地への道案内を提供したり、スマート会議デバイスとのハンズフリー操作をすぐに開始したりするときに、ユーザーを認識できます。

顔識別 (1:N または 1:1 照合) と、オプションの顔のライブネス検出を使用して、重複またはブロックされたユーザーを見つけ、デジタルまたは物理サービスあるいはスペースへの不正アクセスを制御または防止します。 たとえば、このような ID は、アカウントの作成時またはサインイン時、または職場サイトへのアクセス時に使用できます。

メディアまたはエンターテイメント ビデオ アーカイブ内の顔を検索してビデオ内の顔を検索し、メディアまたはエンターテイメントのユース ケースのみのメタデータを生成するための顔識別 (1:N または 1:1 照合)。

政府機関および国際組織のユース ケース

次のユース ケースは、公共部門に対して承認されています。

実際の人間がアプリケーションを使用していることを証明する顔のライブネス検出。 このような検出は、CAPTCHA システムの代わりにスタンドアロンで使用することも、既存の顔検証や識別操作と組み合わせてセキュリティを向上させることもできます。

顔認証（1:1 マッチング）およびオプションの顔の生体認証によって、デジタルまたは物理的なサービスやスペースへのアクセスを許可するためのID検証。 このような検証は、新しいアカウントを開いたり、ワーカーを検証したり、オンライン評価に参加するための認証を行ったりするために使用できます。 ID 検証は、オンボード中に 1 回、デジタルまたは物理サービスまたはスペースに誰かがアクセスする際に繰り返し実行できます。

顔認識を用いることで、カードやチケットといった従来の方法に比べてユーザーエクスペリエンスを向上させることを目的に、タッチレスアクセス制御のための顔識別 (1:N または 1:1 の照合) およびオプションで顔のライブネス検出を提供します。 これにより、カード/チケットの共有や扱い、紛失、盗難による衛生とセキュリティのリスクを軽減できます。 顔認識は、空港、スタジアム、オフィス、病院などのサイトや建物にアクセスするためのチェックイン プロセスを支援できます。

顔識別 (1:N または 1:1 照合) と、オプションの顔のライブネス検出を使用してパーソナル化 を行い、同意ベースの顔認識を使用して環境環境のパーソナル化を可能にし、共有デバイスでのエクスペリエンスを強化します。 たとえば、職場や家庭のホット デスク画面やキオスクでは、目的地への道案内を提供したり、スマート会議デバイスとのハンズフリー操作をすぐに開始したりするときに、ユーザーを認識できます。

法執行機関や司法当局の職員を支援して、既に逮捕された犯罪容疑者の訴追または弁護を行うために顔識別 (1:N または 1:1 照合) を使用する場合は、その司法管轄区が公正で独立した司法制度を維持し、正当に権限を与えられた政府機関から具体的な許可を受け、特定または検証を求められる人物が未成年者でないことを条件とします。または、国際刑法、国際人権法、または国際人道法の虐待を訴追するために、正当に権限を与えられた国際機関の職員を支援する場合も同様に、特定または検証を求められる人物が未成年者でないことを条件とします。

パブリックメディアまたはエンターテインメントビデオアーカイブにおける個人の識別のための顔識別 (1:N または 1:1 マッチング) は、パブリックメディアの保存とエンリッチメントを目的としています。 パブリック メディア エンリッチメントの例としては、ビデオ アーカイブ内の過去の人物を特定したり、説明的なメタデータを生成したりするなどがあります。

個人に対する差し迫った危険または死亡または重傷の危険を伴う緊急時に対応するための顔識別 (1:N または 1:1 照合)。

人道支援の提供、個人の捜索・救助、または失踩者、死亡者、犯罪の被害者の特定を目的とした顔識別 (1:N または 1:1 照合)。

Azure AI Face Service を使用する場合の考慮事項

米国内の州または地方警察による Face API の使用は、Microsoft のポリシーによって禁止されています。

法執行機関が制御されていない「野生の」環境で個人を特定するために使用するモバイル カメラでのリアルタイム顔認識技術の使用は、Microsoft のポリシーによって禁止されています。 これには、巡視中の警察官が顔認識技術を使用して身に着けたカメラまたはダッシュマウントカメラを使用して、容疑者または前の受刑者のデータベースに存在する個人を特定しようとする場合が含まれます。 このポリシーはグローバルに適用されます。

感情状態、性同一性、年齢を推測しようとする顔認識または顔検出テクノロジの使用は避けてください。 Microsoft は、感情、性別、年齢、笑顔、髪、顔の毛、メイクを分類するために使用された汎用顔認識機能と顔検出機能を廃止しました。 これらの機能を汎用的に使用すると、誤用のリスクが発生し、ユーザーがステレオタイプ化、差別、または不公平なサービス拒否を受ける可能性があります。 これらの機能は、Seeing AIによって提供される慎重に選択されたアクセシビリティシナリオに限定されます。

個人のリアルタイムまたはほぼリアルタイムの識別または永続的な追跡の継続的な監視には使用しないでください。 継続的な監視は、特定された個人の動きを永続的に追跡するものとして定義されます。 永続的追跡は、その個人を識別または検証することなく、永続的に個人の移動を追跡するものとして定義されます。 Face API は、個人の継続的な監視や永続的な追跡用に設計されておらず、大規模なリアルタイム カメラ ストリームでは機能しません。 顔認識技術の開発と展開に関する6原則に従い、法執行機関による個人の継続的な監視のための顔認識技術の使用は、狭い状況を除き、個々の市民の自由と人権に対する適切な保護のみを除いて禁止すべきである。

プライバシーを妨げる可能性のあるタスク監視システムでは使用しないでください。 Face API の確率的 AI モデルは、個人の性的または政治的指向などの親密な個人情報を推論するために、個々のパターンを監視するように設計されていません。

保護されたスペースでは使用しないでください。 カメラの位置や位置を評価し、トイレなどの保護された領域の画像を撮影しないように角度と関心領域を調整することで、個人のプライバシーを保護します。

ID または検証の登録が省略可能でない環境では使用しないでください。 同意が必要な状況で登録を計画しないことで、個人の自律性を保護します。

ループ内の人間またはセカンダリ検証方法を使用できない場合は使用しないでください。 フェールセーフなメカニズム (テクノロジが失敗した場合にエンド ユーザーが利用できるセカンダリ メソッドなど) は、偽陰性による重要なサービスの拒否やその他の損害を防ぐのに役立ちます。

高齢者の学校や施設での使用を慎重に検討してください。 Face API は、18 歳未満の未成年者または 65 歳以上の成人を含むデータで頻繁にテストされていません。 これらの年齢グループが優勢な環境では、ユーザーがエラー率を十分に評価することをお勧めします。

医療関連の意思決定に使用することを慎重に検討してください。 Face API は、顔の検出、属性、認識などの確率的な結果を提供します。 このデータは、医療関連の意思決定には適していない可能性があります。

パブリック スペースでの使用は慎重に検討してください。 カメラの位置と位置を評価し、角度と関心領域を調整して、パブリック スペースからの収集を最小限に抑えます。 道路や公園などの公共スペースの照明や天気は、顔システムのパフォーマンスに大きな影響を与え、顔システムが公共スペースで使用されているという効果的な開示を提供することは非常に困難です。

法的および規制上の考慮事項: 組織は、AI サービスとソリューションを使用する際に、潜在的な特定の法的および規制上の義務を評価する必要があります。これは、すべての業界またはシナリオでの使用に適していない可能性があります。 さらに、AI サービスまたはソリューションは、該当するサービス利用規約と関連する行動規範で禁止されている方法のために設計されておらず、そのような方法で使うこともできません。

次のステップ

• 特性と制限
• Face の責任ある展開
• Face のデータ、プライバシー、セキュリティ
• フェイスユースケース開発を迅速に開始する