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クラウド上の学習済みAI(人工知能)サービスが充実してきた。そのなかでも、画像分析AIの一種で、人の顔を識別したり、表情を読み解いたりする「顔認識AI」は、マーケティングをはじめ様々な応用が期待される。世界3大クラウドの顔認識AIの精度を検証した。

 Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、GCP(Google Cloud Platform)が提供する学習済みAIの代表格「顔認識AI」の実力を検証した。検証内容は、(1)本人判定、(2)別人判定、(3)表情分析の3つ。利用したサービスは、AWSが「Amazon Rekognition」、Microsoft Azure が「Face API」、GCP が「Google Cloud Vision」だ。Google Cloud Visionは顔を検出するが個人を特定する機能はないので、検証1および検証2の対象から外した。

検証1:本人判定

 同一人物が顔の角度を変えたり、マスクや眼鏡などを装着したりしたときに、正しく本人と判定できるかどうかを調べた。

 検証では、モデルの宮川春花さんの画像を使い、正面を向いた基本画像と、比較対象の画像をAWSとAzureの顔認識AIサイトにそれぞれアップロードし判定結果を得た。

 AWSは「類似度(Similarity)」、Azureは「信頼度(Confidence)」として、同一人物である確からしさをパーセンテージ(百分率)で提示する。類似度や信頼度は目や口、鼻など顔のパーツの位置などを基に算出しているとみられるが、算出のロジックは公開していない。

 AWS、Azureとも、同一人物か別人かという判定もする。判定基準が分かりやすいのはAzureのほうで、信頼度50%以上であれば同一人物という判定を提示。なお信頼度50%以上という判定基準はVerifyモードのデフォルトである。モードによって基準値が異なり、ユーザーが指定することも可能だ。

 AWSは類似度を基に判定していると推察されるが、判定基準を公開していない。

AWSは「左向き」でも正しく判定

 AWSもAzureも「下向き」「上向き」の顔画像に対して、「同一人物」という判定を下した。AWSの類似度は下向き、上向きとも99%。Azureの信頼度は下向きが87%、上向きが80%だった(写真1、2、3、4)。

写真1●AWS「下向き」
写真1●AWS「下向き」
→99%
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写真2●AWS「上向き」
写真2●AWS「上向き」
→99%
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写真3●Azure「下向き」
写真3●Azure「下向き」
→87%
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写真4●Azure「上向き」
写真4●Azure「上向き」
→80%
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 Azureのほうが確からしさ(信頼度)の数値が低いが、同一人物であることにAIが自信を持てなかったというわけではない。AzureのAIサービスを使ったシステム開発に携わる、FIXER 研究開発部 データサイエンティストの山本和貴氏は「Face APIを使ってきた経験からすると、信頼度の数値はやや低めに出る。同一人物である確実性が高いとみなせる目安は70%だ」と話す。そのためAWS、Azureともに、同一人物だと正しく判定し、類似度や信頼度の数値も適正だったといえる。

 横向きの顔に対しては、AWSとAzureで差が出た。「右向き」の顔画像に対して、AWSは別人と誤った判定、Azureは「顔を検出できない」という結果だった(写真5、6)。

写真5●AWS「右向き」
写真5●AWS「右向き」
→別人
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写真7●AWS「左向き」
写真7●AWS「左向き」
→88%
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写真6●Azure「右向き」
写真6●Azure「右向き」
→顔の検出不可
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写真8●Azure「左向き」
写真8●Azure「左向き」
→顔の検出不可
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 Azureでは顔を認識した際に、ピンク色の四角形で枠どりが出るが、右向きの顔ではこれが表示されない。「左向き」の顔画像でも、Azureは「顔を検出できない」という結果である。一方、AWSは88%の類似度で同一人物と正しく判定した(写真7、8)。

 AWSが左向きだけ同一人物とした理由について、AWSのAIサービスやセキュリティに詳しい、NRIセキュアテクノロジーズ ソリューション事業本部 ソリューションビジネス四部 主任セキュリティエンジニアの吉江瞬氏は、正面を向いた基本画像に写った耳に注目する「。左耳は隠れているが、右耳は少し見えている。左向きの顔画像では耳の形などを比べて、同一人物と判定した可能性がある」(吉江氏)。