テクノロジー TECHNOLOGY

「テックの理想は見えないこと」とは? 顔認証技術がもたらす未来が知りたい!

川瀬拓郎

今やどこへ行っても求められる、手先の消毒と体温測定。最初は煩わしいと思っていたけれど、コロナの国内初感染者の発表から1年を経た今、こうした光景はもはや当たり前に。そんな温度センサー付きのセキュリティシステムを開発し、国内でシェアを拡大しヒットを飛ばしているのが、2018年に設立されたばかりの株式会社データスコープである。 今回は、さまざまな企業でデジタル活用のプロジェクトを手がけてきた府川誠二氏に最新の顔認証技術とデータ解析がもたらす未来について語っていただいた。

日本における顔認証のニーズが
高まったのはコロナの登場だった

「画像解析における顔認証のニーズが高まったのは、たまたまなんです」と語る府川氏。プライバシー保護の観点から顔認証システム導入に消極的だった公的機関や企業が一転、コロナの登場により意識が大きく変わっているという。

「顔認証による個人識別によって、誰がいつその空間に入ったのかがデータ化できるので、クラスター感染の可能性が高い空間では特に効果的です。実際、病院、学校、企業のオフィスなど、幅広い施設で導入されています。意外なところでは、不特定多数・多種多様な人間が出入りする工事現場への導入も多いということです」

温度検知センサー付きの顔認証技術で国内シェアを広げる同社では、画像解析技術に加え、AIのディープラーニングによって、個人を正確に特定することも可能だという。しかもマスクを着用していても識別できるほど精度が高いというから驚きである。最近では“マスク着用有無”を検知する機能を併せもつシステムが移動の拠点となる成田空港にも導入され、今後より身近な存在になることは必至である。

VR/AR、IoT、画像解析が
繋がることで見えてきた2つの分野

急速に需要が拡大する顔認証技術。精度の高い画像解析技術を提供するデータスコープ社の前身となるのが、府川氏が取り組んできたエンタテインメントとスポーツ、2つの分野におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)化事業だ。特にスポーツ分野においては、画像解析が大きな役割を担っており、今後のアスリート育成にも欠かせない技術となりそうだ。

「今となってはスマホさえあれば、スタジアムや競技場にスムーズに入場できるようになってきていますよね。でも、そういったシステムを導入している施設ですら、つい最近まではチケットのモギリを手作業でやっていたのです。それほど、デジタルインフラが整っていない分野であるスポーツに、DXが貢献できることがたくさんあるなと。例えば、これまで手入力でデータ化していた試合内容を、フィールドに設置したカメラを通じて自動入力させることで、試合中の選手の動きをより正確に、素早く解析できるようになりました。さらに選手の骨格を解析したデータによって、身体の軸がブレていないか測定したり、蓄積したデータをリハビリにも利用することができるのです」

こうして、画像解析の重要性に着眼して設立されたのが、データスコープ社である。データスコープでは本物か偽物かを見分ける“顔認証”、商業施設などで来店客の動線や滞留を分析する“ヒートマップ”、動線を追って解析する“アクセスログ”、そして人や物体を認識検知しカウントする“ピープルカウント”、これら4つの画像解析技術・サービスを提供している。

人の動きを記録・データ化することには大きなメリットがある。しかし私たちが意図せず普段の行動を記録・データ化されることに対して意見はさまざま。漠然とある“監視社会”に対する不安やデータ解析がもたらす未来について話を伺う。

顔認証を取り巻く現状、
監視社会への不安をどう考えるか?

顔認証技術は個人情報と紐付くので、利便性かプライバシーか?という議論は絶えない。顔認証によるセキュリティシステムは犯罪抑止には効果的だが、人々の自由な行動を制限する監視社会になるのでは?というネガティブな反応がコロナ禍以前に導入が進まなかった大きな要因であろう。

日本と一線を画し、顔認証が普及しているのが隣国、中国や東アジア諸国地域だ。「日本企業が追いつけないほど、ものすごいスピードで顔認証の技術が発展している」と府川氏は語る。データスコープ社も台湾の大手・ホンハイ(FOXCONN)と業務提携し、製品を開発・製造している。

「画像解析に必要なサンプル値が膨大で、なかでも中国は日本の1万倍以上のデータをAIに学習させていますから、もはや技術面でも経験値という面でも追いつけないですね。画像認証による利便性を捨ててまでプライバシーを優先するというのは、現実的にもはや難しい局面にあると言わざるを得ません」

行動履歴を含めた個人情報をデータ化することで、さまざまな利便性がもたらされる一方で、たまたまその場所にいただけで犯罪の濡れ衣を着せられるのでは?という恐怖もある。

「画像解析とVR/ARとIoTは繋がった技術なんです。IoTと画像解析を組み合わせ、さらに感情データを加えると、より正確な判断を導き出すことができます。データの蓄積と解析によって、真実が浮かび上がってくるはずです。ですから、犯罪の濡れ衣といったことすらもなくなるかも知れません」

生活の利便性を高めるためだけに
テックを利用する

昨年ニュースとして大きく取り上げられた、定額給付金や持続化給付金の遅れ。今後はデータを活用すれば、よりスピーディかつ正確に行える。それゆえ、日本においてもマイナンバーに免許証や国民健康保険証、さらには金融口座を紐付けて一元管理することが議論されている。

「セキュリティかプライバシーかという問題は、やはり法律と行政の問題。政権が新しくなって、マイナンバーの普及とデジタル化を推し進めることで、個人情報を取り扱う分野が広がることに我々は期待を寄せています。Go Toトラベル開始時に、成田空港の第二・三ターミナルのセキュリティゲートに、弊社の製品を導入していただきました。そこで、もしパスポートとマイナンバーが紐付くことになれば、ゾーニングが容易になり、検疫がより安全かつスムーズに行えるはずです。我々は、生活の中の利便性を高めるためだけにテックを利用しています。決して監視をしたい訳ではないのです」

顔認証技術はセキュリティやコロナ対策だけではなく、医療の分野でも大きな期待がなされている。

「例えばカルテ情報と顔認証をつなげることで、チェックインしましたという情報がすぐさま担当医に伝わり、待合室がなくなります。コロナ禍における遠隔診療の推奨もあり、スマートミラーを通じて初診をデジタルで行えます。今後は、調剤薬局で適切な薬やサプリメントを処方することや、最適なフィットネスを提案することができると思います。血中酸素を測定できる新型のアップルウォッチが話題になりましたが、デジタルデバイスから吸い上げたバイオデータをカルテと結びつけることで、医療はさらに便利になるはずです」

まだ経験したことのない未知の体制・システムに対して、負の側面がクローズアップされがちだが、同じくらいメリットもあるようだ。以前、HERO Xラジオにゲストとして出演した際には、認知症の人を識別することや、未病を発見することも可能になると語る。

「画像解析によって、対象者の特定のビヘイバー(行動)を検知することができますので、病気予測にも役立てるはずです。データスコープとは別にスマートタウン事業にも取り組んでいます。街中にカメラを設置することで、認知症の徘徊老人を補足して、保護することもできます」

社会をより良くするテックは
見えないことが理想

医療分野でのデータ解析はスポーツにも応用しやすく、ウェルネス分野にもつながると府川氏は続ける。

「サッカー元日本代表監督の岡田武史さんが取り組んでいる、今治のスマートスタジアム計画があります。そのコンセプトは里山&人間らしさを取り戻すで、スタジアムという単なる人が集まる場ではなく、人々がそこで交流して楽しく健康的に過ごすことができる場所を理想としています。医療とスポーツが他の分野と違うのは、個人情報を自ら進んで提供してくれることです。このスタジアムの里山構想では、『テクノロジーやAIはあくまで基礎として導入されている』ことが前提。そうして集まったデータを解析することによって、メディカルとスポーツ、地域経済が融合し、健康的な人々が集う街ができるのではないかと模索しています」

前述で「医療とスポーツの分野は、個人情報を進んで提供してくれる」とあるように、データ取得・解析の目的が明確で、自身や社会のために活用されることが分かると、個々人が抱える漠然とした不安は取り除かれ、データ解析がもたらす利便性や安全性の高い未来を描くことが容易になる。「技術面だけが先行すると人々の心配や不安が先回りしてしまうから、テックは見えない方がいいのです」と語る府川氏の言葉の裏には、「データ解析の恩恵は、最終的に人へと還元されるべき」という信念が込められている。奇しくもコロナの登場で顔認証が広まりつつある日本。私たちがデータの恩恵を享受できる未来も遠くないかもしれない。

府川誠二(ふかわ・せいじ)
20代でデザイン制作会社を設立。CGアプリ制作などデジタルを活用した事業を手掛ける。その後、デロイトトーマツコンサルティングのデジタル事業部の立ち上げに従事し、さまざまな業界のDXコンサルティング、新規事業の立ち上げに携わる。また画像解析スポーツテック、AR/VR事業など新しい技術で事業を立ち上げる。その経験から、スポーツ&エンターテイメントのD X、及び、不動産のデジタル化推進の事業を立ち上げ、スマートホームIoT、業務管理システムなど不動産テック事業に従事。現在は画像認証、顔認証を使ったサービス開発やスマートタウン事業などを手がけている。

(text: 川瀬拓郎)

(photo: 増元幸司)

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モビリティが本当に必要なのは誰? パーソナライズ化の鍵は汎用性にある

富山英三郎

自動運転技術や各種最先端技術を駆使しながら、「よりラクチンに」「より便利に」移動できる未来がやってくる。しかし、それを本当に必要とするのはどんな人なのだろうか? ここでは、芝浦工業大学の伊東教授に話を伺いながら、「モビリティ」という概念が生まれた背景とともに、この技術によって解決すべき本質的な問題は何かを探っていく。

モビリティで移動はさらに便利になる

2018年1月、米国ラスベガスでおこなわれた『CES 2018』にて、トヨタ自動車の豊田章男社長が「モビリティ・カンパニーへと変革する」と宣言をおこなった。以来、広く一般にも注目されることとなった「モビリティ」なるワード。本来は「移動性」や「流動性」といった広義の英単語だが、いまや「未来の移動手段」といった意味合いで使われることが多い。

さらに、日本政府も「未来投資戦略2018」のなかで「MaaS(Mobility as a Service)」の推進を重点分野に掲げた。マース(MaaS)とは、鉄道やバスなどの公共交通機関、タクシー、カーシェア、サイクルシェアといった移動手段(マイカーを除く)を、シームレスに連携させていこうとする試みだ。スマホのアプリで出発地から目的地までを検索、そこで提案されたルートの予約から支払いまでも一元化していこうとしている。

「未来の移動」が変わろうとしている理由

「モビリティ」なるものがなぜ注目されるようになったのか? そこには、自動運転技術やEV自動車の進化がある。さらには、AI(人工知能)、IoT(モノのインターネット)、IoE(すべてがインターネットでつながること)といった、自動運転や各種連携をサポートする最先端技術が生まれたことも大きい。これにより、さらに「便利」な「未来の移動手段」を描くことが可能になったのだ。

「1996年、国土交通省が自動ブレーキ化を進めるプロジェクトをスタートしました。それ以前から大手メーカーは研究を進めていましたが、ここで日本企業が一斉に開発をスタートしたのです」

そう語るのは、芝浦工業大学 システム理工学部 機械制御システム学科 運転支援システム研究室の教授である伊東敏夫氏。伊東教授は、かつてダイハツ工業にて各種運転支援システムを開発してきた経歴をもつ。

芝浦工業大学 伊東敏夫教授

「ダイハツ時代は安全性の向上のため、ぶつからない車を作ることからスタートしました。自動ブレーキを完成させるためには、スロットルとブレーキ制御の技術が必要になります。さらには、センシングの技術も必要。すると、前走車に追従したり、車線に沿って走ったりと、自動運転への道が自然と開かれるようになるんです」

自動車の自動ブレーキは2010年頃から商品化がスタート。その後、自動運転機技術の向上とともに、工場の作業車やドローン、さらには家庭用掃除機に至るまで、あらゆるものを自動運転させる試みが生まれていった。

ラストワンマイル問題の
解決策
は見つかるのか

芝浦工業大学でも、「アーバン・エコ・モビリティ研究拠点の形成」という事業を2018年度よりスタート。都市を拠点とする同大学の強みを生かしながら、[都市の「交流」「物流」「環境」をエンジニアリング技術・人材により支える]という組織的なテーマを設けて研究を進めている。これは、2018年度の文部科学省市立大学研究ブランディング事業採択プロジェクトでもある。

では、都市の課題とは何か? 芝浦工業大学では、「交通渋滞」「ラストワンマイル問題」「コミュニティの喪失」「インフラの老朽化」「エネルギー負荷」「環境負荷」「高齢化」の7つを挙げている。それらを、同大学が得意とする「パワー・エレクトロニクス」「高機能性材料」「自動走行」「ロボット・ネットワーク」という4つの研究領域を駆使しながら、地域、産業界、自治体などと共に解決しようとしている。

伊東教授が率いる研究室は、「自動走行」が専門領域である。解決しようとしている都市の課題は「ラストワンマイル問題」。ラストワンマイルとは、最寄りのバス停から自宅まで、最寄り駅から病院までなど、近くの拠点から最終目的地までの区間を指す。それがなぜ「問題」なのかといえば、道が細かったり、道路が整備されていなかったり、建物内だったり、走行条件が複雑すぎて各種センシングが難しく、自動運転の実現が困難だからである。

「技術面での一番の問題はセンサーです。日々進化はしていますが、それでも数十年レベルでは人間の能力を超えることは不可能だと思います。道路に亀裂が走っていたり、崖から石が落ちてきたりなどには対応できません。そのため、周囲のインフラからサポートしてもらわないといけないわけです。つまり、自動車においては、しっかりと整備された高速道路でしか、今のところ自動運転が実現できないわけです」

首さえ振れば、上下左右360°近い環境を認識できる人間の能力はそれほどすごいのである。

本当に自動運転を求めているのは誰なのか?

「でも、自動運転を本当に必要としているのは、何らかの理由で運転ができない人ですよね? そういった方々の多くは、一般道や過疎の山道を使う人なわけです。しかし現状としては、必要としている人が少ない高速道路で、しかも高級車から導入されていく…。そこで、自動運転が一番必要な人の乗り物を考えたときに、まずは電動車いすが浮かびました。でも、そのサイズだと車体が小さすぎてバッテリーがもたない。そこで電動シニアカーに注目したわけです。どちらも法律的には歩行者扱いで免許がいらない。また、それを必要としている方々は経済的にも裕福ではないと思われるので、普及させるためには安価に自動化させる必要があるとも考えました」

伊東教授が現在進めているのは、自動運転に最低限必要な装備をボックス化して、どんなシニアカーにも「後付け」で装着できるというもの。シニアカーは幅が約60cmとコンパクトなのでビルや病院であれば部屋まで入ることができ、エレベーターにも乗ることができる。究極のラストワンマイル・モビリティなのだ。

どんなシニアカーにも後付けできるのが魅力。乗員の状況も検知するので、何か異常があれば家庭などと通信することも可能。今後は電波レーダーを歩行者に向けて照射し、非接触で心拍数を測定することで生き物かどうか、おかしな状況でないかを計測していきたいという。

「LiDARで対象物までの距離や位置、形状を検知しています。一度通った場所は覚えているので、GPSがなくても走行できます。あとは、360°の魚眼カメラで全周囲を見ています。センシングはこのふたつだけ。シニアカーはすべて手もとコントロールなので、フロントにモーターを集中させると人間の手のように制御できるんですよ」

ラストワンマイルにこそ
人間らしさがある

伊東教授の研究室は埼玉県の大宮キャンパスにあるが、実証実験は東京都の豊洲キャンパスでおこなっている。

「歩行者との共存がテーマですから、人通りの多い豊洲のほうが理想の環境に近い。また、近隣ビルの協力が得られたので、校舎をスタートして信号のある歩道を通り、ビルに入って校舎に戻るという実験をしています。問題は、人通りが多いと常にセンサーが働いて動けなくなってしまうということ。今後のテーマは、AI学習によって人の挙動を研究することです」

自動車でもなし得ていない、インフラを使わない単体での自動走行。さらに、人の往来が多いほど、安全のために停止し続けてしまうもどかしさ。ただでさえ難しいラストワンマイルのなかでも、歩道の走行は困難を極める。人間は日々、阿吽の呼吸を使いながら生活しているからだ。

一般的に「モビリティのパーソナライズ化」と言うと、身体特性や趣味趣向に合わせたハードウェアのカスタムに目が行きがちだ。しかし、それ以前に「自分の行きたい場所に行ける」という「パーソナルな欲求」を解決することが必要となる。小さな子どもが、なんでも自分ひとりでやりたがるように、自分ひとりで何かを成し遂げる達成感は幸福の原点にある。「ひとりで、会いたい人に会える」「ひとりで、行きたいところに行ける」。パーソナルなモビリティはそんな「純粋な思い」を叶えるものであることを忘れてはいけない。「未来の移動手段」は真のダイバーシティを実現することにある。

(text: 富山英三郎)

(photo: 増元幸司)

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