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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世界の食料問題を畜産スマートカメラが変える! AIと歩むコーンテック社の先進的な取り組み

富山英三郎

コーンテック社はこれまで、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」を併せて提案することで畜産農家へのコンサルティングをおこない、「手間」と「コスト」を削減する試みをおこなってきた。その一方、深度カメラを用いながらAI技術を駆使し「畜産の見える化」に関する実証実験をおこなっている。彼らが目指す「スマート畜産」の現在について、CEOの吉角裕一朗氏に話を訊いた。

飼料を自家配合すれば
20~30%以上のコストダウン

コーンテックの主な事業は、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」にある。そもそもなぜ自家配合プラントを勧めるかといえば、家畜の餌にかかる割合いが経営コストの60%以上を占めるほど大きい点だ。畜産が儲からない体質の要因であり、ゆえに後継者不足がおこりやすいという悪循環に陥っている。

一方、餌を自家配合にすると、地域の食品残さを利用して製造される「エコフィード」なども活用でき、輸入飼料だけに頼らない畜産リサイクルを構築することができる。事実、同社のシステムを導入した100カ所以上ある畜産事業者は、20~30%以上のコストダウンを実現させている。

「自家配合プラントは大きさもいろいろあり、飼育数100頭規模の業者から、1万頭規模の大企業まで導入できます」

AIを使い餌の最適な
配合バランスを導き出す

コーンテック社が面白いのは、そこにIoT技術を組み込もうとしている点にある。そこから得られるビッグデータをもとに、餌の最適な配合バランスをAI分析することで、これまで職人の勘に頼ってきた家畜の生育を「見える化」させようとしている。現在、実証実験をしているのは養豚だ。

「飼料の自家配合自体は難しいことではないんです。しかし、餌の栄養バランスの計算はとても複雑です。豚という生体が食べているものはデータも不規則で、これまではある程度の平均値でしかやれていませんでした」

家畜の生育には「気温」や「湿度」の影響が大きいことはこれまでも知られていた。家畜のエネルギー消費の半分は放熱によるもので、気温が暑ければ放熱しにくく、寒ければ放熱しやすい。夏と冬では食べる量が2倍程度違う。ゆえに、夏場はたんぱく質を濃くし、冬場は薄くするなどの経験値はあった。

「それもざっくりとした経験値であって、本当に機能していたかはあやしいんです。一般的に豚が出荷されるまでに160~180日かかります。最終的に110kgになりましたと言っても、体重が増えた要因を追うことができない。結果論でしかないわけです。
そこを追うためには、時間や日にちごとのデータを積み上げてグラフ化していくしかない。ある一週間の体重の伸びが悪い場合、それは台風がきて気圧が下がっていたからだと分析できたとします。すると、次に台風がきたときに対処ができるようになるわけです」

畜産スマートカメラ導入で
わかったこと

現在コーンテック社では、豚の高さや幅などを計測できる深度カメラを使用し、24時間体制の実証実験をおこなっている。肩幅や頭の大きさ、脛の長さなどの比率がわかれば体重を割り出すことも可能だ。

「体重以外にも、生死の判断、妊娠の判断、活動量の測定、何かしらの異変で豚舎の隅に豚が集まっているなどもわかります。今後はそういった挙動を観察することで、豚コレラなどの疫病を察知できるかもしれません。カメラを使えば、たとえ3万頭いてもすべてをロックオンできますから、人間が見たこともない数値が出てくることもありえます。今後新しいジャンルになり、ゲームチェンジが起きることが予想されます」

畜産スマートカメラを導入することで、上記のような「異常検知」や「人件費の削減」という点も重視しているが、コーンテック社の考えるミッションはもっと大きい。

「貿易の問題も含め、食料問題は世界的におこっています。そんな時代に効率よく食料を生産することは喫緊の問題であり、それこそが弊社のミッションです。畜産スマートカメラを導入することで、家畜は放牧したほうが良いという結果が生まれるかもしれない。そうなれば、近年欧米を中心に起きているアニマルウェルフェア(家畜の生活の質を高める飼育)の動きともリンクできます」

コーンテックのAI技術は
車の自動運転と近い

一般的に、畜産業は農業以上に技術の進化が遅れていると言われている。そんな業界にAIを持ち込むという発想の源は、吉角社長がかつてECサイトで車のバッテリーを販売していたなどIT畑出身という側面が大きい。

「車の燃費も、50年前ならリッター4~5kmが当たり前でしたが今や常識外れ。それはコンピューターのシミュレーション技術とデジタル制御によるものです。その裏側にはCPUの進化がある。コンピューターの精度が高まるほどに処理量の桁が変わり、試行回数が多くなって効率がアップする。畜産においても、生体をデジタル化しようとしてもこれまでは技術自体がなかったんです。でも、近年は高性能カメラも安くなり、いろいろと安価にできるようになった。弊社が取り組んでいるAIの領域も、車の自動運転に近くなっています。難易度は高いですが、そのぶん独自性が出るので面白い状況になってきています」

世界的に見ても、AIエンジンそのものを作ろうとし、サービスをクラウド化させようとする試みはほぼない。

「カメラや数値、データ、豚の飼育などは地域性もなく非言語の領域なので海外との垣根はないと思います。いまは豚が多いですが、今後は牛、鶏、馬、羊、山羊などに広げていければと考えています」

畜産業界を変える試みに
多くの個人投資家が賛同

この先見性と確固たるヴィジョンこそが、畜産業界に留まらず広く一般から注目されている理由でもある。その証拠に、ベンチャー企業への投資を通じて(未公開)株主として応援ができる日本初のマッチングサービス「FUNDINNO(ファンディーノ)」にて、2回の募集に対し500人、総額約5000万円の資金を調達している。

「農業や畜産業は業界が古いこともあって、マネーとの相性が悪いんです。そんな状況下で、VC(ベンチャーキャピタル)の都合で価格を決められるよりは、FUNDINNOのようなオープンな場所で、一般の方に買ってほしかった。市場が決めた価格のほうが正しいと思っていますから。ですので、自分たちの力を試す意味でも、よりパブリックになる意味でも、半IPOのようなかたちでスタートラインを切らせてもらいました」

結果を見れば、アグリテックの世界に関心を持っている人たちは想像以上に多いことがわかった。

「畜産スマートカメラの有料版は11月にリリースをする予定です。今回わかってきたのは、餌の領域だけではなく、これまで人間の目でおこなってきた観察や飼育の多くをカメラで置き換えられるということ。そうなると、必ずしも自家配合プラントとセットで販売しなくてもいい。また、実証実験を重ねることで、自分たちでは考えつかなかった発想が生まれてきています。これからどんなことが起きるか、私たちも楽しみです」

(text: 富山英三郎)

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