顔認証技術に死角あり？ 誤認識されやすい顔立ちってどんな顔：544th Lap
生体認証技術の一つとして「顔認証」の普及が進んでいる。スマホに搭載されたりWindows 10でサポートされたりと身近になった。カメラに顔さえ映せばいいのだから、ユーザーとしても気楽な認証方式といえる。
顔認証は、国際空港での出入国手続きに採用されることが決まったり、2020年夏のスポーツイベントでも大会関係者の本人確認に使われたりするという。日本では未導入だが、犯罪捜査に使う国も増えてきた。
しかし、顔認証システムに意外な弱点が発見されたというではないか。日本人にも関わる重大な弱点だ。一体何が？
米国立標準技術研究所（NIST：National Institute of Standards and Technology）が2019年12月19日に、技術ブログで顔認証システムについての調査結果を報告した。大手から中小ベンダーまで99社の顔認証システムを対象に、人種や年齢、性別の違いがどのような影響を与えるのかについて、政府機関のデータベースに保存された約1800万枚の画像を使ってテストが重ねられた。
結論から言えば、顔認証の結果に明確な「偏り」が見られたのだ。1対1マッチングにおいては、アジア人、アフリカ系アメリカ人の顔は、白人の顔よりも誤検出される確率が高かった。その傾向は特に米国内で開発された顔認識システムで顕著に見られ、場合によっては誤検出率が100倍になるシステムも存在した。一方、アジア圏で開発された顔認識システムでは誤検出は少なかった。
1対N（1対多）マッチングにおいては、アフリカ系アメリカ人女性の誤検出率が高くなった。このテストでは、FBIのデータベースに保存されている約160万枚のマグショット（逮捕後に撮影される人物写真）が使われたそうだが、1対Nマッチングでの誤検出は、顔認証を使った警察など法的機関の捜査に影響を与えかねない。
まとめると1対1、1対Nマッチングのいずれにおいても女性の誤検出が高く、また高齢者や子どもも多くなる傾向だった。調査チームのパトリック・グローサー氏「これらの差異は顔認識システムにおけるアルゴリズムのトレーニングに使用されるデータが異なることに起因する」と分析する。
「現時点で技術的限界があることは明白だが、より多様なトレーニングデータが存在すれば、より公平な結果を生む余地はある。顔認識を法的に使おうとする人々や開発者、そして利用するエンドユーザーが適切な使用を考える上で貴重な調査結果となるだろう」
顔認識システムは今後、個人認証だけでなく犯罪調査にも積極的に使われていくことだろう。日本人を含むアジア人だけ誤検出率が高くて、セキュリティに不安が生じたりあるいは誤認逮捕があったり……というような事態にはなってほしくないものだ。
上司X： 世界中の顔認証システムを調べたら、日本人を含むアジア人の誤検出率が高いという話だよ。
ブラックピット： 何ということでしょう。どこのベンダーの、どのシステムですかね？
上司X： そういう調査じゃないよ。あくまで傾向を調べるためのものだ。
ブラックピット： そういうヌルいことを言うから顔認証で誤認逮捕なんてことが起こるんですよ。
上司X： だから、そこまで深刻なことにならないようにっていう話でさ。
ブラックピット： それにしても、日本人というかアジア人の顔認証が弱いのって結局欧米の開発者たちの怠慢ということじゃないのですか？
上司X： 怠慢は言い過ぎだ。機械学習なのかどうかは分からないが、ラーニングやレーニングのサンプルデータが偏っていたということなんだろうな。アジア圏で開発されたシステムはちゃんと認識するようだから、モンゴロイドの平らな顔を認識しにくいというわけではなさそうだ。
ブラックピット： そういう偏りがあるから僕が毎回海外の空港の入国審査で別室に案内されるようなことになるんですよ。
上司X： キミは審査のときに動揺し過ぎるから別室行きになるんだよ……。
ブラックピット（本名非公開）
年齢：36歳（独身）
所属：某企業SE（入社6年目）
昔レーサーに憧れ、夢見ていたが断念した経歴を持つ（中学生の時にゲームセンターのレーシングゲームで全国1位を取り、なんとなく自分ならイケる気がしてしまった）。愛車は黒のスカイライン。憧れはGTR。車とF1観戦が趣味。笑いはもっぱらシュールなネタが好き。
上司X（本名なぜか非公開）
年齢：46歳
所属：某企業システム部長（かなりのITベテラン）
中学生のときに秋葉原のBit-INN（ビットイン）で見たTK-80に魅せられITの世界に入る。以来ITひと筋。もともと車が趣味だったが、ブラックピットの影響で、つい最近F1にはまる。愛車はGTR（でも中古らしい）。人懐っこく、面倒見が良い性格。
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