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顔認証をブランド・ロイヤリティに繋げる?


【 戦略的イノベーション創造プログラム 】

 


 本日は、顔認証を複数事業者で連動して活用する実証について、内閣府が中心となって、関係府省・機関が連携して推進する「戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)」のポータルサイトより。

 


戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期/ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術
https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP2_100126.html

 


研究内容
Society 5.0 を具現化するサイバー空間とフィジカル空間を高度に融合するサイバー・フィジカル・システムの社会実装に向けて、ビッグデータ・AIに係る基盤技術として、人とAIが協働することで人の認知・行動を支援・増強するヒューマン・インタラクション基盤技術、分野間データ連携基盤技術、AI間連携基盤技術を開発します。
開発した基盤技術について、人工知能技術戦略産業化ロードマップで示された生産性、健康・医療・介護、空間の移動の重点3分野を念頭に、我が国が質の高い現実空間の情報を有する領域や我が国が解決すべき社会課題の領域における複数の現場等でのデータ収集、プロトタイピング、技術実証・評価を実施し、基盤技術の有効性検証と複数の実用化例を創出することで、ビッグデータ・AIを活用した新たなビジネスモデルの誕生を促進します。

 


(4)アーキテクチャ構築
Society 5.0の実現に向けて、官民連携体制により、スマートシティ分野、パーソナルデータ分野等において、AI・ビッグデータ等を活用した実証事業を進めつつ、(2)分野間データ連携基盤とも連携しながら、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャを構築します。

 


パーソナルデータ実証研究:採択テーマと委託先一覧
https://www.nedo.go.jp/content/100899994.pdf

 

■採択テーマ:生体認証(顔特徴量)データの事業者間連携に関するアーキテクチャ 実証研究

 

■委託先:日本電気株式会社

 

■内容::本研究開発は、我が国の提唱する信頼おけるデータ流通ルール作りへの取り組みである DFFT(Data Free Flow with Trust)の実現に必要となる、生体認証データの事業者間連 携における課題を、Society5.0リファレンスアーキテクチャの構成要素と照らし合わせて検討し、実フィールドにおける検証を通して持続可能で相互運用可能なアーキテクチャ構築に還元することを目指すものである。


 本プロジェクトにおいては、様々な場面で生体認証が利用されることを想定し、顔認証を複数事業者で連動して活用する実証を行い、関係する標準、規格、動向やユースケースの調査も踏まえ、企業横断でサービス展開できるインターフェース、標準化、データ流通ルール、制度、本人認証の在り方などの検討を通じ、アーキテクチャを設計・構築する。特に、社会的な信頼、消費者の受容性の拡大やその前提となるリスクの低減に資する事業者横断的な運用の在り方については中心的な論点としたい。

 


<感想>
 顔認証と購買履歴等を紐づけ⇒顧客宛て個別の特別なサービスを提供⇒ブランド・ロイヤリティの向上に繋がれば、事業者はハッピーになるだろう。
 菅新総理のデジタル庁創設がSIPの加速に繋がることを期待したい。

 

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カメラ画像は個人情報?


【 カメラ画像 利活用ガイドブック 】

 


 今日は、「カメラ画像 利活用ガイドブック 平成30年3月 ver2.0」(IoT推進コンソーシアム、総務省、経済産業省)から、個人情報との関係に触れてみたい。
https://www.meti.go.jp/press/2017/03/20180330005/20180330005-1.pdf

 


< 取得の過程 >
事業者は、顔等により特定の個人の識別が可能な状態でカメラ画像を取得する場合、個人情報保護法に基づく利用目的の通知・公表等の対応(場合によって は、開示請求等への対応)を行う必要がある

 

「個人情報」
カメラ画像が、そこに写る顔等により特定の個人を識別できるもの

 

「個人識別符号」 
画像から特定の個人を識別するために、 顔等の特徴を電子計算機の用に供するために変換した符号

 

「個人情報データベース等」
当該符号により特定の個人情報を電子計算機を用いて検索することができるように体系的に構成した個人情報を含む集合物

 

「個人データ」
当該個人情報

 

「保有個人データ」
そのうち事業者が開示等の権限を有し、6 ヵ月を超えて保有する個人情報

 

また、写り込みに関しても同様に、特定の個人を識別できるものであれば「個人情報」に該当するため、個人情報保護法に遵守した対応が必要

 


<感想>
 事業者側がカメラ画像を有効活用するためには、個人情報の取扱いに関する一人ひとりの同意を得る必要がありそうだ。

 

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リピート分析では画像等の破棄が前提?


【 カメラ画像 利活用ガイドブック 】(その2)

 


 前日に続き、「カメラ画像 利活用ガイドブック 平成30年3月 ver2.0」から、リピート分析に触れてみたい。
https://www.meti.go.jp/press/2017/03/20180330005/20180330005-1.pdf

 


< 店舗内設置カメラ(リピート分析) >P39

特定空間(店舗等)に設置されたカメラで、入店の時点で画像を取得し特徴量データ(個人識別符号)を抽出し人物属性の推定及び、空間内を人物等が行動する画像を取得し座標値を取得し動線データを生成した後に、速やかに撮影画像を破棄。
特徴量データ(個人識別符号)のみ一定期間保持し、同一人物の2回目以降の入店の判定キーとする。
一定期間中、特徴量データ(個人識別符号)をキーにして、来店履歴、店舗内動線、購買履歴等を紐づけて保存する。一定期間経過後、速やかに特徴量データ(個人識別符号)を破棄するもの。

 


【カメラ画像の取得目的】
・生活者の属性推定、来店履歴や行動履歴(一定期間における来店頻度、店舗内の移動状況や棚前行動)の取得と分析(購買履歴の紐づけも含む)

 

【事業者が実施したいこと】
・主に適用ケース(2)の分析を精緻化して、品揃えや棚割、店舗内レイアウト等の変更をより効率的に実施する

 

【運用実施主体】
・小売事業者(コンビニチェーンやスーパー) 等

 

【生活者へのメリット】
・品揃えの充実やレイアウト変更による、顧客満足度の向上

 

【取得情報】 
・各過程において、取得・処理・保存される情報を下図に示す。

※社会的な意義として以下のような記載も想定される。
・購買行動の精緻な把握による商品調達の適正化、廃棄ロス削減によるサステナブルな社会への貢献


1.取得:「個人情報」来店時に撮影される人物画像

2.加工:「個人情報」1)顔を含む全身画像から生成する特微量データ、2)特微量データに紐づく座標値
※特微量データから人物属性の推定を行う

3.保存:「個人データベース等」特微量データに紐づく来店履歴、動線データ、推定属性、購買履歴、推定属性を紐づけ

4.利用:「利用情報」1)店の来店頻度、2)店内での移動・滞留状況、3)人物属性ごとの購買傾向など

 


<感想>
 ここでは、個人識別符号と来店履歴、購買履歴等を紐づけてリピート分析する場合、一定期間経過後に個人識別符号を破棄することが前提になっている。
 事業継続の観点からは、破棄するのではなく、個人情報の取扱いに関する同意を取得した上で、将来的にも活用できる枠組みが有用であるように思われる。

 

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