責任あるAI
信頼 とコンプライアンス
InsightFace は、プライバシーに配慮した導入オプション、責任ある利用の審査、機微なAI用途を想定した商用ライセンス手続きを通じて、顔AI製品を開発する企業を支援します。
企業向けコミットメント
製品要件としてのバイアス低減
人口統計学的な性能の一貫性を中核的な品質要素として扱い、評価結果を関連するコホートごとのモデルおよびしきい値の検討に反映します。
学習データガバナンス
学習・評価データには、適用される利用条件とライセンスを確認した広く利用されている公開研究データセット、ライセンス供与または商用調達されたデータセット、適切な同意に基づく非公開コレクション、合成データが含まれる場合があります。
プライバシーに配慮した導入
当社の導入オプションは、適切な場合には原画像を保持する代わりに生体特徴埋め込みを利用でき、顧客管理環境でのオンプレミスおよびオフライン処理にも対応します。
アルゴリズム公正性
人口属性による性能差の評価
適切な評価データを利用できる場合に人口属性別の性能を評価し、その結果をモデル開発と導入ガイダンスに反映します。
コホート別評価：データセットとラベルが対応している場合、関連する人口統計学的コホートごとに誤照合率と誤非照合率を評価します。
性能モニタリング：社内評価を用いて、人口属性コホート間の誤照合性能と誤非照合性能の差を監視し、低減に取り組みます。
顧客による検証：本番導入前に、想定する対象者、撮影条件、運用しきい値、ユースケースのリスクに照らしてモデルを評価することをお客様に推奨します。
データ倫理
学習データガバナンスと機微データの取扱い
データの調達、受入審査、識別子の最小化、導入アーキテクチャを、それぞれ異なるガバナンス要素として扱います。
データの受入れと審査：モデル開発にデータを組み込む前に、適用される利用権、制限、適切性を評価するための手続きを設けています。当社の運用は、適用されるプライバシー、生体データ、データ保護の要件を考慮して設計されています。
識別子の最小化：適切な場合、データがモデル開発パイプラインに入る前に、不要なメタデータと直接識別子を削除または最小化します。顔画像と生体情報から生成されたデータは機微データとして扱い、それに応じた保護を行います。
特徴量ベースの処理：導入アーキテクチャでは、原画像を保持または転送する代わりに生体特徴埋め込みを利用できます。生体埋め込みは機微な生体データとして扱い、それに応じた保護を行います。
データセット提携に関するお問い合わせ
学習または評価用として提案するデータセットについて、関連する権利を保有している、またはその権利を文書で示せる場合は、当社チームにお問い合わせください。受入審査と適切性確認の後、有償調達を検討する場合があります。
contact@insightface.aiデータプライバシーと保持
導入モデルに応じたデータ取扱い
データの取扱いは、製品、導入モデル、構成、契約によって異なります。エンタープライズ案件では、選択したアーキテクチャに適した保持、データフロー、運用上の管理策を定めることができます。
顧客データは学習データではありません
InsightFace は、お客様が当該利用に別途書面で同意しない限り、お客様の運用上の顔画像、生体テンプレート、推論データを、汎用 InsightFace モデルの学習または改善に使用しません。
オンプレミスまたはオフライン導入では、運用上の生体データは顧客管理環境内に留まり、通常の推論処理の一環として InsightFace に送信されません。
特徴量ベースの処理を利用できます。顔特徴量は、原画像を保持する代わりに、生体特徴埋め込みとして抽出、比較、保存できます。埋め込みも機微な生体データであり、適切な保護措置が必要です。
クラウドAPIの保持およびログ記録の挙動は、選択したサービスと契約で定められます。対応する構成では、送信画像を処理後に保持しない設定または契約を選択できる場合があります。
ホスト型導入の保持期間と削除運用は、適用される契約に記載され、顧客の記録管理およびプライバシー要件に対応するよう構成できる場合があります。
オンプレミスおよびオフライン導入では、運用上の原画像、埋め込み、推論トラフィックを顧客管理インフラ内に留めることができます。外部接続の有無は、合意したアーキテクチャで定められます。
デプロイメント オプション
データフローに合わせたデプロイメント モデルの選択
InsightFaceは複数のデプロイメント パターンに対応しています。それぞれデータフローが異なり、機密度や運用制約に応じて使い分けることができます。
Cloud API
ローカルにモデルを持たないホスト型推論。
- Data flow
- 画像または事前抽出した埋め込みをHTTPS経由でホスト型エンドポイントに送信し、レスポンスで結果を受け取ります。
- Fit for
- パイロット、集中管理型の連携、迅速な導入、ホスト型モデルエンドポイントを希望するプロダクトチーム。
On-premise
顧客自身のインフラ内でモデルを稼働。
- Data flow
- 運用上の顔画像、生体埋め込み、推論データは顧客管理インフラ内に留まり、通常の推論処理の一環として InsightFace に送信されません。
- Fit for
- 規制業界、大規模な本人確認、KYC、入退室管理、厳格なデータ所在地要件を持つ顧客。
モバイル / エッジ デバイス
InspireFace SDKによるオンデバイス推論。
- Data flow
- 画像はデバイス上で処理できます。マッチ判定などアプリケーションレベルのシグナルがデバイス外に出るかどうかは、アプリケーション設計によって決まります。
- Fit for
- コンシューマー向けモバイル アプリ、組込み入退室管理、IoT端末、オフラインまたは断続的なネットワーク環境。
責任ある顔AI活用
機微な顔AI用途のユースケース審査
顔認識、フェイススワップ、本人確認は機微な用途です。商用ライセンスとAPIアクセスは、実装前に想定デプロイメントに照らして審査します。
商用の顔認識またはフェイススワップ モデルを許諾する前に、想定ユースケース、デプロイメント環境、エンドユーザー層を審査します。
顧客は生体データを処理する適法な根拠を有し、現地法で求められる場合にはエンドユーザーへの通知と選択肢の提供を行うことを期待します。
違法または濫用的な監視を可能にするよう設計されたユースケースは許諾しません。これには、脆弱な集団を不当に対象とする監視が含まれます。
実際の利用が合意済みの範囲から大きく逸脱した場合、許諾は再審査または取り消されることがあります。
フェイススワップ利用ポリシー
フェイススワップ モデルおよびAPIの禁止用途
フェイススワップ モデルとAPIは、審査済みのクリエイティブ、エンターテインメント、製品用途に対してライセンスされます。以下は明確に対象外であり、許諾されません。
詐欺、個人情報の不正取得、KYC回避、または本人確認システムを欺くあらゆる試み。
実在する個人本人の明示的かつ検証可能な同意なしのなりすまし。
個人の侮辱や脅迫を目的とするハラスメント、いじめ、誹謗中傷。
合成NCIIを含む、個人に対する同意のない性的または親密な画像。
私人、未成年者、または脆弱な集団に対する許諾なき顔置換。
公人に帰せられる捏造された発言、選挙や言論を操作する意図の誤導的な政治コンテンツ。
エンタープライズ審査資料
セキュリティ、法務、調達審査のための資料
調達またはデューデリジェンスの段階で、企業のお客様は以下の資料について当社チームに相談または提供を依頼できます。提供可否と範囲は案件ごとに確認します。
学習データガバナンスに関する説明資料。
顧客データおよびモデル学習ポリシー。
モデル／アルゴリズムの透明性に関する情報。
セキュリティおよび導入アーキテクチャ。
責任ある利用／許容される利用に関する情報。
評価方法および性能に関する情報。
エンタープライズ調達向けの運用ガバナンス
商談では、ライセンス範囲、想定用途、導入アーキテクチャ、データフロー、データ取扱い責任の分担について協議できます。
顧客主導による、適用される地域要件、プライバシー管理、社内承認手続きの評価を支援するため、製品および導入に関する情報を提供できます。
製品、規制、導入環境の変化に応じて、評価およびガバナンスの運用を見直します。
導入前に trust / compliance の確認が必要ですか？
モデルライセンス、導入アーキテクチャ、データ調達、評価要件について、貴社市場に合わせてご相談ください。