責任あるAI

信頼とコンプライアンス

InsightFace は、測定可能な公平性、倫理的なデータ運用、Privacy by Design のシステム設計を基盤に、企業向けの顔AIを提供します。モデル評価とガバナンスを継続的に改善し、各地域・各利用者層において安心して導入できる体制を整えています。

企業向けコミットメント

人口属性ごとの一貫性を重要な品質指標として扱い、人種・性別・年齢層をまたいで安定した性能を維持できるよう継続的に最適化しています。

明確な利用許諾を持つデータセット、知情同意に基づくプライベートデータセット、または適法な Synthetic Data のみを使用し、企業調達に耐える審査基準を適用しています。

本番アーキテクチャでは可能な限り不可逆な Embedding 抽出を優先し、原画像の保持を最小化することで、運用上の露出リスクを抑えています。

アルゴリズム公正性

私たちは「技術平等」の原則に基づき、人種・性別・年齢の異なる集団間でも安定した性能を維持することを目指しています。

多様なベンチマーク最適化: モデルは五大陸にまたがる多様なデータセットで継続的に調整され、under-represented groups には高い学習重みを割り当てて認識バイアスを低減します。

Adversarial Debias による多面的評価: 研究開発パイプラインに Adversarial Debias と多次元モニタリングを組み込み、社内評価では Cross-ethnicity False Match Rate を業界トップクラスまで低減しています。

企業導入前提の検証: 公平性は精度・遅延・導入適合性と並ぶ評価軸として扱い、本番導入前のリスクをより明確に把握できるようにしています。

データ倫理

データはAIの基盤ですが、プライバシーは越えてはならない境界です。調達、クレンジング、導入アーキテクチャを一体として設計しています。

適法な調達: InsightFace は GDPR、CCPA、および各国の関連法規に沿ってデータ取得を行います。明確な許諾があるデータ、知情同意の下で収集したプライベートデータ、補助学習用の適法な Synthetic Data を使用します。

厳格な PII クレンジング: 学習パイプライン投入前に原画像へ脱感作処理を実施し、自動化スクリプトで関連する personally identifiable information (PII) を除去して、モデル学習に必要な信号のみを保持します。

特徴量ベースのプライバシー保護: 中核となる導入アーキテクチャでは、原画像の保存・転送ではなく不可逆な Embedding ベクトルを優先し、システム設計レイヤーで漏えいリスクを低減します。

学習または評価に利用可能な適切な許諾付きデータセットをご提供いただける場合はご連絡ください。審査後、有償調達を検討することがあります。

コンプライアンスレビューは、ライセンス範囲、導入アーキテクチャ、データ取り扱い境界を含む商談プロセスに組み込まれています。

本番導入に必要な地域要件、プライバシー管理、社内承認フローに関するデューデリジェンスを支援します。

顧客要件、規制、導入シナリオの変化に応じて、ベンチマークとガバナンス運用を継続的に更新します。

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。