AIが未成年かどうかを判別:居酒屋での実証実験で検知率96.1%

株式会社チャオ(本社:東京都港区 代表取締役:山本秀基)は、養老乃瀧株式会社(本社:東京都豊島区、代表取締役:矢満田 敏之)が経営する一軒め酒場 新橋店で実施していた、未成年にアルコールの提供を防ぐためのAIによる年齢認証における実証実験結果で検知率96.1%を実現したと発表しました。

課題

店が未成年にアルコールを提供することは未成年者飲酒禁止法や風営法、道路交通法で禁じられており、年齢確認の義務があります。未成年とわかっていてアルコールを提供したり、年齢確認が十分でない場合は。しかし、年齢確認は店員の判断でおこなわれることが多く、疑わしい場合でも証明書を提出させるなどは難しいという現場の課題がありました。

解決方法

今回開発された「Ciao Camera」では、店の入り口などにカメラを設置し、そのカメラで撮影された人物の年齢を推定し、未成年と疑わしい場合は店側に通知します。どういう年齢の推定かは公表されていませんがニュース画像には、ある人物を「10代以下」と表示されているものがあり、年代ごとに判別するか10代以下だけを検出していると推測されます。

実験は二段階で行われました。一段階目は素早いサービス構築を優先しAmazonの「AWS Reckognition Image」の顔認識機能を使用しました。推定には画質や顔の角度によってご検知もあったため、入店の数秒間に複数枚を撮影し精度をあげるという工夫がされています。こちらの方法をつかって検知率90.7%の検知率を達成しました。

第二段階では精度の向上と通知にかかる時間を短縮するため、要年齢確認者を判別するエンジンを独自に構築しました。こちらではディープラーニングによる画像認識を使用しています。ディープラーニングの学習には「AWS Reckognition Image」の判別結果を人手で精査したものを使用しました。これにより即座に検知ができるようになり、検知率96.1%を実現しました。

どうなったか

実証実験では未成年の検知率96.1%を達成しました。

まとめ

カメラを用いた未成年の識別・通知システムを紹介しました。

今回の実証実験は実験を二段階にわかれているところがよい手法だと感じました。一段階目では「そもそも未成年を機械学習で判別できるのか」という仮説を汎用の機械学習システムをつかうことで低コストで素早く検証し、それができるとわかって初めて二段階目でその精度とスピードを上げるというアプローチとなっています。

機械学習をつかったプロジェクトでは第一段階目のような試行(POC)にコストがかかりすぎることがあります。今回のような、まず汎用のシステムを使うというのは無駄がなく、真似できるプロジェクトは多いはずです。

参考資料

Ciao Camera、AIを活用した年齢認証実験結果を発表!カメラ画像から即座に検知。検知率 96.1%で年齢認定[PR TIMES]

(Marvin編集部)