勤怠管理に活用可能な顔認証AIアプリ技術検証

※本記事は2020年当時の顔認証AI技術の検証レポートです。最新のエッジAI顔認識による勤怠管理ソリューションについては『NikoNikoシステム：AI顔認識による勤怠管理とスタッフの感情可視化』の記事をご覧ください。

現在Vitalify Asiaでは、コンピュータビジョンを用いた画像認識技術のR&Dに力を入れています。

今回は、独自開発のエッジAIモデルを利用した「顔認証技術」と、それを搭載した出退勤管理アプリ『Face Recognition』（社内プロトタイプ版）の技術検証についてご紹介します。

1. スマホで動作する独自開発の「顔認証エッジAIモデル」

今回開発したのは、スマートフォン上でスタンドアローン（オフライン）動作する顔認証AIモデルです。クラウドサーバーのAPIに画像を送信して推論を行う一般的な顔認証とは異なり、デバイス（エッジ）側で処理が完結するため、ビジネス要件において以下のような強力なメリットがあります。

事前の顔登録（エンロールメント）は1人あたり約10秒ほどで完了し、登録済みの顔かどうかの判別（認証プロセス）自体は1秒以内で完了します。社内での実証テストでは、約90%という高い精度で正しく個人をマッチングできています。

この顔認証エッジAIモデルを組み込んだ出退勤管理アプリのプロトタイプを開発し、実際の運用ワークフローを想定した動作テストを行いました。

まずは、社員の顔データを登録するフローのテストです。スマートフォンの画面に表示されるガイド枠に合わせて、以下の動作を行います。

この首の動作を行うだけで、AIが複数角度から顔の特徴量を抽出し、立体的な認証データを生成します。社員名（ID）と紐付けるまでの操作時間はわずか10秒程度と、現場での導入負荷が非常に低いことが確認できました。

実際の打刻を想定したテストです。

スマートフォンのカメラを立ち上げると、AIが瞬時に登録済みの特徴量データベースと照合し、個人を特定します。顔認証が完了した後、画面のボタンをタップすることで「出勤」「退勤」の正確なタイムスタンプが記録されます。ICカードのタッチやパスワード入力は一切不要です。

記録された出退勤データには、社員ごとの日付、出退勤のステータス、正確なタイムスタンプ情報が含まれます。

プロトタイプアプリ上からは、この勤怠データを簡単にCSV形式でエクスポートでき、企業がすでに導入している既存の人事・給与管理システム（ERP等）とのシームレスな連携を想定したデータ構造になっています。

もちろん、管理者権限（パスワード設定等）を設け、人事担当者のみがデータを出力・管理できるようアクセス制限をかけることも可能です。

今回の技術検証で確認できた本AIモデルの特徴は以下の通りです。

バイタリフィアジアでは、今回検証した顔認証AIをはじめ、製造業向けの不良品検知、物体認識によるプロセス自動化など、お客様のビジネス課題を解決するための独自のAIモデル開発やPoC（概念実証）を得意としています。

「自社の業務フローにエッジAIを導入して効率化したい」「既存のアプリケーションに顔認証機能を安価に組み込みたい」といったご要望がございましたら、ぜひお気軽にご相談ください。