AI本人確認におけるコンピュータ・ビジョンの役割

人工知能（AI）の進歩により、オンラインでの本人確認はかつてないほど簡単で安全になっている。最先端のテクノロジーによって、顔をスキャンするだけで銀行口座のロック解除やサービスへのアクセス、取引の確認が可能になる時代なのだ。

その結果、デジタル ID 検証は業界全体で広く採用されるようになっている。AIによる本人確認は、企業がセキュリティを強化し、不正行為を防止し、よりスムーズで信頼性の高い顧客体験を提供するのに役立つ。こうした利点を踏まえると、世界のデジタルID認証市場は2032年までに388億ドルに達すると予想される。

特に、機械が視覚データを処理できるようにする AI の一分野であるコンピュータ・ビジョン（CV）は、本人確認をより迅速かつ正確にするのに役立っている。ビジョンAI対応ツールは、Know Your Customer（KYC）プロセスやアンチマネーロンダリング（AML）規制のコンプライアンスを確保するのに役立つ。これらのツールはまた、遠隔地のビジネス関係において信頼層を構築する信頼性の高い方法であり、企業が世界中の顧客にサービスを安全に提供し、取引を処理するのに役立ちます。

この記事では、AIとコンピュータ・ビジョンがデジタルID認証をどのように改善するかを探る。また、AIによる本人確認の使用例をいくつか紹介する。始めよう！

視覚による本人確認について

ビジョン対応本人確認は、コンピュータ・ビジョンを活用して画像や動画を分析し、人物の身元を確認する。これは、自撮り写真、スキャンした身分証明書、生き生きとしたビデオ（静止画像ではなく人物が本物であることを確認するために小さな動きをキャプチャしたもの）などのデータでモデルをトレーニングすることによって機能する。顔認識や 光学式文字認識（OCR）のようなコンピュータ・ビジョンの技術は、このプロセスの中心となっている。 

例えば Ultralytics YOLO11のような物体検出モデルは、画像内の人物の顔を検出するために使用できる。その後、顔識別用に設計されたAIアルゴリズムを使用して、目や鼻の形などの主要な特徴を分析し、その顔に固有の「指紋」を作成することができる。このデジタル指紋は、保存されている記録と比較され、その人物が主張された身元と一致するかどうか確認される。

‍

同様に、OCRは、特にKYCチェックにおいて、プロセスをスムーズにする上で大きな役割を果たしている。これは、運転免許証やパスポートなどの画像からテキストを読み取り、コンピューターが理解できるデータに変換することで機能する。例えば、OCRは氏名、生年月日、ID番号などの詳細を抽出し、米国の全国運転者登録のような公式データベースと照合することができる。 

この仕組みを詳しく見てみよう：

• 文書キャプチャ：スキャナやコンピュータ・ビジョン・カメラを使って、パスポートや運転免許証などの書類の画像を取り込むシステム。
• テキスト認識：OCRは、氏名、生年月日、ID番号などの主要なテキストフィールドを識別し、文書から抽出します。
• データのフォーマット化：抽出されたテキストは、コンピューターが処理できる構造化された形式に変換される。
• 検証：抽出されたデータは、信頼できるデータベースや記録と相互参照され、その正確性と信憑性が検証される。
• 不正検知：高度なアルゴリズムが矛盾や改ざんの兆候をチェックし、文書が正当なものであることを確認します。

顔認識、OCR、高度なAIを組み合わせることで、Vision AIソリューションは、関係者全員にとって、本人確認をより迅速かつ信頼性の高い、簡単なものにすることができる。

KYCにおけるAIの活用：デジタルID認証の変革

さて、デジタルID認証にコンピュータ・ビジョンがどのように利用できるかを探ったところで、その主な応用例を詳しく見てみよう。

Fintechイノベーションによる銀行KYCプロセスの高度化

金融におけるコンピュータ・ビジョンは、特に銀行のような分野で多くのアプリケーションを包含している。エキサイティングな用途の一つは、支店内での顧客体験の向上です。Ultralytics YOLO11 のような物体検出モデルをサポートするようなビジョンベースのモデルは、人がいつ建物に入ってくるかを検出することができ、足の往来を監視し、リソースを管理するのに役立ちます。一方、顔認識システムは、顔の特徴を抽出して顧客を識別することができる。AI分析からの洞察と組み合わせることで、銀行は顧客の来店理由を予測できるようになり、支店がよりパーソナライズされた効率的なサービスを提供できるようになる。

顧客体験を向上させるだけでなく、コンピュータ・ビジョンはセキュリティの向上や詐欺対策においても重要な役割を果たしています。ID詐欺が95％の企業に影響を及ぼしている近年、顔認識やバイオメトリック・チェックのようなツールは、セキュリティを強化し、詐欺を防止するのに役立っている。例えば、CaixaBankはATMで顔認識を使って不正アクセスを検知している。これにより、顧客は迅速かつ安全に現金を引き出すことができ、利便性も向上している。

‍

渡航・入国手続きにおけるデジタルID認証

。このような統計は、特に今日のデジタル時代において、より優れたセキュリティ対策の必要性を示している。国境を越えた旅行や移住を管理するためのデジタル・ツールへの依存が高まる中、AIやコンピュータ・ビジョンの応用はますます関連性を増している。

実際、各国政府は移民・渡航システムを改善するために膨大な量のデータを収集・利用しており、間接的にAIを活用した自動化への投資拡大につながっている。この自動化の拡大は、ビザ手続きの合理化からセキュリティ・プロトコルの強化まで、移民管理のほぼすべての側面に及んでいる。

空港におけるAIの好例として、顔認証技術を利用した乗客の識別がある。これらのシステムは他のAI技術と統合することも可能で、認証された乗客のみが指定されたフライトに搭乗できるようにし、セキュリティをさらに強化することができる。 

OCR技術もまた、パスポートの確認や手荷物の取り扱いなどの場合に応用される重要なツールである。OCRシステムは、パスポートや手荷物のラベルの内容を自動的に読み取り、適切な目的地を特定することができる。これらの技術は、手荷物の取り扱いの効率を向上させ、紛失の可能性を減らします。

‍

AIによるID認証でEコマースサービスを守る

Shopifyのような多くのeコマース・プラットフォームは、そのサービスを使ってオンラインストアを作ることを年齢によって制限している。報告によると、インターネットユーザーの3人に1人は18歳未満です。このため、法的要件を満たし、未成年者が成人向けのサービスにアクセスしないように保護するためには、正確な年齢確認が重要になる。これに関連して出てくる興味深い疑問は、eコマース・プラットフォームがどのようにしてユーザーの年齢を正確に確認するかということだ。

コンピュータ・ビジョンと顔認識は、オンラインで人の年齢を確認するための優れたツールである。あらゆる年齢の人々の画像のデータセットで訓練されたコンピュータビジョンモデルは、ユーザーの年齢を推定するためのパターンと顔の特徴を抽出することができます。

年齢認証以外にも、プラットフォームはVision AIを使って詐欺を防止し、オンライン取引の安全性を保証することができる。ユーザーから提供された文書をリアルタイムで分析し、その真正性を検証し、潜在的なリスクを検出することができる。このプロセスには通常、文書をスキャンし、分類、転写、不正検出などの処理を行う文書画像処理システムに通し、検証結果をデータベースに安全に保存することが含まれる。

その興味深い例が、ライドシェアアプリのUberだ。Uberは、サインアッププロセスや最初の乗車リクエスト時にユーザーのIDをスキャンすることで、ID認証にコンピュータービジョンを使用している。これにより、乗車プロセスを合理化しながら、ライダーとドライバーの安全を確保することができる。

‍

デジタルID認証におけるコンピュータ・ビジョンの長所と短所 

これまで、AIとコンピュータ・ビジョンがデジタルID認証にどのように使用されているかをいくつか見てきた。次に、これらのテクノロジーがさまざまな業界にもたらす主な利点を見てみよう：

• 手作業によるデータ入力を排除：OCR技術を使用した電子KYCソフトウェアにより、手作業によるデータ入力が不要になり、従業員は他の業務に専念することができます。

• コスト効率：本人確認を自動化することで、手作業によるチェックへの依存を減らし、人件費と運用コストを削減します。

• グローバルなアクセシビリティ：これらのテクノロジーは、さまざまな文書や言語をサポートしているため、企業は国際的な顧客に対応することができる。 

しかし、デジタル ID 検証にコンピュータ・ビジョン・システムを導入するには、いくつかの制限もある：

• 技術的限界： 照明不良、低画質画像、顔の角度の違いなどは、コンピュータ・ビジョン・システムの精度に影響を与え、本人確認における偽陰性やエラーにつながる可能性がある。

• なりすましと敵対的攻撃：コンピュータ・ビジョン技術には生存検出機能があるが、追加のセキュリティ層と組み合わせない限り、なりすまし技術（ディープフェイクや高画質写真など）にはまだ脆弱である。

• 規制の最新情報の入手：KYCとAMLの規制は、各国の規制当局によって十分に定義されている。しかし、これらの規制はほとんどテクノロジーに依存しない。銀行と同様、フィンテック企業もこのことを認識し、使用するAIテクノロジーを正当化できるよう準備する必要がある。

革新性と実用性のバランス

コンピュータ・ビジョンは、より速く、より正確で、より安全なデジタルID認証を実現することで、その形を変えつつあります。銀行業務における安全性と利便性の向上から、入国審査の合理化、電子商取引における安全なオンライン取引の確保に至るまで、様々な業界で重要な役割を果たしている。 

ヒューマンエラーを減らし、顧客体験を向上させるなど、多くの利点があるにもかかわらず、いくつかの課題が残っている。低画質の画像、顔の角度の違い、なりすましなどのリスクなどだ。しかし、生き生きとした検出のような技術革新は、これらの限界に対処している。 

効率的で信頼性の高いデジタルID認証への要求が高まり続ける中、コンピュータビジョンは、不正行為を防止し、コンプライアンスを強化し、デジタル時代の信頼を醸成するために不可欠なツールになりつつある。

詳しくは、GitHub リポジトリをご覧いただき、私たちのコミュニティにご参加ください。自動運転車や 農業におけるAIアプリケーションについては、ソリューションページをご覧ください。🚀