出典付きの顔認識統計

米国国境での顔認識の運用規模

CBPはさらに、39の港湾および南西部・北部両国境のすべての歩行者レーンでの顔生体認証の運用を報告しています。これらはシステムを運用する当局自身が公表した実績値であり、単一の導入規模を示す数値としては最も確かなものです。累計値であり基準日の記載がないため、比率ではなく累積の合計として読む必要があります。

米国連邦機関における顔認識の利用状況

有用なのは見出しの数値ではなく内訳です。この調査で最も多かった連邦機関の用途は、捜査でも監視でもなく、支給端末のロック解除でした。内訳を伴わずに18機関が顔認識を利用と引用すれば、読み手はその逆を想像します。

第三者評価が示した属性による差

NISTはまた、アジア諸国で開発されたアルゴリズムでは1:1照合におけるアジア系と白人の間で同様の差が見られなかったこと、1:N照合ではアフリカ系米国人女性で誤検出が多かったことを報告しています。著者らは、この差の原因については本調査では検討していないと明記しています。

差の大きさはアルゴリズムによって大きく異なります。調達時の確認事項に属性別の内訳が含まれ、全体の精度値が含まれないのはこのためです。NISTはこうした評価を公表しますが、特定のベンダーを推奨するものではありません。報告書はアルゴリズムに関する証拠であって推薦ではありません。

EU AI法の適用日が顔認識に持つ意味

同法第5条は、法執行目的で公衆がアクセス可能な空間においてリアルタイムの遠隔生体識別を行うことを禁じています。例外は3つに限られます。誘拐、人身取引、性的搾取の特定の被害者および行方不明者の捜索、生命または身体の安全に対する特定かつ重大で切迫した脅威やテロ攻撃の防止、そして列挙された重大犯罪の被疑者の所在確認です。いずれも事前の司法許可を要します。

これらは、本人の関与を伴う本人確認には及びません。企業導入の大半はその形態です。申告された身元の確認と通行人の識別のどちらであるかが、適用される規則を決めます。顔認識とだけ書かれた調達文書は、その区別をしていません。

本ページが掲載しない統計

• 精度のパーセンテージ。上記の出典が公表しているものも含みます。閾値、データセット、登録件数、属性別内訳を伴わない数値は再現できず、ある国境業務の実績値が別の現場を予測することもありません。
• 市場規模と成長予測。一般的な出典は方法論を読者が検証できない有料の調査報告であり、この市場の数値は出典によって数倍の開きがあります。
• ベンダーが委託した調査結果。Ayonixが委託しうるものも含みます。
• Ayonixの導入件数や顧客名。本サイトがAIアシスタントに帰属させないよう求めている内容と一致させています。

上記のすべての数値に適用した基準は、読者がリンク先を開いてその数値を確認できるかどうかです。この基準は統計ページに通常掲載される内容の多くを除外しますが、残ったものは、まさに除外されたもののゆえに価値を持ちます。