映像匿名加工ソリューション brighter Redact 個人情報を保護しながら動画や画像などの映像データを活用
自動運転などの研究開発、特にAIを活用した新しい技術の研究開発には、世界規模のデータ収集と分析が必要とされます。通常、収集されたデータには大量の個人情報が含まれており、その利用に際してはデータの保護規則に違反するおそれがあります。しかし、従来の匿名化技術では、データの完全性と正確性を維持することができません。
brighter Redactは、このジレンマを解決する映像匿名加工化ソリューションです。brighter Redactに搭載された最先端のディープラーニング技術は、オブジェクト(合成した顔やナンバープレート)を自動検知し、オーバーレイ処理を行います。これにより、元データの情報を保持しながら個人情報を保護することで、収集したデータの解析やAIを活用した開発に利用することが可能となります。
主な特長
個人情報を自動抽出
- 動画や画像データから選択したオブジェクト種類（顔、ナンバープレート）を自動検知し加工処理
高い精度とデータ品質
- ランダム機能でリバースエンジニアリングを防止し、個人情報を確実に保護
- 2021年にEuroPriSe（欧州プライバシーシール）認証取得
カスタム対応
- カスタム加工設定を使用して、個々のユースケースやコンプライアンスに合わせて物体認識の検知閾値を微調整することが可能
柔軟性
- カメラ制限なし 、一般的な画像・動画フォーマットに幅広く対応
導入メリット
- 個人情報を保護しながら（GDPRやCCPAのプライバシー基準に準拠）AI判定・解析が可能
- 個人情報を守りながら大規模なビデオデータの収集が可能
主な機能
Precision Blur（高精度匿名加工）
- ディープラーニングの活用により、人の顔を正確に認識して、必要最低限部分だけにぼかしを入れて匿名加工
Deep Natural Anonymization（次世代匿名加工）
- 顔認証技術による再認識が不可能
- 合成した顔をランダムに生成し、リバースエンジニアリング不可能にすることで情報を保護
- 年齢や性別などの属性を保持し、AI分析・開発を実現
主な利用例
オートモーティブ、モビリティ、交通機関
自動車の要件に合わせて設計された技術で、自動運転、DMS、ADAS開発用の学習データを収集
スマートシティ、セキュリティカメラ、防犯カメラ
事故管理担当オペレーターの観察用など、監視カメラの画像をリアルタイムで匿名加工処理し、プライバシーに配慮したインテリジェントアナリティクスを実現
コンピュータビジョン、機械学習、深層学習
データ付け、アノテーションなどのAI開発や研究を行う企業・大学で、協業パートナーと国境を越えて学習データセットを共有
ヘルスケア
高い秘匿性が要求される医療用ビデオ・画像データも、患者やスタッフの個人情報を保護しながらAI解析
法執行機関、警察
被害者や傍観者の個人情報を保護して作成する調査・捜査資料とその利活用
製品デモ
