映像匿名加工ソリューション brighter Redact 画像/動画データの個人情報保護とデータ活用を両立

採用事例紹介・ケーススタディ

ユーザー事例:大成建設株式会社<br>カメラのぼかしAPIだけでは困難だった、個人情報を保護したAI開発をbrighter Redactを使って実現 イメージ画像

ユーザー事例:大成建設株式会社
カメラのぼかしAPIだけでは困難だった、個人情報を保護したAI開発をbrighter Redactを使って実現

大成建設は画像認識AIの開発において、活用するデータの個人情報を保護するために、カメラに搭載されたぼかしAPIを使用していました。しかし、ぼかしAPIの精度が低く、上半身全体にぼかしがかかるため、AI学習には適さないばかりか、性別や年齢などの属性情報も取得できませんでした。大成建設ではこれらの課題解決に向けた調査の結果、「brighter Redact」を採用しました。

詳しく読む
データの越境を可能にするGDPR準拠の映像匿名加工技術-brighter AI社事例 イメージ画像

データの越境を可能にするGDPR準拠の映像匿名加工技術-brighter AI社事例

CSI社は、顧客である中国の自動車メーカー向けに、先進運転支援システム(ADAS)の安全性と機能をテストしています。主な課題は、データ保護のレベルに関する欧州委員会の適格性判断のない国へのデータ転送を可能にすることでした。プライバシー規制に完全に準拠するには、自動車のナンバープレートと顔の匿名化を正確に行う必要があります。

詳しく読む
車両鑑定ソフトウェアプロバイダーOnREXがbrighter Redactとの統合でUXを強化 イメージ画像

車両鑑定ソフトウェアプロバイダーOnREXがbrighter Redactとの統合でUXを強化

車両鑑定では、1回平均25~30枚のデジタル被害写真が使われます。これらの写真を専門家が第三者に渡す場合、個人を特定できる情報はすべて匿名化する必要があり、スケーラブルで堅牢な個人情報匿名化ソフトウェアが求められます。同時に、ナンバープレートや顔の検出には、対象物が部分的に隠れていたり歪んでいても、高い認識精度が要求されます。

詳しく読む
自動運転車のデータプライバシー問題を解決―DXCテクノロジー社とbrighter Redactのコラボレーション イメージ画像

自動運転車のデータプライバシー問題を解決―DXCテクノロジー社とbrighter Redactのコラボレーション

DXCテクノロジー社は、自動運転車の開発を加速させるための「DXC Robotic Drive」を提供しています。このプラットフォームは、データ収集、保存、分析から進化した知識の展開まで、自動運転技術の開発プロセスの実行スピードを加速させるソリューションであり、大手OEMやTier-1を支援し、自動運転車開発の最前線を推進する重要な試みの1つとなっています。

詳しく読む
Valeo社が自動車用魚眼レンズデータセットにbrighter AIの次世代匿名加工技術を採用 イメージ画像

Valeo社が自動車用魚眼レンズデータセットにbrighter AIの次世代匿名加工技術を採用

自動運転の研究やニューラルネットワークや検証システムには、大量の画像データが必要です。そこで、Valeo社はWoodScapeデータセットを作成しました。このデータセットが特に貴重なのは、数か国で収集された4台の全周撮影カメラの画像からなる、初の大規模な自動車用魚眼レンズデータセットであるという点です。WoodScapeデータセットの作成にあたっては、画像の匿名化が重要な優先事項でした。

詳しく読む