株式会社Citadel AI(本社:東京都渋谷区、代表取締役:小林裕宜)は、バイオメトリクスシステムにかかわる検証機能を Citadel Lens 上にリリースします。
EU AI法やGDPRでは、監視カメラなどによる個人の識別、あるいは施設の入退館などにおける顔認証や指紋認証などのバイオメトリクスシステムに対して厳しい制約が課されており、日本の個人情報保護法でも、バイオメトリクス情報を個人情報と位置づけ、正確性や公正かつ適切な取扱いが求められています。
今回のリリースでは、ISO/IEC 19795-1:2021あるいはISO/IEC TR 29119-13:2022にもとづき、バイオメトリクスシステムに求められる品質を、Identification(1対多の識別)ならびに Verification(1対1の認証)の双方のケースについて、自動で技術検証することを実現します。
Citadel AIでは、生成AIから予測型機械学習モデルまで、さまざまなAIシステムの品質を、同一プラットフォーム上で自動でテストしモニタリングするプロダクト「Citadel Lens(シタデル・レンズ)」を提供しています。医療・自動車・金融・保険分野など、多くの企業のお客さまにご利用いただいています。
Citadel Lensでは、エンジニア向けの品質改善のための技術レポートに加えて、国内外の標準に基づくガバナンス部門向けのコンプライアンスレポートを自動生成することが可能です。今回はその機能をさらにバイオメトリクス分野にも拡充するものです。
以下のようなシステムの信頼性、可用性、セキュリティ、適合性などにかかわる品質特性を、データセット全体についてのみならず、特定のデータセグメントについて詳細分析することで、技術的な正確性の検証と同時に、公平性やバイアスの有無についても評価することが可能です。
Citadel Lensによるバイオメトリクスシステムのテスト項目の一例
指標 | 定義 | 目的 |
---|---|---|
FTAR | データ取得失敗率 | システムの実用性や信頼性を評価 |
FMR | 誤一致率 | 開発環境下でのセキュリティリスク評価 |
FNMR | 本人拒否率 | 開発環境下での利便性の低下リスク評価 |
FAR | 誤一致率 | 運用環境下でのセキュリティリスク評価 |
FRR | 本人拒否率 | 運用環境下での利便性の低下リスク評価 |
FPIR | 誤識別率 | セキュリティリスクを評価 |
FNIR per Rank | 検索順位を考慮した識別効率 | 検索性能や効率性を評価 |
Selectivity | 選択性 | 識別認識性能と信頼性を評価 |
【株式会社Citadel AIについて】
Citadel AIは「信頼できるAI」の社会実装を実現する、日本発のグローバルスタートアップです。ハイリスクAIの課題と正に実戦で闘って来た世界のエンジニアが結集し、開発をリードしています。弊社製品は、AIのモデルやアプリケーションに依存することなく、統一化されたテストを、汎用的に適用することが可能です。国際標準業界を代表するBSI等に採用され、グローバル市場で高い評価をいただいています。
代表取締役 | 小林裕宜 |
設立 | 2020年12月10日 |
企業URL | https://citadel-ai.com |
X(旧Twitter) | https://twitter.com/CitadelAI |
お問合せ | info@citadel-ai.com |