匿名加工ツールで小売業者を支援、映像と画像データからビジネス洞察とデータ主導の成果を引き出す
インテル®テクノロジーで最適化されたbrighter AIの画像・映像匿名加工ソフトウェアによって、システムインテグレーターや小売業者は、画像や映像から個人を特定できる情報を自動的に消去し、顧客体験を改善し、売上を伸ばし、重要なプライバシー基準を順守することができます。
プライバシー基準を守りながら映像データの洞察を最大化
最新のデジタル世界では、消費者の買い物習慣、好み、行動に関する情報を収集することが、今までになく容易になっています。データは、よりスマートにビジネスの意思決定を行い、顧客体験を向上させ、収益を増やし、競合他社に先行するための中核を成すものです。
近年、eコマースが急成長するにつれ、企業は買い物客の好みや顧客層に関する洞察を深めています。しかし、実店舗では、同じレベルの洞察を店頭で把握するのに苦労しています。オンライン小売業者は、オンライン上のトラフィックや購買から高度なデータ解析を行っていますが、従来の小売業者は、顧客ベースや店舗運営に関するデータへのアクセスがありませんでした。プロセスや顧客の好みに対する洞察が欠如していると、非効率な人員配置、在庫問題、商品配置の不備、長蛇の列、コスト増に直面することになります。その結果、最適とはいえない顧客体験がとなり、小売業者は買い物客とお金を失うことになります。店舗に訪れた顧客は、パーソナライズされた体験ができないことに失望しています。顧客の51％が、データが不正確だったり、アップデートされていなかったりしているとして、ブランドは自分に見合った体験を提供していないと答えています¹。
結局のところ、パーソナライズされた体験に投資しないことは、収益の機会をみすみす見逃しているようなものです。顧客の82％が、一貫して優れた体験を提供するためにはほとんどのブランドで改善の余地が大いにあると回答しています。1。店舗を持つ小売業者は今、これまで以上に競争に打ち勝つ方法を必要としています。それを可能にするのが、インテリジェントな映像解析です。
店舗では、さまざまなテクノロジーを利用したり、エンドポイントを通じたりしてデータが収集されますが、映像ほどインパクトがあるものはありません。映像解析は新しいデジタルソリューションの原動力であり、コンピュータビジョンやAI技術の中核となる機械学習アルゴリズムを可能にし、トレーニングするためには、映像データが不可欠です。RISによる第29回年次小売技術調査によると、コンピュータビジョン技術を導入している小売業者はわずか3%にとどまる一方、今後2年以内の導入を計画している業者は40％に上ります2。
映像データを活用することで物理的なリテール体験をどのように変えることができるかを小売業者が理解し始めたことで、映像データを活用したリテールテクノロジーが急速に普及しています。同時に、映像による監視はいたるところに広まり、2021年時点で世界中に10億台の監視カメラが設置されるだろうと推定されています3。撮影された映像は個人を特定できる場合があり、消費者のプライバシーを危険にさらす可能性があります。当然ながら、買い物客はプライバシーへの懸念を一段と強めるようになっています。こうした状況を踏まえ、米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）、日本の個人情報保護法（APPI）、欧州連合（EU）の一般データ保護規則（GDPR）などのデータ保護規制は、個人のプライバシーと個人データを保護するために、より厳格化されました。
個人情報保護規制違反の代償
- 調査によると、英国の小売業者の43％が、映像でのプライバシー侵害で罰金を科されたと回答4
- 2023年、MetaにGDPR規制違反と欧州市民の個人情報の不正な取り扱いで13億ドルの罰金が課された5
- 2021年、AmazonにEUのプライバシー違反の疑いで8億8700万ドルの罰金が課された6
このため、画像や映像データのシステムを設計する際、小売業者やシステムインテグレーターに残された選択肢は、データを使用しないか、コンプライアンスに準拠せずにデータを使用して罰金を科されるか、もしくは代替案、つまりデータの匿名加工を用いるか、となります。映像データを使用しない場合、重要なビジネスの洞察や、それによってもたらされる事業成果が得られなくなります。ほとんどの小売業者はすでに映像システムをインフラに導入していますが、映像データを活用できないことにより、販売機会を阻害し、ビジネスの潜在性を無駄にしてしまいます。投資を最大限に活用するためには、プライバシー規制を順守して、ローカルルールに違反する小売業者を取り締まろうとする規制当局ににらまれないようにする必要があります。
匿名加工への代替移行は現時点で限定的
プライバシーの懸念を回避するために、多くの企業は、ヒートマッピングや人数カウント用に設計されたセンサーなどを使用した従来のデータ収集方法を採用してきました。これらのソリューションが提供できるのは、非常に限られた情報に対する限定的な洞察ですが、映像や画像情報がなければ、小売業者はすべての有効なデータを把握したり、自由に最大限活用したりすることはできません。例えば、非映像センサーの場合、店舗内を歩いている人の数は把握できるかもしれませんが、それ以上のテクノロジーがなければ、その人たちが何を買っているのか、どんな好みを持っているのか、どこで待ち時間や行列ができているのかを知ることはできません。商品の配置、マーケティング戦術、店舗での顧客体験を向上させることを目指し、購買層の情報を集約し、消費者の属性を正確に把握するために重要な顧客の特性を明らかにすることは、難しくなります。小売業者やサービスプロバイダが苦労しているもう一つの分野は、買い物行動の異常を検出したり、潜在的な盗難リスクを識別したりするインテリジェントシステムの開発です。これは、商品のスキャン漏れ、タグのすり替え、商品の誤認、過少な支払いなどリスクの高いセルフレジを利用する店舗にとって特に重要です。これらのユースケースに対応した正確なシステムを開発するためには、映像データの解析が不可欠です。同時に、盗難を検知したいがためにプライバシーの観点から罰金を科されることがないよう、規則の順守を徹底する必要があります。このような課題は小売業者にとって現実的な損失です。2020年に908億ドルだった小売損失額は、2021年には945億ドルに増えました7。
そこで、小売業者に出来ることは何でしょうか？映像データを使用するには、顔などの認識可能なすべてのデータが完全に匿名加工されていなければなりません。問題は、ピクセレーションやブラックバーといった従来の技術では、オリジナルデータの正確性と完全性が損なわれ、機械学習の効果がなくなってしまうことです。
brighter AIの画像・画像匿名加工プラットフォーム
brighter AIは、2つの主要な匿名加工機能を搭載したソフトウェアを提供しています： Precision BlurとDeep Natural Anonymizationです。Precision Blurは、映像や画像に映った顔、ナンバープレート、文字など、選択された物体を自動的に検出し、ぼかしをかけます。拡張性が高く、詳細な情報は重要ではなく、また、個人データを対象としないビッグデータの収集に有益です。一方、オリジナルの映像や画像の完全性を維持したい小売業者にとっては、brighter AIのDeep Natural Anonymization （DNAT）が、イノベーションとプライバシーの間のトレードオフを解消します。DNATは、生成AIを使用して顔を合成し、元の被写体の人物が特定されないようにします。同時に、オリジナルのデータの品質と完全性が損なわれることはありません。それを可能にする唯一の匿名加工技術で、解析と機械学習の力を引き出すことができます。DNATを使用すれば、小売業者は視線、性別、感情、おおよその年齢などの情報を保持することができます。
データの完全性を保持することで、小売業者はコンピュータビジョンを実行し、多様で革新的なユースケースに対応できます：
- 全性とセキュリティ：不審な行動パターンを自動的に特定し、盗難や紛失を減らし、セキュリティスタッフに警告を発信します。
- セルフレジ：商品を自動的に認識することで面倒な会計を省略し、より早く簡単で優れた顧客体験を提供します。
- 在庫管理：商品棚への補充が必要なタイミング、誤って配置された商品、破損した包装などを特定できるようにします。
- 店舗レイアウトの最適化：店舗全体の顧客の動きや購買パターンに関する洞察を提供し、商品の配置を最適化し、スタッフを割り振り、最適な店舗レイアウトを構築します。
- バーチャルミラーとレコメンデ―ションエンジン：顧客の選択に基づいて、マッチするアイテムやスタイルを推奨する最先端のフィッティングルームテクノロジーにより、顧客体験をパーソナライズします。
コンピュータビジョンとAIはビジネスに有益です。小売業者が消費者の好みを把握し、体験をカスタマイズし、プロセスを最適化し、ブランドロイヤルティを高める力となり、最終的には収益向上につなげるサポートとなります。
Deep Natural Anonymization - その仕組み
このソフトウェアは、まず映像内のオリジナル画像から顔を検出します。さまざまな解像度とパースペクティブなど大規模なデータセットでトレーニングされた人工ニューラルネットワークが物体や顔を認識します。そして、それぞれの顔に人工的な表面加工が施されます。オリジナルの顔を非可逆的に合成加工することで、次のことが可能になります：
- 個人情報の保護
- 自然な外観の提供
- 解析と機械学習
表面加工後は、顔認識技術による再識別ができなくなります。合成された顔の生成はランダムに行われ、元に戻すことはできません。ただし、DNATは、検出された顔から、その人物の年齢、性別、人種を保持するため、匿名加工されたデータがもともとのデータと同じであることを保証します。顔の表情、視線、動き、さらにまぶたの位置も保持され、解析やAI開発に利用されます。これにより、小売業者は顧客プロファイルを作成し、消費者行動についてより深い洞察を作り出すことができます。
このソフトウェアは、「古典的な」ルールベースのアルゴリズムと比べて、精度と堅牢性が向上しています。
- brighter AIのディープラーニングアプローチは、新しい映像に対して「直ちに」機能し、モデルの調整はほとんど必要ありません。
- このソフトウェアは、動いている人物だけでなく、医療用マスクを着用していたり、顔の一部が隠れていたりしても、機能します。
- DNATは、オリジナルデータの品質と精度をそのまま維持します。このため、匿名加工されたデータに推論や解析を実行しても、オリジナルデータに実行した場合と同じ結論が得られます。
プライバシー最優先のソフトウェア
厳格な国際データ保護法に基づき、小売業者は買い物客の個人情報を保護する法的義務を負っています。そのため、brighter AIは設立当初からプライバシー基準の維持に注力しており、価値を保持したままの匿名加工技術に関しては、同社のDeep Natural Anonymizationは現在唯一のGDPR認定製品となっています。また、CCPA、中国の個人情報保護法（PIPL）表記、APPI基準にも準拠しています。
brighter AIの画像・映像匿名加工ソフトウェアは、European Privacy Sealによる認証を受けています8。European Privacy Sealは、一般データ保護規則（GDPR）などの欧州データ保護法に準拠した製品やサービスを評価・認証する認証メカニズムです。認証基準は、GDPR第42条に基づき管轄監督当局によって承認されており、すべてのEU加盟国が認証の対象となります。
主な機能
- カスタム再編集設定
- 再編集エリア
- 完全なドッカー化
- REST API統合
- GDPR、CCPA、PIPL、APPI準拠
- セマンティックセグメンテーション保存
- カメラに依存せず、すぐに使用可能
- シームレスな統合（クラウドからエッジまで）
- 拡張性に優れ、強靱でコンテナベースのソフトウェア
- すべての標準フォーマットとコードをサポート
導入
導入する際、システムインテグレーターや小売業者は、ニーズに応じてbright AIソフトウェアをシームレスに統合することができます。brighter AIは、オンプレミス、クラウド、エッジで導入できます。
オンプレミスでの導入は、完全にコントロールでき、最も厳しいデータセキュリティガイドラインに準拠しています。オンプレミスでの導入では、データは顧客自身のデータセンターから離れることなく、Dockerコンテナで簡単にセットアップができます。
クラウド導入は、完全な柔軟性を備え、コストが削減されるため、主に欧州のサーバーで使用されています。クラウドへの導入は簡単で、APIやウェブベースのUIを使用します。関連するハードウェア、サーバー、メンテナンスの費用はかかりません。
エッジへの導入は、ビデオキャプチャした場所を直接匿名加工する機能により、最高のデータプライバシーとITセキュリティ基準を満たしています。既存のカメラインフラを使うことでコスト効率よく利用できます。
データが匿名加工されると、小売業者はコンピュータビジョンやAI解析に活用でき、行動的な洞察を提供したり、データ駆動型の意思決定を行ったりすることができます。
主なメリット
|
システムインテグレーターにとってのメリット |
小売業者にとってのメリット |
|
顧客の後押しをする 顧客が映像データを活用し、投資を最大限に活用できるようにします。この結果、インテグレーターは、優れた価値を提供し、顧客が収益を増やし、ブランドロイヤルティを高め、顧客体験を向上させる機会を引き出すことで、顧客とのパートナーシップを強化します。 |
収入の増加 より正確にターゲットを絞ったマーケティング活動や商品配置で売上を促進します。映像データを使用して、顧客層と顧客セグメントをより正確に把握し、店舗レイアウトと在庫プロセスを最適化します。 |
|
迅速な導入 小売業者の既存の機器やシステムを活用したり、柔軟なAPIを使用して新しい機器と簡単に統合したりすることが可能です。また、導入が簡単なため、より多くの組織や同じ小売業者のより多くの店舗が映像解析業務を近代化するのを支援することで、インテグレーターは収益性を高めることができます。 |
ブランドロイヤルティと顧客の信頼の構築 顧客は匿名加工され、個人が特定されることもないため、プライバシーが保証されます。データからの洞察を活用して、パーソナライズされた優れた体験を促進すれば、顧客は何度もリピートして訪れるようになります。
|
|
拡張が簡単 このソフトウェアはカメラに依存せず、クラウドからエッジまで動作するため、インテグレーターは顧客が求める方法と場所でサポートすることができます。インテグレーターは、強力なAIプラットフォームを顧客に提供しつつ、顧客が現在の市場を拡大したり、新たな地平を開拓したりするのを支援することができます。 |
顧客体験の向上 DNATを活用して顧客の行動データを引き出し、最高のビジネスインテリジェンスに基づき意思決定を強化することができます。長い待ち時間を短縮し、店舗レイアウトを最適化し、商品の在庫を確保することで、すべての買い物客の体験を向上させます。
|
|
機能のカスタマイズ DNAT技術は、コンピュータビジョンなどのソリューションをサポートするように構築されており、潜在的なユースケースを幅広くカバーし、他の強力な解析ツールと統合することができます。映像データへのアクセスを提供することで、顧客の行動パターンを把握できる直接的なメリットが得られるだけでなく、ビジネスのさらなる改善や顧客体験の差別化を図るきっかけにもなります。 |
|
インテルはbrighter AIと提携してパフォーマンスを向上
匿名加工ソリューションは、データを最大限に活用するために不可欠ですが、データ保護要件を確実に満たし、大量のデータを短時間で処理するためには、より高い効率性が求められます。インテルのエンジニアと提携し、インテル®のC++コンパイラとマス・カーネル・ライブラリーを活用することで、bright AIはパフォーマンスの弱点を特定し、解決することができました。
brighter AIは、主に匿名加工ソフトウェアのパフォーマンスを向上させるためにインテル®テクノロジーを使用しました。これにより、brighter AIの主要製品であるDeep Natural Anonymization （DNAT）とPrecision Blurの高速化が実現しました。インテルC++コンパイラとインテル・マス・カーネル・ライブラリーを使用したコンパイル後、プロセッサ時間は短縮しました。
これらの性能向上に加え、brighter AIは、インテル®Xeon®プロセッサでの使用向けにソフトウェアを最適化し、ミッションクリティカルなワークロードの高速処理を可能にしました。これらのプロセッサを搭載することでパフォーマンスと計算能力が高まり、ほぼリアルタイムでの検知が可能になりました。商品が盗まれそうになっている最中にアラートを発信する必要がある盗難検知など、AIによる特定のユースケースにとって極めて重要です。
インテルの技術サポートとパートナーシップを通じ、さまざまなインテル®テクノロジー活用したbrighter AIは、パフォーマンスを向上させ、弱点を解決し、ほぼリアルタイムのユースケース向けにソフトウェアを最適化することができました。
インテルのコンポーネント
インテル®C++コンパイラ：iccとして知られるインテル®C++コンパイラは、ユーザーのC/C++プロジェクトの構築および最適化に使用できる高性能コンパイラです。iccは、インテル®System Studio製品ラインの一部として販売されています。
インテル®oneAPIマス・カーネル・ライブラリー：インテル®oneAPIマス・カーネル・ライブラリー（oneMKL）は、CPUおよび GPU 向けに高度に最適化され、広範に並列化されたルーチンの数値コンピューティングライブラリーで、ユーザーが最高のパフォーマンスを達成できます。このライブラリーには、CPUのほとんどのルーチンにCおよびFortranインターフェイスがあり、CPUとGPUの両方のルーチンにDPC++インターフェイスがあります。
インテル® Xeon®プロセッサ：これらのプロセッサは、複雑なAIワークロードを既存のワークロードと同じハードウェア上で実行する柔軟性を特に重視して構築されています。インテル®Xeon® スケーラブル・プロセッサは、シリコンを深く浸透させ、エコシステムの幅を広げるAIアクセラレーションと最適化により、組込み型AIのパフォーマンスを次のレベルに引き上げます。brighter AIは、これらのAIアクセラレーション・プロセッサを使用して強力な解析を実行し、インテル®のC++コンパイラとマス・カーネル・ライブラリーのサポートと組み合わせることで、より優れたパフォーマンスと推論時間の短縮を実現しています。
brighter AIの導入事例
ASUS IoTは、スマートシティとスマート輸送に続いて、エッジコンピューティングとコンピュータビジョンがイノベーションを後押しし、今後数年間で新たなビジネスの可能性を引き出す分野のひとつとして小売業を挙げています。リアルタイムのデータ解析、物体認識、ロボット工学などのテクノロジーは、サプライチェーン管理の効率を高めるだけでなく、店舗での顧客体験を向上させます。ユースケースは、人数カウントや顧客の行動分析から盗難防止アプリケーションまで多岐にわたります。
ASUS IoTとbrighter AIは、提携してそれぞれの専門知識を融合させ、プライバシー要件を満たし、これらのイノベーションを市場に投入することを決定しました。ASUS IoTのエッジコンピューティングポートフォリオとbrighter AIのGDPR認定Deep Natural Anonymizationの組み合わせにより、小売業者やシステムインテグレーターは映像システムを最大限に活用し、エッジ上で匿名加工された画像に対して法律に完全に準拠した推論を実行し、さらにはサイト自体から匿名加工されたトレーニングデータを抽出することができます。
まとめ
法的コンプライアンスを維持しながら、小売店の映像データを最大限に活用する。brighter AIの匿名加工により、小売業者は消費者のプライバシーを保護しながら、消費者の行動に関する有益な情報を収集することができます。映像データを使って販売機会を拡大するための洞察を得るには、sales@brighter.aiでbrighter AIにお問い合わせください。
brighter AIについて
brighter AIは、最先端のディープラーニング技術に基づく画像・映像匿名加工ソフトウェアを提供しています。
さまざまな業界の企業が、公共録画されたカメラデータを解析やAIに利用することを可能にします。小売業向けのDNAT匿名加工サービスに加え、bright AIは自動車産業などのユースケース向けにもDNAT機能と高精度匿名加工機能も提供しています。カスタムリダクト設定と機械学習との互換性により、brighter AIの匿名加工ソフトウェアはさまざまなユースケースにインパクトを与え、組織が今日の厳格なプライバシー基準を満たしていくことを支援します。
同社のソフトウェアを使用することで、企業は責任や罰金のリスクを軽減し、チームの能力を高め、市場投入までの時間を短縮し、イノベーションを推進することができます。
詳細はこちら
インテル®とのパートナーシップ - brighter AI｜ブログ記事
小売業向け匿名加工ソリューション - brighter AI｜ブログ記事
brighter AI - 世界No.1の画像・映像匿名加工｜ウェブサイト
インテル®oneAPI DPC++/C++コンパイラ製品ページ
インテル® oneAPIマス・カーネル・ライブラリー製品ページ
出典：
1 ) Revisiting the Gaps in Customer Experience, Redpoint Global, 2021
2) 29th Annual Retail Technology Study: Retail Accelerates, Retail Info Systems, 2019
3) One billion surveillance cameras will be watching globally in 2021, CNBC, 2019
4) 43% of UK retailers surveyed hit with fines for video privacy breaches, The Retail Bulletin, 2022
5) Top EU regulator defends mega $1.3 billion privacy fine on Meta: ‘I have to enforce the law’, CNBC, 2023
6) Amazon fined record $887 million over EU privacy violations, The Verge, 2021
7) NR Reports Retail Shrink Nearly a $100B Problem, National Retail Federation, September 2022
8) European Privacy Seal for DNAT, EuroPriSe, 2022
通知と免責事項
インテルは、人権を尊重し、人権侵害に加担しないことを約束します。
インテルのGlobal Human Rights Principlesを参照してください。インテル® 製品およびソフトウェアは、国際的に認識されている人権に対する侵害を引き起こしたり、侵害に加担したりしないアプリケーションでのみ使用されることを前提としています。
インテルのテクノロジーは、ハードウェア、ソフトウェア、またはサービスを利用するには有効なアクティベートを必要とする場合があります。絶対的に安全な製品やコンポーネントはありません。お客様のコストと結果は異なる場合があります。インテルはサードパーティのデータを管理や監査を行っていません。正確性を評価するには、他の情報源を参照してください。コードネームは、インテルが開発中の製品、テクノロジー、サービスを特定するために使用するもので、一般には公開されていません。これらは「商用」の名称ではなく、商標としての機能を意図したものではありません。
性能は用途、構成、その他の要因によって異なります。詳しくはwww.Intel.com/PerformanceIndexをご覧下さい。
本書に記載されているインテル製品に関する侵害行為または法的分析に関連して、本書を使用または使用を促すことはできません。お客様は、本書に開示されている主題を含む特許請求の草案がその後作成された場合、インテルに非独占的で使用料無料のライセンスを付与することに同意したものとみなされます。
© Intel Corporation.インテル、インテルのロゴ、その他のインテルのマークは、インテル・コーポレーションまたはその子会社の商標です。その他の名称やブランドは他社の所有物である場合があります。