オフィスビルにおける顔認識テクノロジーのリスクとメリット

ここ数年、特にパンデミック後に従業員を呼び戻す方法として、オフィスはさらに多くのテクノロジーを統合してきました。現在導入されている最も先進的なテクノロジーの 1 つは顔認識です。顔認識は、アクセスを許可し、適切な電力を供給するための生体認証キーとして使用されます。オフィス内では、多くの企業がこのテクノロジーを、とりわけ勤怠の追跡、求職者の選別、従業員の生産性の監視などに利用しています。このテクノロジーのメーカーは、建物の出入りや従業員の活動や勤怠の監視など、日常業務における効率性と使いやすさを宣伝しています。しかし、誰もが同意するわけではありません。顔認識は、職場での生体認証の使用倫理に関する批判や、プライバシーと精度に関する懸念を引き起こしています。顔認識の使用は、職場での生体認証の使用の倫理に関する批判を引き起こし、プライバシーと正確性に対する懸念も引き起こしています。

最近、建物内で顔認識テクノロジーを目にする機会が増えているかもしれませんが、それは何十年も前から存在しています。コンピューターによる顔認識技術は、1960 年代に人間の顔を認識するコンピューターのトレーニングに取り組んだ科学者グループの研究から生まれました。先駆的な研究者によって作成されたこれらの初期のコンピューター プログラムは、今日の顔認識ソフトウェアの中核機能である、顔の特徴をデータベース内の画像と照合することができました。これは多くの商業ビルのアクセス制御に使用されており、スタッフはバッジやカードがなくても、立ち止まって顔をすばやくスキャンするだけで建物に入ることができます。エレベーターについても同様で、スタッフが識別され、必要な階まで案内されます。

RealNetworks の SAFR SCAN は、政府の建物、空港、倉庫などの産業施設内で一般的な選択肢となっているテクノロジです。同社は、建物のアクセス制御用の顔認識技術などの人工知能製品を製造しています。数年前、RealNetworks は一部の消費者向け製品向けに顔認識アルゴリズムの開発を開始しました。これらのアルゴリズムはリアルタイム ビデオ アプリケーションには非常に効果的ですが、監視アプリケーションでの使用が検討された後はあまり注目されていません。

ドナルドソンは私にこう言いました。「人々は、自分たちが監視されていることに気づかない公共の場での顔認識に関する世間の感情と、それによる法的影響をまだ少し恐れていると思います。」会社に入社したドナルドソンは、コントロールすることが正しい解決策であると信じていました。彼の会社のアクセス制御製品は、複数のコンピュータを収容する中央サーバーに接続されるのではなく、すべてのデータと処理が行われるエッジ デバイスをカバーしています。 「それはより速く、より便利で、より安全であると考えられています」と彼は言いました。

顔認識がオフィスビルの象徴となっているどこにでもあるバッジリーダーよりも優れている理由は何でしょうか?ドナルドソン氏はいくつかの理由を指摘しています。顔認識デバイスを導入すると、スタッフはバッジを追跡したり持ち運ぶ必要がなくなり、より便利になり、建物の安全性が高まります。バッジの紛失や他人に貸与されたバッジは、セキュリティ上のリスクをもたらします。顔認識テクノロジーが対処できるもう 1 つのリスクは、ドアが開いた後、誰かが別の人を追って建物内に侵入することです。これは業界では「共連れ」として知られています。顔認識デバイスは顔を読み取るだけでなく、カメラを介してその人を追跡することもでき、その人の画像や写真を含むアラートを送信することもできます。

生体認証分野は急速に発展しており、顔認識技術は新興産業の 1 つです。ドナルドソンは、16億ドルのカードリーダー市場への参入を望んでいる多くの企業のうちの1つである。 RealNetworks は約 1 年前に発売した顔読み取りアクセス制御テクノロジーに加えて、別の同様の製品を間もなくリリースする準備を進めています。ただし、このテクノロジーに対する一般の認識とは別に、価格が最大の障害となる可能性があります。 「適切な価格帯に到達すれば、すでにそこに到達していると考えられるが、この分野では急速な成長が見られるようになるだろう」とドナルドソン氏は語った。

従来のバッジ システムの価格は 200 ドルから 1,000 ドルですが、指紋リーダーなどの他のセキュリティ オプションの価格は通常 1,000 ドル程度です。顔認識テクノロジーには通常、数千ドルの費用がかかります。顔認識技術は高価ではありますが、出入り口に面して設置され、非常に鮮明に訪問者を捉え、ビデオを記録できるため、エントランス システムやセキュリティ カメラとしても使用できます。ドナルドソン氏の会社はこれまで、メキシコシティの多くの政府施設、教育機関、空港、倉庫など政府建設分野の顧客と協力しており、同社の技術を使用するオフィスビルが世界中で増えている。 。この技術は中国で広く使用されており、ヨーロッパやアジア諸国でも人気が高まっています。ドナルドソン氏は、米国での導入が減っている理由の一つは、多くの建物の稼働率がまだパンデミック前のレベルに完全に戻っていないことだと考えている。

それは確かにニューヨーク市のケースであり、Kastle Systems のデータによると、オフィス占有率はゆっくりと上昇しているものの、今週は依然として平均 50% 前後で推移しています。それでも、顔認識技術には大手企業の上司が懸念を抱いている。ニューヨーク市最大の商業不動産所有者の 1 社は、2015 年にはすでに顔認識技術を自社の建物に導入し始めました。同社幹部は2020年にBusiness Insiderに対し、ボルネード社はニューヨーク市にある35棟の建物のうち11棟でこの技術の使用を開始しており、最終的には不動産ポートフォリオ全体にこのシステムを導入する計画があると語った。このテクノロジーにより、オフィスワーカーはシステムにオプトインまたはオプトアウトすることができ、当時、Vornado は 2020 年までにこのテクノロジーを導入したビルの参加率が約 40% でした。ほとんどの顔認識技術と同様に、従業員の顔画像は個人情報に関連付けられておらず、生体情報は保護のために暗号化され、インターネット経由ではアクセスできないシステムに保存されます。ヴォルネード副会長のデビッド・グリーンバウム氏は、「建物の効率を高め、テナントの生活をより便利にするために、常に新しい最先端の技術を導入することを検討している」と技術導入の決定について語った。

顔認識テクノロジーが主流になるにつれて、私たちは人々がどのように感じているかをよりよく理解できるようになりました。今年初めに発表されたピュー・リサーチ・センターの調査では、米国成人の大多数が従業員の表情を分析するために顔認識技術を使用することに反対していることが判明した。しかし、容疑者の追跡にこの技術を使用することに関しては、回答者は顔認識の精度について疑問を表明し、過半数が顔認識が表情を誤って認識していると回答し、半数近くがオフィスワーカーは特定の肌の色を他の色より好む可能性があると回答した。 HR 業界の多くのベンダーは、ビデオ面接中に候補者を選別するために顔認識テクノロジーをすでに使用しています。しかし、この手法を使用するとリスクが伴います。 MITとスタンフォード大学の研究では、複数の顔分析技術製品が肌のタイプと性別によって偏りがあることが判明し、この技術は肌の色が明るい女性よりも男性と肌の色が白い人の識別に優れていることが示唆され、精度に大きな差が見られたという。 。これを避けるために、専門家はソフトウェアを使用している企業に対し、結果を信頼する前に広範なテストを実施することを推奨しています。

Andrew Farah は、匿名センサー技術を使用してオフィス スペースのパフォーマンスを測定するソフトウェア会社 Density の共同創設者兼 CEO です。顔認識テクノロジーに関する彼の見解は、長年にわたる法的検証、つまりプライバシーに対する合理的な期待に基づいています。アクセス制御における顔認識技術の使用は通常、ほとんどの人が公共の場であると考える建物の正面玄関に設置されており、ファラー氏はこの分野でのこのような技術の使用は「完全に許容される」と考えた。しかし、多くの従業員がプライバシーを期待するプライベートオフィスでは、特にテナントがスペースの使用状況を測定するためにこのテクノロジーを使用する場合、もっと良い方法があるとファラー氏は述べた。 「空間がどのように使われているかを理解するためのより良いメカニズムがあるにもかかわらず、カメラは非常に怠惰なものだと思います」と彼は言いました。

オフィスビルでの顔認識テクノロジーの使用は、特に手頃な価格になり、空港、娯楽施設、学校などの他の種類の商業ビルでも人気の選択肢となり続けるため、今後も定着する可能性が高いです。 。最近の出来事から私たちが何かを学んだとしたら、それがどのように使われるか、そしてその後起こり得る潜在的な反発について注意深く考えることです。何百万ものアメリカ人が同じシステムを使って一日に何度も携帯電話のロックを解除していることを考えると、顔認識に関する懸念は驚くべきことのように思えるかもしれないが、オフィスビルではしばらくの間、それが問題となる可能性がある。このテクノロジーの使用を検討している家主やオフィスのテナントにとって、合理化された効率性と占有者の信頼のバランスを取ることは、長引く懸念を和らげるのに役立つかもしれません。

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