〜 「 顔認証 」のセキュリティを
「なりすまし判定技術」の特徴
1.【フェイク判定】スマホなりすましを検知
1フレームの静止画 から、ディープラーニングを用いて、写真・スマホ画面・印刷物に投影された顔画像によるフェイク顔ハッキングを検知します。動画や時系列データを必要としないため、軽量・高速に判定可能です。
■ 【YouTube動画】なりすまし攻撃検出デモ
VIDEO
＜動画＞スマホ・タブレット・紙面・写真によるなりすまし攻撃検出デモ
2.【アクション判定】ユーザにランダムにアクションを求めることで、なりすましを防止
カメラ入力などによる時系列データを元に、ユーザに「①顔向き」「②目向き」「③まばたき」「④メガネ着脱」「⑤マスク着脱」の動作を指示し、ディープラーニングを用いて所定の動作を検出できるかによって「なりすまし判定」を行うことができます。
3.カメラを選ばずスマホカメラでも実装可！
本「なりすまし判定技術」はカメラ依存が少ないため、スマホカメラなどのデバイス搭載カメラや、WEBカメラ(USBカメラ)など、流通している多くのカメラを利用して手軽に「なりすまし判定」を実装できます。
4.エッジAIにも最適な、CPUのみでも高速に処理が可能なディープラーニングモデルを構築
ディープラーニングによる学習モデルをできるだけ圧縮することにより、GPUなしでも高速に処理が可能です。
最近のCore i5/i7であれば1フレーム100ms程度での処理を実現可能で、iPhoneでも最近のマルチコアCPU搭載のものであれば1フレーム150ms以下の処理速度を実現可能となります。（端末の種類によって速度が変動する場合があります）
低スペックCPUでの実測値（自社計測）
GPUを使わずCPUのみで判定するため、「では実際どの程度のCPUで動くのか」を実機で計測しました。Raspberry Pi 5（Arm Cortex-A76 ×4・最大2.4GHz / メモリ8GB / Raspberry Pi OS 64bit） での測定結果です。
項目
4コアを利用
1コアのみ割当
1フレームあたりの判定時間（1280×720 の実写画像）
約 105〜115 ms 約 185〜200 ms
初期化（学習モデル読込を含む）※ 起動時の1回のみ
約 80 ms
—
常駐メモリ（ピーク）
約 300 MB
※ 自社計測値です。CPUクロックを最大に固定し、温度・電圧による性能低下が計測中に発生していないことを確認した状態で測定しています。入力画像・顔の写り方・搭載機能の構成により変動し、同一条件でも実行ごとに3〜10%程度のばらつきがあります。お問合せフォーム よりご相談ください。
5.SDK提供が可能（C#・C++・iOS・Android 等 幅広い言語に対応）
当社では「なりすまし判定技術」を要素技術として切り出した「SDK(ソフトウェア開発キット)」を提供しているため、様々な製品/サービスに組み込んで本機能を実装できます。貴社で1から開発していただくより遥かに時間を短縮でき、比較的容易に実装可能です。
対応プログラミング言語: C++ / C# (.NET 8) / Swift / Objective-C / Java (JNI 経由)
6.API提供が可能（AWS Marketplaceからすぐに利用可能）
「フェイク判定」はREST API としてもご提供しています。AWS Marketplace からお申し込みいただくだけで、判定サーバの構築・運用なしで、Webサービスや業務システムに手軽に組み込めます。Freeプラン をご用意していますので、まずはお気軽にお試しください。
「なりすまし判定技術」の判定精度
当社の「なりすまし判定技術」 のうち「フェイク判定」（静止画によるなりすまし検知） を、約100万フレーム の自社検証データ（本物 約78万／なりすまし 約22万）で評価しました。APCER・BPCER 指標による評価結果は以下の通りです。
評価指標
実測値
内容
なりすまし攻撃 検知率
99.99% 偽物の顔を正しく「偽物」と判定
本人 通過率
99.99% 本物の顔を正しく「本物」と判定
APCER（攻撃提示分類エラー率）
0.0136%
なりすましの見逃し率（低いほど良い）
BPCER（本人提示分類エラー率）
0.0035%
本人の誤拒否率（低いほど良い）
※APCER （Attack Presentation Classification Error Rate）＝なりすまし攻撃を誤って「本物」と判定してしまう率（見逃し率）。低いほど高精度です。
※BPCER （Bona-fide Presentation Classification Error Rate）＝本人を誤って「なりすまし」と判定してしまう率（誤拒否率）。低いほど高精度です。
※自社検証データ（約100万フレーム）での標準判定閾値による評価値です。ISO/IEC 30107-3 で定義される評価指標を用いた自社評価であり、第三者認定機関による認定値ではありません。
※より高いセキュリティが必要な場合は、判定閾値の調整でなりすまし検知をさらに強化できます（本人通過率とのバランス調整が可能です）。
導入実績
「なりすまし判定技術」は、顔認証を搭載した端末・サービスへの組み込み用途を中心に、実運用環境で稼働を続けています。
実際に稼働している導入形態
医療情報システムの本人認証 — 医療機関において、システムへのログイン・操作時の本人確認に組み込まれ、複数拠点へ横展開する形で継続稼働 しています。導入審査の厳しい医療分野での運用実績です。勤怠管理・入退室管理端末への組み込み — タブレット・Windows PC・Linux 搭載端末に SDK を組み込み、端末側で判定を完結 させる形態が中心です。クラウドに接続しないクローズド環境での運用 — 判定はCPU推論のみで動作しGPUを必要としない ため、外部ネットワークに接続できない環境でも稼働します。顔画像を外部に送信せず端末内で処理を完結できる点が、医療・産業分野で選ばれている理由です。組み込みボードでの動作 — Raspberry Pi・NVIDIA Jetson 等の小型ボードでも動作します。機器に搭載済みのカメラをそのまま利用でき、専用カメラの追加調達は不要です。
※ 掲載している拠点数・企業数・ライセンス数は「なりすまし判定技術」に関する実績です（2026年8月末現在）。導入企業名は各社との取り決めにより非公開としています。活用例 、価格はご提供価格 をご覧ください。
「なりすまし判定技術」活用例
様々な「顔認証搭載端末」 や「オンライン本人確認」 などの「撮影時」 に、手軽に「なりすまし判定」 をプラスすることができます。
1. 勤怠管理端末
タブレット型・カメラ付き勤怠端末での顔認証打刻時に、写真・スマホ画面によるなりすまし出退勤を防止 します。本人以外の代理打刻リスクを低減し、勤怠データの信頼性を高めます。
2. 入退室管理端末
顔認証ゲート・KIOSK 端末・据置型カメラ等での入退室管理時に、写真・動画によるなりすまし侵入を防止 します。セキュリティゾーン・データセンター・オフィス入退室の認証強化に有効です。
3. 医療系認証端末
医療現場での本人確認（マイナ保険証連携・診察認証・処方薬受け渡し等）における顔認証時に、なりすましを防止 します。医療情報の不正アクセス対策・本人確認の確実性向上に貢献します。
4. eKYC（オンライン本人確認）
金融機関の口座開設や各種サービスの本人確認時に、撮影画像のなりすまし判定で写真ハッキング対策 を行います。
サービス構成例
「なりすまし判定技術」は、貴社の製品・サービスに組み込む要素技術 です。API （マネージド提供）とSDK （貴社システムへ組み込み）で、以下のような構成を実現できます。
API 構成例
API を呼び出すだけで組み込み（サーバ構築不要）
貴社のアプリ・サービスで撮影した画像（顔が写ったフレーム）を「なりすまし判定API」 へ送信し、フェイク判定の結果を受け取ります。顔部分を切り出す必要はなく 、撮影画像をそのまま送信できます。本物と判定された場合のみ 貴社の顔認証へ進める設計で、判定サーバの構築・運用は不要。AWS Marketplace の契約だけで導入できます。
STEP 1 アプリ・Webで 貴社
STEP 2 撮影画像を 貴社
STEP 3 なりすまし判定API 当社API
STEP 4 本物のときのみ 貴社
※ API が提供するのは静止画1枚のフェイク判定 です。動画による「アクション判定」が必要な場合は、下記の SDK 構成をご検討ください。
SDK 構成例 ①
クライアント組み込み型（アクション判定にも対応）
スマホアプリ等になりすまし判定SDK を組み込み、端末側でなりすまし判定を実施。OKの場合のみ貴社の顔認証へ進みます。SDKなら静止画のフェイク判定に加え、動画を用いた「アクション判定」 （まばたき・顔向き等の動作指示）も利用でき、より強固ななりすまし対策が可能です。
STEP 1 アプリの 貴社アプリ
STEP 2 SDKで判定フェイク＋アクション 当社SDK
STEP 3 OKのときのみ 貴社／外部
STEP 4 安全に 貴社
SDK 構成例 ②
サーバ設置型（専用アプリの導入が不要）
なりすまし判定SDK を貴社サーバに設置し、利用者はブラウザ等で顔を撮影して送るだけ。専用アプリのインストールが不要 なため、既存の顔認証システムに手間なくなりすまし対策を追加できます。
STEP 1 ブラウザ等で 利用者
STEP 2 撮影画像を 貴社
STEP 3 サーバのSDKで 当社SDK
STEP 4 貴社が 貴社
※ 図中の「顔認証」は貴社または外部のエンジン を指します（当社は顔認証そのものは提供していません）。この他、なりすまし判定SDKと顔認証を端末内で完結させるサーバレス構成 や、eKYC 向けに本人確認書類撮影と組み合わせる構成なども実現可能です。詳しくはお問い合わせ ください。
なりすまし判定API
「なりすまし判定技術」の「フェイク判定」（静止画によるなりすまし検知） を、REST API としてご利用いただけるようになりました。AWS Marketplace からその場でご契約いただけ、貴社のWebサービス・業務システムにすぐに組み込めます。
AWS Marketplaceから手軽に契約 — AWSアカウントがあればその場でご契約可能。料金はAWSのご利用料金に合算して請求されるため、見積書・発注書等のお手続きは不要です。なじみのあるシンプルなREST API — HTTPS + JSON のAPIリクエスト1つで判定結果を返却。curl数行で今すぐお試しいただけます。Freeプランで無料トライアル — 月50回まで0円のFreeプランをご用意。PoC・評価用途にご利用いただけます。45拠点以上で導入済みの判定エンジン — 2026年8月末現在、全国45拠点以上で導入されている「なりすまし判定技術」と同じ判定エンジンを利用しています（導入実績 ）。セキュアな運用基盤 — TLS暗号化通信・APIキー認証・AWS東京リージョンでの処理・月間稼働率99.5%のSLA を提供しています。顔画像は永続保存しない設計 — 送信された顔画像は判定処理後速やかに破棄し、ディスク・DB・ログ・バックアップに永続的に保存しません。機械学習モデルの学習にも利用しません（APIプライバシーポリシー ）。
※ 本APIでご提供しているのは、静止画1枚による「フェイク判定」 です。動画ベースの「アクション判定」 （顔向き・まばたき等の動作指示による判定）が必要な場合は、SDK のご利用をご検討ください。
APIドキュメントを見る
▼ 手軽に「なりすまし判定技術」を試せる
Windows用 試用版アプリ
exeファイルをクリックするだけですぐに試せる、「フェイク顔判定」、「アクション判定」の体験アプリ！
Webカメラ(USBカメラ)やPC搭載カメラなどの「可視光カメラ」でできる、ディープラーニングを用いたなりすまし判定技術です。
Windowsデモアプリご利用ガイドはこちら
スマートフォン・タブレット用 試用版アプリ
〜スマホフロントカメラで手軽になりすまし判定！〜
eKYC（オンライン本人確認）など、「顔認証時」に写真などによる「本人なりすまし」を防止するための「なりすまし判定」を体験できるデモアプリです。※iOS版は、現在TestFlightでの配信のみとなり、AppStoreでの配信はございません。 ※Android版は、現在GooglePlayからダウンロード可能なURLリンクを配信します。
各種OS用 試用版SDK
なりすまし判定ライブラリ及び学習モデルを使って組み込み方法や処理速度・精度をご体感いただくためのSDKです。
「顔向き」「目向き」「まばたき」などの顔の状態の時系列変化からなりすましを判定したり、1フレームから本物の顔か、スマホや写真などに写された偽物の顔かを判定できる「なりすまし判定」ライブラリです。
対応OS
主な内容物
備考
WindowsOS
ヘッダーファイル(hpp形式)
サンプルアプリは下記からお選びいただけます：C# (.NET 8 WinForms) C# コンソール
LinuxOS
ヘッダーファイル(hpp形式)
サンプルアプリは、コンソールアプリとなります。
iOS
Framework形式ファイル
サンプルアプリは、C++ライブラリを呼び出すラッパーファイルの
AndroidOS
ヘッダーファイル(hpp形式)
サンプルアプリは、NDKを使ってJavaからC++ライブラリを呼び出すラッパーファイルのサンプルが付属します。
その他のOS
お問合せフォーム よりご相談ください。
SDK/インターフェース仕様書はこちら
試用版API（REST API形式）
AWS Marketplace からお申し込みいただくだけで、REST API形式の「フェイク判定」をすぐにお試しいただけます。
APIドキュメントはこちら
REAL
FAKE
