SEAL

個人情報は消し、
AIが見るべきものは残す

既存CCTVの入力と同時に身元を消し、AIが分析する場面の信号は残します。SEALはその機能をシステムに組み込むSDKです。

既存CCTVの匿名化を相談

エッジ・オンプレミス・既存アプリケーションにSDKで導入

製品SEAL

The Problem

映像には個人情報があり、隠すと価値が失われます

AI学習データからすべての個人情報が完全に取り除かれているか、確認されましたか。そして従来のモザイクやブラーがAIモデルの精度を下げることを、ご存じでしたか。

映像には顔とナンバープレートが残ります

映像データに含まれる人の顔や自動車のナンバープレートは、個人識別情報に分類されます。そのままAI学習や共有に使うと個人情報侵害になるため、適切な匿名化が必要です。

モザイク・ブラーはデータを損ないます

ぼかしやモザイクをかけると個人情報は隠れますが、AI学習に必要な特徴まで一緒に失われます。こうして処理した映像で学習したAIモデルは精度が落ちます。

Before / After

顔もナンバープレートも、見逃さず消します

サイズやデザインに関係なくナンバープレートを、年齢・性別・人種に関係なく顔を匿名化します。店舗やカウンターのような実際の空間でも、身元だけを消して場面はそのまま残します。ハンドルをドラッグして原本と比べてみてください。

全体 vs 部分匿名化

安全が先か、活用が先か——どちらもです。

全体匿名化は場面全体を消して安全を最大化します。部分匿名化（SEAL）は身元だけを強く消し、分析に必要な信号は残すため、同じ映像をプライバシー侵害なく使い続けられます。

全体・安全重視

部分・活用重視

SEALはAI学習に必要なデータの有用性を保ちます

ぼやけた画像やモザイク処理された画像で学習したAIモデルは、実際の対象を見逃すことがあります。SEALは身元を除く必須の特徴をそのまま維持し、AIモデルが正しく動作するよう保証します。

ブラー・マスクと何が違うのか

同じ匿名化でも、データの有用性が残るかどうかが違います。

項目	SEAL	ブラー処理	マスク処理
匿名化	効率的でデータ価値を維持	ぼやけたディテール	完全マスキング
処理速度	リアルタイム処理	遅い合成	普通
データ統合	重要なAI詳細を維持	鮮明度の損失	詳細が隠れる
データ有効性	完全匿名化＋活用可能	ぼやけてデータ損失	詳細が損失

Proven with Vision Tasks

匿名化しても、AIはそのまま動きます

SEALで処理したデータはさまざまなAIビジョンタスクに最適化され、個人情報を保護しながらAIの有用性をそのまま保ちます。

How it works

SEALの仕組み

アップロードから規制順守まで、3ステップで完了します。

Step 1
アップロード
簡単なスクリプトまたはGUIで画像・動画をアップロードします。
Step 2
個人情報を自動削除
顔・ナンバープレートなどの個人識別情報を自動で見つけて消します。
Step 3
規制順守
匿名化されたデータを書き出し、AIモデルが個人情報保護規制を順守するようにします。

サンプル映像で結果を先にご確認ください。

評価版・サンプルを申請

What Remains

匿名化のあとに残るもの、そのすべて

映像はRAM（短期メモリ）上で即座に匿名化・分析され、保存されません。システムに残るローデータは以下がすべてで、個人情報・機微情報を含みません。

座標（X·Y）

平面図基準の位置

分析日時

分析の日付と時刻

オブジェクトID

身元と無関係なランダム識別子

性別帯

推定値

年齢帯

推定値

スタッフ判定

スタッフ・顧客の区分

視線

頭の向きの推定値

ピックアップ

手に取ったかどうか

各国の法が定義する匿名情報 — そして私たちが確認したこと

個人情報保護法第58条の2

“時間・費用・技術などを合理的に考慮したとき、他の情報を用いてももはや個人を識別できない情報には適用しない。”

GDPR Recital 26

“Anonymous data is not considered personal data. — 匿名情報は個人データとみなされません。”

CCPA

“非識別化された消費者情報の収集・利用・保持を制限しません。”

2021.08個人情報保護委員会の有権解釈を取得

2021.12匿名化技術に関する法務意見を完了

SEAL as an SDK

SEALをシステムに組み込む方法

製品としてのSEALはSDKとして提供されます。以下の4つの設計原則と統合ステップで、既存システムに匿名化をそのまま組み込みます。

SSecure

入力の時点で身元を消します。原本映像はシステムのどこにも残らず、匿名化されたデータから身元を復元することはできません。

EEmbeddable

エッジ機器・オンプレミスサーバー・既存アプリケーションにモジュール単位でそのまま組み込みます。映像は外に出ません。

AAdaptable

複数の人を同時に、同意なしでも保護します。入力ソースと保護の強度を現場に合わせて調整できます。

LLightweight

リアルタイムのストリームをその場で匿名化する軽量ランタイム。制約のある環境でもそのまま動きます。

seal.init.ts

例

import { SEAL } from "@saai/seal"
const seal = SEAL.init({ mode: "on-device", retain: "none" })
seal.anonymize(["face", "plate"])          // irreversible at capture
const stream = seal.connect(camera)
stream.on("signal", (s) => {
  // Pattern · Detection · Priority · Response · Context · Outcome
  hub.emit(s.category, s.payload)
})

出力$ seal run

キャプチャ時に顔・ナンバーを除去

Integration

統合の概要

入力接続から結果の利用まで段階ごとのモジュールで構成され、必要な段階だけを選んで組み合わせられます。匿名化が常に最初の段階です。

step 1

SDKのインストール

対象ランタイムにSDKを追加し、処理ノードを初期化します。

step 2

入力の接続

RTSP・ファイル・フレームストリームなど標準的な入力ソースを接続します。

step 3

まず匿名化

入力の時点で身元を消し、その後に認識・空間分析を必要に応じてつなぎます。

step 4

結果の利用

原本を残さず、匿名化されたストリームと分析信号だけをアプリケーションで受け取り活用します。

Use cases

すでにこう使われています

実データをプライバシーの心配なく使う、4つの方法。

AIモデル開発

実際の現場データでモデルの精度を高めます。

倫理的AI

個人情報を守りながら倫理的AI研究を進めます。

実データ活用

配置後も実データでモデルを継続的に改善します。

データ共有

個人情報の心配なくデータセットを共有し、長期保管します。

FAQ

よくあるご質問

Secure, Embeddable, Adaptable, Lightweight——SDKの4つの設計原則を表します。

はい。画像だけでなく動画も匿名化します。導入のご相談時に、サンプル映像で結果を先にご確認いただけます。

評価用に画像・サンプル映像を匿名化し、結果を事前にご確認いただけます。必要な分量をお知らせいただければ、ご相談時にご案内します。

処理する画像数・動画の長さを基準とし、大量処理には割引が適用されます。要件を共有いただければお見積もりをご用意します。

可能です。作業・数量・形式・ラベルの種類を共有いただければ、お見積もりとラベル作成サービスを併せてご案内します。

入力の時点です。分析の前、データがシステムに入る最初の瞬間に顔と身元を消し——その後の段階は匿名化されたデータのみを扱います。

はい。画面内の複数の人を同時に、個別の同意なしで匿名化するよう設計され、GDPR・CCPA・国内の個人情報保護法の要件に適合します。

保管しません。原本はシステムのどこにも残さず、匿名化された結果と分析信号のみを受け渡します。

できません。再識別が不可能になるよう設計され、匿名化されたデータから身元を復元することはできません。

リアルタイムのストリームをその場で匿名化するよう設計されており、処理性能は入力解像度や配置ハードウェアによって異なります。

Privacy by Designを基本とし、SOC 2認証を満たします。どこに配置しても同じプライバシー基準が適用されます。

すべてのFAQを見る

あなたのAIにも匿名化を入れてください

SEALはSDKです。今お使いの映像パイプラインに組み込めば、元映像を保存しないまま分析はそのまま動きます。

お問い合わせ評価版・サンプルを申請

個人情報は消し、 AIが見るべきものは残す