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。
エッジ・オンプレミス・既存アプリケーションにSDKで導入
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。
原本SEAL
顔 
原本SEAL
ナンバープレート 
原本SEAL
店舗 
原本SEAL
カウンター
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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。
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。
行動認識 
車両検出 
セマンティック分割 
深度推定 
顔ランドマーク 
人物属性 
姿勢推定 
性別・年齢分類
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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
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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。”
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。
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。
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。
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。
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。
import { SEAL } from "@saai/seal"const seal = SEAL.init({ mode: "on-device", retain: "none" })seal.anonymize(["face", "plate"]) // irreversible at captureconst stream = seal.connect(camera)stream.on("signal", (s) => {// Pattern · Detection · Priority · Response · Context · Outcomehub.emit(s.category, s.payload)})
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。
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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。
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FAQ