身元は消し、
分析はそのまま — 入力時点で匿名化
映像の入力と同時に身元を消します。だからこそ、動線・姿勢・滞在など運用判断に必要な信号を安全に分析できます。
Mechanism
身元を消す4ステップ
誰かではなく、何をどう。Anonymizerはフレーム全体を覆いません。身元が現れる領域だけを入力時点で消し、分析に必要な信号はそのまま残します。
- 01入力
- 02身元領域の検出
- 03入力時点で匿名化
- 04分析信号の伝達
身元領域を見つける
フレームごとに、顔・体型・車両ナンバープレートなど人を特定し得る領域を見つけます。誰かを知るためではなく、消すべき場所を捉えるためです。
入力時点で匿名化
身元領域だけを不可逆的に消し、動線・姿勢・滞在といった分析信号はそのまま残します。領域単位で処理するため、何がどう起きたかはそのまま読み取れます。
オンデバイス処理
演算はエッジ機器やローカルで完結できます。原本フレームを外部へ送らず、すでに匿名化された結果だけを次のステップへ渡します。
分析信号の受け渡し
匿名化されたストリームと分析信号を、空間知能・エージェントのステップへ受け渡します。分析は最後まで続きますが、原本映像はどこにも保存されません。
身元ではなく、情報を読みます
顔は消しても、文脈は読みます。
身元は復元できないように消し、AIが場面を理解するのに必要な最小限の特徴だけを残します。だから匿名化された映像でも、性別・年代、動線と姿勢、関心と滞在を読みます——誰かは分からないまま。
顔はノイズ。それでも読めるもの——年代・視線・発話。身元はありません。
SEAL · Privacy by design
誰かではなく、何が起きているかを見ます。
原本を残さない
最初の段階で匿名化。原本はシステムのどこにも残しません。
人が見ない
人の目は触れません。機械が見ます。
再識別できない
匿名化されたデータから身元を復元できません。
Across Environments
どんな空間でも、身元だけを消します
工場・病院・映画館・学校のように異なる環境でも、同じ方式で作動します。人は匿名化され、空間と状況はそのまま読み取れます。ハンドルを動かして原本と比べてみてください。
Why not the usual way
従来の非識別化のジレンマ
マスキング・ぼかしはデータの価値を壊し、顔の置き換えは確認が難しく、原本のまま使えばリスクが残ります。SEALはその三つを避けます——識別は不可能に、分析は原本水準で。
| 法令遵守 | データ活用度 | 非識別の正確性 | |
|---|---|---|---|
| 原本使用 | 不足 | 充足 | 不足 |
| マスキング・ぼかし | 部分 | 不足 | 部分 |
| 顔の置き換え | 部分 | 部分 | 不足 |
| SEAL | 充足 | 充足 | 充足 |
Specification
仕様の概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 入力 | RTSP / ファイル / フレームストリーム |
| 処理単位 | フレーム内の身元領域 |
| 保持する信号 | 動線・姿勢・滞在・密度 |
| 消す対象 | 顔・体型・ナンバープレートなどの身元情報 |
| 配置形態 | エッジ / オンプレミス / サーバー |
| 原本映像 | 保存しない |
| 連携 | 空間知能・エージェントのステップ |
上記の値は構成可能な範囲を説明するための概要であり、実際の仕様は配置環境によって異なります。
FAQ