年齢推定
顔から見た目の年齢を推定し、結果とともに不確実性を示します。
お試しください
写真を撮影するか画像をアップロードして、年齢推定の動作をご覧ください。
送信いただいた画像は、トラスト＆セーフティ審査のため最長7日間保持された後、削除されます。本人の同意なく、識別可能な人物の画像をアップロードしないでください。デモデータの取り扱いについて →
自分が何歳に見えるか気になるだけですか？ ageguesser.ai で遊ぶ →
概要
年齢推定を使い、証拠の確認に優先順位を付けたり、年齢が曖昧なコンテンツをトラスト＆セーフティチームの確認に回したりできます。視覚的な推定は法的な年齢を確定するものではありません。
スケールで扱う証拠
年齢推定により、捜査員は大量の押収資料を迅速に特徴づけることができます。下のグラフは、児童性的虐待コンテンツ内で検出された10万件の顔における推定年齢分布を示しており、本機能が大規模な証拠集合を捜査や法廷提示のためにどのように要約できるかを表しています。
押収された CSAM 内の10万件の顔に対する VST Teams 実行結果より。
モデルの性能
現行モデル（v3）は、検証済みの年齢ラベルを付与した実世界の画像から成る大規模かつ厳選されたデータセットでファインチューニングされたビジョントランスフォーマーです。検出された各顔について、点推定値と較正された不確実性の値を出力します。
これらの数値は当社の評価データセットに関するもので、すべてのアップロード画像の精度を示すものではありません。誤差は年齢、画質、対象集団によって異なります。以下の年齢層別データを参照してください。
年齢層別の精度
| 年齢層 | 平均絶対誤差（年） | ±1年以内 | ±2年以内 |
|---|---|---|---|
| 0–2 | 0.41 | 95.3% | 97.7% |
| 2–5 | 0.72 | 88.3% | 97.0% |
| 5–8 | 0.77 | 86.1% | 96.4% |
| 8–13 | 1.06 | 73.6% | 93.1% |
| 13–18 | 1.26 | 69.9% | 85.0% |
| 0〜18歳（すべての未成年者） | 0.87 | 81.9% | 94.1% |
| 18–26 | 2.11 | 53.9% | 71.7% |
| 26–40 | 3.30 | 36.8% | 52.7% |
| 40+ | 5.04 | 22.4% | 34.2% |
競合との比較性能
主要な商用年齢推定システムを対象とした独立評価では、Rigr AI が0歳から16歳までのあらゆる年齢で競合を上回り、特に幼児（0〜5歳）およびプレティーン／ティーン初期（8〜15歳）の層で顕著な優位性を示しました。これらの層では、競合の誤差率は2〜3倍高くなっています。
較正された不確実性
評価データセットでは、実年齢の68.48%が報告された±1σ区間内に入り、期待値は68.27%でした。これはそのデータセットでの校正を示すもので、個々の画像や別の対象集団に対する保証ではありません。
見かけ年齢および発育段階の出力は視覚的な推定値です。本人確認を行うものではなく、法的年齢を証明するものでもありません。リスクの高い判断や境界事例には、適切な人間による確認を組み込んでください。
運用での活用
VST Teams において、年齢推定は次の目的で利用されます。
- 未成年者が関与する潜在的にデリケートなコンテンツを強調表示する
- 大規模なメディアデータセットにわたる確認作業に優先順位を付ける
- 人間の判断を置き換えることなく、証拠評価を支援する
本機能は、エアギャップ環境に展開できるスタンドアロンの API または軽量アプリケーションとしても利用できます。主要なフォレンジック画像分析ツール向けのプラグインも提供しています。
Griffeye との統合
年齢推定の結果は Griffeye Analyze 内に直接表示され、捜査員は既存のワークフローを離れることなくフィルタリングと優先順位付けを行えます。
展開と制御
以下のオンプレミス構成では、お客様のインフラ内で処理します。この公開デモは異なります。送信画像は安全性審査のため最大7日間保持され、その後削除されます。 デモのデータ方針 →
- 完全にコンテナ化
- オンプレミスおよびエアギャップ環境での運用
- オンプレミス展開ではRigr AIへ画像を送信しません
- 入力と出力に対する完全な制御権をお客様が保持
開発者向け
Media Examiner API はマルチパート形式で画像を受け取り、検出された顔ごとに推定年齢、バウンディングボックス、信頼度スコア、較正済みの不確実性を返します。
顔画像による年齢推定は Media Examiner に統合されています。適切な顔が写っている場合、裸体・身体部位・性的コンテンツの検出結果を返すのと同じリクエストが、見かけ年齢とその較正済み不確実性もあわせて返します。画像を二度送信する必要はありません。既存の単独年齢推定サービス向けの実装も引き続きサポートされます。
全エンドポイント、レスポンススキーマ、エラーコードの詳細は 年齢推定 API リファレンス に記載しています。英語のみ。
POST /classify curl -X POST https://api.mes.rigr.ai/classify \
-H "X-API-KEY: $API_KEY" \
-F "[email protected]" \
-F "model=VisualyzeV2" \
-F "estimate_age=true"{
"classification": {
"key": "rigr-none",
"display_name": "No sexual content",
"severity": 0
},
"flags": [],
"detections": [{
"class_name": "Adult Female Face",
"score": 0.9998,
"bbox": {"x": 0.31, "y": 0.12, "w": 0.18, "h": 0.24},
"age": 25.3,
"age_uncertainty": 1.2
}]
}