オンラインのマッチングサービスでは、プロフィール写真がユーザーの印象やマッチングに大きく影響します。一方で、多くのユーザーにとって、自分の写真の中からプロフィールに適した1枚を選ぶことは簡単ではありません。
毎月数千万人ものアクティブユーザーを抱える世界有数のマッチングアプリでは、こうした課題を解決するため、FaceMe SDKを活用したAI写真選択機能を開発しました。ユーザーが撮影した自撮り写真を基準に、スマートフォン内の写真ライブラリから本人が写っている写真を顔照合で抽出し、プロフィール写真選びを支援します。
顔照合を含む処理はiOSおよびAndroid端末上で実行されるため、ユーザーのプライバシーに配慮しながら、膨大な写真の中からプロフィールに適した写真をスムーズに選択できる環境を実現しています。
マッチングアプリのユーザーにとって、プロフィールに使用する写真を選ぶことは、意外に難しい作業です。
マッチングアプリ利用者を対象とした調査では、以下のような結果が報告されています。
また、鮮明な顔写真を複数掲載しているユーザーほど、マッチングする可能性が高まることもデータから示されています。
一方で、多くのユーザーにとって、スマートフォンに保存されている多数の写真の中から、プロフィールに適した写真を効率よく見つける方法はありませんでした。
さらに、この機能にはユーザーのプライバシーを保護するため、クラウドではなく、すべての処理を端末上で完結させることが求められました。そのため、数千枚の写真をスマートフォン上で処理できる軽量性、高速性、そして高い顔認証精度が必要でした。
この課題を解決するため、同社は顔認証エンジンFaceMe SDKを活用した写真選択機能を導入しました。
処理はすべてユーザーの端末上で行われ、写真が外部サーバーへ送信されることはありません。これにより、プライバシーに配慮した設計を実現しています。
マッチングアプリが公開しているブログによると、写真選択は以下の流れで行われます。
このうち、FaceMe SDKは顔検出・顔照合を担い、膨大な写真ライブラリの中から本人が写っている写真を高速かつ高精度に絞り込みます。その後の写真評価や候補選定は導入企業のアプリ独自の機械学習モデルによって行われ、両者を組み合わせることでスムーズな写真選択体験を実現しています。
FaceMe SDKは、高精度な顔認証性能に加え、モバイルデバイス上での利用に適した軽量性と高速な処理性能を備えています。
特に今回の導入では、以下の点が評価されました。
これにより、顔認証の精度だけでなく、処理速度やアプリへの組み込みやすさ、プライバシー保護といった複数の要件を同時に満たすことができました。
十分な検証を経て、この写真選択機能は試験運用から全ユーザーを対象にグローバル展開されました。
今回の事例は、FaceMe SDKが数千万人規模のユーザーを抱えるコンシューマー向けサービスにおいても、高速かつ高精度な顔照合を実行しながら、プライバシーに配慮しながら、AI処理を端末上で完結できることを示しています。
FaceMe SDKを活用することで、ユーザーは膨大な写真の中から自分が写っている写真を効率的に絞り込み、より適したプロフィール写真を簡単に選択できるようになりました。
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