17年間、顔認証について研究。2025年からは新規事業開発の現場へ
―― まずは森下さんのご経歴と、現在の役割について教えてください。
森下：2008年にNECに入社し、研究所に配属されました。組織名は何度か変わりましたが、一貫して顔認証を研究するグループに在籍し、結果的に17年間を研究所で過ごしました。当初は顔検出や顔特徴点検出といったコア部分を担当し、2016年からは製品化を担う事業部門も兼務して、事業サイドの視点を取り入れていきました。2023年からは顔認証研究グループのディレクターとして、NISTのベンチマークテストへの挑戦から「ゲートレス生体認証」の立ち上げまで、研究開発の全般を統括する立場になりました。
稲葉：2025年に放送されたNHK『新プロジェクトX』を拝見したのですが、御社の顔認証技術の底力を感じる内容でした。
森下：ありがとうございます。非常に貴重な経験でした。
―― 「ゲートレス生体認証」とは、どのような技術なのでしょうか？
森下：もともとはテーマパークやオフィス・工場などでの混雑回避を目的に開発した、歩いている複数の人物を並行かつリアルタイムに認証する技術です。現在は、「NEC Smart ID Express」という名称で製品化されています（詳細はこちら）。
森下：海外拠点であるNEC Corporation of America側から「もっと自然に、もっと大人数を扱える生体認証をつくりたい」という要望をもらったことがきっかけです。その後、コロナ禍の2020年から研究を始め、2022年に最初の発表を出しました。顔認証自体は2019年ごろから性能が飛躍的に上がって社会実装が一気に進みましたが、通路を自然に歩く大勢の人を一人ひとり認証するのは、正直、当時の技術では「まず難しいだろう」と思っていました。
稲葉：どのような点が、特に難易度が高かったのでしょうか？
森下：従来のゲートでは、一人ずつ立ち止まるか、決められた位置を通ることが前提でした。一方でゲートレス生体認証は、通路を複数の人が自然に歩いている中で、一人ひとりを認証することをめざします。ここで難しいのは、顔認証だけを高性能にすれば良いわけではない点です。まずは通路を歩く複数人の中から一人ひとりを見つけ、追いつづける必要があります。
稲葉：一般的なオンライン本人確認などと違い、カメラに向かって正面を向いてくれるわけではないので、その観点でも難しそうですね。
森下：おっしゃる通り顔が正面から見えないこともありますし、途中で人が重なることもあります。監視用途であれば、特定の1人を見つければ良い場合もありますが、入退場管理では全員を認証しなければなりません。認証できていない人がいるのか、その人がどこにいるのかも見極める必要があります。
そのために、人物を追跡する技術、横顔でも認証できる技術、顔が見えない場合に服装などから同一人物を照合する技術など、複数の技術を組み合わせて対応しています。また、虹彩認証との組み合わせにも挑戦しています。それぞれの要素技術は以前から存在していましたが、ゲートレス生体認証として成立させるためには、すべてを改めて研究開発した上で統合しなければなりませんでした。
―― 虹彩認証と聞くと、至近距離でレンズに目を近づけるイメージがあるのですが、遠くからでも機能するのですね。
森下：以前の虹彩認証は近赤外線で覗き込んで瞳孔の大きさを調節する筋肉の模様を読み取る必要がありましたが、ディープラーニングの時代に技術が大きく進展し、今では少し離れたウォークスルーでも認証できるようになっています。顔と虹彩を組み合わせたゲートレス認証が実現すれば、なりすましにもかなり強くなると考えています。
研究と事業のあいだにある「壁」。現場の課題の本質を見極める
―― 同じ領域で変わらず17年間携わられたのは、NECでも長い方なのではないでしょうか？
森下：そうですね。コア技術は変わらなくても、研究テーマや事業領域は変わる人が多いと思います。顔認証のように事業としても長く続き、研究テーマとしても一貫して継続されるケースは珍しいと思います。
とはいえ、正直自分は顔認証のことしか知らず、「他のことにもチャレンジしてみたい」という想いがずっとありました。特に、自分で立ち上げたゲートレス生体認証を進める中で、研究所のシーズを事業につなげる部分がどうしても事業部門任せになり、思ったようには進まないもどかしさがありました。ならば自分で事業開発を知ろうと、2025年に上司と相談して今のビジネス部門へ異動しました。
稲葉：研究者から、事業をつくる側へ。思い切った決断ですね。
森下：今は新規事業開発を担う「ビジネスイノベーション統括部」という組織で、MVPの開発から製品化までのソフトウェア開発を支援するエンジニアリンググループを率いています。各プロジェクトにおいて、プロダクトマネージャーの補佐をしたり、初期フェーズではソリューションやシステムアーキテクチャの検討から入ったりと、技術面でプロジェクトを支えるのが私たちのミッションです。
稲葉：先ほど、異動前にも研究する立場と事業をつくる立場を兼務されているとおっしゃっていました。実際に異なる立場に立った兼務を通じて、視点が変わったときの苦労はありましたか？
森下：研究では、まず性能を高めることを考えます。顔認証でNIST（米国国立標準技術研究所）のようなベンチマークに挑む際には、いわばF1マシンを作る必要があります。トップクラスの成果を出さなければ評価されませんからね。ただ、事業として使われるものはF1マシンだけでは十分ではありません。用途によっては普通車のようなものが必要ですし、場合によっては軽自動車のようなものが求められることもあります。AIモデルも使い分ける必要がありますし、カメラやシステム全体を含めて、現場に合わせて設計しなければなりません。
稲葉：分かりやすい比喩ですね。
森下：顔認証の初期は、どうしてもF1マシンを作ることに寄りがちでした。しかし、それだけでは事業は広がりません。ユースケースに合わせてラインナップを作り、どこをターゲットにすべきかを事業側の視点で考える必要があります。研究者やエンジニアが、現場で何が求められているのかを理解することが重要だと学びました。
稲葉：R&Dの成果を事業化・製品化して市場に届ける段階で、壁を感じている企業は多いと思います。エンジニア側が事業の背景や顧客理解を深め、ビジネス側と溶け合っていくことが重要だと感じますが、実際に森下さんが取り組まれる中で、その壁をどう乗り越えて来られたのでしょうか？
森下：「事業を理解する」という言葉自体は当たり前に聞こえますが、実際にはかなり泥臭いと感じています。顔認証でも、使われる現場によって課題やボトルネックがまったく違います。
ある国では、多数のカメラをつないで大規模並列で顔認証を動かしていたのですが、パフォーマンスが出ないという課題がありました。調べてみると、マルチプロセスやマルチスレッドの中で、CPUのコンテキストスイッチに近い部分がボトルネックになっていました。そのような実装の深い部分まで研究所がケアすることで、現場で必要な性能を出せるようになります。
また、別のウォークスルー入退場の現場では、顔認証の精度ではなく、ちょっとした光の加減で顔検出が途切れることが問題になっていました。検出が途切れると再認証が必要になり、その間にゲートが閉まってしまいます。つまり、改善すべきは認証精度ではなく、現場のいかなる環境下（光や人の重なりなど）でも安定して動くタフさです。実際の現場に行き、課題の理解に努めることの大切さを日々感じています。
稲葉：そのような文化やメンタルモデルをつくる上で、何がポイントになると思われますか？
森下：研究者はどうしても技術の限界が分かるので、「ここまでやれば良い」「それはまだできない」と、自分で限界を決めてしまう傾向が強いと思います。ジュニアであるほど、その限界を狭いところに置きがちです。ですが見方を変えれば、別の技術を組み合わせて限界を伸ばせたり、お客さまに運用上の制約を少し加えてもらうだけで実現できたり、別の技術を入れれば解けたりします。ゲートレス生体認証は特に当てはまります。技術領域もデータも評価基準も従来手法すらない状態から始めたので、データづくりから着手し、評価基準も自分で定めました。「頭部追跡をこれくらいの精度でつなげる」と細かく分解して目標を設定すると、若手研究者が必死に取り組んでくれました。心理的なハードルで物事が進まなくなっているケースも多いと思いますが、そこをどうつなげるかが本質的に重要だと気づかされました。
「熱量」と「コア技術」の掛け合わせが、事業を前に進める
―― 現在取り組まれている新規事業についても教えてください。
森下：いくつかありますが、代表的なものは大きく3つあります。1つ目は「BestMove（ベストムーブ）」というマーケティング施策立案ソリューションです。消費財メーカーなどのマーケターに向けて、どのような施策を打つと売上が伸びるか、その立案を支援するものです。2025年6月にローンチしました。
森下：2つ目は2026年3月にローンチしたばかりの「企画書AI診断サービス」です。NECが事業開発で培った審査の観点やノウハウを診断項目に盛り込み、「この観点が足りないので追加調査すると良い」という提案まで行います。
森下：そして3つ目は「材料探索ソリューション」です。NECが製造業として培った材料開発のノウハウを取り込んだAIで、戦略的パートナーシップを結ぶ住友ゴム工業さまとの共創の中で次世代タイヤ向けの新素材探索に成果を出しています。私のグループは、これら全ての製品化とローンチ後の運用を、エンジニアリング面で支援しています。
―― 幅広いですね。新規事業はどのような流れで進めるのでしょうか？
森下：事業開発のフェーズを「Generate／Ideate／Develop／Launch／Operate」に分け、それぞれにゲート審査を設けています。審査者は段階的に上がり、最初はグループレベル、次に統括部長、部門長へと進んでいきます。それに合わせて立案やMVPを使ったPoC、お客さまとの仮説検証を進めていきます。
―― 例えば「BestMove」の図を見ると、「クレカ会員」や「ID-POS会員」などと記載されていますが、他企業との共創で進めているということですね？
森下：はい。最初の共創相手は、膨大な購買データをお持ちの大手クレジットカード会社さまです。ただ、クレジットカードの利用履歴は非常にセンシティブな個人情報なので、生データをそのまま受け取ることはしません。NECの「消費者属性拡張」技術というAI技術を使い、購買データから「どんな興味を持っているか」「どんな属性の店舗でよく買い物をするか」といったタグ（属性）を付与し、その属性データを受け取って施策立案に活用していただきます。
―― 生データではなく、属性に変換して扱うわけですね。
森下：例えば飲料メーカーが新商品を企画するとき、「アウトドアが好き」「コンビニによく行く」などの属性が付与されたペルソナをもとに、「このターゲットにはこのプロモーションが効くのでは」とAIと壁打ちできるようになります。実際の購買傾向データ（※）に基づいている点が肝で、従来ではなかなか気づけなかった切り口や、属性の組み合わせから見える購買層を提案できます。
※個人や加盟店を特定できない統計化されたデータ
稲葉：技術起点の事業でありながら、マーケターの業務プロセスにかなり近いところまで入り込んでいるのが面白いですね。上手くいく事業には、共通する要素があるのでしょうか？
森下：難しいですが、事業開発者の熱い想いと、コアとなる技術の両方があることだと思います。例えばカーブアウトした「dotData」は、研究所のデータ関連技術を源流に、非常に優秀な研究者がシリコンバレーで創業し、今も大きく成長しています。「BestMove」についても、技術への造詣を持ちながら、誰よりも楽しそうにお客さまとコミュニケーションを取る、熱い事業開発リーダーがいます。
トップダウンで「この技術を使って何か事業化できないか」と始まるケースもありますが、上手くいくのは、現場で技術の特性や実現したいビジョンを理解し、それを顧客に伝えられる人がいるケースだと感じています。
各事業開発者の熱い想いと、コアとなる技術の両面がポイント
稲葉：当社が新規事業開発・商品企画の担当者を対象に行った調査（AI時代の新規事業開発 実態調査）でも、約8割の組織がGo-to-Marketで課題を抱え、最も多かったのが「営業・マーケティング部門との連携・引き継ぎ」でした。PoCは完了したのに市場展開でつまずく「PoCの壁」に代表される事象です。御社では、作ったものを市場に届けるフェーズで、どのようなトライをされていますか？
市場投入時の課題（複数回答・上位5項目）
森下：ビジネスと技術、両面の観点があります。ビジネス面では、新規事業開発はどうしても「飛び地」をやりがちです。ですが既存事業から離れすぎてしまうと社内の協力を得られず、既存事業とのシナジーもないまま、大企業のしがらみの中でスタートアップと同じ動き方をしようとして上手くいかなくなるケースが大半です。
NECでは社内アセットをフル活用するようにしています。営業がたくさんいて顧客チャネルがあるのであれば、新商材の提案は容易でなくとも、根気強くそのチャネルを使うようにします。NECには「お客さまを未来へ導く価値創造モデル – BluStellar」という事業コンセプトもありますし、大企業ならではのアセットを活かさないと勝てません。とはいえ、最初から社内を十分に巻き込めるかというと、そうとは限りません。最初は自分たちで営業し、実績を出すことで初めて、営業側からも「ぜひお客さまに」と声がかかるようになります。努力と働きかけの両方を、泥臭くやる必要があります。
また技術面については、社内ではローンチを目標にしてしまい、その後「あとは実装してね」と開発が止まるプロジェクトがあります。でもPMFをめざすなら、エンジニアリングはそこからが勝負です。お客さまのちょっとした要望を「技術としてどう実現するか」につなげないと改良が進みません。私のグループでは、研究所出身の、自分たちで技術を作れるエンジニアを入れながら、まさにそこをやろうとしています。
稲葉：技術を事業に接続するのは、現場起点なのか、トップダウンなのか。どちらでしょう？
森下：両面ありますが、上手くいくのはやはり現場起点ですね。技術の特性を理解し、その技術が実現するビジョンを理解して、それを熱意を持ってお客さまに伝えられる人がいるか。そこがポイントです。トップダウンで降りてくるものは、経営幹部との整合や社内関係者を巻き込めるかなど、別の苦労が必要です。
事業開発の「AIネイティブ化」に挑む
―― 森下さんのもう一つのミッションが「AIネイティブ化」だと伺いました。具体的には何をされているのでしょうか？
森下：事業開発業務そのものをAIネイティブにすることを目的に、大きく3つのレイヤーで取り組んでいます。1つ目は社内アセットを活用するためのデータ基盤の構築です。市場調査などはChatGPTでもできますが、「社内アセットをどう活用して事業開発するか」はChatGPTに聞いてもわかりません。研究所のテーマや事業化時期、BluStellarの製品情報、営業がどんなお客さまと対話したかといった顧客チャネル、そして私たち自身の事業開発ノウハウなど…。社内にあるのに活用しきれていない情報を、AIが使える状態にしていきます。
2つ目はそれを踏まえて事業開発を進めるAIエージェントの開発、そして3つ目はメンバーが使いこなすための導入支援と文化醸成です。「スキルとして呼び出し、MCPサーバー経由で社内アセットを活用する」と言っても「スキルって何？」となるので、その橋渡しをしています。
稲葉：全社のデータを集めて基盤にするには、社内との折衝も必要そうですね。
森下：全社基盤として正式に社内システムへ組み込むのは、もう少し先です。まずは技術検証として「こういうデータがあると何ができるのか」を示したいところです。私たち自身の業務がAIネイティブになるとどう変わるかを見せていけば、経営幹部に「これをやらないと負ける」と説得しながら、社内システムとして作り込んでいけます。それが次のステップですね。
稲葉：AIを使って早く作業する、調べるといった部分のスピードは確実に上がっていると思います。その中で、「こういう人が上手くAIを使いこなしている」「こういう能力を持つ人が事業開発で活躍しはじめている」などの特徴はありますか？
森下：私たち自身、Claude Codeがなければ業務が回らないくらいスタイルが変わりました。よく言われるのは「どう作るかではなく、何を作るか」が大事だということです。思いついたものをすぐ実現できる時代だからこそ、その「何を」をどう定めるかが重要になると考えています。
特にNECとして事業開発を進めるなら、「なぜその事業をNECがやるのか」「他事業とのシナジーを踏まえてNECがやるべき事業は何か」を見定めなければ、業務に結びつきません。大学生がバイブコーディングで起業するのと同じことを私たちがやっても意味がありませんし、当然負けます。だからこそ社内アセットをどうフル活用するか、会社としてやるべき方向性とお客さまにとって必要なことの本質をどう見極めるか。その力がますます重要になると思います。
AI時代に問われるのは「尖った専門性」と「本質を見極める力」
―― これから新しく仲間に加わる方に向けて、どんなマインドセットの人と働きたいですか？
森下：AI活用が進むと、エンジニアリングの観点で「速く作れる」こと自体の価値は相対的に下がります。だからこそ、事業開発リーダーと一緒に新しい未来を作ることにワクワクし、そのワクワクを技術で実現できる人と働きたいと考えています。加えて、もう一つ大事なことが「尖った専門性」です。
私は画像認識の出身で、源流は古典的な機械学習・統計的パターン認識です。研究者としてのレベルは高くありませんが、「古典的機械学習 × 画像認識のプロトタイプ開発」では誰にも負けないと思ってやってきました。あらゆることをAIができる時代だからこそ、自分の軸となる尖った専門性が一つあるといいでしょう。私のチームにも「物性 × AIが好きです」と言って加わったメンバーがいました。分野は何でもいいので、どこか一つ尖った専門性を持っている人と働きたいですね。
稲葉：研究所の目線とビジネスの目線、その両方を持たれている森下さんから見て、AI時代の事業開発で最も重要なスタンスやケーパビリティは何でしょうか？
森下：事業開発は本当に泥臭く、これまではアントレプレナーシップの高い人が1人で乗り越えてきました。でも、AIで10人分を担いながら一人で起業する時代になり、「自分一人で全部やらなくてもよい」世界が見えてきています。本当に興味を持てること、得意なことを活かした事業開発ができる世界になるはずですし、私たちはそのためのインフラを整えたいです。その上で、自分の軸を持ち、専門性を高めつづけられる人が活躍していくと思いますし、そこを大事にしたいですね。
―― 最後に、NECで新規事業のエンジニアリングに携わる醍醐味を教えてください。
森下：研究所では「オンリーワン・ナンバーワンの技術を作らねばならぬ」と技術のオリジナリティを突き詰めますが、事業では新しい価値を届けることが目的です。だから最先端の研究所技術を活用しつつ、世の中の新しい技術も組み合わせて事業をつくれます。場合によってはアメリカ・ドイツ・シンガポールなど国内外の研究所を巻き込み、新しい研究領域を一緒に作ることもできます。そこでの研究技術と研究者そのものがNECの強みであり、先端技術に触れられるところが醍醐味だと思います。
稲葉：汎用的なAIモデルで処理できる部分は任せながら、御社の強みである研究組織の深いドメイン知識や専門性が掛け合わさると、世の中にインパクトをもたらす事業やイノベーションが生まれそうだと強く感じました。市場への着眼点が中心になりがちなスタートアップとは異なる、技術力との掛け合わせで事業をつくるスタイルに、大きな可能性を感じます。本日はありがとうございました。
編集後記
今回の取材で特に印象的だったのは、「AI時代に問われるのは『尖った専門性』と『本質を見極める力』」という森下さんの言葉でした。AIがあらゆる作業を肩代わりする時代に問われるのは、速さではなく、顧客の課題の本質を見極め、技術の限界を押し広げる力、そして一つの尖った専門性。研究と事業の現場を往復してきた森下さんの視点は、技術で価値を生もうとするエンジニアにとって、確かな道標になるはずだと感じました。
取材／文：長岡 武司
撮影：平舘 平
提供：ファインディ株式会社