顔認証のスコアとしきい値

顔認証は類似度スコアを返し、各帯域で何が起きるかは貴社が決めます。審査キューをあふれさせず、かつ不正を見逃さずに、審査・拒否のしきい値を設定する方法を説明します。

執筆: Didit サポート · 更新日: 2026年8月19日

Short answer

顔認証は「はい・いいえ」ではなく、類似度スコアを返します。貴社は2つのしきい値を設定します。拒否しきい値を下回るとセッションは拒否され、2つのしきい値の間だと審査に回り、審査しきい値を上回ると通過します。どこに設定するかはポリシー上の判断であり、不正率と審査キューの両方を左右する主要なレバーです。

#スコアの意味

顔認証結果を含むLivenessタブが表示された、Diditコンソール内のセッション
  1. Livenessには、セルフィー、ライブネスの判定、顔認証のスコアが含まれます。
  2. Overviewには、そのスコアがセッションの判定にどう影響したかが表示されます。
スコアと、それがどの判定につながったかは、どちらもそのセッションに表示されます。

顔認証1:1は、セルフィーと書類上のポートレートを比較し、類似度スコアを返します。これは2つの顔がどれだけ似ているかを示す指標であり、本人確認に関する確実な判定ではありません。生体認証の照合はどれもそうだからです。

だからこそ、このプラットフォームは1つの判定ではなく2つのしきい値を提供しています。

#3つの帯域

帯域起きること
審査しきい値を上回る自動的に通過します
2つのしきい値の間セッションは、人が判断するIn Review（審査中）に回ります
拒否しきい値を下回るセッションはLOW_FACE_MATCH_SIMILARITYとともに自動的に拒否されます

両方のしきい値はワークフローの顔認証ステップで設定するため、ワークフローごとに異なるリスク許容度を設定できます。高額な口座開設フローと低リスクな年齢確認フローで、同じ設定にする必要はありません。

#正規のユーザーのスコアを実際に下げる要因

しきい値を厳しくする前に、正規のユーザーのスコアを動かす要因を把握しておいてください。

  • 書類の写真の古さ。 10年前に撮影されたポートレートは、実際に類似度が下がります。
  • 印刷・スキャンの品質。 国によっては小さく低コントラストなポートレートを印刷しており、摩耗したカードはさらに悪化します。
  • 顔の覆い。 メガネ、帽子、濃いメイク、以前はなかったひげなど。
  • 照明とカメラ。 暗い部屋と安価なフロントカメラは、どちらも類似度を損ないます。

これらはいずれも不正ではなく、特定の市場でより頻繁に見られます。ユーザーの書類が古いものに偏っている場合、新しいパスポートで調整されたしきい値は、実在する本人を拒否してしまいます。

#しきい値の決め方

このトレードオフは対称的で避けられません。

  • しきい値を厳しくすると、より多くの不正を検知できますが、より多くの正規ユーザーが審査や拒否に回されます。
  • しきい値を緩くすると、より多くの正規ユーザーが通過しますが、より多くの不正も通過してしまいます。

実践的な設定方法は次のとおりです。

  1. デフォルトのままデータを集める

    何かを変更する前に、数百セッション分、デフォルト設定のまま実際のトラフィックを流してください。感覚だけで調整することはできません。

  2. 審査帯域に入ったものと、その理由を見る

    審査帯域のセッションを開いてください。レビュー担当者がほぼすべてを承認しているなら、審査しきい値が高すぎます - 判断を生まない作業を発生させているだけです。

  3. 拒否されたものを見る

    拒否されたセッションの大半が古い書類を持つ正規ユーザーであれば、拒否しきい値が自社のユーザー層に対して高すぎます。

  4. 一度に1つのしきい値だけを動かす

    片方を変更し、もう片方は維持して再測定してください。両方を同時に動かすと、どちらが効いたのかわからなくなります。

Important

特定の1件の苦情を消すためにしきい値を調整しないでください。拒否された1人のユーザーはシグナルではなく、1件を通すためにしきい値を緩めれば、すべての不正行為者にも同様に緩めることになります。個別のケースは手動での審査判断や再提出で対応し、しきい値を変更するのはパターンが見えたときだけにしてください。

#審査帯域を広げることは無料ではない

審査帯域を広くすると、何も自動的には拒否されず、境界線上のケースはすべて人が見る、という点で安全に感じられます。しかし実際には、判断の問題を人員配置の問題に変えているだけです。キューは膨らみ、レビューは雑になり、実質的な判定の質は下がります。詳細は審査中のまま止まっているセッションをご覧ください。

#しきい値よりも強力な確認のほうが効果的な場合がある

顔認証が弱点になっている場合、最も効果の高い変更は、たいていしきい値ではありません。

  • NFCは、書類のチップから発行者自身の画像（フル品質）を読み取るため、印刷劣化という変数そのものを取り除きます。
  • アクティブライブネスは提示攻撃のコストを引き上げるため、境界線上のスコアが攻撃である可能性はそもそも低くなります。

#本番前にしきい値をテストする

サンドボックスには、まさにこのためのシナリオがあります。明確な失敗にはdecline_face_match_low_similarity、審査帯域内のスコアにはreview_face_match_borderlineを使ってください。実際のユーザーが到達する前に、想定どおり各帯域がワークフローで振り分けられているか確認できます。詳細はサンドボックスでのテストをご覧ください。