Amazon Rekognition Face Liveness がフィードバックコードの返却に対応

Amazon Rekognition Face Liveness において、ライブネス確認のスコアが低かった具体的な要因を特定する「フィードバックコード」が導入されました。このコードは GetFaceLivenessSessionResults API のレスポンスに含まれ、照明不足、顔の遮蔽、閉眼、ビデオ品質の低さなどの要因を識別します。これにより、エンドユーザーに対して具体的な修正指示を提供し、再試行の成功率を高めることが可能になります。

💡 エンジニア視点の解説

これまで Face Liveness を実装する際、スコアが低かった理由が「なりすまし（Deepfake等）」なのか、単なる「環境の問題（暗すぎる等）」なのかの判別が難しく、ユーザーに「もう一度やり直してください」としか言えないのが課題でした。これではユーザー体験（UX）が著しく低下してしまいます。

今回のアップデートにより、「なぜ失敗したのか」をシステム側が具体的に把握できるようになります。例えば、コードに基づいて「もう少し明るい場所で撮影してください」といった動的なガイダンスを表示できるため、本人確認（KYC）フローの離脱率を大幅に下げられる可能性があります。

🌏 リージョン状況（日本国内）

最新のリージョン状況を確認したところ、東京リージョン（ap-northeast-1）では利用可能であることが確認できました。一方で、大阪リージョンについては公式発表およびドキュメントに記載がありません。

🛠 運用上のアドバイス

• UXへの組み込み: 単にエラーを表示するのではなく、フィードバックコードの種類に応じて、UI側で適切なアイコンやメッセージ（例：目を開けてください、など）を出し分ける実装を検討してください。
• 複数コードへの対応: 1つのセッションで複数のコードが返る可能性があるため、ロジック側ではリスト形式でのハンドリングが必要です。
• セキュリティ: フィードバックコードはあくまで「環境改善」のためのものであり、これによって攻撃者に回避策を教えないよう、提示するメッセージの粒度には注意してください。

✅ Next Action

まずは GetFaceLivenessSessionResults API を呼び出し、現在のワークフローでどのようなコードが返却されるかをテスト環境で確認することをお勧めします。

Reference:

• Amazon Rekognition Face Liveness API documentation
• Face Liveness FAQ