ELEMENTS_RD_PRESENTATION（2026/1/28）

株式会社ＥＬＥＭＥＮＴＳ_CTO大岩登壇資料（2026/1/28）
（Findy様主催_【機械学習エンジニア特集】 データ活用の最前線と機械学習エンジニアの役割）

Transcript

1. 社会インフラを作りづつけるための 機械学習チームについて CTO 大岩 良行 (@ooiwa) 2026.01 findy Lunch LT
2. 自己紹介 © ELEMENTS, Inc. 2 大岩 良行 (@ooiwa) 東京大学情報理工系研究科で複雑ネットワークや画像処理を 研究。 その後起業し、 機械学習によるRTB配信システムや、 クラウド ソーシングサービスを開発。 2014年にELEMENTSに参画し、 CTOとして画像処理アルゴリ ズムを中心に開発全般を指揮する。 好きな作品: 三体、 PSYCHO-PASS、 マイノリティ・レポート、 Death Stranding 夢: 技術でより良い世界を作りたい！
3. 会社概要 © ELEMENTS, Inc. 3 会社名 株式会社 ELEMENTS 設立 2013年12月 代表取締役 代表取締役会⻑　久⽥ 康弘 代表取締役社⻑　⻑⾕川 敬起 グループ会社 株式会社Liquid、PT. Indoliquid Technology Sukses、 株式会社ポラリファイ、X PLACE株式会社、株式会社アドメディカ、 株式会社IDEAL 証券コード 東証グロース市場5246 従業員数 101名（正社員および有期雇用人員の合計/2025年7月末 連結） 事業内容 ・⽣体認証、画像解析、機械学習技術を活⽤した個⼈認証ソリューション ・⾐⾷住における個⼈最適化ソリューション ・個⼈情報を管理するクラウドサービスの開発および提供 1 No. ※ 年連続 6 ！ eKYC市場シェア 2025年 「LIQUID eKYC」 がeKYC市場シェア 6年連続No.1※ ELEMENTSグル ープと して累 計本 人確 認件数が 1億 3,000万件 を突破。 （経済産業省出典） 2024 年 日本スタ ートアッ プ大賞総務大臣賞受賞 「 LIQU ID eKY C」 や 「 PASS」 の認証技術で日本 スタ ート アップ大賞総務大臣賞受賞。 2023 年 ⼀般 社団法⼈東京ニュ ービジネス協議会 「第17回IPO⼤賞」 業界 を牽引 してい る実績とさらな る堅実な成長が 予想され る点が評価され 、 受賞 に至りま した。 　 ※ITR 「 ITR Market View：アイデンティティ・アクセス管理/個人認証型セキュリティ市場2025」 eKY C市場：ベンダー別売上 金額シェア （2019年度~2024年度予 測） 受賞 歴
4. ELEMENTSは社会インフラへ挑戦し続ける会社です © ELEMENTS, Inc. 4 SS 個人認証 個人情報管理 個人最適化 AiQ PERMISSION 快適な車社会 SugeKae AIで画像生成 X PLACE 働き方の最適化 BUY Coordware 買い物の最適化 ELEMENTS CLOUD 国産の情報インフラ GPASS 外国人との共生 PASS 個人の認証 LIQUID eKYC / LIQUID Auth 本人の確認 Know You! Fit You! 自分だけの要素を知ることで、 より自分らしい生き方を選択できる世界に New Challenge 新しい社会インフラへの挑戦
5. データと親友になる ことが、 社会インフラを作るために必要なスキルの一つである 本日話したいこと © ELEMENTS, Inc. 5
6. © ELEMENTS, Inc. 6 誰でも簡単に個人の信用 （身元） を ​ 瞬時に証明できる社会を創る​ LIQUID eKYC
7. © ELEMENTS, Inc. 7 こ ういう撮影したことあり ますか ？ 書類撮影 顔撮影
8. LIQUID eKYC とは © ELEMENTS, Inc. 8 AI審査で本人確認業務を自動化するサービスです。
 エンドユーザーの離脱を防ぎながら、 低価格で、 安全かつスピーディーな本人確認を実現します。
9. LIQUID eKYC 導入実績 © ELEMENTS, Inc. 9 圧倒的なシェア率 ※1 2025年1月1日時点。 金融庁公表の 「銀行免許一覧」 より都市銀行、 その他、 地方銀行、 第二地方銀行を対象に当社集計 ※2 2024年9月30日時点。 「電気通信サービスの契約数及びシェアに関する四半期データ」 より、 当社推計 銀行業界におけるシェア※1 66% eKYC導入済銀行 Liquid・ポラリファイ 他社eKYC導入先 eKYC未導入先 通信キャリアにおけるシェア（契約件数ベース）※2 96% 対契約件数 Liquid・ポラリファイ 他社eKYC導入先 グループ累計本人確認件数約 1.5 件 億 1.2 （億件） 0.6 0 2,000 （万件） 1,000 0 2020年3月 2021年3月 2022年3月 2023年3月 2024年3月 2025年3月 突破! 2,000万件 ICチップ方式 全体の累計 公的個人認証 （JPKI） を含むICチップ方式の累計
10. 高い競争力を持つKPIを達成 © ELEMENTS, Inc. 10 ※1 ITR「ITR Market View：アイデンティティ・アクセス管理/個人認証型セキュリティ市場2025」eKYC市場：ベンダー別売上金額シェア（2019年度~2024年度予測） ※2 グループ累計=LIQUID eKYCとPolarify eKYCの合計 ※3 免許証顔写真とセルフィー写真の顔認証 自動判定OK：FAR1/10万以下の場合 eKYCシェア 6年連続 No.1 ※1 1 グループ累計契約事業者数 約 600社 2 ※2 3 撮影開始から
 完了までの離脱率 （ホ方式） 約3% 4 不鮮明な
 画像の割合 （ホ方式） 約1% 5 最高水準の 顔認証精度 （ホ方式） 約99.6% ※3
11. プロダク トを支える AI 技術 © ELEMENTS, Inc. 11 顔認証技術 他人受入率1/10万 で 99.6%の高精度を
 誇る カード形状を迅速に認識し、 スムーズな
 撮影補助と高品質な撮影画像に貢献 手ブレ、 白飛び、 明るさ、 マスク ・ サングラス の着用等を判定し、 高品質な画像を実現 撮影対象がディ スプレイ等でなく、 生きてい る “Bonafide” な人間かどうかを検知 PERIOD OF VALIDITY OF THIS CARD 2 0 2 3 年 0 7 月 0 1 日 まで 有 効 様々なカードに対応した文字読み取り技術
 LLMを組み合わせ、 多様な本人確認書類に 対応 各種センサー情報を用い、
 撮影自体が行われているかどうかを検知 そ の他、 リ スク ベ ース認証、撮影 時 の 同一性 判定等多様な判定を実 施。
12. © ELEMENTS, Inc. 12 顔認証技術 他人受入率1/10万 での顔認証精度 99.6% 他人受入率 False-Accept Rate 本人拒否率 False-Reject Rate 他人同士の照合で本人と判定する確率 1/10万 = 0.001% で設定 本人同士の照合で他人と判定する確率 0.4% 安全性の指標 利便性の指標 精度の安全性と利便性
13. 徹底的なデータクレンジングより、 顔認証モデルを開発 © ELEMENTS, Inc. 13 FAR=1/10万が業界水準となる。 NISTの顔認証ベンダーテストで、 グローバル な技術水準がFAR 1/10万~1/100万であるこ とが示される。 前例 （空港の入出国） で FAR=1/10万の設定 内製顔認証モデルの学習時には、 FAR/FRRの不均衡の中で目安となる単一精 度を出すため、 AUCをLOGで計測 膨大な顔データを徹底的にクレンジングし、 万 に一つもラベルミスがないように学習
14. なぜ、 機械学習が競争力となり、 プロダクトの成功に寄与したのか？ データと親友になったから © ELEMENTS, Inc. 14
15. © ELEMENTS, Inc. 15 データをず っと見ていた LIQUID eKYC リ リース後、 セキュリテ ィ ルーム にて本番データをずっと見ていた。 CTOと機械学習エンジニアでずっと見ていた。 誤判定のデータを確認し
 「本人確認させてあげられなかった」 と
 心を痛めていた。
16. © ELEMENTS, Inc. 16 利便性を大き く 改善させる鍵は、 画像の品質チェックだ った ランダム枠内判定 偽造判定 書類の厚み判定 手ブレ判定 白飛び判定 明るさ判定 大きさ判定 表と厚みの同一性 判定 帽子 ・ マスク ・ サン グラス等の着用判 定 手ブレ判定 白飛び判定 明るさ判定 大きさ判定 真贋判定 顔向き判定 撮影時の迅速で正確な品質フィ ードバックによ り 、 低い離脱率を保ちながら、 不鮮明な画像の割合を下げる
17. データと親友になった結果 UXがどんどんよくなり、 触って違いが出るレベルに 内製化によりコストダウンがされ、 ビジネスの土台ができる と、 社会インフラ創造に大きくつながる © ELEMENTS, Inc. 17
18. 改めてELEMENTSとは © ELEMENTS, Inc. 18 SS 個人認証 個人情報管理 個人最適化 AiQ PERMISSION 快適な車社会 SugeKae AIで画像生成 X PLACE 働き方の最適化 BUY Coordware 買い物の最適化 ELEMENTS CLOUD 国産の情報インフラ GPASS 外国人との共生 PASS 個人の認証 LIQUID eKYC / LIQUID Auth 本人の確認 Know You! Fit You! 自分だけの要素を知ることで、 より自分らしい生き方を選択できる世界に New Challenge 新しい社会インフラへの挑戦
19. © ELEMENTS, Inc. 19 機械学習エンジニアのチーム Liquid R&D Next LLM R&D Solution Development 画像処理を武器としたSaasを作るチーム 顔認証 ・ OCR ・ 不正検知技術を磨き、 eKYC/Authのプロダク ト強化 ガソ リンスタン ドにおける安全な給油 検知 次世代のAI/LLMを支える基盤を作る チーム 自社 EC向け AI Agent で価値のある AI Agent を追求 実用的なベンチマーク構築 k8sを用い、 様々なAI半導体での実行 基盤の研究開発 顧客の課題に深く 入り込み、 AIを用いた 解決策を提案するチーム オフ ィ ス ・ 働き方 ・ データ解析等で生成 AIを活用 ノ ウハウを貯め課題を深く 理解し、 次 なる社会インフラの種を探求する AiQ PERMISSION 快適な車社会 LIQUID eKYC / LIQUID Auth 本人の確認 ELEMENTS CLOUD LLM Benchmark と AI-DC 上の実行基盤 BUY Coordware EC AI Agent X PLACE 働き方の最適化 PASS 個人の認証
20. © ELEMENTS, Inc. 20 セルフガソリンスタンドの真実をお話しまし ょ う... 無人?
21. © ELEMENTS, Inc. 21 セルフガソリンスタンドの真実をお話しまし ょ う... 店員さんがカメラや肉眼で安全を確認し、 給油許可をしています
22. © ELEMENTS, Inc. 22 SS 給油許可 / 停止指示 3 監視カメラ映像を見て、 給油許可 給油中も危険行動がないかを監視 1 給油エリアに入りエンジンを停止 車から降りる 2 パネルから注文 ・ 支払い 静電気除去パッ ドに触り 油種に応じたノズルを 給油口に差し込む （ 給油許可 ） 4 給油を行う ノズルを抜き取り戻す 給油キャ ップを締め、 給油口のフタを閉じる 5 乗車して退場する 監視カメラ サーモカメラ この部分をAIで自動化 AI自動給油許可監視システム AI 運転手 SS従業員 Next 1: AIQ PERMISSION
23. © ELEMENTS, Inc. 23 Next 2: 半導体ベンチマーク OSS x 半導体 のベンチマークを研究開発
24. © ELEMENTS, Inc. 24 代表的な技術スタック 半導体 NVIDIA AMD Cerebras Model Chat GPT Claude Gem ini gpt- oss Qwen Infrastructure k8s Argo CD AWS Greengrass Development Pytorch Torchtitan Mastra Inspect AI AI Perf langfuse ClearML Edge NVIDIA
 Jetson IR
 Cam Inference Open
 Router Runpod AI Devin Cursor Cursor Antigr avity Cline テク ノロジーを友に
25. © ELEMENTS, Inc. 25 未 来 ELEMENTS CLOUD LIQUID eKYC LIQUID Auth 挑戦 チーム 最新技術 社会インフラ創造エンジン 未来の社会インフラを思い描き、 必要な技術を追求し、 フ ェイルフ ァス トで失敗を糧にしながら、
 スタートアップスタジオのように事業を創出してい く
26. ご清聴ありがとうございました CTO 大岩 良行 (@ooiwa)