Windows Helloとカメラの違い
WoodStreamのデジタル生活をお届けしますのは、技術コミュニティWoodStreamネットワークスの木澤です。
よろしくお願いします。この番組は、マイクロソフトの最新情報と、明日使えるWindowsの情報、
Windowsをさらに活用するパソコンなどのデジタルガチャの情報など、お役に立てる情報をお届けして、皆さんにマイクロソフトを楽しんでいただく番組です。
第786回目の配信になります。
ありがとうございます。今週はこのデータでいきます。
Windows Helloの顔認証に対応しているカメラと対応していないカメラというのと、もう一つ、
WindowsのFoundry LocalでAIの話をしたいと思います。
この配信は、安谷さん、ホワイトカラーさん、須藤さん、はじめ合計14名の方と、YouTubeメンバーシップ3名の方にご支援いただいております。
Windows Helloの話をしたいと思います。
先週のライブ配信でお話が出ました。
サービスラップトップ13イチモデルはカメラが付いているけど、Windows Helloの顔認証に対応していないという話をしました。
カメラの低コスト化のために高いカメラを使っていないのではないかという話をしました。
ライブに来ていただいたリスナーのライスフローさんからその場で調べていただきました。
赤外線の機構が入っているか入っていないかの違いがありそうですよというところをお話しいただきました。
話しかける人もそれで結論ですが、そこらへんの話を私の方からも改めて見てみたのでお話したいと思います。
それとあとはWindowsのローカルでファウンドリーローカルという話を782回目か何回かでお話しした
Windowsの中のローカルだけでAIを動かすというのを実際にやってみたという話をしたいと思います。
ではまず最初の話ですね。
Windows Helloを顔認証に対応しているカメラと対応していないカメラということになります。
Windows Helloは生体認証で顔認証とあと指紋認証というのに対応しています。
この中でSurfaceとか最近のノートパソコンはだいたいWindows Helloの顔認証をしているんですけれども
本当に低価格のパソコンになるとカメラついているんだけど顔認証、Windows Helloの認証をしてくれないというのもあります。
私もお仕事で使っているとあるDELLのパソコンもカメラついているんですけど顔認証はしてくれないという感じです。
では何が違うんだというところなんですけどね。
これはマイクロソフトのサイトの方にWindows Helloの顔認証ということについての情報が出ていまして
この中でWindows Helloの生体認証というのがあるんですけども
その中に顔の認証、顔の認証とあと指紋ですね。指の認証という情報があります。
ちょっと今回お話しするのは顔の認証のところですね。
これ皆さんどうでしょう、対応パソコンをお使いの方はWindows Helloで顔認証は使われていますかね。
私もこれ仕事でもあるノートパソコンを使っていますけど
これも顔認証と前から対応していて推奨として生体認証を使ってくださいという風な方向になっています。
ですから私はほとんどのパソコン、デスクトップパソコンとSurface Laptop 13一使うとき以外は全部ログインは顔認証をしています。
その顔認証なんですけどもカメラがついていれば何でもOKというわけじゃなくてですね
一つ条件があるんですね。これです。赤外線センサー。これがついているかついていないかという違いがあります。
これ赤外線センサーIR、インフラレッドというやつですけども、この赤外線センサーが必要ということになります。
これ実際にどういうふうに必要かというと、マイクロソフトの赤外線センサーの利点というところで書かれています。
実際その赤外線センサーを使うことによって何が利点があるかというと、まず赤外線を当てて反射をするんですね。
そういうことでこの顔の凹凸とかいうのも全部読み取るんですよ。
要は3Dマッピング的にこの顔を認証して、本当に人の顔ですねということを認証します。
それと明るさとかそこら辺の影響というのは、本当にセンサーの顔に近くに顔を追ってこなきゃいけないんですけども、
明るさというところでいくと周りの環境の光というのの影響はあまり受けにくいというところで、
例えばマイクロソフトのサイトを見ると、モノクロのところに人の顔が映って目玉とかが白くなっているという、
夜間撮影したときに森の中で狐がいるみたいなときの写真になっているんですけども、
そういったところで顔の情報がしっかり伝わってくるんですね。
さらにこの凹凸というのもしっかり伝わるというところで、そういったところでやっぱり赤外線センサーを使う必要が出てくるんですね。
これが例えば赤外線センサーをちゃんと使ってやると、
例えばそのポートレート、写真だとか、あとスマートフォンに写している人の顔、これスマートフォンでもタブレットでもそうなんですけども、
そういったのを写しても平面のモノマネで人の顔として認識してくれないんですね。
だから例えば私のパソコンに対して私の顔写真をパッと見せたところでもログインできないというところになります。
そういったところがあって、このIRですね、インフラレッドという赤外線を使うということが、
このWindows Helloの顔認証には必要ということになります。
この顔認証、それに対応したカメラは何かという話になるんですけども、
実はカメラ自体の性能が良くてもこの赤外線センサーが付いていないとダメなんですよ。
ですから例えば、私の持っているHP Pavilionも赤外線センサーが付いています。
あとは仕事で使ったあるThinkPadだとかBIOだとか、それもセンサーが付いています。
今目の前にあるSurfaceは、さっき言ったラップトップ13インチ以外は全部カメラには赤外線センサーが付いています。
赤外線って目で見えるわけではないんですけども、
わざと赤い光だとか白いライトを点灯させて、
赤外線で読んでますよみたいなところを知らせるような感じのみんな作りになっていまして、
例えばSurfaceなんかは白いランプが付くんですね。
BIOは赤いランプだったかな。
そんな感じで光ってお知らせしてくれるというもの。
大体のノートパソコンでほとんどの機種にはこの赤外線センサーも一緒に付いているという感じになります。
本当に安いノートパソコン、私の経験では出るのにあるすごく低価格なビジネスモデルのパソコンはセンサー付いてなかったんですね。
顔認証の設定ができなかったという感じになります。
それともう一つ、ノートパソコンの話はわかりました。
顔認証に対応するカメラの選び方
カメラ付いてるね、普通。
デスクトップパソコン、これどうなるかというと、
デスクトップパソコンはデスクトップパソコンで外付けのカメラを付ければできます。
そのカメラが何かというところで重要なのが、
顔認証を対応しているカメラでないといけないというところになるんですよ。
例えばエレコムだとかロジクールだとか、いろんなところからウェブカメラというのが出てきますけれども、
中をよく見てみると、Windows Hello顔認証対応というのが書いてあるんですね。
これを選んで買ってくださいということになります。
例えばエレコムでいうと、UCM-CF02FBBKというタイプ。
これお値段いくらかな。
オープン価格というのは定価で13,673円という。
これウェブカメラにしてはちょっと高めですよね。
でもそんなものなんですよ。
要は何で買ったかというと赤外線のセンサーが付いているから。
それ以外の商品になると、センサー付いてないのでちょっと安いんですけれども、
これだけ取り付けて顔認証を再生してもできないというところ。
あと、ロジクールだとC1000Sというタイプが対応しているという情報があったんですけれども、
今ロジクールのサイトを見ると、この型番のカメラ、カトログには持ってないですね。
生産中止になったか、ちょっとどういう事情かわからないんですけれども、
ただ市場在庫があるので、それで顔交代できます。
あと、とにかくAmazonとかでも検索でウェブカメラWindows Helloというので調べると、
あまり聞いたことないようなメーカーも含めて結構出てきます。
多分大丈夫だと思うんですけれども、
ですからデスクトップパソコンを使って、私もWindows Helloの顔認証をしたいという方は、
この顔認証対応というカメラを買ってください。
一番手堅いのはこのエレコムですかね。値段ちょっと高いですけど。
そんなところがあります。ぜひご検討いただければと、参考にしていただければなと思っております。
Foundry Localの概要
ということで、今回Windows Helloに、Windows Hello顔認証に対応しているカメラと対応していないカメラというお話をさせていただきました。
じゃあもう一つのお話ですね。
2つ前、2つ前じゃないか。第782回かな。
5月、ちょうど1か月前ですね。
マイクロソフトがWindows AI Foundryというのが発表されて、
その中で、WindowsでいちいちAzureのクラウドに問い合わせをしなくても、
パソコンの中だけで自然言語処理をして答えを出してくれるとか、答えてくれるというのはありますよという話をしました。
その時、実機で試さないで、こういうのがありますという話をしただけだったので、
いまいち分かりづらいというご意見もあったんですけども。
こちらですね。
まずちょっと改めてお話ししますと、まずこれ名前、用語が2つ出てきてちょっとややこしいんですけど、
Windows AI Foundryというのがあります。
これはWindowsでAIのモデルを構築だとか、実行とか配布だとかっていうのを行う全体の仕組みを言うんですね。
その中でFoundry Localというのがあるんですよ。
Foundry LocalというのがWindows AI Foundryの中のローカルで自然言語処理を動かすというところの部分をプログラムというかですね、というのがあります。
これ非常に分かりづらいところもあったんですけども、じゃあ実際ね、このFoundry Localってどうやって動かすんだっていう。
このFoundry Localそのものの動かし方っていうのは、これMicrosoftのほうからサイト説明が出てまして、
これMS Learnっていうね、マイクロソフトの解説のサイトがあるんですけども、こちらのですね、Foundry Localとかで検索していただければ出てきます。
もちろんこれ後でTeamsのほうとかにもこれリンク共有しますけども、
ここでじゃあFoundry Local、Windowsの中だけでその自然言語処理っていうのをやってくれるっていうものを動かしてみますっていうところで、
まず条件があるんですね。これWindows 10を対応しています。Windows 10、Windows 11。
あとはWindows Server 2025とMac OS。これMac OSを対応しています。
これがまず条件で、ハードウェア的には8GB以上のメモリー、あと3GB以上の空きディスク、推奨されるのは16GB以上のメモリーっていうふうに言われています。
インターネットには必ず接続している必要はないんですね。ただモデルっていう言語、例えばPHY3とかいろいろあるんですけども、
そういったときにダウンロードしてくるのはインターネット上からダウンロードしてくるので、そのときはネットは必要ですよというところになります。
あと基本的にCPUが載っていれば、CPUはもちろん載っていることは当たり前なんですけども、CPUだけでも動かせますし、
あとはアクセラレーションということでGPUとかNPU、ニューラルプロセッションヒットとかがあると、より高速に効率よくできるっていうところで、
それの場合は例えばGPUはNVIDIAのGPU2000シリーズ以降、2080とか2070Superとかありますよね。
それ以降で、もしくはAMDのRadeonの6000シリーズ以降、もしくはNPUがQualcommのスナップドラゴンX Eliteと、
あとはApple Silicon、Mシリーズですね。AppleのM1、M2、M3、M4と、これがあればより効率的に行えますよというところになっています。
やっぱりポイントがNPUで、まだインテルのCore Ultraシリーズ2という、ルナレイクですね。
どれだったかな、のコパイロットプラスPCもあるんですけども、それはまだ対応していないです。
Foundry Localのインストール
私も今実際試そうとしたんですけど、NPUで動かすことはできませんでした。
というところで条件があるんですけども、じゃあ実際お見せしたいというかね、
Podcastを聞いている方をご説明したいと思うんですけども、これ今どうやってまず動かすかという。
まずインストールすればいいんですけども、インストールするときに、これちょっと詳細はWebサイトを見ていただければいいと思うんですけども、
Wingetインストールスペース Microsoft.FoundryLocalというのをコマンドラインでコマンドプロンプトから打ちます。
それでインストールできるという。今ちょっとYouTubeのほうをご覧の方はですね、
私今インストールをわざとやってみましたけども、すでにインストール済みなんでインストールされてますよという欄が出てしまったんですけども、
まずここまでやるんですね。MacOSに関してはBrewというのを使ってオンラインインストールをします。
もしくはGitHubからインストール自体をダウンロードしてインストールすることができます。
ここでFoundryというコマンドが使われるんですね。このFoundryというコマンドでどんな言語モデルが使えるか。
これSLMですね。小規模言語モデル。どんなのが使えるかっていうのをFoundryスペースモデルスペースリストって書くと出てくるんですね。
こん中からちょっといろいろ選ぶっていうところがありまして、ポイントがモデルによってはモデルIDっていうのが振られてて、
例えばPHIの3.5ミニっていうのがモデルとしてあって、これダウンロードしてくるんですね。
この場合2.53GBあるんですけども、そこの中でモデルIDってことでPHI3.5ミニっていうのが出てくるんですけど、
その一番後ろにCPUとかGPUとかNPUとかっていうラベルがあるんですよ。
というのは、例えば今私はSurface Pro第11世代のスナップドラゴンモデルを今使って画面を出してるんですけども、
それにはNPUが搭載されてるんですよね。対応してるスナップドラゴンのNPUが搭載されてるんで、
NPU搭載してるんだからNPUも使えますよってことで、NPUもリストに出てくるんですね。
今私使ってるマシンにはNVIDIAのGPUが載ってないんで出てきませんけども、
例えばNVIDIAのGPUが載ってる私のデスクトップパソコンで表示させると、
このリストの中にGPUに対応したモデルっていうのも一覧に出てきます。
インストールされてるパソコンによって最適なモデルが選べるってことになります。
この中で代表的なファイ3.5ミニっていうのを実際に動かしてみます。
foundrymodel run phi3.5-miniで実行します。
そうするとローディングモデルっていうのが出てきて、
実際このパソコンの中にこのモデルっていう2.5GBくらいあるモデルなんですけども、
これが入っていない場合はそこからダウンロードが始まります。
結構時間かかりますね。
2GBでもいいんですけども、中にphi4とかになると10GBのものがあったりとか、
あとはこのDeepSeqもあるんですね。
DeepSeq R1の14ビリオン、これNPU対応となってますけども。
というのも選べるようになってます。
ちなみにこのDeepSeq最初やろうとしたら私のことうまく動かなかったですね。
ちょっとエラーになっちゃいました。
ちょっとそこはまた調べたいと思ってますけども。
じゃあまずこのphi3.5っていうのを実行しました。
言語モデルの実行
foundrymodel run phi3.5-miniっていうコマンドを打って実行しました。
そこで実行している状態で、例えば、よく例文でいくと、日本語でOKですよ。
空は青い、半分青い、じゃなくて空はなぜ青いと。
ということでこれを聞きます。
そうすると空はなんで青いかっていう空気とか太陽光とかの関係で、
こういう成分で青く見えるんですよっていうことで一般的な説明が出てきます。
これ画面につらつらつらつらつら説明文が出てくるんですけども、
これクルードに聞きに行ってないんですね。
このパソコンの中、このサービスの中だけで言われたことに対して自然言語化処理で理解して、
言葉を作って、文章を組み立てて、AIが答えてるんです。
これファイ3.5という言語モデル、小さい言語モデルなんですけども、
それが長々と解説をしてくれるというところで回答をしてくれています。
画面のほうではまだ流れているんですけども、結構詳しい説明を出してくれてるんですね。
まだ説明がずっと流れてますね。話しなげえよって私がよく言われることなんですけども。
そんなような説明を流してくれています。
これどこまでやってくれるかというと、もちろんネットのほうに情報を検索しに行ってくれるわけじゃないので、
例えばChatGPTとかCopilotみたいにいろいろとネットを調べて教えてくれるとか、
そういったことはそこまでやってくれないです。
もう一つやってみますね。
Pythonで電卓アプリを作ってって。さあこれできますかね。
考えています。もう難しいこと聞くんじゃねえやっていうことかと思いますけども。
これ実際今考えてもらって、サンプルプログラムを今作り始めましたね。
Pythonでソースコードを実際書き始めています。
足し算とか引き算掛け算割り算。
実際このコンソールベースで数字を入力して演算、例えばプラスだとかマイナスだとかっていうのを入力して、
多分Enterキーを押すと答えを出してくれるっていう電卓アプリなんですけども、
そのコードそのもののPythonの簡単なコードを書き出してくれています。
これもネットに引きに行くんじゃなくて、このWindowsパソコンだけで、中だけで閉じてやってるんですね。
つまりもうこれだけのことがパソコン単体でできてしまうという状況になります。
ここら辺のSALMっていう小規模言語モデルっていうのが今後Windowsに組み込まれてって、
AIの処理をやっていくというところになります。
これ今CPUで処理してるんで比較的遅いんですけども、
これGPU使ったりNPUとかを使ったりするとより高速に処理をしてくれます。
今デモ画面で、私GPU乗ってるデスクトップパソコンでよかったんですけども、
GPU乗ってると倍以上のスピードで、内容によるんですけども結構速いスピードでパーッと画面に答えを書き出してくれるってことをやってる。
そんなところWindowsの中で単体でローカルでこういった言語モデルを動かしてもらえますっていう。
これがファウンドリーローカルというものになります。
WindowsとAIの関係
ちょっとこれ資金が高いっていうか、コマンドラインを開いてWingetなんて普段あんまり使わないでしょうけど、
そういうのを使ってくださいって話なので、どうしようかなと思っちゃうと思うんですけども、
これ本当にコマンド1個実行した後、プログラムこのモデルって実行すれば、まず試すことができますんで。
こういった解説をしてくれてる方、私のお友達も含めてやってますんで、興味あったらぜひ試してみてください。
コパイロットプラスPCじゃなくてもいいし、高機能GPU積んでるようなパソコンじゃなくてもいいです。
本当にWindows10以降が動く、メモリ8GB以上乗ってるパソコンであれば動かすことができますんで、
ちょっとここら辺ことをみなさんも楽しんでいただいて、AIが手元で動かすっていうのをちょっと体験していただくといいかなと思っております。
もちろんMacでもMicrosoftのファウンドリーローカルが使えます。
ということで以上、WindowsでAIを動かすというファウンドリーローカルについてお話をさせていただきました。
というわけで今回はWindows Hello顔認証に対応しているカメラと対応していないカメラという話と、
WindowsでAIを動かすWindowsファウンドリーローカルについてお話をさせていただきました。
今回ちょっと短めですね。いろいろあって時間が取れなくてちょっと短めなんですが、
今回はこんな話で締めさせていただきたいと思っております。
じゃあちょっと締めさせていただきます。
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