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ローカル AI ツール

ブラウザ内 AI プライバシー画像フィルター

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MediaPipe と TensorFlow.js で見えている顔をローカルでぼかすか、カートゥーンの匿名アバターに置き換えます

元画像

MediaPipe と TensorFlow.js で見えている顔をローカルでぼかすか、カートゥーンの匿名アバターに置き換えます

ローカルなプライバシーフィルター用画像をアップロード

一般的な画像形式に対応しています。検出とフィルター処理は端末内で行われます。

プライバシーフィルター設定

ぼかしとカートゥーン置換を切り替え、書き出し前に顔のカバー範囲を調整します。

画像をアップロードしてローカルなプライバシーフィルター処理を開始します。0%

フィルター結果

ダウンロードや共有の前に保護画像を確認します。

処理後に保護画像のプレビューがここに表示されます。

実行統計

今回のローカル顔処理、使用モード、ブラウザランタイムの概要です。

検出した顔

0

使用モード

顔をぼかす

使用カバー範囲

標準

画像サイズ

-

TensorFlow.js バックエンド

-

オフライン対応

Service worker は利用できません

ランタイム

@mediapipe/face_mesh + @tensorflow/tfjs

AI Local

Model and browser requirements

AI Local tools run in the browser, but model size, hardware acceleration, and browser storage support affect first load, speed, and repeat offline use.

Updated 2026-06-04

Vision runtime

  • Requires Canvas, WebAssembly, TensorFlow.js-compatible browser APIs, and WebGL acceleration for practical speed.
  • The tool works best on recent desktop or high-memory mobile browsers.

Browser baseline

  • Use a current Chromium, Edge, Firefox, or Safari release with JavaScript, WebAssembly, Web Workers, and Cache Storage enabled.
  • Private browsing modes or aggressive site-data cleanup can remove cached models and offline assets.

Model loading

  • The first run may download model or runtime assets from the tool bundle or model CDN.
  • After successful loading, repeat use can be faster if the browser keeps the model cache or IndexedDB data.
ブラウザ内処理
即時結果
データ保存なし

ブラウザ内 AI プライバシー画像フィルターとは？

単純なぼかしより強いプライバシー保護が欲しい画像は少なくありません。軽いぼかしでは集合写真やスクリーンショット、SNS 下書きで顔の特徴がまだ残ることがあり、逆に真っ黒な塗りつぶしは日常用途には強すぎる場合があります。

ブラウザ内 AI プライバシー画像フィルターは、その判断を端末内に留めます。MediaPipe Face Mesh で顔を見つけ、ぼかすか、TensorFlow.js でローカル生成したカートゥーン匿名アバターに置き換えるかを、画像を アプリサーバー に送らずに選べます。

写真は端末を離れる前に匿名化したいことが多い

多くの顔保護サービスは、処理前に画像をクラウドへ送ることを前提にしています。

それは内部スクリーンショット、家族写真、顧客画像、共有前の SNS 下書きには向きません。

また通常のぼかしでは、文脈によってはまだ本人が分かる程度の情報が残ることがあります。

必要なのは、顔領域をローカルで見つけ、ぼかしと置換を選び、書き出し前に短く確認できる流れです。

ブラウザ内で顔をぼかすか、カートゥーン匿名アバターへ置換する

このツールは MediaPipe Face Mesh のローカル顔検出と、TensorFlow.js を使ったローカルなスタイル生成を組み合わせます。

ぼかしより強く匿名性を高めつつ、全面塗りつぶしより共有しやすい見た目を保ちやすいのが特徴です。

ルートや資産はキャッシュできるため、初回後は同じブラウザでの再利用が軽くなります。

ブラウザ内 AI プライバシー画像フィルターの使い方

  1. 1画像を読み込む - 肖像写真、集合写真、スクリーンショット、投稿前の画像をアップロードします。
  2. 2保護モードを選ぶ - やや軽めならぼかし、より強い匿名化ならカートゥーン置換を選びます。
  3. 3カバー範囲を決める - 必要な匿名化の強さに合わせて顔周辺の保護範囲を調整します。
  4. 4ローカル処理を実行 - ブラウザが顔を検出し、ぼかしまたは置換を端末内で適用します。
  5. 5確認して書き出す - 見えている顔がすべて保護されているか確認してから PNG を保存します。

主な機能

  • ローカル MediaPipe Face Mesh 顔検出
  • ぼかしとカートゥーン置換の両モード
  • TensorFlow.js によるブラウザ内スタイル生成
  • カバー範囲の調整
  • 元画像を アプリサーバー に送らない

メリット

  • 集合写真やスクリーンショット、SNS 下書きの顔を保護できる
  • 柔らかいぼかしと強めの置換を使い分けられる
  • 顔検出と置換処理を端末内に留められる
  • キャッシュ済み資産を次回も再利用しやすい

利用シーン

SNS 投稿前の画像準備

公開前に集合写真や日常写真の顔を保護します。

プライベートなスクリーンショット

サポート画像や社内資料の顔を隠してから共有します。

家族・学校写真の共有

大きなチャットや共有ドライブに送る前に匿名化します。

レビューや教材用画像

報告書や教育資料に使う例示画像をより安全に整えます。

コツとよくあるミス

コツ

  • 鮮明で正面に近い顔ほど安定した初回検出になりやすいです。
  • ぼかしで情報が残りすぎる場合は、カートゥーン置換に切り替えてください。
  • 構図より匿名性が大事なら、広めのカバー範囲を選ぶ方が安全です。

よくあるミス

  • 横顔、小さな背景顔、強い遮蔽顔が常に正しく検出されると考えること。
  • より強い匿名化が必要なのに軽いぼかしだけで済ませること。
  • すべての顔が保護されたか確認せずに即座に書き出すこと。

解説メモ

  • ぼかしと置換は保護の強さが異なります。ぼかしは特徴を和らげ、置換はより強く本人性を断ち切ります。
  • ブラウザ内推論はホスト型サービスへの画像露出を減らしますが、そのぶん計算負荷は端末側へ移ります。
  • カートゥーン匿名マスクは実用的な匿名化支援ですが、あらゆる文脈で完全匿名を保証するものではありません。
  • 見た目のマスクとメタデータ削除は別のプライバシー対策なので、共有前に両方が必要なこともあります。

よくある質問

画像は アプリサーバー に送られますか？

いいえ。画像はブラウザ内で顔検出とプライバシーフィルターが行われます。

カートゥーン置換は何をしますか？

本物の顔の上にローカル生成の匿名アバターを重ね、軽いぼかしより強く本人性を隠します。

確認なしで結果を信頼してよいですか？

いいえ。ローカルの第一段階として扱い、最終画像は必ず目視確認してください。

クラウド AI は必要ですか？

不要です。MediaPipe Face Mesh と TensorFlow.js をブラウザ内で使います。

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