FitGap
顔パスストレスチェッカー

顔パスストレスチェッカー

感情認識AI

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目次

顔パスストレスチェッカーとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

顔パスストレスチェッカーとは

顔パスストレスチェッカーは、感情認識AIを活用し、顔認証による勤怠打刻とストレス指標のモニタリングを組み合わせたソリューションです。従業員が顔認証で勤怠打刻を行う際に、同時に表情から読み取ったストレス指標を記録し、日々の変化を自動的にモニタリングする機能を備えています。アラート機能により早期のフォローアップが期待でき、企業の健康経営や安全配慮への取り組みをサポートします。導入にはタブレットとカメラを使用し、既存の勤怠管理システムとの連携も可能であることから、現場への配備が比較的容易とされています。工場、物流センター、小売店舗から本社オフィスまで、様々な業態での活用が想定されており、数十名規模の小規模組織から数千名規模の大規模組織まで対応可能なスケーラビリティを持っています。表情解析技術を通じて従業員のメンタルヘルス状態の変化を可視化することで、組織における予防的な健康管理の実現を目指すツールとなっています。

pros

強み

クラウド型で専用端末不要

顔パスストレスチェッカーは、カメラ付きのデバイスとWebブラウザがあれば利用できるクラウド型サービスです。スマートフォンやタブレット、PCなど既存の端末をそのまま勤怠打刻とストレスチェックに活用できるため、専用の端末や機器は必要ありません。新たなハードウェア投資が不要で、現場の設置スペースに関する課題も解消されます。専用装置が不要なため導入コストを抑えられるほか、場所を選ばず利用できる柔軟性により、リモート環境や複数拠点への展開にも対応しやすい仕組みとなっています。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中1位、操作性評価はカテゴリ36製品中3位です。専用端末の準備や現場教育の負担を抑えたい企業では、複数拠点へ広げる際の扱いやすさを判断しやすい製品です。

勤怠打刻とストレスチェックを同時に実現

顔パスストレスチェッカーは、従業員が出退勤時に顔認証で打刻する際、そのタイミングで感情状態も同時に記録・分析できる仕組みを備えています。勤怠管理と従業員のストレスチェックを一体化することで、日々の業務フローの中で自然にメンタルヘルスのモニタリングが可能となり、別途アンケートや面談を実施せずとも従業員のコンディション変化を把握できます。打刻と健康管理を一度に行うことで、ウェルビーイングの向上や早期フォローアップにつながり、従業員の健康リスクへの迅速な対処を支援します。FitGapの要件チェックでは、「HR適性・離職予兆分析」と「医療・症状予兆検知」がいずれも○(対応)で、各要件に対応する製品はカテゴリ34製品中17.6%です。勤怠の接点を使ってコンディション変化まで見たい企業では、日常業務に組み込める健康管理の候補になります。

7種の感情推移を可視化し異常をアラート通知

顔パスストレスチェッカーは、従業員の表情から7種類の感情を数値化し、その推移をグラフで継続的に可視化します。微細な表情変化から、悲しみの上昇や楽しさの低下といったストレスの兆候を捉え、異常な感情パターンを自動で検知する仕組みです。嫌悪や怒りなど一定の閾値を超えるストレス反応が検出された際には、システムが管理者や本人へ即座にアラートを通知するため、早期のケアや面談といった適切なフォローアップにつなげることができます。

cons

注意点

他システムとの連携は限定的

勤怠打刻とストレスチェックが一体となったソリューションですが、既存の勤怠システムや人事システムとの標準連携機能は現時点では限られています。ご利用中のシステムが対応していない場合、データをCSV形式で出力し手動で連携するなどの運用対応が必要となる可能性があります。自社環境への組み込みにあたっては、追加の設定作業やカスタマイズが発生する場合がある点についてご留意ください。導入前に既存システムとの連携可否を確認されることをお勧めします。

導入時の社内説明とプライバシー配慮が必要

顔認証による勤怠管理と同時に従業員の感情状態を記録・分析する仕組みのため、従業員側の理解と合意を得るプロセスが不可欠です。日々の表情データ収集に対する抵抗感やプライバシーへの懸念に配慮し、事前に目的や運用ルールを丁寧に説明することが求められます。導入にあたっては労務管理上のコンプライアンス確認や社内合意形成に時間を要するケースも想定されるため、十分な準備期間を見込むことが望ましいでしょう。FitGapの要件チェックでは、「倫理・プライバシー準拠」が×(非対応)で、同要件はカテゴリ34製品中91.2%が○(対応)です。表情データや感情状態を扱う運用では、取得目的、保存方法、閲覧権限、従業員への説明内容を導入前に詰める必要があります。

小規模事業者には過剰なソリューション

顔パスストレスチェッカーは、多数の従業員を抱える現場でのセキュリティ強化やメンタルヘルス対策を念頭に設計されたシステムです。従業員数が少ない小規模事業者では、タイムカード不正や見逃しがそもそも問題になりにくく、手厚いストレスモニタリングの必要性も低い場合があります。そのため導入しても投資に見合う効果が得られない可能性があり、事業規模に応じた適切なツール選定が求められます。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

顔パスストレスチェッカー感情認識AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

顔パスストレスチェッカーの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
感情認識AI
カスタマーサポート部門
教育・研修部門
人事・HR部門
医療・介護分野
エンタメ・広告業界
音声特徴別感情要素分析
話速・発話率モニタリング
多言語音声対応
表情パーツ解析
照度・姿勢耐性解析
テキスト感情語カスタマイズ
皮肉・否定表現検知
複合モーダル融合制御
ストレス・ウェルビーイング解析
エンゲージメント指標出力
感情トレンド時系列分析
リアルタイム音声解析
リアルタイム映像解析
リアルタイム通知・支援
比較レポート生成
コールセンター解析
NGワード・応対評価
教育・集中度スコア出力
HR適性・離職予兆分析
医療・症状予兆検知
エンタメ・広告反応マップ
因果・要因説明分析
行動レコメンド生成
行動パターン分析
文化・言語適応モデル
倫理・プライバシー準拠
エッジ推論対応
API連携/Webhook制御
被験者比較分析
モーダル信頼度可視化
感情クラスタリング
感情比較テンプレート
感情スコアフィードバック学習
感情分類テンプレ設定
感情相関マップ出力
感情異常検知
感情要約生成
感情API統合管理

顔パスストレスチェッカーとよく比較されるサービス

顔パスストレスチェッカーとよく比較される製品を紹介!顔パスストレスチェッカーは感情認識AIの製品です。顔パスストレスチェッカーとよく比較されるメジャー製品は、Google Cloud AI、Affdex、Amazon Comprehendです。

顔パスストレスチェッカー vs Google Cloud AI

Google Cloud AI

顔パスストレスチェッカーと共通するカテゴリ

感情認識AI

顔パスストレスチェッカー vs Affdex

Affdex

顔パスストレスチェッカーと共通するカテゴリ

感情認識AI

顔パスストレスチェッカー vs Amazon Comprehend

Amazon Comprehend

顔パスストレスチェッカーと共通するカテゴリ

感情認識AI

サービス基本情報

リリース : 2024

https://tigereye.ai/kaopassfamily/kintai_stresscheck/公式
https://tigereye.ai/kaopassfamily/kintai_stresscheck/

運営会社基本情報

会社 : 株式会社TIGEREYE

本社所在地 : 東京都中央区晴海1-8-8 晴海アイランドトリトンスクエアオフィスタワーW18階

会社設立 : 2023

ウェブサイト : https://tigereye.ai/

株式会社TIGEREYE運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
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