Raspberry Pi 5で顔認証の出席管理を自作｜face_recognition＋CSV、課題は「1人15秒」

顔認証で“出席管理”を自動化したくて、Raspberry Pi 5とface_recognitionで自作した。動くけれど『1人15秒』の壁にぶつかった、その実運用の記録です。

この記事は、その構成（何を使って、どこに記録したか）と、実際に動かして分かった正直な課題を忖度なしでまとめた記録だ。ラズパイで顔認証やIoTをやってみたい人の参考にしてほしい。

構成：Pi 5 ＋ カメラ ＋ face_recognition ＋ CSV

作りはシンプルにした。

• 顔認証：Pythonの `face_recognition` ライブラリを使用。導入が楽で、登録した顔と照合できる。

• カメラ：Pi に接続したカメラで顔を撮る。

• 記録：認識した人の出席を、ローカルのCSVに書き出す。まずは手元で完結する最小構成にした。

Pi 5 を選んだのは、顔認識はそれなりに処理が重いから。小型ながらパワーがあり、常時稼働の端末として置いておける。

正直な課題：1人あたり約15秒かかる

動きはした。でも、正直に一番の課題を書くと、1人の認証に約15秒かかった。数人ならいいけれど、人数が増えると行列になる。"時短"が最大の課題だと痛感した。

出席管理は「速く・並ばず・確実に」が命なので、ここが実用の分かれ目になる。認識処理の軽量化（解像度やモデル、事前エンコードの持ち方など）で詰められる余地はあるはずで、そこが次の宿題だ。

これから作る人へ

• `face_recognition` は導入が楽で、"まず動かす"までが速い。最初の一歩に向く。

• 記録はCSVで十分始められる（後からDBに移せばいい）。

• 速度は要チューニング。デモは動いても、"実運用の速さ"は別問題として最初から意識するといい。

まとめ

Raspberry Pi 5 ＋ `face_recognition` ＋ CSV で、顔認証の出席管理を最小構成で自作できた。「小型PCでここまでできるのか」という手応えがある一方、1人15秒＝時短が現実の壁。作って動かすと、"実用にする難しさ"まで見えてくるのが自作の学びだ。

買い物リスト（今回使っているもの）

▼ Raspberry Pi 5（8GB・小型Linux PC）

顔認識のような重い処理も回せる小型PC。常時稼働の端末に。※電源・冷却・microSDは別途。

▼ Raspberry Pi 公式 カメラモジュール V3

オートフォーカス対応の公式カメラ。顔認証の"目"に。※USBウェブカメラでも代用可。

関連記事

▼ 開発デスクの道具・作例を全部まとめています

ラズパイで作った他の作例（Pico力率計も） → 学生がRaspberry Piで作ったもの

データの保存先（BaaS）をどう選ぶか → 学生の個人開発インフラ使い分け