DiditとOpenTelemetryで本人確認ワークフローの可観測性を向上させる (JA)

エンドツーエンドの可視性OpenTelemetryは、ユーザーの開始から最終決定まで、本人確認ワークフロー全体にわたるテレメトリーデータ（トレース、メトリクス、ログ）を計測・収集するための標準化された方法を提供します。

プロアクティブな問題解決Diditの検証イベントをOpenTelemetryパイプラインに統合することで、ボトルネック、エラー、パフォーマンスの異常を迅速に特定し、迅速な診断と解決を可能にします。

最適化されたユーザー体験詳細な可観測性により、検証におけるユーザーの行動を理解し、摩擦のある領域を特定し、より良いコンバージョンと満足度のためフローを最適化できます。

Diditとのシームレスな統合Diditの開発者ファーストのアプローチとクリーンなAPIにより、豊富なテレメトリーデータを簡単に発行でき、OpenTelemetryのセットアップ内で本人確認プロセスのすべてのステップが透明で監査可能になります。

本人確認ワークフローにおける可観測性の重要性

今日のデジタル環境では、セキュリティ、コンプライアンス、詐欺防止のために堅牢な本人確認が不可欠です。しかし、複数のサービスや本人確認プラットフォームのようなサードパーティプロバイダーが関与する複雑な本人確認ワークフローの管理は困難を伴います。適切な可視性がなければ、問題の特定、パフォーマンスの最適化、ユーザー行動の理解は推測ゲームになってしまいます。ここで、OpenTelemetryのようなツールによって実現される可観測性が不可欠となります。

可観測性は単なる監視を超え、システムが生成するデータを検査することで、システムの内部状態を理解することにあります。本人確認ワークフローの場合、これはユーザーが行うすべてのステップ、行われるすべてのAPI呼び出し、下されるすべての決定を明確かつ統一された視点で見ることです。Diditでの本人確認セッションの開始から最終的なAMLスクリーニングチェックまで、すべてのイベントには貴重な診断データとパフォーマンスデータが含まれています。

Diditのような強力な本人確認プラットフォームとOpenTelemetryのようなオープンソースの可観測性フレームワークを統合することで、包括的なソリューションが提供されます。OpenTelemetryは、テレメトリーデータ（トレース、メトリクス、ログ）を計測、生成、収集、エクスポートするためのAPI、SDK、ツールセットを提供し、ベンダーに依存しない柔軟性を保証します。これにより、企業は本人確認プロセスの健全性、パフォーマンス、ユーザー体験に関する深い洞察を得ることができます。

Diditワークフローにおける分散トレーシングのためのOpenTelemetry活用

OpenTelemetryが本人確認ワークフローにもたらす最も強力な機能の1つが、分散トレーシングです。本人確認は、ユーザーが本人確認書類を提出し、Diditの本人確認エンジンがそれを処理し、パッシブ＆アクティブな生体認証チェック、1対1の顔照合、そして場合によってはAMLスクリーニングを行うなど、一連の相互接続されたステップを伴うことがよくあります。これらの各ステップには、複数のマイクロサービスや外部API呼び出しが関与する可能性があります。

分散トレーシングにより、リクエストフロー全体を単一のトレースとして視覚化し、それを個々のスパンに分解できます。各スパンは、Diditのセッション作成エンドポイントへのAPI呼び出し、OCRスキャンの処理時間、コンプライアンスチェックの期間などの操作を表します。アプリケーションを計測してトレースコンテキストをDidit API呼び出しに伝播させることで、内部アプリケーションの操作とDiditによって実行される操作をシームレスにリンクできます。

たとえば、アプリケーションがDiditのAPIを呼び出して検証セッションを作成するときに、現在のトレースコンテキストを含めることができます。DiditのAPI応答は、後続のスパンをトレースで豊かにするために使用できる関連するセッションIDとステータスを返します。これにより、エンドツーエンドのビューが提供され、ユーザーの行動において遅延が導入されている場所やエラーが発生している場所を、自社側かサードパーティの検証プロセス内かに関わらず、迅速に特定できます。このレベルの詳細は、ワークフローを最適化し、スムーズなユーザー体験を保証するために不可欠です。

より深い洞察のためのメトリクスとログの収集

トレーシング以外にも、OpenTelemetryはメトリクスとログの収集を標準化しており、これらは本人確認ワークフローの全体像を把握するために不可欠です。メトリクスは、1分あたりの成功した本人確認チェック数、生体認証チェックにかかる平均時間、AMLスクリーニングのエラー率など、時間の経過とともに集計可能なデータポイントを提供します。これらのメトリクスを追跡することで、本人確認システムの全体的な健全性とパフォーマンスを監視し、逸脱に対するアラートを設定できます。

たとえば、次のようなものを追跡できます。

• 本人確認およびパッシブ＆アクティブな生体認証試行の成功率。
• 1対1の顔照合操作のレイテンシ。
• AMLスクリーニング後に手動レビューが必要なユーザー数。
• NFC検証リクエストの量。

一方、ログはシステム内で発生する詳細な個別のイベントを提供します。Diditと統合する場合、アプリケーションはセッション作成、検証結果のWebhook通知、発生したエラーなど、検証プロセスに関連する主要なイベントをログに記録できます。これらのログをOpenTelemetry互換のロギングソリューションに取り込み、トレースやメトリクスと関連付けることで、強力なデバッグツールが得られます。たとえば、メトリクスで検証失敗の急増が示された場合、その期間のログとトレースを深く掘り下げて根本原因を理解できます。特定のドキュメントタイプに関する問題や、電話＆メール認証中のネットワークの一時的なエラーなどが考えられます。

Diditがいかに比類ない可観測性を実現するか

Diditは可観測性を念頭に設計されており、OpenTelemetry統合の理想的なパートナーです。クリーンなAPIと包括的なドキュメントを特徴とする開発者ファーストのアプローチにより、本人確認ワークフローをOpenTelemetryパイプラインに統合するプロセスが簡素化されます。Diditのモジュール式アーキテクチャにより、本人確認、パッシブ＆アクティブな生体認証、1対1の顔照合、AMLスクリーニング＆モニタリング、住所証明、年齢推定のいずれを使用しているかに関わらず、特定のコンポーネントを簡単に計測できます。

Diditのプラットフォームは、詳細な検証結果、ステータス更新、固有のセッション識別子など、豊富なデータ出力を提供します。これらはOpenTelemetryのトレース、メトリクス、ログにシームレスに組み込むことができます。たとえば、DiditのAPIを介してセッションを作成すると、session_idとvendor_data（内部ユーザー識別子）をOpenTelemetryのスパンに属性として追加でき、Diditのシステムからアプリケーションへのユーザーの行動を追跡できます。

さらに、DiditのWebhookシステムにより、検証セッションのステータスに関するリアルタイムの更新を受け取ることができます。各Webhook通知は、OpenTelemetryシステムで新しいスパンまたはログエントリの生成をトリガーし、完全な監査証跡と検証結果に関する即座の洞察を提供します。このデータ生成へのプロアクティブなアプローチとOpenTelemetryの標準化された収集を組み合わせることで、パフォーマンスを最適化し、セキュリティを強化し、優れたユーザー体験を提供するために必要なきめ細かな可視性が確保されます。

Diditの無料コアKYCを使用することで、企業は初期費用なしで堅牢で可観測な本人確認ワークフローの構築を開始でき、この統合アプローチのスケーリング前の価値を証明できます。当社のAIネイティブプラットフォームは、受け取るデータが構造化され、実用的なものであることを保証し、可観測性ツールの力をさらに高めます。

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