本研究では，新型コロナウイルスの影響で急速に普及した遠隔授業において，教員の出席確認作業の負担軽減と出席確認の精度を高めることを目的として，dlibの「Face Recognition」ライブラリおよびArcFace の「buffalo_l」モデルを用いた顔認証出席管理システムを開発した．本システムは，オンライン授業中に学生の顔を自動検出し，事前に登録した顔画像と照合して出席を判定し，結果をCSV形式で自動記録する機能を備えている．複数の実験により両手法の特性を比較したところ，dlibは条件が整った環境下においては高い精度を示す一方，ArcFaceは環境に依存することなく，より高い識別性能を示した．今後は出席管理システムとの連携により，遠隔授業の出席登録の自動化を目指す．