生体認証とは？種類やAIを導入する効果・課題・活用事例を徹底解説！

人間の身体的特徴を情報として活用する生体認証は、高いセキュリティと管理業務の効率化が期待できるシステムです。AIなどのデジタル技術が発達したことで、生体認証システムも広く使われるようになっています。

生体認証システムの導入を検討する企業も多いでしょう。生体認証を実用化するには、基礎知識や課題を学び、自社に最適なシステムを導入できるように準備することが大切です。

この記事では、生体認証の種類や効果、課題、活用事例を解説します。

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生体認証とは？

生体認証とは、個人の身体的または行動的特徴を判別して本人確認を行う技術です。生体認証には指紋や顔、虹彩、声などの生体情報をもとにして、個人を正確に識別します。

従来のパスワードやPINコードと異なり、生体認証は忘れることがなく、偽造や複製が困難であるため、高いセキュリティを提供します。

近年では生体認証の精度や速度も向上し、セキュリティ分野だけでなく、利便性の向上にも貢献しています。個人のプライバシーを守りつつ、高いレベルの安全性を実現するための重要な技術であり、生体認証システムを導入する現場もあります。

生体認証の活用事例

安全性の確保と業務の効率化が期待できる生体認証は、私たちの生活の中でも活用されています。生体認証の活用事例について見ていきましょう。

スマートフォンのロック

スマートフォンのロック解除には、指紋認証や顔認証が広く利用されています。スマートフォンに最も活用されているのが指紋認証です。指紋を認証する指紋センサーがホームボタンやディスプレイの下に埋め込まれており、ユーザーは指をセンサーに触れるだけで瞬時にロックを解除できます。

顔認証は指紋認証ほど広く普及していませんが、Apple社のiPhoneは｢Face ID｣による顔認証が可能です。

スマートフォンのロック解除に生体認証を使用することで、ユーザーはパスワードやPINコードを覚える必要がなくなります。パスワードを入力する手間が省け、簡単にロックを解除できます。また、パスワードの入力操作を第三者が悪用してアクセスするといったリスクもなくなります。

eKYCによるオンラインでの本人確認

eKYC(電子本人確認)とは、本人確認プロセスにおいて生体認証技術を活用することで、オンラインで個人の識別を行う手法です。

オンラインでの銀行口座の開設やクレジットカードの発行は、eKYCシステムが活用されています。一般的に本人確認書類と自撮りを提出することが求められますが、本人であるかどうかのデータを照合するために、2つの顔データが必要とされています。

生体認証を用いたeKYCは、煩雑な書類提出や手動認証の手間を省き、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。また、リアルタイムでの認証が可能なため、即座にサービスを利用開始することが可能で、顧客満足度の向上にもつながります。

関連記事：「AIが審査する本人認証サービス「LIQUID eKYC」、ネット投票サービス「WINTICKET」が導入」

空港のゲート

生体認証技術は、空港のゲートにおいて安全な乗客確認を実現するために広く利用されています。

空港のゲートでは主に顔認証が活用され、乗客がカメラに顔を向けるだけで認証が完了するスムーズな通過が可能です。搭乗手続きやセキュリティチェックの際に、事前に登録された顔データとリアルタイムの顔画像を照合することで、顔をデバイスにかざすだけで本人確認が行われます。これにより、長い列を待つ必要がありません。

銀行のATM利用時の認証

大手銀行ではATM利用時に指紋認証や静脈認証、顔認証を採用しています。

例えばみずほ銀行では、生体認証機能付きICカードを発行していて、暗証番号の入力と静脈認証によって認証が行われます。これによりにカードの複製・偽造による不正引き出しのリスクを低減できます。

施設や会場への不審者侵入防止

セキュリティ性の高い生体認証は、施設や会場への不審者侵入を防止する役割にも適しています。

入場時に指紋認証や顔認証システムを設けることで、チケット取得者や予約者を認識できます。事前に取得したデータと照合し、不審者の侵入を防ぎ、事故やテロの危険を未然に防ぐことが可能です。

犯罪捜査

指紋認証や顔認証、DNA認証などの生体認証技術は、犯罪捜査の効率と精度を向上させています。現場に残された指紋の検出や防犯カメラの映像による容疑者特定、DNA鑑定などは、生体認証技術を活用した捜査方法です。

生体認証の高い精度は容疑者の特定に効果的で、誰が現場にいたかを明確にするのに役立ちます。これらの生体認証技術により、犯罪捜査は迅速かつ正確に行われるようになり、犯罪解決率の向上に大きく貢献しています。

生体認証の導入がもたらす効果

生体認証の導入は、企業にメリットをもたらします。それぞれの効果について解説します。

管理業務の効率化

生体認証の導入は、管理業務の効率化に貢献します。従来のIDカードやパスワードによる認証システムでは、紛失や忘却のリスクがあり、再発行やリセットに時間とコストがかかります。しかし、生体認証は個人の身体的特徴を利用するため、これらのリスクを大幅に軽減し、管理業務をシンプルにすることが可能です。

例えば、社員の出退勤管理に指紋認証や顔認証を導入することで、手動での記録や確認作業が不要となり、人事部門の業務負担が軽減されます。また、指紋や顔の認証は瞬時に行われるため、従業員の待ち時間も削減され、生産性向上にも寄与します。

安全性の高いシステムの実現

生体認証の導入は、安全性の高いシステムを実現します。パスワードやIDカードによる認証は盗難や不正利用のリスクが高く、セキュリティ上の脆弱性が存在します。しかし、生体認証では偽造やなりすましが極めて難しく、高度なセキュリティシステムを構築することが可能です。

オフィスの入退室管理において顔認証や指紋認証を採用することで、権限のない人物の侵入を防ぎ、機密情報の漏洩を防止します。また、従業員のアクセス権限を厳格に管理することで、内部不正のリスクも軽減されます。

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生体認証方式の種類8選

近年では生体認証が多様化し、さまざまな種類の認証方法が利用されています。代表的な生体認証を8つ解説します。

指紋認証

指紋認証は生体認証の中でも最も広く普及している技術の一つです。人間の指紋は生涯にわたってほとんど変わらないため、高い信頼性を持っています。

指紋認証の仕組みは、指先の表面にある特徴的なパターンをスキャンし、それを事前に登録されたデータと照合することで本人確認を行います。スマートフォンやノートパソコンのロック解除、金融機関での本人確認、会社の出入管理システムなど、さまざまな用途で利用されています。

顔認証

顔認証は、人間の顔の特徴を用いて本人確認を行います。顔の形状や目、鼻、口の位置関係などを解析し、事前に登録された顔データと照合することで、個人を特定する認証方法です。

顔認証は非接触で認証が行えるため、カメラの前に顔を向けるだけで認証が完了させることが可能です。衛生的であり、手を使わずに操作できる利便性があります。認証の際に特別な準備は不要であり、スムーズな認証が可能です。

AIによる顔認証システムの仕組みや導入手順、注意点についてはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

静脈認証

静脈認証は、手のひらや指にある静脈パターンを利用して個人を識別する認証方法です。静脈パターンは皮膚の内部にあり外部からは見えないため、他の生体認証技術に比べて偽造が極めて困難です。静脈は生きている間ほとんど変化しないため、確実性が高いと言えます。

静脈認証は銀行のATMやオフィスの入退室管理システムなどに導入されており、不正アクセスを防止する効果があります。また、医療現場でも患者認証に利用され、正確な診療情報の管理に役立っています。

音声認証

音声認証は、個人の声の特徴を認識して本人確認を行う生体認証技術です。声帯の構造や発声の習慣など、個々の声に固有の特徴を基にして認証を行います。電話を通じた本人確認やスマートスピーカーの操作、コールセンターの顧客認証など幅広い用途で利用されています。

認証時は電話やマイクに向かって話すだけで認証が完了するため、利便性が高く、特別なデバイスを必要としません。また、音声認証は既存の通信インフラを利用できるため、導入コストが比較的低く抑えられるのも特徴です。

リモート環境での仕事が増えるようになった現代においては、音声認証の重要性はますます高まっています。遠隔でも本人認証が行えるため、利便性の高い認証方法として活用できます。

虹彩認証

虹彩認証は、個人の虹彩パターンから判別する認証技術です。角膜を覆う薄い膜である虹彩は、指紋と同様に個人ごとに異なる唯一無二の特徴を持っているため、確実性と安全性の高い認証方法です。

虹彩認証は複製が難しいため、不正アクセスのリスクを大幅に低減できます。虹彩は左右の目で異なり、双子でも全く違う虹彩になります。さらに虹彩は2歳頃に形成され、それ以降変わることがないため、一度虹彩データを登録すれば変更する必要もありません。

DNA認証

DNA認証は、個人の遺伝情報を基にして本人確認を行う技術の一つで、認証精度が高いシステムです。DNAは個人が持つ遺伝情報の集合体であり、指紋や虹彩以上に再現ができないという特徴を持っています。犯罪捜査や親子鑑定、医療分野など、高い正確性が求められる場面で広く利用されています。

血液や唾液、髪の毛などの生体サンプルからDNAを抽出し、その配列を解析することで個人を特定します。DNAによる認証は非常に精密であり、99.99%以上の高い精度で個人を識別することが可能です。

一方で、DNA認証は認証までに時間がかかります。また、DNA認証を導入するには費用がかかるため、一般的には利用されていません。今後技術開発が進み導入コストが抑えられるようになれば、広く普及するでしょう。

耳介認証

耳介認証は、耳の形状から生体認証を行う技術です。耳介の形状は人によって固有であり、顔や指紋と同様に一生変わりません。耳介の形状データを取得し、事前に登録された耳介データと照合することで本人確認を行います。

耳介の形状は変わりにくいため、加齢や体型の変化によって影響を受けにくいのが特徴です。耳介認証は音を聞くだけで本人認証が行えるため、手をかざしたり防止やマスクを取ったりする必要がありません。

指紋認証や顔認証ほど普及していませんが、安全性や確実性が高い認証方法として利用されるシーンが増えるでしょう。

行動認証

行動認証は、個人の行動パターンから本人確認を行う生体認証技術です。タイピングのリズムやスマートフォンの持ち方、歩行の仕方などが行動認証に含まれます。

行動認証は他の生体認証技術と異なり動的なデータを使用するため、リアルタイムでの認証が可能です。個人の特定の行動をセンサーやデバイスで検出し、事前に登録された行動パターンと照合することで本人確認を行います。

行動認証は、自然な動作が認証に利用されるため、再現が困難であるというメリットがあります。認証プロセスが利用者の日常的な行動に基づいて行われるため、追加の操作が不要であり、ストレスが少なくて済みます。また、行動パターンは個人ごとに非常に異なるため、高い精度での認証が可能です。

無意識の行動を認証データとする点から、確実性の高い認証システムと言えます。他の認証方法と比べて普及率は低いものの、行動認証の実験が行われるなど、将来的には広く利用されるでしょう。

生体認証の運用における課題

生体認証の運用はメリットがある一方で、デメリットも存在します。生体認証システムを導入する際は、課題をどう対策するか検討しなければいけません。

生体認証の運用における課題を見ていきましょう。

身体的特徴の変化に対応できない

生体認証における身体的特徴が何らかの理由で変化した場合、認証の精度が低下する可能性があります。

例えば指紋認証では、指の傷や摩耗、皮膚の乾燥などにより、指紋のパターンが変化することがあります。これにより、正確な認証が難しくなる場合があります。顔認証においても、年齢による身体的特徴の変化が認証精度に影響を与えることがあります。

生体認証はより高いセキュリティ性があるため、身体的特徴の変化には素早く対応できないという課題があります。

認証データの変更・再発行はできない

生体認証システムに登録された認証データは、基本的に変更・再発行ができません。

生体認証で利用する身体的特徴は、不変的な要素をデータとして活用するため、一度登録すると変更・再発行ができないようになっています。パスワードやIDのように簡単に再発行はできてしまったら、生体という特徴を認証データにする必要はありません。

事故による顔の変形や目の手術、加齢による声の変化など、意図しないところで身体的特徴が変わってしまうケースもあるため、変更や再発行が不可能ということではありません。しかし、再発行には時間・手間がかかるでしょう。

このように、生体認証データの変更・再発行ができないという点は、認証システムの運用における大きな課題と言えます。

なりすましや脅迫による不正アクセスのリスクもある

生体認証システムには、なりすましや脅迫による不正アクセスのリスクも存在します。

例えば指紋の複製された場合、第三者が偽造した指紋を用いてシステムに不正アクセスされる危険性があります。顔認証においては写真や動画を用いて顔認証システムを突破される可能性もあります。また、身体的特徴のデータが盗まれてしまうと、なりすましを見抜くことも困難です。

また、第三者が暴力や脅迫を利用して、認証情報を取得することも可能です。恫喝によって認証を強制させるといった事態も想定され、データ流出や個人の安全が脅かされるリスクがあります。

安全性と確実性が高い生体認証ですが、完全にリスクを排除することは難しいと言えます。生体認証システムを導入する際は、想定されうる課題への対策を講じることが重要です。

生体認証システムを効果的に運用するポイント

生体認証システムを運用するには、ただ導入するだけではリスクに晒される危険があります。生体認証を効果的に活用するポイントは、主に3つあります。

生体情報のバックアップを用意する

生態情報のデータが何らかの理由で失われたり、破損したりした場合、認証が行えなくなるリスクがあります。そのため、適切なバックアップ体制を整えることが必要です。

バックアップを用意しておくと、生体情報の喪失や破損からシステムを保護し、サービスの継続性を確保できます。生体情報が登録されているデータベースは、ハードウェアの故障やサイバー攻撃、自然災害などのさまざまなリスクがあるため、定期的なバックアップの取得が重要です。

高度なセキュリティ体制を構築する

身体的特徴は重要なデータであるため、それらの生態情報を保護するための高度なセキュリティ体制の構築が必要です。

システム全体のセキュリティ設計においては、生体認証データの保存・伝送・処理において強力な暗号化を施す必要があります。データの暗号化には最新の暗号技術を採用し、常にセキュリティプロトコルを更新することで、最新の脅威に対応できます。

生体データを守るシステムが脆弱であれば、生体認証でも安全性は保証できません。生態情報を管理できるように、強固なシステムを構築することが必要です。

複数の認証方法と組み合わせる

生体認証システムの安全性と信頼性を向上させるためには、複数の認証方法を組み合わせることが効果的です。

例えば指紋認証と顔認証を併用する場合、どちらか一方が不正取得・偽造されたりしても、もう一方の認証が不正アクセスを防止します。複数の認証システムをクリアしないとアクセスないため、単一の認証システムよりも安全性が高まります。

また、既存のID・パスワードに生体認証を組み合わせるのも効果的です。2段階でのログインシステムはセキュリティを向上させることが可能で、従業員も生体認証に対してシームレスに対応できるでしょう。

生体認証に活用されるAI技術

AIを活用した生体認証では、画像認識、音声認識、行動分析、感情認識、生体信号分析、データ分析など、多岐にわたる技術が用いられています。

• 画像認識AI
  顔、指紋、虹彩、掌紋などの画像から個人を識別します。ディープラーニング（深層学習）を用いて大量の画像データから特徴量を自動的に学習し、高い精度で個人を特定できます。
• 音声認識AI
  声紋や話者認証によって個人を識別します。
  ・声紋認証：音声の特徴量
  ・話者認証：発話内容ではなく声の特徴
• 行動分析AI
  キーストロークや歩容、ジェスチャーなど以下のようなユーザー行動から個人を特定します。
  ・キーストローク認証：キーボードの打鍵リズム
  ・歩容認証：歩き方の特徴
  ・ジェスチャー認証：手の動きや握力
• 感情認識AI
  表情や音声から感情を推定することでなりすまし防止に役立ちます。
  ・表情認証：表情の変化
  ・音声感情認識：声の調子や抑揚
• 生体信号分析AI
  心拍や脳波といった生体信号から個人を識別します。
  ・心拍認証：心電図の波形
  ・脳波認証：脳波パターン
• データ分析AI
  認証ログや行動パターンを分析することで不正アクセスの検知やユーザー行動のモデル化を行います。いつもと異なる認証行動や、ユーザーの行動パターンを学習することで、セキュリティ強化に貢献します。

これらのAI技術は、単独で用いられるだけでなく、マルチモーダル認証と呼ばれる複数の生体情報を組み合わせた認証方式にも活用されます。例えば、顔と声紋、指紋と静脈パターンといった複数の特徴を用いることで、なりすまし防止とユーザビリティの向上を同時に実現できます。

また、継続的認証や行動認証といった新しい認証方式も研究されています。認証時の一時点だけでなく、その後のユーザーの行動を継続的にモニタリングし、なりすましを検知する技術です。キーストローク認証や歩容認証など、ユーザーの無意識的な行動の個人差を利用することで、ユーザーに意識させることなく高いセキュリティを確保できると期待されています。

生体認証にAIを導入するメリット

生体認証はAIシステムにも活用されるなど、AIと関連するデジタル技術です。生体認証の導入を検討するのに合わせて、AIシステムの導入を検討するケースが多いでしょう。

AIシステムの導入は、以下のようなメリットがあります。

• 業務の効率化・生産性の向上
• ヒューマンエラーの減少
• 解像度の高いデータ分析・予測

それぞれのメリットについて解説します。

業務の効率化・生産性の向上

AIシステムはデータ解析や自動化、予測分析など多岐にわたる分野で効果を発揮し、業務の効率化や生産性の向上に貢献します。

例えば、請求書処理や顧客対応のチャットボットなど、繰り返し行われる業務をAIによって自動化することで、従業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。データ入力といった単純作業に充てる時間を削減し、従業員はよりクリエイティブな分野に注力できるようになります。

近年では少子高齢化による労働人口の減少が問題となっていて、人手不足が嘆かれています。AIシステムを導入することで、これらの将来的・長期的な問題に対応することが可能です。

ヒューマンエラーの減少

AIシステムの導入は、ヒューマンエラーの減少に役立ちます。AIによるデータ入力や整理などの定型的な作業が自動化され、手作業での入力ミスや計算ミスを減らせます。例えば会計や在庫管理において、AIは正確なデータ処理を行い、ヒューマンエラーによる不正確な記録を防ぎます。

医療分野ではAIが画像診断をサポートすることで、見落としや誤診のリスクを減少できます。製造業では、AIが品質管理を行い、不良品の発生を抑えることが可能です。

些細な人的ミスが企業に損失をもたらす危険性があるため、見落としがちなヒューマンエラーを防ぐ点においてAIシステムは効果的と言えます。

解像度の高いデータ分析・予測

AIシステムは大量のデータを迅速かつ精密に処理し、従来の手法では難しかった詳細な分析と精度の高い予測を可能にします。

AIはビッグデータの分析に優れていて、膨大なデータからパターンやを抽出できます。これらの技術は市場動向や顧客行動の理解を深め、的確な戦略の立案に貢献します。

例えば、販売データを分析して需要を予測し、在庫管理や生産計画を最適化することが可能です。過剰在庫や欠品のリスクを減らし、効率的な運用のサポートの役割を果たします。

生体認証にAIを導入する注意点

AIシステムの導入はメリットばかりというわけではありません。AIがもたらすデメリットについても、把握しておく必要があります。

データ漏洩やハッキングのリスクがある

AIが高度なデータ分析や自動化を実現するためには、大量のデータを収集・処理する必要になりますが、そのデータが不正アクセスによって漏洩するリスクがあります。ハッカーがシステムに侵入し、データを盗むことで、個人情報の漏洩や企業の機密情報が流出するリスクが高まります。

また、AIシステム自体が攻撃されることもあります。AIアルゴリズムに対する攻撃やデータ操作によって、誤った分析結果や予測を引き起こし、システム全体の信頼性が損なわれるリスクが潜んでいます。

責任の所在が曖昧でトラブルになりやすい

AIシステムを利用する上で、責任の所在が曖昧になることでトラブルが発生しやすくなります。

例えば医療分野でAIが診断を行い、誤診が発生した場合、責任が医師なのか、AI開発者なのかといったことが問題となります。このような状況に対応できる法律も曖昧で、責任の所在が分かりにくくトラブル解決に時間がかかるというデメリットがあります。

思考プロセスがブラックボックスとなっている

AIの高度な情報処理・分析によって導き出された結論は、思考プロセスがブラックボックスとなっている側面があります。

AIシステムは複雑なアルゴリズムと大量のデータを基に動作し、ディープラーニングなどの高度な技術を用いて回答を生成します。そのため、内部の処理が非常に複雑であり、人間が容易に理解できないことが多く、AIの意思決定過程を外部から検証することを難しくしています。

例えば金融分野でAIが与信判断を行う際に、その判断基準が明確でないと顧客に対して説明ができず、信頼性の低下を招く可能性があります。医療分野でもAIが診断結果を提示した際、その根拠が不明確だと患者はその結果を信頼できないでしょう。

人間であれば思考プロセスを解説できますが、AIのサポートによる意志決定には十分な根拠がありません。思考プロセスのブラックボックス化は、AIシステムによるトラブルの原因究明を困難にさせるデメリットがあります。

生体認証についてよくある質問まとめ

まとめ

この記事では、生体認証の種類や効果、課題、活用事例を解説しました。指紋認証や顔認証はさまざまな場面で活用されていて、今後は虹彩認証や静脈認証などのよりセキュリティ性の高い認証システムが導入されるでしょう。

生体認証は企業の管理業務やログイン、セキュリティの向上に貢献します。生体認証について理解し、課題やデメリットに対応できるようにしましょう。

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