生体認証 (セイタイニンショウ) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

生体認証 (セイタイニンショウ) の読み方

日本語表記

生体認証 (セイタイニンショウ)

英語表記

biometric authentication (バイオメトリック オーセンティケーション)

生体認証 (セイタイニンショウ) の意味や用語解説

生体認証とは、人間の身体的特徴や行動的特徴といった固有の情報を利用して、個人を識別する認証技術である。従来のパスワードやICカードなどを用いた認証方法と比較して、本人固有の情報を用いるため、忘れたり、紛失したり、盗まれたりするリスクが少ないという特徴を持つ。これにより、セキュリティと利便性の両面で優位性があるとされ、近年様々なシステムやサービスで導入が進んでいる。 この技術の基本的な仕組みは、主に「登録」と「照合」の二つのフェーズに分けられる。まず登録フェーズでは、認証に利用する生体情報を専用のセンサーでスキャンし、その情報から特徴点を抽出する。例えば、指紋認証であれば指紋の隆起線のパターンや分岐点などが特徴点となる。抽出された特徴点は、そのままの生体情報ではなく、解析された数値データや暗号化されたデータとして「テンプレート」と呼ばれる形式でデータベースに保存される。次に照合フェーズでは、認証を試みる際に再度生体情報をスキャンし、同様に特徴点を抽出する。この新しく抽出された特徴点と、データベースに保存されているテンプレートを比較照合することで、本人であるかどうかを判定する。この照合方法には、あらかじめユーザーが自分のIDを申告し、そのIDに紐づくテンプレートと照合する「ワン・トゥ・ワン認証（本人確認）」と、IDの申告なしに登録されている全テンプレートの中から一致するものを探す「ワン・トゥ・エヌ認証（本人特定）」の二種類がある。 生体認証に利用される生体情報は多岐にわたる。身体的特徴を利用する認証では、指紋認証が最も一般的であり、スマートフォンやPCのログイン、入退室管理などで広く利用されている。指紋の隆線が形成するパターンは個人ごとに異なり、その特徴点を比較することで認証を行う。顔認証は、顔の形状、目や鼻、口といったパーツの位置関係、大きさなどを総合的に分析して個人を特定する。非接触で認証できる点が特徴で、監視カメラや決済システムなどでの利用が増えている。虹彩認証は、瞳孔を取り巻く虹彩の複雑なパターンを利用する認証方式で、非常に高い精度と偽造の難しさから、高いセキュリティを要求される場所で採用されることが多い。静脈認証は、指や手のひらの皮下にある静脈のパターンを利用する。外部からの視認が困難な内部情報であるため、偽造が極めて難しいとされる。その他にも、掌紋認証（手のひらの模様）、網膜認証（眼底の血管パターン）などがある。 一方、行動的特徴を利用する認証もある。声紋認証は、声の高さ、周波数、話す速度といった音声の特徴を分析して個人を識別する。電話での本人確認などに応用されるが、周囲のノイズや体調の変化によって認証精度が影響を受ける場合がある。署名認証は、単に署名された文字の形だけでなく、署名時の筆圧、速度、軌跡といった動的な情報から個人を特定する。 生体認証の最大のメリットは、その利便性とセキュリティの高さにある。パスワードのように覚える必要がなく、カードキーのように持ち歩く必要もないため、ユーザーにとって非常に使いやすい。また、生体情報は個々人で固有のものであるため、パスワードの使い回しやICカードの盗難・紛失といった従来の認証方法で生じるリスクを大幅に低減できる。さらに、認証行為が本人に直接紐づくため、後で認証した事実を否認することが困難であり、非否認性が確保される点もメリットとして挙げられる。 しかし、生体認証にもいくつかの課題が存在する。一つはプライバシーの問題である。生体情報は個人の身体に深く関わる情報であり、一度漏洩した場合、パスワードのように変更することができないため、そのリスクは非常に高い。そのため、生体情報の管理には厳重なセキュリティ対策が求められる。また、誤認識の可能性も無視できない。本人を誤って拒否してしまう「本人拒否率（FRR: False Rejection Rate）」と、他人を誤って本人と認識してしまう「他人受入率（FAR: False Acceptance Rate）」が存在する。これらの誤認識率はシステムごとに異なり、利用シーンに応じて許容できるレベルが設定されるが、特にFARが高いとセキュリティ上の問題となる。生体情報は怪我や加齢、病気などによって変化する可能性があり、これが認証精度に影響を与えることもある。例えば、指紋認証では指先の乾燥や汚れ、顔認証では眼鏡やマスクの着用などが認証を妨げる要因となる場合がある。さらに、精巧な偽造品（複製指紋、顔写真、録音された声など）による「なりすまし」のリスクもゼロではないため、生体反応を検知する「ライブネス判定」などの偽造対策も重要となる。導入や運用にかかるコストが、従来の認証方式と比較して高くなる傾向にあることも課題の一つである。 これらの課題に対処するため、複数の生体認証方式を組み合わせる「マルチモーダル認証」や、AI（人工知能）や機械学習を活用して認証精度や偽造対策を強化する研究開発が進んでいる。例えば、指紋認証と顔認証を組み合わせることで、一方の弱点をもう一方の認証で補い、全体のセキュリティと利便性を向上させる。今後は、より精度の高い認証技術の開発や、個人情報保護の観点から、生体情報を端末内で処理し、外部に送信しない方式（オンデバイス認証）の普及、そして非接触・非拘束型認証の利便性が向上し、より広範な分野での生体認証の活用が期待されている。