いちもくニュース 2019 年 7 月号

◇ IoT＆AI＜生体認証と顔認証＞出入国は顔パスで羽田など 5 空港で e-Passport（顔パス）出入国管理が始まる．生体認証の中で非接触型の顔認証は人工知能（AI）のディープラーニングと馴染みがよく急速な普及を迎えている．

1 生体認証1.1 生体認証（バイオメトリックス）の性質と認証すべきカテゴリー
偽造パスポートの不正利用多発や 2001 年 9 月 11 日の米国同時多発テロを契機に国際民間航空機関(ICAO)は生体認証による本人認証の有効性を確認し，成長産業として注目されるようになった．認証（識別と検証）に利用されるバイオメトリックスは次の性質を持つ．
① 普遍性（universality）：誰もが持っている

図表・1 本人認証の実現方式
因子

特徴② 唯一性（uniqueness）：万人不同，本人以外は同じ特徴を持たないこと③ 永続性（permanence）：終生不変，時間の経過とともに変化しないこと
本人認証とは相手が意図した人であること

考え方

例

リスク

所有（I have）

部屋のカギ，ワンタイムパ
本人しか持ちえないものを紛失，盗難，スワード，トークン
持っているかどうか
偽造（磁気カード，ICカード）

知識（I know）

本人しか知り得ないことを知っているかどうか

忘却，メモなどによる漏洩

パスワード

バイオメトリック認証（指紋，身体的・行動的本人しか持ち得ない身体的 静脈，顔など）
本人拒否誤差，特徴な特徴を有するかどうか
特別の装置と高度な処理ソ 他人受入誤差（I am ）
フトウェアが必要
出典：参考資料1P3を参考に筆者作成を確認すること，なりすましを防ぐことであり，セキュリティを実現するうえで，必要不可欠な技術である．
認証すべき対象により 3 つのカテゴリー（本人認証，権限認証，同一性認証）に分けられる．生体認証は本人認証で定義される．
本人認証（本物であることを証明）は所有，知識，身体的・行動的特徴の 3 種類に分けることができ，その実現方式は図表・1 に示す．
1.2 生体認証技術
生体認証は身体的特徴(生体器官)と行動的特徴(癖)の情報を用いる 2 種類が，情報の取得は接触・非接触の 2 方法がある（図表・3）.

2 顔認証の仕組み，市場規模と適用例
2.1 顔認証の仕組み
顔認証は人間に近い認識方法である．
長所として①最大の特徴は距離が離れていても，歩きながらでも認識可能（非接触・非拘束）で，心理的抵抗が少ない．
②本人が意識することなく認証 できる．
③顔画像や映像が記録できる．また記録

図表・2b 生体認証の種類
身体的特徴
行動的特徴
指紋，掌紋，DNA，脳波
動的署名，キーストローク
掌形
静脈（網膜，手のひら，手の甲，指）じゃんけん
顔，耳介，虹彩，匂い，歩容
非接触
声
接触

1

出典：参考資料 P20をもとに筆者作成

図表・3 主な生態認証技術の比較
情報

特徴量

指紋 指紋の分岐点，端点
手のひらの大きさ，
掌形
指の長さ
身 顔 目鼻口などの配置・形,目鼻の凹凸や傾き体

特徴
コス
慰留性
普通 唯一 永続 ト

誤差（％） データ量
受入 （byte）拒否◎

◎◎

L

慰留

1.00.01

250〇〇△M

非0.10.1

10〇△△

M

準慰留

5＊15

2000-6200

紅彩 紅彩の模様

◎◎◎

H

非1010

手のひら，指の静脈静脈のパターン

◎◎

◎

M

非1.00.01

500

〇

△△

L

準慰留

10101500

◎

△△

M

準慰留

1.00.01

1000

声紋 音声特徴
行動 署名 書き順，筆圧，ス
ピード

11（出典）参考文献
P6をもとに筆者作成＊1顔誤差は静止画0.8％，動画14.6％の実績あり（顔認証NISTベンチマーク）/NEC＊2 （用語） 拒否：本人を本人でないと誤認 受入：他人を本人と誤認いちもくニュース 2019 年 7 月号

されるかもしれないということから，

図表.4 生体認証モデル

不正や犯罪に対する心理的抑止効果（出入国管理）がある． ④顔認証以外の認識を兼用

ICチップ情報（アンテナ）

テンプレート(登録データ）して行うことが可能（視線，人数カウント，性別，年齢）などの長所がセンサ（顔データ取得）ある．
短所としては，①虹彩などに比べ一致
（通過）

特徴抽出
（目・鼻・口など，顔向き・輝度補正）＊1 多点特徴点検出＊2 多元特徴識別（Deep Learning）

照合

判
定
不一致
（保留）

ると認識率が低い．②カメラから入力した画像の画像処理を行うため，大きな照明変化・大きな顔の向き・大きな表情変化，サングラス・マスク・カツラ，髪形，化粧や撮像機器・撮像条件の変化などに弱い．③顔は少しずつ変化するなどである．生体認証モデルを図表・4 に示す．
様々な利用環境や条件の対応として多点特徴点検出技術やディープラーニングを取り入れた三次元の多元特徴識別法が採用し，静止画像では誤差率 0.8％の製品が登場している．

2.2 顔認証の適用分野
図表・5 顔認証の適用分野

顔認証の適用分野は多方面にわたる（図表 5 参照）．

2.3 生体認証技術の市場規模
世界市場は今後，年率 17％で伸び 2026 年には 5.2 兆円と予測されている．2026 年のシェアは指紋 41％，虹彩 15％，顔 15％である.

・出入国管理国家インフラ・・重要施設監視エリアセキュリティ ・国民ID
・都市監視/犯罪捜査
企業セキュリティ

・入退室・入退場管理
・出退勤務簿・PCなどのログオン認証

企業サービス・インフォーメーション・案内・マーケティング
（動線・性別・年齢分析）
・顔パス入場・手ぶら決
済・無人店舗・徘徊調査

機器組込み・車載機器
・金庫

この中で顔認証の年平均伸び率は 21％で一番高い（図表・6）

2.4 空港入国管理への適用例
電子パスポートには標準化された顔画像（正面，眼鏡なし，マスクなしなど）の IC チップとコンタクトレスのインターフェースが埋め込まれている．
この顔情報は原則として誰でも読み出せる仕様となっている．入国管理ではパスポートや搭乗券は空港到着後，最初のチェックイン時のみ提示する．その後は認証システムが ID 生成を行い．手荷物預け入れ，保安検査場，搭乗ゲートすべてウォークスルー（顔パス）で通過できる．その裏ではそれぞれ顔写真撮影が行われ ID システム内で本人確認と搭乗券確認が行われている．
撮影画像や動画からの顔探索，スマートフォンによる顔認証による手軽にセキュリティ向上が図れるようになった．企業サ

図表・6 生体認証技術別世界市場規模
認証技術
指紋
虹彩
顔声紋
掌形静脈
その他
計

金額（10億ドル）
2018
2026
6.29
19.45
1.53
7.23
1.49
7.00
0.88
3.91
1.04
3.04
0.47
2.33
1.45
4.5
13.15
47.46

構成比（％）
2018
48
1211
7
8
4
11
100

社も顔認証を導入し人手不足を補完しながら成長戦略に結び付けていきたい．
日本自動認識システム協会編：よくわかる生体認証，オーム社（2019 年 4 月）

2 NEC/HP（https://jpn.nec.com/solution/biometrics/index.html）
2

年平均伸2026 び率（％）
4114.21518.71520.9
820.5
614.4
522.2
915.8
10017.4

出典：Global Biometrics Market Forecast 2018-2026（ASD)
その他認証技術はDNA,歩容，脳波など

ービス分野では無人店舗での手ぶら決済も始まっている．活用事例を参考にしながらわが参考文献 1・複合機器・ロボット

いちもくニュース 2019 年 7 月号

◇ 成長戦略＜留学生雇用＞採用拡大と留学生増戦後から 90 年代前半まで続いた高度成長はバブルとともにはじけ平成の失われた 30 年が過ぎた．現在の労働生産性は先進諸国の 7 割以下と低迷している（図表.1）．
生産性は人・資本・全要素生産性（TFP）の 3 要素からなる．人口減少下では人による生産性の拡大は多くは望めない．資本は内部留保を有効に活用した老朽設備の更新や最新設
備の導入，生産から管理まで幅広い IT 投資とロボット化を進め
人手不足の解消と生産性向上を図りたい．問題は 1980 年代に4％強あった潜在成長率が 1％程度に低下したことである．これからのグローバル市場の中で企業が成長していくには多様で高度人材の積極的な雇用によるイノベーションが必須となる．

1.人関連の動態
ここ 5 年間で日本の人口は 1％減少した．この中で女性や高齢者の雇用そのものは 5～7％増加した．留学生や外国人労働者は2 倍以上となり，インバウンドは 3 倍以上である．平成の失われ図表・1 国別労働生産性（2017）
単位：ドル/時間

80.0
70.0
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0

72.0 69.8

67.8
53.5

47.5

た 30 年，
外国人にまつわる人の動きは活発なものがある．
一方，日本の大学・大学院卒業/修了予定の外国人留学生の採用は 20％
出典：日本生産性本部程度と低迷しており課題である．

2

留学生の拡大と積極的雇用による経済成長を

図表・2 日本の人関連動態（2018/2013・％）

外国人労働者の受け入れを広げる改正出入国管理法が施行され， 350当面の労働力不足への即効薬として 34 万人の未熟練の外国人労働者の受け入れが始まる．次は長期的な生産性向上に向けた高度人材の取り組みの番である．日本の歴史を振り返ると、新しい文化は外国人がもたらしてきた。留学生の数と開業率は強い相関が

300
250200150
100500301221 203
99 105 107104

みられ，イノベーションは外国人との協働により加速し，TFP を拡大し経済成長とグローバル化へ結びつけたい．
外国人の雇用拡大は 2 段階方式が望ましい．まず，すでに日本

出典：総務省統計局，学生支援機構，Undata他

で勉学している留学生の日本企業への就職率を現状の2 割から 5 割程度に上げる．次に，先進国の留学生受け入れは人口比で日本の 3 倍から 6 倍あることを考え，当面 3 倍（1 万人当たり 30 人），将来は同 50 人程度を目標としたい．留学生と雇用の拡大に向けては世界標準とはいえない雇用制度の改革，ポスドクの課題，生活支援など解決しながら進めていきたい．
中小企業においても外国人との協働によるイノベー
ションはグローバルで戦うための成長戦略として位置付けていきたい．

（文責：西満幸）
3

図表・3 高等教育における留学生
課程別留学生割合（％） 人口1万人
開業率
国当たり留修士
博士（％）
学部課程課程 学生（人）フランス
101340
ドイツ
8
139
日本
4
718
イギリス
18
36
43
アメリカ
51040
出典：留学生データ（OECD/2016）
人口（Undata/2016）
開業率（中小企業白書2019）

38
30
1166
30

13.2
6.7
5.6
13.1
9.3