1 序文

2 調査範囲と方法論

2.1 調査の目的

2.2 ステークホルダー

2.3 データソース

2.3.1 一次情報源

2.3.2 二次情報源

2.4 市場推計

2.4.1 ボトムアップアプローチ

2.4.2 トップダウンアプローチ

2.5 予測方法論

3 エグゼクティブサマリー

4 はじめに

4.1 概要

4.2 主要業界動向

5 世界の生体認証市場

5.1 市場概要

5.2 市場動向

5.3 COVID-19の影響

5.4 技術別市場内訳

5.5 機能別市場内訳

5.6 コンポーネント別市場内訳

5.7 認証別市場内訳

5.8 エンドユーザー別市場内訳

5.9地域別市場内訳

5.10 市場予測

6 技術別市場内訳

6.1 顔認識

6.1.1 市場動向

6.1.2 市場予測

6.2 手形認識

6.2.1 市場動向

6.2.2 市場予測

6.3 音声認識

6.3.1 市場動向

6.3.2 市場予測

6.4 署名認識

6.4.1 市場動向

6.4.2 市場予測

6.5 虹彩認識

6.5.1 市場動向

6.5.2 市場予測

6.6 AFIS（自動顔認証システム）

6.6.1 市場動向

6.6.2 市場予測

6.7 非AFIS（自動顔認証システム）

6.7.1 市場トレンド

6.7.2 市場予測

6.8 その他

6.8.1 市場トレンド

6.8.2 市場予測

7 機能別市場内訳

7.1 接触型

7.1.1 市場トレンド

7.1.2 市場予測

7.2 非接触型

7.2.1 市場トレンド

7.2.2 市場予測

7.3 複合型

7.3.1 市場トレンド

7.3.2 市場予測

8 コンポーネント別市場内訳

8.1 ハードウェア

8.1.1 市場トレンド

8.1.2 市場予測

8.2 ソフトウェア

8.2.1 市場トレンド

8.2.2 市場予測

9 認証別市場内訳

9.1 単要素認証

9.1.1市場動向

9.1.2 市場予測

9.2 多要素認証

9.2.1 市場動向

9.2.2 市場予測

10 エンドユーザー別市場内訳

10.1 政府機関

10.1.1 市場動向

10.1.2 市場予測

10.2 防衛サービス

10.2.1 市場動向

10.2.2 市場予測

10.3 銀行・金融

10.3.1 市場動向

10.3.2 市場予測

10.4 コンシ​​ューマーエレクトロニクス

10.4.1 市場動向

10.4.2 市場予測

10.5 ヘルスケア

10.5.1 市場動向

10.5.2 市場予測

10.6 商業安全・セキュリティ

10.6.1 市場動向

10.6.2 市場予測

10.7 運輸・ビザ・物流

10.7.1 市場動向

10.7.2 市場予測

10.8 その他

10.8.1 市場動向

10.8.2 市場予測

11 地域別市場内訳

11.1 北米

11.1.1 市場動向

11.1.2 市場予測

11.2 欧州

11.2.1 市場動向

11.2.2 市場予測

11.3 アジア太平洋地域

11.3.1 市場動向

11.3.2 市場予測

11.4 中東・アフリカ

11.4.1 市場動向

11.4.2 市場予測

11.5 ラテンアメリカ

11.5.1 市場動向

11.5.2 市場予測

12 SWOT分析

12.1 概要

12.2 強み

12.3 弱み

12.4 機会

12.5 脅威

13 バリューチェーン分析

14 ポーターのファイブフォース分析

14.1 概要

14.2 買い手の交渉力

14.3 サプライヤーの交渉力

14.4 競争の度合い

14.5 新規参入の脅威

14.6 代替品の脅威

15 価格分析

16 競争環境

16.1 市場構造

16.2 主要プレーヤー

16.3 主要プレーヤーのプロフィール

16.3.1 アキュタイムシステムズInc.

16.3.2 BIO-Key International, Inc.

16.3.3 Cognitec Systems, GmbH

16.3.4 富士通株式会社

16.3.5 3M Cogent, Inc.

16.3.6 IDTECK

16.3.7 NEC株式会社

16.3.8 Siemens AG

16.3.9 RCG Holdings, Ltd.

16.3.10 Suprema, Inc.

16.3.11 Lumidigm, Inc.

16.3.12 IrisGuard, Inc.

16.3.13 Daon, Inc.

16.3.14 DigitalPersona, Inc.

16.3.15 Morpho SA (Safran)

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Biometrics Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Breakup by Technology
5.5 Market Breakup by Functionality
5.6 Market Breakup by Component
5.7 Market Breakup by Authentication
5.8 Market Breakup by End-User
5.9 Market Breakup by Region
5.10 Market Forecast
6 Market Breakup by Technology
6.1 Face Recognition
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Hand Geometry
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Voice Recognition
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
6.4 Signature Recognition
6.4.1 Market Trends
6.4.2 Market Forecast
6.5 Iris Recognition
6.5.1 Market Trends
6.5.2 Market Forecast
6.6 AFIS
6.6.1 Market Trends
6.6.2 Market Forecast
6.7 Non-AFIS
6.7.1 Market Trends
6.7.2 Market Forecast
6.8 Others
6.8.1 Market Trends
6.8.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Functionality
7.1 Contact
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Non-contact
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Combined
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Component
8.1 Hardware
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Software
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Authentication
9.1 Single-Factor Authentication
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Multifactor Authentication
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
10 Market Breakup by End-User
10.1 Government
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Defense Services
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 Banking and Finance
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
10.4 Consumer Electronics
10.4.1 Market Trends
10.4.2 Market Forecast
10.5 Healthcare
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Forecast
10.6 Commercial Safety and Security
10.6.1 Market Trends
10.6.2 Market Forecast
10.7 Transport/Visa/Logistics
10.7.1 Market Trends
10.7.2 Market Forecast
10.8 Others
10.8.1 Market Trends
10.8.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Region
11.1 North America
11.1.1 Market Trends
11.1.2 Market Forecast
11.2 Europe
11.2.1 Market Trends
11.2.2 Market Forecast
11.3 Asia Pacific
11.3.1 Market Trends
11.3.2 Market Forecast
11.4 Middle East and Africa
11.4.1 Market Trends
11.4.2 Market Forecast
11.5 Latin America
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Forecast
12 SWOT Analysis
12.1 Overview
12.2 Strengths
12.3 Weaknesses
12.4 Opportunities
12.5 Threats
13 Value Chain Analysis
14 Porters Five Forces Analysis
14.1 Overview
14.2 Bargaining Power of Buyers
14.3 Bargaining Power of Suppliers
14.4 Degree of Competition
14.5 Threat of New Entrants
14.6 Threat of Substitutes
15 Price Analysis
16 Competitive Landscape
16.1 Market Structure
16.2 Key Players
16.3 Profiles of Key Players
16.3.1 Accu-Time Systems, Inc.
16.3.2 BIO-Key International, Inc.
16.3.3 Cognitec Systems, GmbH
16.3.4 Fujitsu Limited
16.3.5 3M Cogent, Inc.
16.3.6 IDTECK,
16.3.7 NEC Corporation
16.3.8 Siemens AG
16.3.9 RCG Holdings, Ltd.
16.3.10 Suprema, Inc.
16.3.11 Lumidigm, Inc.
16.3.12 IrisGuard, Inc.
16.3.13 Daon, Inc.
16.3.14 DigitalPersona, Inc.
16.3.15 Morpho SA (Safran)

※参考情報 生体認証（バイオメトリクス）は、個人の身体的または行動的特徴を利用して、その人を特定または認証する技術のことを指します。これにより、従来のパスワードやIDカードに代わって、より安全で便利な認証手段を提供することができます。生体認証は高いセキュリティを実現し、ユーザーの利便性を向上させるため、幅広い分野での利用が進んでいます。 生体認証にはいくつかの種類があります。最も一般的なタイプは指紋認証であり、人間の指先にある唯一無二の模様を利用して個人を特定します。次に、顔認証があり、顔の特徴を元に個人を認識する方法です。顔認証は、顔の輪郭や目、鼻、口の位置関係を分析します。また、虹彩認証も重要な技術の一つで、目の虹彩のパターンを利用して特定の個人を認識します。これらは、人体における身体的特性を利用した認証方法です。 行動的特徴を活用した生体認証もあります。例えば、音声認識は、個人の声のトーンや特徴を利用して認証を行います。また、動作認識は、特定の動きや姿勢を分析して個人を識別する技術です。これらの行動的な生体認証は、特定の状況で特に便利ですが、環境や状況に影響されやすいという特性があります。 生体認証の用途は多岐にわたります。セキュリティ業界では、法人のドアアクセスや機密情報へのアクセス制御に利用されます。また、スマートフォンやノートパソコンのロック解除にも広く使われており、ユーザーは指紋や顔をタップするだけで簡単にデバイスにアクセスできます。一部の国では、パスポートや身分証明書への生体認証の導入が進んでおり、国境を越える際のセキュリティ強化にも寄与しています。このように、生体認証は金融業界、医療機関、公共交通機関などでも活用されています。 関連技術としては、機械学習や人工知能（AI）があります。これらの技術は、生体認証システムが個人の特徴をより正確に分析し、認識するために不可欠です。特に、AIは画像認識や音声認識において性能を向上させ、誤認識を減らす役割を果たします。また、データセキュリティに関しては、ブロックチェーン技術が注目されています。生体データを安全に保存し、悪用を防ぐための取り組みが進められています。 生体認証は、その便利さや高いセキュリティに加え、プライバシーや倫理の観点からの懸念も伴います。個人の生体情報が悪用されるリスクや誤認識によるトラブルが発生する可能性があるため、適切な運用と規制が必要です。ユーザーの同意を得た上でのデータ収集、個人情報の管理が求められており、今後の発展にはこれらの課題への対応が不可欠です。 生体認証技術は今後も進化を続け、多様な分野での応用が期待されています。特に、モバイルデバイスの普及やIoT（インターネット・オブ・シングス）の進展に伴い、ますます多くのシステムやサービスに統合されていくでしょう。また、より高度なセキュリティが求められる社会情勢の中で、生体認証はますます重要な役割を果たすことになるでしょう。 このように、生体認証は私たちの日常生活において非常に重要な技術であり、今後の進化が楽しみな分野であります。技術の進展と共に、私たちの生活をより安全で便利にするための新たな可能性が広がっているのです。

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