市場概要
世界の顔認識市場は、2023年に63億米ドル規模と推定され、予測期間中の年平均成長率は16.3%で、2028年には134億米ドルに達すると予測されている。
顔認識技術はプロセスを合理化・自動化し、効率性と生産性を向上させる。教育機関での出席追跡、医療現場での患者識別の監視、小売業での決済システムの自動化など、顔認識技術の応用により、手作業を最小限に抑え、全体的な業務効率を高めることができる。タスクを実行するスピードと精度は、時間の節約とワークフローの改善に貢献し、さまざまな領域にわたって合理化された自動化されたプロセスを求める組織にとって魅力的なソリューションとなっている。顔認証のこのような効率重視の側面は、業務効率の向上を目指す教育、医療、小売分野での採用を推進し続けている。
推進要因 セキュリティに対する懸念の高まりと堅牢な監視システムに対するニーズの高まり 顔認識技術は、特に空港や重要なインフラ部門で、セキュリティ上の懸念から採用が増加している。これらの技術はセキュリティ手続きを合理化し、処理時間を短縮し、安全性を高める。公共スペースでは、顔認識は混雑したエリアでの個人の識別と追跡に役立ち、潜在的なセキュリティ上の脅威や犯罪行為を防止する。発電所や輸送ハブなどの重要なインフラストラクチャでは、顔認識はセキュリティリスクを軽減するための認証と監視の追加レイヤーを提供します。しかし、プライバシーを考慮した上で顔認識を利用し、潜在的な倫理的・法的影響に対処することは極めて重要です。顔認識技術は、バイオメトリクス認証の効率性と信頼性を高め、ヒューマンエラーを回避します。従来のセキュリティシステムでは、ゲストを確認し侵入者を発見するために、担当者が敷地内や動きを監視する必要がありました。顔認識技術を使用したスマートな監視システムは、身元を確認し、ブロックリストに登録された人物が制限区域に入ったり、VIPゲストが受付エリアに到着したりするなど、事前に定義されたイベントが発生した場合にリアルタイムで警告を発します。この高い精度とスピードにより、組織はリソースをより適切に割り当て、反応時間を短縮し、長期的に運用コストを削減することができる。
例えば、2024年2月、米国化学会（ACS）の研究者は、より平坦でシンプルな光学系を備えた、より合理的な3D表面画像システムを報告した。この新しいシステムは、既存のスマートフォンシステムと同じ精度でミケランジェロのダビデ像の顔を識別することができる。
抑制： プライバシーへの懸念 プライバシーへの懸念は、プライバシーが悪用される可能性への懸念を生むため、顔認識技術を広く使用する上で大きな障壁となる。これは、人々が知らないうちに、あるいは同意なしに監視される可能性のある違法な監視の心配につながる可能性があり、これが主な制約の1つである。さらに、顔認識システムによって収集された生体情報が悪用される可能性には、深刻なリスクが伴う。データ侵害、ハッキング、または生体データの未承認の交換によって、個人情報の盗難や不法アクセスが発生する可能性がある。公共空間での顔認証の展開と監視カメラとの統合は、集団監視に関する懸念を引き起こす。批評家たちは、常時監視は個人の市民的自由を侵害し、人々が常に観察されていると感じる社会を作り出し、公共の場におけるプライバシーの期待を損なうと主張している。
好機： 認証とセキュリティのためのモバイル機器への顔認識の統合 モバイル・デバイスに顔認識技術を組み込むことは、セキュリティと本人確認に重大な結果をもたらし、拡大の大きな可能性を提示する。デバイス識別のための顔認識技術は、携帯電話が一般的になるにつれて、ユーザーの使いやすさとセキュリティを向上させる。デバイスに顔を露出することで、ユーザーは携帯電話のロックを解除し、安全な取引を行い、モバイル・デバイス統合によるPINや指紋スキャンのような面倒な手続きを必要とせずに機密データにアクセスすることができます。
顔認証はモバイル・デバイスに追加のセキュリティ・レイヤーを与えるため、この機会は利便性だけにとどまらない。顔認識アルゴリズムによって得られる明確なバイオメトリクス情報は、望まないユーザーからのアクセスを困難にすることで、デバイスに保存されている機密データや個人情報のセキュリティを高めます。
モバイル顔認証技術は、安全なモバイル決済、アプリへのアクセス、本人確認、デバイスのロック解除に不可欠です。安全な顔認証は非常に便利であるため、金融、電子商取引、ヘルスケアなど、ユーザーの利便性とセキュリティが重要な要件であるさまざまな業界で広く使用されるようになる可能性があります。
課題 ハッキングへの脆弱性と深まる偽造の増加 顔認識システムの完全性とセキュリティを維持するために対処すべき重要な課題は、ハッキングやサイバー脅威に対する顔認識システムの脆弱性である。顔認識システムは、他の技術と同様に、データ侵害、不正アクセス、生体データの操作など、さまざまなサイバー攻撃に対して脆弱です。ハッカーは、顔認識システムのソフトウェアの欠陥を利用して、個人情報を無断で入手したり、システムの運用を弱体化させたりする可能性がある。例えば、悪意のある行為者は、認証手続きを回避するために顔写真を加工したり、顔認識データを傍受したりする可能性がある。同時に、信頼できない結果をもたらすために、システムのアルゴリズムを送信したり、干渉したりする。さらに、顔認識システムはバイオメトリクス・データを集中的に保存するため、詐欺師にとって魅力的な標的となっている。
現在、顔認識システムを回避するためにディープフェイクが使用されている。ディープフェイクはビデオシーケンスを操作または捏造することで、カメラインジェクションを実現可能にしている。サイバー犯罪者は、カメラ・インジェクション攻撃を使用して、顔認識システムの欠陥を利用して、修正したビデオ映像を顔認識システムに挿入します。
カメラ・インジェクション攻撃は、顔認識セキュリティへの依存度が高まる中で出現し、顔認識セキュリティに新たな脅威をもたらしています。これは、攻撃者が検知を逃れることに成功した場合に問題となります。攻撃者はアカウントに不正アクセスすることができる。
組織は、包括的な本人確認と不正防止アプローチを導入することで、カメラ・インジェクション攻撃を防御することができる。
顔認識市場の主要プレーヤーは、NEC、マイクロソフト、タレス、AWSである。顔認識市場は、ドメイン・リーダーとして名を馳せている有名企業によって支配されている。これらの企業は著名であり、財務的にも安定しており、最先端の顔認識サービスやソフトウェア・ソリューションを提供してきた実績がある。これらの企業は、ハードウェア、ソフトウェア・ソリューション、アプリケーション、サービスなど、幅広い製品を取り揃えているため、市場のニーズの変化に対応することができる。これらの企業は、その幅広い能力と革新的な技術で顔認識技術の進歩をリードしている。
用途別では、金融・決済分野が予測期間中に最も高い成長率を記録した。 用途別では、予測期間中、金融・決済分野が顔認識市場で最も高い成長率を達成すると見られている。デジタルウォレットやスマートフォンのアプリケーションを介して行われる特定の金融・決済業務において、顔認識技術の利用が急増している。現在、コンピュータ化された国際的な金融機関はすべて、顔認識技術を利用したKnow Your Customer（KYC）システムを使用している。この技術は、安全な取引、迅速かつ容易な本人確認、個人情報盗難に対するセキュリティの向上を提供し、顔認識市場の成長を促進している。
業種別では、政府部門が予測期間で最大の市場規模を占めている。 政府部門は、顔認識市場において最大の市場規模を占めると見られている。この金融サービス分野では、物理的なセキュリティと公共の安全を向上させるために生体認証技術を利用するケースが増えている。例えば、銀行はオンラインまたはモバイルバンキングアプリで顧客の本人確認を行うために顔認証を利用することが多い。また、制限された建物部分への入場やアクセスを管理するために、銀行は "contained access control" として知られる顔認識技術を活用している。銀行は、顔認証を通じて安全で便利な認証方法を顧客に提供し、スムーズで迅速なモバイル・バンキング体験を保証することを目指している。
予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い成長率を記録する。 予測期間中、アジア太平洋地域は顔認証市場で最も高い成長率を記録すると見られている。顔認識技術は、技術の進歩や近代化への関心の高まりに後押しされ、アジアで大きな導入が見られている。この技術は、セキュリティ、小売、金融などさまざまな分野で応用されている。入退室管理システムから家電製品に至るまで、顔認識はますます日常生活に組み込まれている。しかし、その普及はプライバシー、データセキュリティ、悪用の可能性に関する懸念を呼び起こし、倫理的・規制的枠組みに関する継続的な検討につながっている。技術が進化するにつれて、その利点とプライバシー保護措置のバランスをとることが、アジア太平洋地域が顔認識ソリューションを広く受け入れる上での重要な課題となっている。
主要企業
顔認識市場の主要プレーヤーは、NEC（日本）、マイクロソフト（米国）、タレス（フランス）、AWS（米国）、IDEMIA（フランス）、Aware（米国）、Daon（アイルランド）、Megvii（中国）、Facephi（スペイン）、Herta Security（スペイン）、OneSpan（米国）、Q3 Technologies（米国）、Neurotechnology（リトアニア）、Cognitec Systems（ドイツ）、Ayonix（日本）、NVISO. ai（スイス）、FaceFirst（米国）、Clarifai（米国）、Iproov（英国）、Oosto（イスラエル）、Pangiam（米国）、Clearview AI（米国）、Corsight AI（イスラエル）、Facia（英国）Veridium（米国）、Visage Technology（スウェーデン）。
この調査レポートは、顔認識市場を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測や動向分析を行っています：
提供に基づく ハードウェア ソリューション 顔認証 顔認証 顔分析 顔の活性度検出 サービス プロフェッショナル コンサルティング・サービス 設計および実装サービス 導入およびサポートサービス マネージド 組織規模に基づく 中小企業 大企業 導入形態に基づく クラウド オンプレミス 業種別 BFSI 小売・eコマース 政府機関 メディア・エンターテイメント ヘルスケア 教育 製造業 運輸・公共事業 その他 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 ドイツ フランス イタリア その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド アンズ その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ 中東 湾岸協力会議（GCC） その他の中東 アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ その他の中南米
2023年11月、NECはIdeal Innovations Inc.（I3）と、ユーザートレーニング、システムおよびソフトウェア開発、運用サポートに関する契約を締結した。この協業は、顔認証システムの責任ある利用を促進し、この分野における専門家のスキルを向上させることを目的としている。 2023年6月、タレスはオーストラリアのサイバーセキュリティ・ベンダーであるテッセレント（Tesserent）の全株式を取得することで合意し、バイオメトリクスとデジタル・アイデンティティの大手企業としてオーストラリアとニュージーランドでの事業を拡大する。 2023年3月、AWSとエヌビディアは、複雑化する大規模言語モデル（LLM）の学習とジェネレーティブAIアプリケーションの開発に最適化された、世界で最もスケーラブルなオンデマンドAIインフラを構築するための複数パートにわたる協業を発表。 2023年3月、AwareはAnylineと提携し、Awareのモバイル生体認証フレームワークであるKnomiをパキスタン最大手銀行のElectronic Know Your Customer（eKYC）本人確認プロセスに統合した。
【目次】
1 はじめに 1.1 調査の目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場区分 1.3.2 対象地域 1.3.3 調査対象年 1.4 通貨 1.5 利害関係者 1.6 変化のまとめ 1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 2.1 調査手法 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 2.3 市場規模の推定 2.4 市場予測 2.5 調査の前提 2.6 調査の限界 2.7 世界顔認証市場への景気後退の影響
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト 4.1 顔認識市場の概要 4.2 顔認識市場：提供製品別、2023年対2028年 4.3 顔認識市場：展開タイプ別、2023年対2028年 4.4 顔認識市場：組織規模別、2023年対2028年 4.5 顔認識市場：用途別、2023年対2028年 4.6 顔認識市場：垂直市場別、2023年対2028年 4.7 顔認識市場：地域シナリオ、2023年対2028年
5 市場概要と業界動向 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 5.2.1 推進要因 5.2.2 阻害要因 5.2.3 機会 5.2.4 課題 5.3 顔認識技術の進化 5.4 顔認識ツールと技術 5.5 ケーススタディ分析 5.5.1 ケーススタディ1 5.5.2 ケーススタディ2 5.5.3 ケーススタディ3 5.6 バリューチェーン分析 5.7 エコシステム分析 5.8 貿易分析 5.8.1 輸入シナリオ 5.8.2 輸出シナリオ 5.9 ポーターズファイブフォース分析 5.10 価格分析 5.10.1 主要メーカーの平均販売価格動向（製品別 5.10.2 指標価格分析 5.11 技術分析 5.11.1 主要技術 5.11.1.1 顔の検出と抽出 5.11.1.2 顔特徴の再現 5.11.1.3 ディープラーニングとニューラルネットワーク 5.11.1.4 顔照合アルゴリズム 5.11.1.5 3次元顔認識 5.11.2 補完技術 5.11.2.1 活性検出 5.11.2.2 顔データベース管理 5.11.2.3 プライバシー保護メカニズム 5.11.3 隣接技術 5.11.3.1 バイオメトリック統合 5.11.3.2 IoTとエッジコンピューティング 5.11.3.3 AI/ML 5.12 特許分析 5.13 バイヤーに影響を与えるトレンド／ディスラプション 5.14 技術ロードマップ 5.15 顔認識市場におけるベストプラクティス 5.16 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 5.17 規制情勢 5.17.1 規制機関、政府機関、その他の組織 5.17.2 地域別の規制 5.18 主要ステークホルダーと購買基準 5.18.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 5.18.2 購入基準 5.19 主要会議・イベント（2024～2025年） 5.20 投資と資金調達のシナリオ
6 顔認識市場、タイプ別（定性） 6.1 はじめに 6.2 2次元顔認識 6.3 次元顔認識 6.4 顔面サーモグラフィ 6.5 肌の質感分析 6.6 表情認識 6.7 その他
7 顔認識市場、製品別 7.1 はじめに 7.1.1 オファリング 顔認識市場の促進要因 7.2 ハードウェア 7.3 ソフトウェアソリューション 7.3.1 顔認証 7.3.2 顔識別 7.3.3 顔分析 7.3.4 顔の活性度検出 7.3.5 その他 7.4 サービス 7.4.1 プロフェッショナル 7.4.1.1 コンサルティングサービス 7.4.1.2 設計・実装サービス 7.4.1.3 導入およびサポートサービス 7.4.2 マネージド
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