建設業界では、現場での出退勤管理や重機操作の認証にタブレット型生体認証システムが効果的です。屋外での作業が中心となる建設現場では、持ち運び可能なタブレットによる認証が重要になります。作業員は現場に到着した際、タブレットに指紋や顔をかざすだけで迅速な本人確認が完了します。また、危険を伴う重機操作時の認証でも、タブレットの大きな画面により操作ミスを防げます。

病院や診療所では、患者情報への安全なアクセス管理にタブレット対応システムが活用されています。医師や看護師が病棟を移動しながら患者データを確認する際、携帯しやすいタブレットでの生体認証が便利です。電子カルテシステムへのログイン時に、指紋認証や顔認証を使用することで、パスワード入力の手間を省けます。さらに、タブレットの画面サイズにより、認証状況を複数のスタッフが同時に確認できるメリットがあります。

タブレットに内蔵された指紋センサーを使用するタイプで、最も普及している生体認証方式の1つです。利用者がタブレット画面の指定箇所に指を置くだけで、迅速な本人確認が可能になります。このタイプは認証精度が高く、乾燥した手や軽微な傷があっても認識できる性能を持っています。また、複数の指を登録することで、認証の確実性をさらに向上させることができます。製造業の現場や医療機関など、手袋を着用する環境では事前の手袋脱着が必要になる点を考慮する必要があります。

タブレットのフロントカメラを活用して顔の特徴を認識する認証方式です。利用者はタブレット画面に向かって正面を向くだけで、非接触での認証が完了します。マスク着用時でも目元の特徴から認証できる高性能なシステムも登場しています。さらに、複数人での同時認証や、歩きながらの認証にも対応できる利点があります。ただし、照明条件や角度によって認証精度が左右される場合があるため、設置環境の検討が重要になります。

手のひらや指の静脈パターンを読み取る認証方式で、高いセキュリティレベルを実現できます。静脈は体内にあるため偽造が困難で、金融機関や重要施設での利用に適しています。タブレットに専用センサーを接続することで、静脈認証機能を追加できます。認証時は手をセンサーにかざすだけで済むため、操作が簡単です。しかしながら、専用ハードウェアが必要になるため、導入コストが他の方式より高くなる傾向があります。

近年、生体認証はタブレットやスマートフォンなどモバイル機器で広く普及しつつあり、その市場規模は2022年の約300億ドルから2027年には600億ドル超に倍増すると予測されています。指紋センサーや顔認証、声紋認証が標準機能となり、パスワードに代わる利便性の高い本人確認手段として定着しました。これらの認証にはAI技術が組み込まれており、従来手法より高度なパターン分析で不正アクセス検知や精度向上が実現しています。金融・医療・行政などセキュリティ重視の分野でも導入が進み、タブレット端末を使った生体認証システムがセキュリティと利便性の両立を支えています。

一方、生成AIの発展により生体認証に新たな課題も生じています。高度なAI音声合成ツールの登場で、他人の声をクローンし声紋認証をすり抜ける事例が増加しており、もはや「声で本人確認」は単独では信頼できない状況です。実際、わずか数秒の音声サンプルからユーザーと区別が難しい音声を生成できるAI技術が一般にも利用可能になっています。またディープフェイク技術によって他人の顔映像を本物そっくりに作成し、カメラによる顔認証を欺く試みも確認されています。金融・ハイテク企業の約半数が2024年時点でこうしたディープフェイク詐欺に直面したとの報告もあります。さらに研究者はGAN（敵対的生成ネットワーク）を用いて本物そっくりの指紋画像を生成し、指紋センサーへの偽装攻撃を検証するなど、顔や声以外の生体情報でもAIによるなりすましの可能性が指摘されています。生成AIの進化は、生体認証システムに対し従来想定し得なかった巧妙な偽装リスクをもたらしているのです。

こうした脅威に対抗すべく、生体認証システム側もAIを活用した対策を強化しています。ディープフェイクによる不正を見破る鍵として注目されるのがライブネス検知です。カメラ越しの利用者に対し「瞬きする」「ランダムな方向に顔を向ける」といったアクションを促し、その応答や肌の質感・奥行き情報をAIが解析することで、その場に実在する生身の人物かを確認します。静止画や録画映像、生成AIが作り出した偽映像ではこうしたライブネスチェックを滑らかにクリアできないため、顔認証の信頼性を大幅に高めることができます。また音声認証でも、合言葉をその場で言わせるなどリアルタイム応答を要求する手法が導入されつつあります。 さらにマルチモーダル認証も強固な対策です。顔＋声＋指紋といった複数の生体情報を組み合わせ、同時に照合することで、一つの要素が偽装されても他の要素で補完し不正を検知できます。例えば声のディープフェイクで声紋が一致しても、同時に行う顔認証やデバイス固有情報のチェックで矛盾を検出するといった仕組みです。加えて、AIがユーザーの行動パターンや端末環境を常時モニタリングしてリスク評価を行い、通常と異なる挙動があれば追加認証を要求する継続的な認証の考え方も登場しました。この方式ではログイン後もバックグラウンドでAIによる監視が続き、不正の兆候に応じて都度本人確認を行うため、セッション乗っ取り等を未然に防ぐことが期待されています。これら高度化した検知技術や多要素・継続認証の導入により、生成AI時代における生体認証システムの安全性は着実に強化されています。

生成AIと並び注目されるAIエージェント（自律型AIのソフトウェア）も、生体認証の概念を大きく変えつつあります。AIエージェントがユーザーの顔・指紋・声など生体データから独自の識別IDを生成し、ユーザー不在でも代理で認証を実行できる技術が登場しました。例えば、あるスタートアップが発表した「Agentic Biometric Authentication」の仕組みでは、AIが24時間365日自動でユーザーになり代わり認証を行い、しかも認証行為はユーザーが事前に許可した権限内に限定されます。これにより、ユーザーの許可範囲を超える操作はAIエージェントでも実行できず、不正利用を防止できます。またAIが環境や状況を判断し、深夜帯のアクセスなど予め想定した条件下でのみ認証を許可するといった柔軟な制御も可能です。このようにエージェント技術と生体認証を組み合わせることで、ユーザーがその場にいなくても安全に本人確認ができる新たなワークフローが実現します。実際、米国の大手IAM（Identity and Access Management）企業であるPing IdentityもAIエージェントの台頭に備えた信頼性確保の基盤作りに乗り出しています。デジタル上の「見たり聞いたりする情報をもはや鵜呑みにできない」時代になったと指摘される中、人間とAIエージェントが協調してセキュリティを維持する新しい認証モデルの確立が急務となっています。