音声バイオメトリクス市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：タイプ別（アクティブバイオメトリクス、パッシブバイオメトリクス）、導入モデル別（オンプレミス、クラウド）、企業規模別（中小企業、大企業）、業界別（銀行、金融サービス、保険、小売・Eコマース、通信・IT、政府・防衛、その他業界）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）の予測、2025年～2033年

音声バイオメトリクスは、個人の独特な声の特徴を利用して本人確認を行う技術です。検証手続きを完了するために、音声バイオメトリクスは、ピッチ、トーン、話し方のリズムなどの固有の声の特徴を利用します。高度なアルゴリズムは、提供された音声モデルを接続されたデータベース内の既存の音声サンプルと比較し、ユーザーの識別を認証または拒否します。Google アシスタントは、スマートホーム向けに音声認識技術やその他のホームセキュリティ機能を使用しています。消費者向けアプリケーションにおけるセキュリティ ソリューションの需要は、このようなアプリケーションによって促進されています。音声認識は、Apple の Siri と Google の音声検索以来、大きな変革を遂げてきました。スマートホームやスマートシティの開発は、需要に好影響を与えると予想されます。膨大な量のデータが流入したことで、音声ベースの検索が大幅に強化され、プロバイダーは現在、製品の精度向上に注力しています。

音声生体認証市場の成長要因

ますます複雑化するセキュリティ上の脅威

音声生体認証のセキュリティ障壁は、ディープラーニングと人工知能の追加によって高められてきましたが、この技術はユーザーフレンドリーな利便性と高い精度で好まれています。パスワードはセキュリティを回避するための簡単な手法へと進化しました。サイバーセキュリティリスクは指数関数的に増大する。こうした状況を受けて、高度な音声生体認証技術の開発が進められてきた。音声生体認証は、一人ひとりの発話が固有のものであり模倣できないため、複雑なセキュリティ脅威に対抗するために利用できる。

音声バイオメトリクスは声紋に基づいているため、生体認証データ（この場合は個人の声）の安全な取り扱いを監督する生体情報プライバシー法（BIPA）の対象となります。BIPAの規定に違反した企業は厳しい調査と罰金の対象となり、ユーザーの信頼を高めています。例えば、ある大手ファストフード店は、ドライブスルーで人工知能による音声認識技術を使用したとして、BIPAに基づき訴えられています。州裁判所および連邦裁判所での訴訟では、インフォームドコンセント基準、利益および情報開示の制限、BIPAに準拠したデータ保持慣行の実施を怠ったと主張されています。

市場抑制

第三者（クラウド）データストレージのセキュリティに関する懸念

音声生体認証の主な問題は、依然としてプライバシーとデータセキュリティ侵害です。第三者によるデータの収集と保存は重大なリスクとなっており、調査対象分野の急速な拡大を妨げています。市場は変化し、セキュリティ上の懸念によって引き起こされる多くの困難を乗り越えてきました。Speechmatics Report 2021では、回答者の95%が、データプライバシーが将来的に問題になると回答しています。回答者は、データ保存の手順と場所について懸念を表明しました。オンプレミス実装は、現在および将来のデータプライバシーの懸念に対処するための優れたソリューションとして、回答者の47%が挙げており、これは昨年の39%から増加しています。オンプレミス展開により、プライベートクラウドのインストールやデータ侵害に関連するリスクを大幅に軽減できます。

さらに、BFSI（銀行・金融サービス・保険）業界では、顧客データと音声データがサードパーティサプライヤーの施設内に保管されなければならないため、コンプライアンスと規制上の問題がいくつか存在します。金融機関は、主にデータローカライゼーションの問題と制約のために音声生体認証の導入を躊躇してきましたが、GDPRなどの法律に準拠したオンプレミスシステムを導入することで、これらの問題は解決できます。オンプレミスでの導入により、ユーザーはより規制の厳しい環境の恩恵を受け、クラウドストレージに関する懸念も解消されました。

市場機会

市民の安全確保のため、各国政府が大規模にテクノロジーを導入

音声生体認証サービスプロバイダーや世界各国の政府は、セキュリティ、不正防止、本人確認が依然として最優先事項である様々な業界において、音声生体認証システムがいかに重要であるかを認識し始めています。電子パスポートプログラムの拡大、政府による支援、犯罪者識別における広範な利用など、予測期間中に市場の成長を大きく促進すると予想される重要な要因がいくつかあります。

音声生体認証システムへの世界的な投資は、身元確認活動の増加や犯罪率低下に向けた取り組みの拡大に伴い増加している。音声生体認証を利用する先進国では、電子パスポート、電子運転免許証、国境管理、国民ID、政府サービスへの正規アクセスなど、様々な政府プログラムが導入されている。ArmorVoxのような企業のおかげで、政府はユーザーから採取した音声指紋を電子署名として利用できるようになった。毎分100万件以上の音声指紋を照合することで、詐欺リストを用いた不正行為の検出と追跡をリアルタイムで行うことも可能になっている。

地域別分析

北米は主要な収益貢献地域であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）19.20%を示すと予想されています。モバイルおよびクラウド技術の利用が飛躍的に発展し、コンピュータ処理能力が比類のないほど向上したことにより、音声認識はさまざまな用途で使用されています。健康関連データ記録の作成に活用されていることから、米国では医療分野が音声認識技術の開発において主要な役割を果たすと予想されています。音声認識技術は、現在も使用されている従来の方法の一部に取って代わる可能性があります。医療システムでは、診断中に特定された償還対象となる問題を特定し、重要な健康指標を見落とさないようにするために、音声対応の文字起こしも求められています。

欧州市場の動向

ヨーロッパは予測期間中に19.70%のCAGRを示すと予想されています。HSBCは英国の銀行システムに音声認識技術を統合しています。目的はセキュリティを強化することです。同社はすでにモバイルアプリケーションに指紋スキャナーを搭載していますが、この技術を提供する銀行は他にもあります。同行は音声認識技術を2つの方法で使用しています。1つはモバイルデバイスの指紋スキャナーです。これはiPhoneシリーズのモバイルデバイスにも適用されます。音声認識サービスは、電話サービスに電話をかけた顧客の声をさまざまな識別子と照合します。声のイントネーション、アクセント、単語の発音スタイル、声帯構造など、100以上の指標を検証します。

中国政府は最近、大規模な監視と社会統制活動を強化するため、大規模な生体認証データベースの開発を含む生体認証技術の利用を拡大している。サンプルサイズが小さいため、音声パターンデータベースは他の警察が運用する生体認証データベースほど確立されていない。中国のスタートアップ企業iFlytekは、今後2〜3年以内に音声認識ソフトウェアを広く利用可能にする計画だ。同社はビッグデータと人工知能を用いて、ユーザーの特徴的な声の特徴に基づいてユーザーを識別する。同社は現在、中国でのより広範な展開を可能にする科学的進歩を遂げたと主張している。しかし、iFlytekは中国の新疆ウイグル自治区での監視活動に関与しているため、米国のブロックリストに掲載されている28の中国企業の1つである。

OneVaultと南アフリカ詐欺防止サービス（SAFPS）は、コールセンターに生体認証による不正検出技術と全国的な不正データベースを導入するよう努めます。詐欺攻撃が高度化するにつれて、対応の速さとデータの正確性がますます重要になります。そのため、SAFPSはOneVaultのLumenVox受動音声生体認証および不正スキャナー認証ソフトウェアを使用します。南アフリカ銀行リスク情報センターによると、デジタルバンキングで最も頻繁に発生する犯罪には、電子メールのハッキング、フィッシング、ビッシング（音声フィッシング）、スミッシング（SMSフィッシング）、ビッシング（音声フィッシング）などがあります（IT Webによる）。

タイプインサイト

パッシブバイオメトリクスセグメントは市場の主要な貢献者であり、予測期間中に20.25%のCAGRを示すと推定されています。ユーザーが登録手続きを経て固有の音声指紋を提供する必要があるもう1つの認証方法は、パッシブ音声バイオメトリクスです。パッシブ音声バイオメトリクスでは、発信者が特定のセリフを朗読したり、正確な単語を繰り返し言ったりする必要なく、通常の会話中に登録を行うことができます。パッシブ音声バイオメトリクス技術は、正しく機能するために、通常少なくとも20秒間続くユーザーの音声の単一の録音を必要とします。この種の音声バイオメトリクス認証の別名として、パスワードレス音声バイオメトリクス、言語非依存音声バイオメトリクス、自由音声音声バイオメトリクス、テキスト非依存音声バイオメトリクスなどがあります。

システムがユーザー固有の音声パターンを認識するために、アクティブ音声バイオメトリクスとは、ユーザーがフレーズや単語を繰り返し発話することを要求する音声バイオメトリクス認証技術を指します。ユーザーは認証手続きを行うたびに、特定の用語、電話番号、または口座番号を発話する必要があります。システムは、その音声を以前に収集したユーザーの音声パターンと比較し、ユーザーが認証に合格したかどうかを判断します。HSBCの「Speech is my password」プロジェクトは、アクティブ音声バイオメトリクスの好例です。アクティブ音声バイオメトリクスを機能させるには、ユーザーが積極的に参加し、後で認証に使用される特定のフレーズを意識的に発話する必要があります。

デプロイメントモデルに関する考察

クラウドセグメントは市場の主要な貢献者であり、予測期間中に 20.40% の CAGR を示すと推定されています。生体認証情報はデバイスではなく、完全にクラウドベースのモデルのプライベートサーバーに保存されます。さらに、クラウドにより統一されたユーザーインターフェイスの作成が可能になり、機械学習を生体認証システムに簡単に組み込むことができます。したがって、クラウドを使用すると、生体認証ははるかに適応性が高く、ユーザーフレンドリーになります。クラウドベースの音声生体認証システムは、多様な統合の可能性のおかげで簡単に導入できます。開発者は、Aculab VoiSentry の SaaS、クラウドベース、サブスクリプションベースのモデルのおかげで、顧客コンタクトアプリに生体認証音声認証のセキュリティとユーザーの利便性の向上を迅速に追加できます。

オンサイトの生体認証システムには、コンピュータやその他のIT機器のネットワークが必要です。このインフラストラクチャはコストがかかり、維持管理も必要となるため、生体認証プロジェクトの実装に専門的なITインフラストラクチャやメンテナンスを必要としない生体認証サービスが人気を集めています。このような状況は、市場の拡大を阻害します。金融サービス業界（BFSI）や防衛産業におけるテクノロジーの普及に伴い、セキュリティ上の理由、および購入者が政府機関である場合の規則上の要件として、オンプレミスでの導入が必須となっています。

企業規模に関する洞察

大企業セグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）19.40%を示すと推定されています。大企業は、AIと機械学習技術を使用して、データからより良い情報を引き出し、生産性を向上させ、経費を削減し、価値を高めています。生体認証音声市場の成長に影響を与える主要な要因の1つは、巨大企業です。これらの企業がさまざまなアプリケーションにディープラーニングを採用し、教師なし機械学習技術を監督するにつれて、このサービスの利用は増加する可能性が高くなります。さらに、家庭やモバイルデバイスでのAIアシスタントの普及により、銀行は音声AIアシスタントの展開を開始しました。顧客は、残高照会やクレジットカードの停止などのサービスをリクエストする際に、声に出して話すことをますます好むようになっています。

中小企業による機械学習技術の導入拡大が自然言語処理の需要を牽引しています。AIベースのチャットボットは、カスタマーサービス部門にかかる現在のプレッシャーを軽減しています。音声技術を使用するAIボットは、現在ますます進化しています。自然言語処理（NLP）単一の音声に含まれる多数の意図やエンティティを処理するように学習させる。デコードに適した音声認識モデルを指示する必要があり、そのためには、複数のチャネルにわたる音声の管理、周囲のノイズ制御、および自動言語検出の能力が必要となる。

業界別分析

銀行、金融サービス、保険セグメントは市場の主要な貢献者であり、予測期間中に18.90%のCAGRを示すと推定されています。PIN、パスワード、ワンタイムパスワードは、銀行が従来使用してきた知識ベースの認証技術の例です。人間の存在を必要とする網膜スキャナーや指紋スキャナーを超える有望なオンラインバンキングオプションは、銀行における音声バイオメトリクスです。知識ベースの認証にはユーザーの注意が不可欠です。ユーザーは、各アカウントごとに固有の安全なログイン情報を選択し、定期的に更新する必要があります。オンラインバンキングを使用する多くの人は、特にセキュリティ要件に準拠したパスワードを頻繁に入力する必要がある場合、オンラインバンキングに不満を感じています。

経済情勢が不安定なこの時代において、企業にとっての究極の目標は、コスト削減と効率改善の機会を創出することです。あらゆる層の顧客は利便性を重視するようになり、少しでも不備があれば、すぐに他社に乗り換えてしまいます。しかし、規制が厳しくなるにつれ、企業は記録管理、データセキュリティ、透明性の確保といった業務のあり方を見直す必要に迫られています。これらの問題に適切に対処しなければ、顧客サービスに悪影響を及ぼす可能性があります。小売業やeコマース業界の企業は、複雑な要件に対応しなければなりません。そのため、急速に発展している音声認識技術は、こうした企業にとって大きなメリットとなるでしょう。音声認識技術は、顧客サービスの向上、業界全体のコスト削減、そして顧客一人ひとりに合わせたスムーズな購買体験の提供に貢献します。

通信業界とIT業界には豊富な選択肢があり、その結果、市場ではさまざまなニーズに対応する数々のイノベーションが生まれています。例えば、会話型AIと音声セキュリティのリーダーであるGnani.aiは、2021年9月に自社開発の音声バイオメトリクスソフトウェアのリリースを発表しました。Armour365と呼ばれるこのバイオメトリクスシステムは、不正防止とデータ保護における新たな脅威や増大する脅威に対処するための最先端機能を備えています。Armour365音声バイオメトリクスは、300を超える独自の特許取得済み音声セグメントを活用し、高度なコンタクトセンターおよびメッセージングアプリとの連携機能を提供します。