「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典

予備知識

用語	意味
認証	「おまえ誰？OKなやつ？」を確認する作業
生体認証	指紋や声紋、眼の虹彩や静脈パターンなど、人によって違う身体的な特徴を利用した認証のやり方

生体認証は人間様の身体的な特徴を利用した認証です。
身体的な特徴というのは微妙に変化します。

そのため、パスワードなどを使った認証と違って「登録されている情報と完全に一致するか？」でOKかNGかを判断できません。
「完全に一致するか？」で判断すると、髪を切ったり、お肌が荒れたり、寝不足で目が充血したりといった、ちょっとした違いで一致しない扱いになってしまうからです。

そこで、コンピュータさんは「大体、合ってるな。多分、本人だろう」とアバウトに判断します。

そうです。
生体認証は「多分、合ってる」で認証するのです。

そのため、正確無比が売りのコンピュータさんでも、たま～～～～～～～～に間違えます。

さて、認証におけるOKかNGかを判断するときの間違いは2種類に分類できます。
それは

１．OKな人なのにNGと判断する
２．NGな人なのにOKと判断する

の2つです。

それを踏まえて、読み進めてください。

それぞれの用語の意味

用語	意味
誤受入率	本当は認証NGなはずの人（他人）なのに、コンピュータさんが勘違いして「おまえはOKなやつだな！通れ！」と判断してしまう確率
誤拒否率	本当は認証OKなはずの人（本人）なのに、コンピュータさんが勘違いして「おまえはOKなやつじゃないな！帰れ！」と判断してしまう確率

似ているところ

どちらも生体認証の話で出てくる「あっ、間違っちゃった。ゴメンね」が発生する確率です。

違うところ

間違い方が違います。

誤受入率は「NGな人なのにOKと判断する」確率です。
NGな人を誤って受け入れてしまう確率です。

誤拒否率は「OKな人なのにNGと判断する」確率です。
OKな人を誤って拒否してしまう確率です。

備考

誤受入率と誤拒否率は相関関係にあります。

例えば「登録されている情報と一致する？」のチェックを緩くしたとしましょう。

そうすると、誤拒否率は低くなります。
チェックを緩くするほど、髪を切ったり、お肌が荒れたり、寝不足で目が充血したりといった、ちょっとした違いを無視してくれるからです。
本人なのに「おまえは本人じゃないな！」と判断される確率が低くなります。

その代わり、誤受入率は高くなります。
多少の違いがあっても「あっ！なんか違う気もするけど、多分、本人でしょ！」と判断されるからです。
他人なのに「あなたは本人ですね！」と判断される確率は高くなります。

逆もしかり、です。

「登録されている情報と一致する？」のチェックを厳しくしたとしましょう。

そうすると、誤拒否率は高くなります。
チェックを厳しくするほど、髪を切ったり、お肌が荒れたり、寝不足で目が充血したりといった、ちょっとした違いで一致しない扱いになってしまうからです。
本人なのに「おまえは本人じゃないな！」と判断される確率が高くなります。

その代わり、誤受入率は低くなります。
ちょっとした違いでも「あっ！ここが本人と違うな！きっと、これは本人じゃないな！」と判断されるからです。
他人なのに「あなたは本人ですね！」と判断される確率は低くなります。

誤拒否率を低くしようとすると、誤受入率が高くなります。
誤受入率を低くしようとすると、誤拒否率が高くなります。