「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

最初に留意事項です。
「他人受入率」や「FAR」と言われて「あぁ、アレのことね」と分かる方は最後まで読む必要ありません。
他人受入率の別の言い方が「誤受入率」です。



「他人受入率（FAR）って何？美味しいの？」な人は、このまま読み進めてください。
用語の中身について説明します。



それでは、いってみましょう。
まずは予備知識として「認証」と「生体認証」について簡単に説明します。
「そんなの説明されなくても知ってるよ！」な人は適当に読み飛ばしてください。

認証は「おまえ誰？OKなやつ？」を確認する作業です。



例えば

・本人しか知らない情報を入力させる
・本人しか持っていないものを提示させる
・接続元の情報を見る

のような過程を経て、OKな人かNGな人かを判定します。



※厳密には「認証＋認可」の説明になっていますが気にしないことにします。そこら辺が気になる方は、用語「認可」の説明を ご覧ください。

生体認証は「人間の身体を使った認証」です。
指紋や声紋、眼の虹彩や静脈パターンなどを使います。
「こいつは どんな顔をしているかな？」のような人に貸せない身体的な特徴を利用してやる認証です。



生体認証で一番有名なのは指紋認証でしょう。
機械に指をピッ！っとやって登録されている指紋だったらOKなアレです。



指紋は人によって違います。



そして、人に貸せません。
貸し借りしようと思ったら指を切る必要があります。



ということは、登録されている指紋でピッ！っとやられたら、それは登録されている人物、本人がピッ！っとやったと判断できます。

このような指紋認証をはじめ、人間様の身体的な特徴を利用した認証が生体認証です。

以上を踏まえて、本題に入ります。

繰り返しになりますが、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．NGな人なのにOKと判断する
２．OKな人なのにNGと判断する

の2つです。



この2種類の間違いのうち

１．NGな人なのにOKと判断する

間違いをしてしまう確率が「誤受入率」です。



上でも書きましたが「他人受入率」や「FAR」と表現されることも あります。
……というか「他人受入率」や「FAR」の方が一般的な表現だと思います。

例えば「誤受入率が1％」であれば「100回に1回くらいは、間違って、NGな人なのにOKと判断しちゃうかもね」です。
文字通り「誤って受け入れてしまう確率」ですね。

あと、ついでなので書いておくと

２．OKな人なのにNGと判断する

間違いをしてしまう確率は「誤拒否率」や「本人拒否率」あるいは「FRR」と言います。
こちらは「誤って拒否してしまう確率」です。



誤受入率と誤拒否率はセットで覚えてあげてください。
この2つには相関関係があります。

例えば「登録されている情報と一致する？」のチェックを ゆる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 ゆるくするほど、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。
これは絶対です。

よって、バランスを考えて、どれくらい厳密にチェックするか設定する必要があります。