1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Type
3.2. Snippet by Deployment
3.3. Snippet by Application
3.4. Snippet by End-User
3.5. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Global Rise in Online Transaction
4.1.1.2. Rising Need for a Multi-Layered Security Approach
4.1.1.3. Advancement in Behavioral Biometrics Technology
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Privacy Concerns and Inaccurate Data
4.1.3. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter’s Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Type
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Type
7.2. Signature Analysis*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Keystroke Dynamics
7.4. Voice Recognition
7.5. Gait Analysis
8. By Deployment
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment
8.2. On-Premise*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Cloud
9. By Application
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
9.2. Identity Proofing*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Continuous Authentication
9.4. Risk and Compliance
9.5. Fraud Detection and Prevention
10. By End-User
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
10.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
10.2. BFSI*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. Retail and Commerce
10.4. Healthcare
10.5. Government and Public Sector
10.6. Others
11. By Region
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
11.2. North America
11.2.1. Introduction
11.2.2. Key Region-Specific Dynamics
11.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.2.7.1. U.S.
11.2.7.2. Canada
11.2.7.3. Mexico
11.3. Europe
11.3.1. Introduction
11.3.2. Key Region-Specific Dynamics
11.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.3.7.1. Germany
11.3.7.2. UK
11.3.7.3. France
11.3.7.4. Italy
11.3.7.5. Russia
11.3.7.6. Rest of Europe
11.4. South America
11.4.1. Introduction
11.4.2. Key Region-Specific Dynamics
11.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.4.7.1. Brazil
11.4.7.2. Argentina
11.4.7.3. Rest of South America
11.5. Asia-Pacific
11.5.1. Introduction
11.5.2. Key Region-Specific Dynamics
11.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.5.7.1. China
11.5.7.2. India
11.5.7.3. Japan
11.5.7.4. Australia
11.5.7.5. Rest of Asia-Pacific
11.6. Middle East and Africa
11.6.1. Introduction
11.6.2. Key Region-Specific Dynamics
11.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Type
11.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment
11.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12. Competitive Landscape
12.1. Competitive Scenario
12.2. Market Positioning/Share Analysis
12.3. Mergers and Acquisitions Analysis
13. Company Profiles
13.1. BioCatch Ltd.*
13.1.1. Company Overview
13.1.2. Product Portfolio and Description
13.1.3. Financial Overview
13.1.4. Key Developments
13.2. Nuance Communications, Inc.
13.3. LexisNexis Risk Solutions
13.4. Ping Identity
13.5. Zighra Inc.
13.6. IKS TN S.r.l.
13.7. Fair Isaac Corporation
13.8. Mastercard International Incorporated
13.9. ThreatMark
13.10. Plurilock Security Inc.
14. Appendix
14.1. About Us and Services
14.2. Contact Us
世界の行動バイオメトリクス市場（2023年-2030年） |
| 【英語タイトル】Global Behavioral Biometrics Market - 2023-2030 | |
 | ・商品コード：DTM24FE028 ・発行会社（調査会社）：DataM Intelligence ・発行日：2023年10月 ・ページ数：205 ・レポート言語：英語 ・レポート形式：PDF ・納品方法：Eメール ・調査対象地域：グローバル ・産業分野：IT・通信 |
| Single User | USD4,350 ⇒換算￥661,200 | 見積依頼/購入/質問フォーム |
| Global Site License | USD7,850 ⇒換算￥1,193,200 | 見積依頼/購入/質問フォーム |
|
※販売価格オプションの説明 ※お支払金額：換算金額（日本円）＋消費税 ※納期：即日〜2営業日（3日以上かかる場合は別途表記又はご連絡） ※お支払方法：納品日＋5日以内に請求書を発行・送付（請求書発行日より2ヶ月以内に銀行振込、振込先：三菱UFJ銀行/H&Iグローバルリサーチ株式会社、支払期限と方法は調整可能） |
| 概要 世界の行動バイオメトリクス市場は、2022年に16億米ドルに達し、2023-2030年の予測期間中に年平均成長率20.5％で成長し、2030年には74億米ドルに達すると予測されています。 サイバー攻撃の増加、詐欺、個人情報盗難の発生は日々増加しているため、認証技術が強化されています。パスワードや暗証番号のような従来のセキュリティ対策に加えて、行動バイオメトリクスはさらなる保護レベルを提供します。従来のアプローチと比較して、行動バイオメトリクスはよりスムーズでユーザーフレンドリーな認証体験を提供します。ユーザーは複雑なパスワードを覚える必要がなく、認証は受動的かつ継続的に行えるため、利便性が向上します。 機械学習アルゴリズムは行動バイオメトリクスの信頼性と精度を大幅に向上させ、これらのアルゴリズムは大規模なデータセットを分析し、ユーザー行動の微妙なパターンを検出することにつながります。欧州のGDPRやカリフォルニア州のCCPAのようなデータ・プライバシー規制は、組織に、より安全でプライバシーに配慮した認証方法の探求を促し、行動バイオメトリクスへの関心の高まりにつながっています。 アジア太平洋地域ではサイバー脅威や詐欺の試みが増加しており、行動バイオメトリクスは進化する脅威に適応する継続的なセキュリティ層を提供しています。人工知能と機械学習の進歩により、行動バイオメトリクス・システムの精度と有効性が向上しており、同地域の組織にとってより魅力的なものとなっています。 動向 オンライン取引の世界的な増加 世界の企業や個人は、ショッピング、バンキング、コミュニケーションなど、さまざまな活動においてデジタル・プラットフォームへの移行を加速させています。オンライン取引の利便性がオンライン取引の成長を後押ししており、行動バイオメトリクスのような安全な認証方法が重要となっています。サイバー攻撃、データ漏洩、オンライン詐欺の急増により、より強力な認証方法の必要性が高まっています。行動バイオメトリクスは、こうした脅威から保護するために、セキュリティのレイヤーを追加します。 例えば、2023年9月6日、雇用経歴審査サービスのスペシャリストであるファースト・アドバンテージ・コーポレーションは、ニューヨーク州ヒックスビルに本社を置くバイオメトリクスの新興企業、インフィニットIDを4100万米ドルの全額現金取引で買収しました。インフィニットID社は、カスタムバイオメトリクス・ソリューションを提供し、指紋採取ソフトウェアに特化した子会社プリントスキャン社を所有しています。 両社は、インフィニットIDは収益性の高いベンチャー企業であり、1000万米ドルを超える年間売上高が見込まれると述べています。報告書によると、ITRCと関わった被害者の16％が、ID犯罪の被害に遭った後に自殺を考えたと報告しており、前年の10％から増加しています。ITRCの被害者の26％が10万米ドルを超える損失を報告しており、ID犯罪の経済的影響も深まっているようだ。 多層的なセキュリティ・アプローチの必要性の高まり フィッシング、マルウェア、ソーシャル・エンジニアリングなど、さまざまなサイバー攻撃は、脅威の拡大の一端を担っています。こうした攻撃を阻止するには、従来のセキュリティ対策では不十分なことが多いため、追加のセキュリティ層が必要になることが多いです。サイバー犯罪者はより複雑な攻撃手法を開発しているため、侵害を特定して阻止することはより困難になっています。多層的なセキュリティは攻撃者に複雑さを与え、その活動を検知する可能性を高める。 例えば、2023年10月2日、大手ハードウェアウォレットメーカーであるCoolWalletは、特にFriend.techやCoinbaseのイーサリアムレイヤー2チェーンであるBaseのようなプラットフォームを標的とした、Web3分野におけるフィッシング攻撃の脅威の高まりに対処しました。Base上に構築された分散型ソーシャルメディア・プラットフォームであるFriend.techは大きな成長を遂げているが、悪意のあるアクターからの不要な注目も集めています。 CoolWalletはフィッシング攻撃に対する防御としてWeb3 SmartScanを導入し、このプロアクティブ・トランザクション・スクリーナーは、ユーザーが盗難の犠牲になる前に悪意のある行動やスマート・コントラクトの脆弱性を特定します。Friend.techやBaseとシームレスに統合するCoolWallet Proは、EAL6+セキュアエレメント、生体認証、改ざん防止デザインなどの機能を提供し、セキュリティを強化します。 行動バイオメトリクス技術の進歩 ユーザーの行動パターンを研究・解釈するために、行動バイオメトリクスは主に機械学習と人工知能技術に依存しています。これらの技術が発展するにつれて、行動バイオメトリクス・システムの精度と効率は向上しています。高性能なコンピューティング・リソースとクラウド・インフラが利用可能になることで、行動データをより迅速かつ効率的に分析できるようになり、リアルタイムの認証が実現可能になります。 例えば、2023年9月12日、LSEGの事業であるGIACTの金融犯罪のための提案開発ディレクターであるケイトリン・シンクレアは、消費者や企業を含む銀行の顧客の顧客ライフサイクル全体にわたる脆弱性を強調し、詐欺の格好の標的になっていると指摘しました。金融機関は、従来の方法を超える多面的なアプローチを採用する必要があり、このアプローチには、多要素認証、ワンタイムパスワード、検証強化のための代替データを活用する技術の採用などが含まれます。 プライバシーの懸念と不正確なデータ 行動バイオメトリクスを使用するシステムは、常に完全に正確であるとは限らありません。偽陽性または偽陰性は、ユーザのバリエーション、環境、および取得されたデータの品質などの要素によって生じる可能性があります。行動が大きく変化するユーザーや障害のあるユーザーは、これらのシステムの精度に課題をもたらす可能性があります。行動バイオメトリクスは受動的なデータ収集に依存することが多いが、ユーザーの参加も必要です。データを収集するためには、利用者は特定の行動（タイピングやスワイプなど）をとらなければなりません。 行動バイオメトリクスは、ユーザーの行動や振る舞いを継続的に監視するため、ユーザーによっては押しつけがましいと感じるかもしれません。特に、システムが明確な同意や制御メカニズムなしに機密データを収集する場合、プライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。行動バイオメトリクス・データは通常、テンプレートの形で保存され、適切に保護されない場合、盗難や漏洩の恐れがあります。これらのテンプレートを保護することは、不正アクセスや悪用を防ぐために極めて重要です。 セグメント分析 世界の行動バイオメトリクス市場は、タイプ、展開、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化されます。 署名分析の大幅な進歩が市場を押し上げる 近年、機械学習アルゴリズムが大きく進歩し、行動バイオメトリクスデータのより正確で信頼性の高い分析が可能になり、これが行動バイオメトリクスを署名分析に統合する実現可能性と有効性に寄与しています。セキュリティが最も重要な組織は、シームレスなユーザー体験を提供することにも努めています。行動バイオメトリクスは、人が自分の名前にどのようにサインするかなどの自然な行動に基づく摩擦のない認証を可能にすることで、ユーザーの利便性を高めることができます。 2021年9月にTransactions on Engineering and Computer Scienceに掲載された論文によると、バイオメトリクス・セキュリティ・システムにおいて広く受け入れられている行動特性として、手書きの署名の重要性が指摘されています。署名には様々な動的かつ生得的な行動特性が含まれており、年齢、性別、性格、手の大きさなど、その人のソフトな特性を洞察することができます。本論文では、オフラインの手書き署名画像に基づいて、その人の性格のさまざまな特徴を判定する性格予測システムを紹介します。 地理的浸透 北米におけるデジタル変革 北米では、カリフォルニア州消費者プライバシー法や、欧州の顧客と取引する企業向けの一般データ保護規則など、厳しいデータプライバシー規制が実施されています。行動バイオメトリクスは、機密性の高いバイオメトリクス・データを保存する必要がないことが多いため、これらの規制に合致しています。北米の組織は、顧客へのデジタル・サービスの提供を中心に、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みを進めています。 例えば、2023年8月7日、BioCatch Ltd.は「BioCatch Ltd. Connect」を発表しました。Connect」を発表しました。このプラットフォームは、人工知能（AI）を活用してアプリケーション、デバイス、ネットワークなど様々なソースからのデータを分析し、特定のコンテキスト内でのユーザー行動を評価することを可能にします。基盤となる要素は、軽量のモバイルおよびウェブソフトウェア開発キット（SDK）を通じて、様々なソースから何千ものデータ信号を継続的に収集します。 競争状況 市場の主な世界的プレイヤーには、BioCatch Ltd.、Nuance Communications, Inc.、LexisNexis Risk Solutions、Ping Identity、Zighra Inc.、IKS TN S.r.l.、Fair Isaac Corporation、Mastercard International Incorporated、ThreatMark、Plurilock Security Inc.などがあります。 COVID-19の影響分析 ロックダウンや社会的距離を置く措置が講じられる中、人々は仕事、教育、買い物、娯楽のためにデジタル・チャンネルに目を向けるようになり、このようなデジタル・アクティビティの増加はより多くの行動データを生み出し、行動バイオメトリクス・システムが分析するための多くの情報を提供しています。パンデミックはユーザーの行動に大きな変化をもたらしました。リモートワークやオンライン学習により、タイピングパターンやマウスの動き、その他のデジタル・インタラクションが変化しています。行動バイオメトリクス・システムは、これらの新しいパターンに適応し、正当なものとして認識する必要があります。 システムやサービスへの安全なリモート・アクセスの必要性が急増しています。行動バイオメトリクスは、リモートワーカーに摩擦のない認証を提供し、パスワードのような従来の認証方法への依存を減らすという重要な役割を果たしています。パンデミックは、サイバー攻撃や詐欺行為の増加をもたらしました。行動バイオメトリクスは、ユーザー行動の異常や疑わしいパターンを分析することで、アカウント乗っ取りやフィッシング攻撃などの不正行為を検知するために活用されています。 一部の組織では、パンデミック時の健康監視に行動バイオメトリクスの利用を模索しています。例えば、タイピングパターンや声の特徴を監視して、リモートワーカーのストレスや疲労の兆候を検出します。認証とモニタリングのための行動データの収集と分析には、プライバシーに関する懸念があります。利用者は個人データの取り扱いにより敏感になり、行動バイオメトリクスの実践に対する監視が強化される可能性があります。 AIの影響 AIアルゴリズムは、行動バイオメトリクス・データを高い精度で分析・解釈することができます。機械学習と深層学習技術により、システムはユーザー行動の微妙なパターンとバリエーションを認識することができ、偽陽性と偽陰性を減らすことができます。AIは行動バイオメトリクス・データのリアルタイム分析を可能にします。これは、ユーザー認証と不正検知が瞬時に行われることを意味し、異常や疑わしい行動が検出された場合に即時のセキュリティ対応を提供します。 AIを搭載した行動バイオメトリクス・システムは、継続的に学習して進化するユーザー行動に適応することができ、確立されたパターンからの変化や逸脱を識別できるため、時間の経過とともに変化する可能性のある不正行為の検出に効果的です。AIアルゴリズムは、ユーザー行動の異常を検出することに優れており、不正アクセスや侵害されたアカウントを示す可能性のある異常な行動や予期せぬ行動を特定することができ、セキュリティの追加レイヤーを提供します。 例えば、アマゾンは2023年9月26日、AlexaLLMと呼ばれる大規模な言語モデルを搭載したアレクサ製品のための新しいAI機能を発表しました。しかし、アマゾンはAIモデルを訓練するために、アレクサとユーザーの音声対話の一部を使用する予定であることが明らかになりました。 アマゾンはユーザーを安心させるために、プライバシー・コントロールや、アレクサが話を聞いているときに青く光るライトやオプションの音声トーンなどのインジケーターを通じて、アレクサの体験をコントロールできるようにするとしています。しかし、"アレクサ、チャットしよう "のような機能がビジュアルIDとともに導入されたことで、合図なしで起動できるようになり、プライバシーに関する疑問が投げかけられています。 ロシア・ウクライナ戦争の影響 地政学的紛争時には、サイバー攻撃やサイバー脅威が増加することが多いです。敵対する国やサイバー犯罪集団は、重要なインフラ組織や個人を標的にするかもしれません。行動バイオメトリクスは、ユーザーの行動を調査して有害な活動の兆候を調べることで、そのようなリスクを特定し低減する上で非常に有用です。紛争の影響を受けている地域では、一般的にセキュリティ問題や機密情報を保護することの価値に対する意識が高いです。 紛争やセキュリティ上の懸念によって混乱が生じると、リモートで仕事をし、デジタル取引を行う人が増える可能性があります。行動バイオメトリクスは、物理的なトークンやパスワードを必要とせずに継続的な認証を提供することで、安全なリモート・アクセスやオンライン取引を促進することができます。紛争や政情不安の影響を直接受ける地域では、政府の監視や個人のデジタル活動のプライバシーに対する懸念が生じる可能性があります。 タイプ別 • 署名分析 • キーストローク動態 • 音声認識 • 歩行分析 デプロイメント別 • オンプレミス • クラウド アプリケーション別 • アイデンティティ証明 • 継続的認証 • リスクとコンプライアンス • 不正検知と防止 エンドユーザー別 • BFSI • 小売・商業 • ヘルスケア • 政府・公共機関 • その他 地域別 • 北米 o 米国 o カナダ メキシコ • ヨーロッパ o ドイツ o イギリス o フランス o イタリア o ロシア o その他のヨーロッパ • 南アメリカ o ブラジル o アルゼンチン o その他の南米諸国 • アジア太平洋 o 中国 o インド o 日本 o オーストラリア o その他のアジア太平洋地域 • 中東およびアフリカ 主な展開 • 2023年4月、出納に特化した大手金融テクノロジー企業であるオンベは、不正防止ツール群を強化したOnbeGuardを発表しました。OnbeGuardは現在、不正検知のリーダーとして有名なBioCatch Ltd.の行動バイオメトリクスを組み込んでおり、この先進的なソリューションは、過去の支出パターン、BioCatch Ltd.の行動バイオメトリクス、チャネルデータを組み合わせて、会計、口座ログイン、ATMでの誤検知を減らしながら、支払詐欺を予測し、撲滅します。 • 2022年5月、オーストラリア・コモンウェルス銀行（CBA）は、セキュリティ機能に行動バイオメトリクスを追加することで、不正検知機能を強化します。同行は行動バイオメトリクスを活用して顧客のコンピュータ設定や個人の行動パターンを分析し、デジタル・チャネル全体におけるリアルタイムの不正検知能力を強化します。 • レクシスネクシス・リスク・ソリューションズ（LNRS）は2022年5月、不正対策ソリューションの強化のため、行動バイオメトリクス技術を提供するレクシスネクシス・リスク・ソリューションズを買収しており、今回の統合により、加盟店は重層的な防御アプローチを活用することで本人確認を強化し、不正を防止できるようになります。行動バイオメトリクスは、信頼できるユーザーがモバイル機器とどのようにやり取りしているかを分析し、この情報をその後の取引時の認証に使用します。 レポートを購入する理由 • タイプ、展開、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界の行動バイオメトリクス市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレーヤーを理解します。 • トレンドと共同開発の分析による商機の特定。 • 行動バイオメトリクス市場レベルの数多くのデータを全セグメントでまとめたエクセルデータシート。 • PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。 • 主要企業の主要製品からなる製品マッピングをエクセルで提供。 世界の行動バイオメトリクス市場レポートは、約69の表、70の図、205ページを提供します。 対象読者 • メーカー/バイヤー • 業界投資家/投資銀行家 • 研究専門家 • 新興企業 |
1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブサマリー
3.1. タイプ別
3.2. 配置別
3.3. 用途別
3.4. エンドユーザー別
3.5. 地域別
4. 動向
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 世界的なオンライン取引の増加
4.1.1.2. 多層的なセキュリティ・アプローチへのニーズの高まり
4.1.1.3. 行動バイオメトリクス技術の進歩
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. プライバシーへの懸念と不正確なデータ
4.1.3. 影響分析
5. 業界分析
5.1. ファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
5.5. ロシア・ウクライナ戦争の影響分析
5.6. DMI意見
6. COVID-19分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID-19中の価格動向
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. タイプ別
7.1. イントロダクション
7.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）、タイプ別
7.1.2. 市場魅力度指数、タイプ別
7.2. シグネチャー分析
7.2.1. イントロダクション
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）
7.3. キーストロークの動向
7.4. 音声認識
7.5. 歩行分析
8. デプロイメント別
8.1. 導入
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%） 、デプロイメント別
8.1.2. 市場魅力度指数、デプロイメント別
8.2. オンプレミス
8.2.1. 導入
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）
8.3. クラウド
9. 用途別
9.1. 導入
9.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
9.1.2. 市場魅力度指数、 用途別
9.2. 身分証明
9.2.1. 導入
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）
9.3. 継続的認証
9.4. リスクとコンプライアンス
9.5. 不正行為の検出と防止
10. エンドユーザー別
10.1. イントロダクション
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
10.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
10.2. 金融
10.2.1. イントロダクション
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）
10.3. 小売と商業
10.4. ヘルスケア
10.5. 政府・公共部門
10.6. その他
11. 地域別
11.1. イントロダクション
11.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、地域別
11.1.2. 市場魅力度指数、地域別
11.2. 北米
11.2.1. 序論
11.2.2. 主な地域別動向
11.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、タイプ別
11.2.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、デプロイメント別
11.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
11.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
11.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、国別
11.2.7.1. 米国
11.2.7.2. カナダ
11.2.7.3. メキシコ
11.3. ヨーロッパ
11.3.1. イントロダクション
11.3.2. 主な地域別動向
11.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、タイプ別
11.3.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、デプロイメント別
11.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
11.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
11.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、国別
11.3.7.1. ドイツ
11.3.7.2. イギリス
11.3.7.3. フランス
11.3.7.4. イタリア
11.3.7.5. ロシア
11.3.7.6. その他のヨーロッパ
11.4. 南米
11.4.1. イントロダクション
11.4.2. 地域別主要市場
11.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、タイプ別
11.4.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、デプロイメント別
11.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
11.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
11.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、国別
11.4.7.1. ブラジル
11.4.7.2. アルゼンチン
11.4.7.3. その他の南米地域
11.5. アジア太平洋
11.5.1. イントロダクション
11.5.2. 主な地域別動向
11.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、タイプ別
11.5.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、デプロイメント別
11.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
11.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 （%）、エンドユーザー別
11.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、国別
11.5.7.1. 中国
11.5.7.2. インド
11.5.7.3. 日本
11.5.7.4. オーストラリア
11.5.7.5. その他のアジア太平洋地域
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 序論
11.6.2. 主な地域別動向
11.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、タイプ別
11.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、デプロイメント別
11.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、用途別
11.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
12. 競合情勢
12.1. 競争シナリオ
12.2. 市場ポジショニング／シェア分析
12.3. M&A分析
13. 企業情報
14. 付録
14.1. 会社概要とサービス
14.2. お問い合わせ
❖ レポートの目次 ❖
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