カメラに手をかざすだけで個人認証を行うことができる非接触掌紋認証は，他の生体認証と比べて衛生面と利便性に優れている．非接触掌紋認証では，手が写っている画像から認証で使用する関心領域（Region of Interest: ROI）を抽出する必要がある．ROIの抽出精度が認証精度に大きな影響を与えるため，自由な位置姿勢の手からROIを高精度に抽出する手法が不可欠である．従来手法[1]では，入力画像を二値化して手領域の輪郭を抽出し，手首から輪郭までの距離に基づいて指と指の間にある谷点を検出し，谷点の位置に基づいてROIを抽出する．従来手法は，背景や指輪の影響で手領域を二値化できないことや，手の位置姿勢によって手首位置を特定できないことにより，ROIの位置ずれが生じて認証精度が低下する問題がある．そこで，本稿では，Segment Anything Model 3（SAM 3）[2]とMediaPipe Hand Landmarker（MP）[3]を用いた掌紋領域抽出手法を提案する．具体的には，セグメンテーション基盤モデルであるSAM 3で手と指輪領域を抽出し，指輪の影響を低減した手領域マスクと，MPで検出した手首位置からROIを抽出する．公開データセットを用いた実験により，提案手法の有効性を実証する．