世界の合成データ生成市場規模は、2025年には6億361万米ドルと評価され、2026年の7億9133万米ドルから2034年には69億527万米ドルに成長すると予測されており、2026年から2034年の予測期間中の年平均成長率（CAGR）は31.1%となる見込みです。北米は、2025年に35.99%の市場シェアを占め、合成データ生成市場を牽引しました。
合成データ生成とは、生成型人工知能（AI）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、拡散モデル、エージェントベースモデリング、シミュレーションエンジンなどの技術を用いて、現実世界のデータの統計的特性やパターンを再現する人工的に生成されたデータセットを作成するプロセスを指します。これらのデータセットは、機械学習モデルのトレーニング、AIシステムの検証、ソフトウェアアプリケーションのテスト、自動運転車の開発、サイバーセキュリティの強化、データプライバシーを保護しながらの医療および金融分析のサポートなど、幅広い用途で活用されています。
合成データ生成市場の需要は、様々な業界における人工知能の急速な普及、データプライバシーと規制遵守に対する懸念の高まり、そしてAIモデルのトレーニングに必要な大量の高品質ラベル付きデータへのニーズの高まりによって牽引されています。生成型AI技術の継続的な進歩、デジタルトランスフォーメーションへの投資の増加、そしてシミュレーションベースのテストの採用拡大も、合成データ生成市場の成長に貢献しています。
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合成データ生成市場は、生成型AIモデルの開発と展開に必要な高性能GPU、AIアクセラレータ、高度な半導体、クラウドコンピューティングインフラストラクチャへの依存度が高いため、サプライチェーンの混乱に影響を受けやすい。世界的なAIチップ不足、データセンター容量需要の増加、半導体およびネットワーク機器サプライチェーンの混乱により、世界中のAI開発者や企業にとってインフラコストが増加し、展開期間が長期化している。こうした課題により、地域的なAIインフラストラクチャへの投資、半導体サプライチェーンの多様化、クラウドコンピューティング容量の拡大が加速し、競争環境が再構築され、合成データ生成エコシステム全体の長期的な供給回復力が向上している。市場は、GPU生産の拡大、ハイパースケールデータセンターへの投資の増加、AIコンピューティングリソースの可用性の向上に支えられ、容量制約のある回復期を迎えており、企業は合成データ生成とAIモデル開発を段階的に拡大できるようになっている。
企業は、ロボット工学、自動運転車、産業オートメーション、スマート製造などの分野で、物理AIシステムのトレーニングと検証を行うために、シミュレーションベースの合成データプラットフォームの採用をますます進めています。高価な実世界データの収集だけに頼るのではなく、AIモデル開発のための多様なエッジケースシナリオを生成する、フォトリアリスティックな仮想環境を活用しています。例えば、NVIDIAのOmniverseとCosmos World Foundation Modelsを使用すると、開発者はロボット工学や自律システム向けの物理ベースの合成データセットを作成でき、商用展開前に数千ものシミュレーションされた実世界条件下でAIモデルのトレーニング、テスト、検証を行うことができます。
プライバシー保護データへの需要の高まりは、企業が機密性の高い顧客情報や業務情報を公開することなくAIモデルを開発することを可能にするため、合成データ生成市場における重要なトレンドとして浮上しています。実世界のデータセットを使用する場合と比較して、合成データは、企業がGDPRやHIPAAなどの規制を遵守するのに役立つだけでなく、プライバシーリスクを最小限に抑え、AI開発を加速させます。国際プライバシー専門家協会（IAPP）によると、世界的なデータ保護規制が厳格化するにつれ、企業はプライバシー強化技術への投資を増やし続けています。
合成データ生成市場は、生成型人工知能の急速な普及、プライバシー保護データセットに対する企業需要の増加、そして業界全体におけるAIの導入拡大を背景に、今後も投資活動が活発化すると予測されています。投資家は、AIのトレーニング、モデル検証、規制遵守を改善しつつ、実世界データへの依存度を低減する、高度な合成データプラットフォーム、シミュレーション技術、および基盤モデルを開発する企業に注目しています。
合成データ生成市場における主要な投資および資金調達活動、2025年
プールサイドAI
5億米ドル
2025年10月、Poolside AIは5億米ドルの資金を確保し、ソフトウェアエンジニアリングのためのAI基盤モデルの開発を加速させ、合成コード生成と大規模AIトレーニングデータセットへの投資を拡大した。
ワールドラボ
2億3000万米ドル（シリーズA）
2025年9月、ワールドラボは、リアルな3D仮想環境を生成できる空間知能AIの開発を促進するため、シリーズAラウンドで2億3000万米ドルの資金調達に成功した。
H社
2億2000万米ドル
2025年5月、H社は自律型AIエージェントと企業基盤モデルの開発を加速させるため、2億2000万米ドルの資金を確保した。
サンドボックスAQ
4億5000万米ドル（シリーズE）
2025年4月、SandboxAQは大規模定量モデル（LQM）の開発を加速させるため、シリーズEラウンドで4億5000万米ドルの資金調達を行った。
シンセシア
1億8000万米ドル（シリーズD）
2025年1月、Synthesiaは企業向け生成型AIビデオプラットフォームの拡張のため、シリーズDラウンドで1億8000万米ドルの資金調達を行った。
エンタープライズAIと大規模言語モデルの拡大、および高品質な実世界データの希少性の高まりが市場を牽引する
企業における人工知能（AI）および大規模言語モデル（LLM）開発の急速な拡大は、組織が拡張可能で多様なデータセットを使用して基盤モデルのトレーニング、微調整、検証を行うことを可能にすることで、合成データ生成への需要を高めています。企業がAIアプリケーションをパイロットプロジェクトから本番環境へと移行するにつれ、限られた実世界データへの依存度を減らしつつモデルのパフォーマンスを向上させるために、高品質な合成データセットの必要性が高まっています。例えば、DatabricksはMosaic AIプラットフォームを活用して大規模言語モデルの評価と微調整のための合成データセットを生成し、企業のAI導入の加速と合成データ生成市場の成長を支援しています。
多様でバランスの取れた高品質な実世界データセットの不足が深刻化するにつれ、あらゆる業界で合成データ生成への需要が高まっています。組織は、アクセス制限、クラスの不均衡、不完全なレコード、AIモデル開発に必要な重要なエッジケースイベントの希少性などにより、十分な代表性を持つデータセットの入手が困難な場合が少なくありません。合成データ生成により、企業はこれらのギャップを埋める拡張性の高いデータセットを作成し、モデルの堅牢性を向上させ、開発期間を短縮することができます。AIアプリケーションが高度に専門化された分野に拡大するにつれ、信頼性の高い合成データセットへの需要が高まり、合成データ生成市場の成長を加速させています。
合成データの品質検証の限界と高い計算要件が市場拡大を阻害する
合成データセットの信頼性は、特に医療、金融サービス、自動運転といった規制の厳しい業界において、合成データ生成市場の主要な制約要因であり続けています。低精度または偏りのある合成データで学習されたAIモデルは、不正確な予測を生成したり、実世界の状況下で汎化性能を発揮できなかったりする可能性があり、企業が大規模展開に自信を持てない要因となっています。そのため、企業は実運用前に合成データセットを実世界のデータと照合して検証するために多大なリソースを投入し続けており、実装時間とコストが増加しています。
拡散モデル、敵対的生成ネットワーク（GAN）、および基盤モデルを用いて高品質な合成データを生成するには、相当なコンピューティングインフラストラクチャとGPUリソースが必要です。生成AIモデルの複雑化に伴いインフラストラクチャコストが増加するため、AI予算が限られている中小企業にとって導入は困難になっています。クラウドベースの合成データプラットフォームによってアクセス性は向上していますが、AIコンピューティングとモデルトレーニングの高コストが、特にドメイン固有の合成データセットを開発する組織にとって、市場への普及を依然として阻害しています。
合成データ・アズ・ア・サービス（SDaaS）の拡大と、AIの安全性およびモデル評価における合成データの採用拡大は、新たな収益源をもたらす。
合成データ生成市場における重要な成長機会は、社内にAIインフラストラクチャを持たない企業による合成データ・アズ・ア・サービス（SDaaS）の採用拡大に起因しています。クラウドベースの合成データプラットフォームにより、企業はドメイン固有のデータセットをオンデマンドで生成できるため、専任のデータエンジニアリングチームを維持することなく、開発コストを削減し、AIの導入を加速できます。企業は、専用のAIインフラストラクチャに投資することなく、拡張性の高いオンデマンドの合成データセットにアクセスするために、合成データ・アズ・ア・サービス（SDaaS）の採用をますます進めています。この変化により、サブスクリプションベースのプラットフォーム、使用量ベースの価格設定モデル、業界固有のデータ生成サービス、合成データ検証、コンプライアンス管理、AIモデルテストなどの付加価値サービスを通じて、市場参加者に新たな継続的な収益源が生まれています。
AIの安全性テストや基盤モデルの評価に合成データがますます活用されるようになるにつれ、ソリューションプロバイダーは専門的な検証データセットを開発する機会を得ています。政府や企業が責任あるAIフレームワークを導入するにつれ、開発者は商用展開前にバイアス、誤検出、堅牢性、サイバーセキュリティリスク、エッジケースのパフォーマンスを評価するための管理されたデータセットを必要としています。これにより、実世界のデータソースからは容易に入手できない、業界固有の合成評価データセットへの需要が高まっています。例えば、Scale AIは、企業が大規模言語モデルやマルチモーダルAIシステムのパフォーマンスと信頼性を評価するのに役立つ合成ベンチマークデータセットを提供することで、評価機能を拡張しました。
標準化された検証フレームワークの欠如、モデルバイアスおよびデータドリフトのリスクが市場成長を阻害する
合成データの品質を検証するための普遍的に受け入れられた基準が存在しないことは、合成データ生成市場にとって依然として大きな課題となっている。組織は、合成データセットがAIモデル開発に必要な統計的特性、多様性、および実世界への適用性を正確に保持しているかどうかを評価するのにしばしば苦労している。このような標準化されたベンチマークの欠如は、検証作業を増加させ、特に医療、金融サービス、自動運転といった高度に規制された分野において、導入を遅らせる要因となっている。
合成データセットが変化する現実世界の状況を正確に反映するようにすることは、AI開発者にとって依然として大きな課題です。不適切な合成データは、既存のバイアスを増幅させたり、まれなエッジケースを見落としたり、変化する環境やユーザーの行動を捉え損ねたりする可能性があり、展開後のモデル精度低下につながります。AIアプリケーションがますますミッションクリティカルになるにつれ、組織はモデルの信頼性を維持するために、合成データセットを継続的に更新および再調整する必要があります。
データタイプ別に見ると、表形式データは銀行、医療、保険、小売、公共部門など幅広い分野で利用されているため、2025年には42.0%という圧倒的なシェアを占めると予測されています。企業は、機密性の高い顧客情報を保護し、データプライバシー規制を遵守しながら、AIモデルのトレーニングに合成表形式データセットをますます活用するようになっています。予測分析やエンタープライズAIの普及拡大に伴い、合成表形式データへの需要はさらに高まっています。
画像・動画データ分野は、自動運転車、ロボット工学、スマートシティ、ヘルスケア画像処理などにおけるコンピュータビジョンの採用拡大に伴い、予測期間中に年平均成長率（CAGR）35.10%で成長すると予測されています。生成型AIおよびシミュレーションプラットフォームの導入拡大により、企業はAIモデルのトレーニングと検証のための高品質なビジュアルデータセットを作成できるようになっています。
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導入形態別に見ると、クラウドセグメントは、拡張性、インフラコストの低減、エンタープライズAIおよび機械学習ワークフローとのシームレスな統合といった利点から、2025年には69.80%のシェアを占めると予測されています。クラウドベースのプラットフォームは、組織がオンデマンドで大量の合成データを生成できるだけでなく、分散した開発チーム間のコラボレーションもサポートします。AIaaS（サービスとしてのAI）プラットフォームの利用可能性の高まりも、クラウド導入をさらに促進しています。
ハイブリッドセグメントは、データセキュリティとクラウドのスケーラビリティのバランスを取りたいという企業ニーズの高まりにより、予測期間中に年平均成長率（CAGR）35.40%で成長すると予測されています。規制対象業界で事業を展開する組織は、機密性の高いワークロードを管理しつつ、社内ガバナンスポリシーを遵守するために、合成データを生成するハイブリッド環境の採用をますます進めています。
エンドユーザー別に見ると、BFSI（銀行・金融サービス・保険）分野は、不正検出、信用リスク評価、顧客分析、規制遵守におけるAIの導入拡大により、2025年には23.80%のシェアを占める見込みです。金融機関は、機密性の高い顧客情報を開示することなく、合成データセットを活用してAIモデルを開発・検証しています。この分野におけるデジタル変革への積極的な投資は、市場拡大を支え続けています。
自動車分野は、自動運転システム、先進運転支援システム（ADAS）、コネクテッドカーの開発が進むことにより、予測期間中に年平均成長率（CAGR）37.80%で成長すると予測されています。自動車メーカーは、実世界のデータ収集に伴うコストと時間を削減しながら、知覚モデルや意思決定モデルのトレーニングに合成運転シナリオの利用を拡大しています。
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北米：強力なAIエコシステムとクラウドインフラストラクチャが市場支配を牽引
北米の合成データ生成市場は、確立された人工知能エコシステム、クラウドの普及、強力な投資により、2025年には地域別で最大の35.99%のシェアを占めました。生成AIこの地域は、AI技術のリーディングプロバイダー、クラウドサービス企業、自律システム開発企業が集積しており、合成データを駆使してAIモデルのトレーニングと検証を加速させています。責任あるAIへの企業投資の拡大に加え、医療、金融サービス、製造業における基盤モデルの導入拡大が、地域市場の成長をさらに後押ししています。
米国の合成データ生成市場は、生成型AIの急速な商用化と基盤モデルの企業における導入拡大を背景に、2025年には2億1,721万米ドル規模に達すると予測されています。医療、金融サービス、防衛、自動車業界など、幅広い分野の組織が、AIのパフォーマンス向上と機密性の高い実世界データセットへの依存度低減を目指し、合成データプラットフォームへの投資を進めています。例えば、NVIDIAは、ロボット工学、産業用デジタルツイン、自動運転車開発向けに物理ベースの合成データセットを生成するため、Omniverseプラットフォームの拡張を継続しています。
カナダの合成データ生成市場は、2025年には2,650万米ドルと評価されており、これは同国の強力な人工知能研究エコシステムと、規制対象業界における企業向けAIの導入拡大に支えられています。組織は、プライバシー、セキュリティ、および規制遵守要件に対応しながら機械学習開発を加速するために、合成データソリューションの導入をますます進めています。研究機関、イノベーションハブ、AIに特化したスタートアップ企業に支えられた、責任あるAIへのカナダの継続的な投資は、医療、金融サービス、公共部門のアプリケーション全体で合成データ生成プラットフォームの導入に好ましい環境を作り出しています。
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アジア太平洋地域：急速なAIの商業化とデジタルインフラの拡大により、最も速い成長を遂げている。
アジア太平洋地域の合成データ生成市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）35.20%で成長すると予想されており、地域別で最も速い成長率を示しています。この成長は、人工知能の急速な商業化、政府系機関への投資の増加によって支えられています。AIインフラストラクチャまた、主要経済圏全体でクラウドコンピューティングの導入が拡大しています。企業は、AIモデルの開発を加速させると同時に、データプライバシーを向上させ、実世界のデータセットへの依存度を低減するために、合成データプラットフォームに投資しています。世界経済フォーラム（2025年）によると、アジア太平洋地域では、政府や企業がデジタル変革とインテリジェントオートメーションへの投資を加速させているため、AIの導入が引き続き大きく成長しています。
中国の合成データ生成市場は、基盤モデル、インテリジェント製造、自動運転技術への投資増加に支えられ、2025年には6,820万米ドル規模に達すると予測されています。政府主導のAI開発イニシアチブは、企業向けAIアプリケーションの導入を加速させており、テクノロジー企業は大規模AIモデルのトレーニングと検証に合成データセットの利用を拡大し続けています。中国がAIの自給自足、産業のデジタル化、スマート製造に重点を置いていることも、合成データ生成プラットフォームの普及をさらに促進しています。
インドの合成データ生成市場は、企業におけるAI導入の拡大と、銀行、医療、小売、公共部門におけるクラウドベースのデジタル変革の急速な拡大を背景に、2025年には2,450万米ドル規模に達すると予測されています。AIスタートアップ、デジタル公共インフラ、インテリジェントオートメーションへの投資の増加は、機械学習モデルの開発やソフトウェアテストに合成データを活用する組織を後押ししています。インド国内で拡大を続けるAIイノベーションエコシステムとクラウドインフラの普及拡大は、合成データ生成ソリューションへの需要をさらに加速させています。
日本の合成データ生成市場は、産業オートメーション、ロボット工学、スマート製造への強い注力に支えられ、2025年には3,180万米ドル規模に達すると予測されています。企業は、コンピュータビジョン、予知保全、自律型ロボットシステムの性能向上と実世界データ収集コストの削減を目指し、合成データをAI開発ワークフローに積極的に統合しています。日本の先進的な製造エコシステム、確立されたロボット産業、そして産業用AIへの継続的な投資は、主要産業における合成データ生成技術の普及拡大を後押ししています。
合成データ生成市場の競争環境は、既存の人工知能企業、クラウドプラットフォームプロバイダー、エンタープライズソフトウェアベンダー、および専門的な合成データソリューション開発者の間で競争が集中しており、適度に統合されています。主要企業は、生成AIモデル、シミュレーションの忠実度、データプライバシーの保護、およびマルチモーダル合成データ生成における技術革新を通じて競争しています。新興企業もまた、業界特化型の合成データプラットフォームの開発とクラウドベースの配信モデルの拡大に注力しています。合成データ生成市場のエコシステムは、基盤モデルの急速な進歩、企業におけるAI導入の増加、進化するデータプライバシー規制、および高品質なトレーニングデータセットに対する需要の高まりによって形成されています。
2026年6月：GenRocketは、AI駆動型テスト環境向けに、REST APIとモデルコンテキストプロトコル（MCP）統合を通じて決定論的な合成データを提供する合成データ・アズ・ア・サービス（DaaS）プラットフォームであるDataConnectを発表しました。
2026年5月：NVIDIAは、AIファクトリーデジタルツイン向けのOmniverse Blueprintを拡張し、企業がロボット工学、産業オートメーション、工場最適化のための高精度な合成データセットを生成できるようにした。
2026年5月：USTはK2Viewと提携し、ソフトウェアテスト、機械学習、AI開発向けに高精度の合成データを提供することで、企業におけるAIと自動化の加速化を図りました。USTは実装パートナーとしての役割を担っています。
2026年3月：quantilopeは、初期段階の市場調査や製品イノベーションのためにデジタルオーディエンスのレプリカを作成する、AIを活用した合成消費者ソリューション「Category Twins」を発表しました。
2025年11月：SASは、Microsoft MarketplaceでSAS Data Makerをリリースし、プライバシー保護型のAIモデル開発および分析のための合成データ生成プラットフォームへの企業アクセスを拡大しました。
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著者の詳細
Research Analyst
Tejas Zamdeは、テクノロジー、半導体、エレクトロニクス、自動車の各分野において2年以上の経験を持つ市場調査の専門家です。市場評価、競合インテリジェンス、業界分析、市場規模の推計、需要分析、戦略的リサーチを専門としています。
グローバルおよび地域市場における技術トレンド、市場動向、規制の動き、需給パターン、バリューチェーン、競争環境の分析に携わってきました。また、機会評価、顧客セグメンテーション、競合ベンチマーキング、成長戦略の策定といった業務を通じてクライアントを支援しています。
離散型自動化市場の規模、シェア、成長率、分析（2034年まで）
チャットボット市場規模、シェア、成長率、分析、レポート、2034年
産業用IoT市場規模、シェア、成長率、分析、レポート、2034年
産業用ロボット市場の規模、シェア、成長率、予測（2034年まで）
行動バイオメトリクス市場の規模、シェア、成長率、分析（2034年まで）
物理セキュリティ市場の規模、シェア、成長率、予測（2034年）
掲載実績：
sales@straitsresearch.com