世界の合成データ生成市場規模は、 2023年に2億6,705万米ドルと評価され、 2032年までに46億3,047万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年～2032年）中に37.3%のCAGRを記録します。
合成データ生成では、現実世界のデータに似た人工データを作成します。元のデータと同等の統計特性、パターン、関連性を持つデータ インスタンスを生成します。特に、実際のデータへのアクセスが制限されている、コストがかかる、またはプライバシーが重要な場合に、さまざまなアプリケーションで実際のデータの代替または補足として使用できます。
今後数年間で、合成データ生成のグローバル市場シェアは大幅に増加するでしょう。合成データ生成の市場は、データプライバシーの需要の高まり、機械学習用の大規模で多様なデータセットの必要性、および複数の業界での人工知能とデータ駆動型テクノロジーの採用の増加によって推進されています。プライバシー保護ソリューションの普及の増加に応じて、業界関係者の間でシミュレートされたデータの需要が高まっています。さらに、機械学習の急激な成長により、焦点は合成データに移っています。AIと機械学習テクノロジーを活用して、人工データは膨大なデータセットにアクセスします。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2021-2031 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 37.3% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州のカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制では、データ プライバシーとコンプライアンスが重視されています。これらの規則は、個人データの収集、処理、保護に関する基準を企業に課しています。注目を集めたデータ侵害により、データ プライバシーとセキュリティ保護の強化の必要性が強調されています。データ侵害を受けた企業は、かなりの経済的損害と評判の損害を被ります。データ侵害は、法的罰金、消費者の信頼の喪失、将来の訴訟など、多額の費用につながる可能性があります。たとえば、2017 年に Equifax のデータ侵害により、約 1 億 4,700 万人の個人情報が漏洩しました。Equifax はその後、この事件から生じた多数の法的請求を解決するために 7 億ドルの和解に同意しました。このような出来事は、データ プライバシーの重要性と、企業が機密情報を保護するために積極的な措置を講じる必要があることを浮き彫りにしています。合成データ生成市場のトレンドは、データ保護とコンプライアンスの重要性の高まりを示しています。それによって市場の成長が促進されます。
組織は、データ侵害や機密情報の漏洩により、経済的損失と追加支出を被ります。インシデント対応、フォレンジック調査、影響を受けた人物への警告、より優れたセキュリティ対策の採用などの修復作業には、かなりの時間、リソース、および財政投資が必要です。これらの事故の経済的コストは、市場の発展と拡大の野望を妨げる可能性があります。IBMは、データ侵害の世界的な平均コストが2022年に11万ドル増加して435万ドルとなり、レポート史上最高になったと主張しています。2021年のレポートの424万ドルから2022年のレポートの435万ドルへと2.6％増加しています。これには、インシデント対応費用、訴訟費用、規制上の罰金、顧客への通知、評判の失墜、および潜在的な企業損失が含まれます。リソースが限られている中小企業（SME）は、経済的影響の矢面に立つ可能性があります。
業務効率を改善するために、企業は技術的に強化された方法を採用しています。人工知能 (AI)、機械学習(ML)、ナノテクノロジーは、合成データ生成ソリューション市場の成長を推進しています。組織は、新しい開発中の技術を活用して、グローバル市場での存在感を確立し、追加の収入機会を生み出しています。さらに、合成データは、プライバシー、予測分析、セキュリティ、全体的なデータ中心性などのデータ管理の問題に対処する上で重要になります。合成データ生成市場レポートは、今日の AI 搭載合成データ生成アルゴリズムが実際のデータを消費し、その特性、相関関係、パターンを詳細に学習し、取り込まれた元のデータセットの統計的特性と一致する完全に偽の合成データを無限に生成することを示しています。最新の合成データセットはスケーラブルでプライバシーに準拠しており、機密情報の重みを取り除きながら元の意味をすべて保持します。このようなイノベーションは、今後数年間で合成データ生成市場の成長を推進するでしょう。
市場は、データの種類に基づいて、表形式データ、テキストデータ、画像ビデオデータ、その他に分かれています。予測期間中、表形式データが最大の収益を生み出す可能性があります。表形式データとは、行と列に整理されたデータベースまたはスプレッドシート内の構造化データを指します。合成データ生成技術を使用すると、実際の世界の表形式データの統計的特性と関係を再現する人工的な表形式データセットを生成することができます。これは、データ拡張、モデルトレーニング、および機密情報を共有する際のデータプライバシーの維持に役立ちます。
画像およびビデオデータセグメントは、データベース拡張の需要の高まりにより、合成データ生成の市場シェアに大きく貢献すると予想されています。さらに、元のデータの代替品としての合成メディアは、発展途上国および先進国で普及しています。合成画像および録画は、自動車業界で非常に人気が高まっています。
モデリングに基づいて、市場はダイレクトモデリングとエージェントベースモデリングに分かれています。エージェントベースモデリングセグメントは最も多くの収益を生み出し、予測期間中に大幅に成長すると予想されています。エージェントベースモデリングは、物理的な現実世界のデータモデルを作成し、同じモデルを使用してデータを再現する機能により人気を博しています。近年、エージェントベースモデリングは金融セクターで従来のモデルを上回っています。ビジネストランザクションをシミュレートして不正検出システムをテストおよび開発するための需要が高まっています。業界の参加者は、さまざまな種類のネットワークをモデル化するためにABMに依存することが予想されます。さらに、ABMは消費者のやり取り、イノベーション、自動車、道路のシミュレーションでも注目を集めています。
提供内容に基づいて、市場は完全合成データ、部分合成データ、ハイブリッド合成データに分けられます。完全合成データセグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に大幅に成長すると予想されています。完全合成データとは、実際の世界のデータに依存せずに完全に人工的に生成されたデータセットを指します。生成されたデータには、元のデータセットからの真の観察は含まれていません。生成合成データは、生成的敵対ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) などの AI モデルとアルゴリズムを使用して生成されます。このサービスは、データが限られているかアクセスできない場合、または実際のデータの使用に関してプライバシーの懸念がある場合に役立ちます。
アプリケーションに基づいて、市場はデータ保護、データ共有、予測分析、自然言語処理、コンピュータービジョンアルゴリズム、その他に分かれています。自然言語処理（NLP）セグメントは最大の市場シェアを誇っており、予測期間中に大幅に成長すると予想されています。合成データは、新しい言語リリースの開発を容易にするため、自然言語処理において飛躍的に増加しています。Amazonは2019年10月に、スペイン語、ヒンディー語、ブラジルポルトガル語のAlexaのバリエーションを発表しました。同社は、自然言語理解（NLU）システムのトレーニングデータを最適化および拡張するために、合成データを重視してきました。NLPの最近の進歩により、企業の業務を加速するための合成データの必要性が加速するでしょう。
予測分析は、 BFSI 業界からの旺盛な需要に支えられ、将来有望なアプリケーション セグメントとして浮上しました。追加の合成データを生成することで、組織は予測モデルの精度と堅牢性を向上させ、トレーニング データセットを拡張できます。合成データは、不均衡なデータセット、小さなサンプル サイズ、実際のデータ収集にコストがかかったり、時間がかかる状況に関連する問題の解決に役立ちます。
エンドユーザーに基づいて、市場は BFSI、ヘルスケアおよびライフサイエンス、輸送および物流、小売および電子商取引、製造、消費者向け電子機器、その他に分かれています。ヘルスケアおよびライフサイエンスのセグメントが市場をリードしており、予測期間中に大幅に成長すると予測されています。ヘルスケアおよびライフサイエンスのアプリケーションには、医療用画像、医薬品開発、患者データ分析、医療研究などがあります。患者のプライバシーを危険にさらすことなく、合成データセットを利用して、リアルな医療用画像を生成したり、研究目的で患者データを模倣したり、AI モデルのトレーニング用にさまざまなデータセットを提供したりできます。
北米は最大の市場シェアを占めており、予測期間中に34.26％のCAGRで拡大すると予想されています。米国とカナダは、エンドユース産業が不正検出、自然言語処理、画像データを好む傾向が高まっているため、収益性の高い地域として浮上しています。JPモルガン、アメリカンエキスプレス、アマゾン、グーグルのウェイモはいずれも合成データへの投資を増やしています。たとえば、アマゾンは2022年6月にラベル付き合成画像データを生成するためにAmazon SageMaker Ground Truthを導入しました。これらの業界関係者は、機械学習のトレーニング、不正検出のための支払いデータ、マネーロンダリング対策のための合成データを好むでしょう。
さらに、コンピューター ビジョンのフットプリントの拡大は、合成データ生成の北米市場予測にとっても良い兆候となるでしょう。製造、地理空間画像、物理的セキュリティが大きな人気を集めています。たとえば、2022 年 3 月には、ニューヨークとテルアビブに施設を持つ Datagen 社が、コンピューター ビジョン チーム向けの合成データ ソリューションの開発を促進するために、シリーズ B の資金調達で 5,000 万ドルを調達しました。さらに、自動運転車の普及が進むにつれて、地域全体でシミュレーション データが増加しています。シミュレーション データにより、自動運転車は普及し、企業は極端なケースをテストして事故の可能性を減らすことができます。米国などの先進国では、厳格なトレーニング要件と自動運転車の開発に対応して、自動運転シミュレーション プラットフォームを強化しています。
アジア太平洋地域は、年平均成長率 36.84% で成長し、最も急速に成長する地域になると予想されています。アジア太平洋地域では、人工知能の導入が急速に拡大しています。金融、小売、ハイテク業界では AI の導入が顕著で、中国の AI 市場の 3 分の 1 以上を占めています。たとえば、ハイテク業界では、中国でよく知られている ByteDance と Alibaba が、高度にカスタマイズされた AI 駆動型消費者向けアプリケーションで有名です。これまで中国で広く導入されている AI アプリケーションのほとんどは、世界最大のインターネット ユーザー ベースと、収益、顧客ロイヤルティ、市場評価を高めるために斬新な方法で顧客と関わる能力に牽引され、消費者向けビジネスで導入されています。
ヨーロッパは、CAGR 32.89% で成長すると予想されています。国別では、ドイツがヨーロッパの合成データ生成市場を独占しています。ヨーロッパ諸国は非常に強力なエレクトロニクス産業を持っています。英国政府によると、エレクトロニクス産業が英国経済に年間 160 億ポンド貢献しています。この産業には、強力な知的財産権の枠組みと法的構造、発達した知的財産権開発、製品を迅速に市場に提供する能力、充実したソフトウェア部門、大学、企業、業界で構成される研究コミュニティがあります。
中東およびアフリカ (MEA) では、人工知能 (AI) とさまざまな業界でのその応用に関心が高まっています。合成データ生成は、AI の採用が増加するにつれて、データプライバシーの懸念を解決し、AI モデルのトレーニングと開発を促進する可能性があります。データプライバシーとコンプライアンスの規制は、中東およびアフリカで勢いを増しています。アラブ首長国連邦やサウジアラビアなどの国では、個人情報を保護するためにデータ保護法が制定されています。データプライバシーとコンプライアンスへの重点が高まっているため、合成データ生成などのプライバシー保護ソリューションの需要が高まる可能性があります。ラテンアメリカ諸国は、他の地域と同様にプライバシーの権利を保護するためにデータ保護規制を制定しています。2020 年、ブラジルは一般データ保護法 (LGPD) を制定しました。これは、欧州の GDPR の原則と相関しています。これらの規制に準拠するには、プライバシーを強化するテクノロジーの開発が必要になる場合があります。
