著者:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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合成データ生成市場 サイズとシェア 2025 to 2034
レポートID: GMI13007
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発行日: January 2025
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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合成データ生成市場
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合成データ生成市場規模
世界の合成データ生成市場規模は 2024 年に 3億1,050万米ドルに達し、2025年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）35.2%で成長すると予測されている。AIおよびMLモデルのトレーニング需要の高まりを背景に、市場は大幅に成長している。人工知能および機械学習アルゴリズムのトレーニングには、高度かつ多様なデータが大量に必要となる。しかし、データ不足、プライバシー上の問題、バイアスなどの理由から、実世界のデータの取得には多大なコストと時間がかかり、困難である。
合成データ生成市場の主要ポイント
ヘルスケア、自動運転車、金融などの分野では、実世界のデータは取得が難しいだけでなく、取得自体が違法または倫理的に問題となる場合も多い。この課題を解決するため、開発者は、個人情報や機微情報に依存せずに実世界のデータを模倣するよう生成された合成データを活用し始めている。合成データは容易に利用でき、高品質かつ多様で、プライバシー要件にも準拠しているため、AIおよびMLモデルの開発にかかるコストと時間を効果的に削減する実用的な代替手段となる。
特に 2024年12月末、Mindtech Global は Chameleon 24.2 と呼ばれる合成データ生成プラットフォームを開始した。このプラットフォームは、コンピュータービジョンAIシステム向けに、高品質でラベル付きのトレーニングデータの作成を支援するために開発された。このコンピューターシステムが解決を目指す課題は、高度なAIアルゴリズムのトレーニングに必要な多様なデータセットの不足である。
プライバシーへの懸念、厳格なコンプライアンス規制、データ生成量の増加を背景に、合成データの利用が広がっている。金融、ヘルスケア、eコマース業界の企業は機密データを収集しているため、CCPA、GDPR、HIPAAなどの厳格な規制に準拠する必要がある。こうした場面で合成データが有用となる。合成データは、機密性を維持し、PII要件に準拠しながら、AIトレーニング用のデータセットを提供するためである。
合成データ生成市場の動向
インターネットに接続されるデバイス数の増加を踏まえると、合成データの需要は今後さらに高まると見込まれる。合成データは、環境のシミュレーションやエッジデバイスの性能向上に有用である。さらに、スマートシティ業界が拡大するなか、合成データを活用することでAIシステムの機能を改善し、より適切な意思決定につなげることができる。
さらに、ゲーム開発、拡張現実、仮想現実の各業界では、合成データの活用が市場拡大を後押ししている。これらの分野では、大量のデータを必要とする魅力的で没入感のある体験の構築が目指されている。合成データを利用することで、企業は環境やインタラクションの3Dモデルを作成し、AIアルゴリズムの開発・トレーニングに活用できるため、仮想世界におけるユーザー体験を向上させることが可能となる。
リアリティと品質に対する要求は、合成データ生成市場の拡大を阻む大きな制約となっている。AIトレーニングにおける合成データの有効性は、モデルが現実世界のデータをどれだけ忠実に再現できるかに大きく左右される。合成データには、コストと保管スペースの削減、プライバシー保護という利点がある一方で、その品質が依然として最大の懸念事項となっている。
生成された合成データが実データに見られる複雑さや変動性を再現できなければ、AIに深刻な影響を及ぼし、偏りのあるモデルが生成される可能性があります。例えば、AIの学習において、未知のケースや極端なケースに対応する仮想データ資源の構築は、依然として課題となっています。例えば、画像データなど、患者の疾患を特定し転帰を予測するために正確な人工データが必要となる医療分野では、合成データの構築において人体の生物学的特性を活用できなければ、治療の有効性が低下し、患者の診断が不正確になる可能性があります。
合成データ生成市場の分析
用途別に見ると、市場は AI/ML モデルのトレーニング、プライバシー保護、テストデータ管理、データ分析・可視化、その他に分類されます。2024年には、AI/ML モデルのトレーニング分野が合成データ生成市場で 31% 超のシェアを占め、2034年までに 20億米ドルを超えると予測されています。AI/ML モデルのトレーニング分野が最も大きな位置を占めているのは、人工知能（AI）および機械学習（ML）モデルを、大規模かつ高品質なデータセットを用いてトレーニングする需要が高まっているためです。
実際の導入環境では、より多様で代表性の高いデータ群を提供することで、これらのモデルは効率的に機能します。しかし、実データは入手が困難です。希少であることが多く、取得コストが高い場合もあり、入手までに長い時間を要することがあるうえ、プライバシー上の制約も伴います。そのため、実データの収集が難しい領域の不足を補う目的で、実世界のデータを模倣するよう人工的に作成されたデータである合成データの需要が高まっています。
データタイプ別に見ると、合成データ生成市場は画像・動画、表形式データ、テキスト、その他に分類されます。2024年には、テキスト分野が市場シェアの約 34.5% を占めました。合成データ生成業界でデータタイプ別の最大シェアを占めているのはテキストデータです。これは、テキストデータがほぼすべての業界で広く利用されており、特に自然言語処理（NLP）関連のAIモデルのトレーニングに活用されているためです。
企業による人工知能の導入が進み、顧客対応、コンテンツ作成、感情分析、データ分析などのサービスに活用されるなか、豊富で多様な大量のテキストに対する必要性と需要が高まっています。人間の言語のようにテキストを理解、操作、生成できるAIシステムを開発するには支援が不可欠です。これは、チャットボット、バーチャルアシスタント、機械翻訳、情報検索システムなど、現代的なツールの開発において重要となります。
北米は、2024年に 34% 超の大きなシェアを占め、世界の合成データ生成市場をリードしました。米国はこの地域で大きなシェアを占めています。新技術の進展、政府による有利な規制、経済成長により、APACでは合成データ生成に対する需要が大きく押し上げられており、その需要は現在も指数関数的なペースで拡大しています。中国、インド、日本、韓国などの国々は、AIおよびML産業への大規模な投資を開始しており、これがデジタルトランスフォーメーションの進展を促進しています。
医療、自動車、製造業では、効率性の向上と定型的なプロセスの自動化を目的に、AIモデルの改良が進められています。しかし、ほぼすべての産業で、AIおよびMLモデルに利用する大量かつ高品質なデータが必要とされています。そのため、合成データは、プライバシー、データ収集コスト、データ不足など、数多くの複雑な課題に対する有効な解決策となります。
米国は、投資能力に加え、AI、テクノロジー、データ産業における高い競争力を有していることから、合成データ生成市場の主要市場となっています。同国内で事業を展開するその他の巨大テクノロジー企業も、機械学習とAIに関する広範な研究を進めており、大規模かつ多様なデータセットに対する需要が急増しています。さらに、研究機関や政府機関が人工知能および機械学習技術の開発に資金を投入しており、合成データ生成手法の提供が大きく進展しています。
欧州では、規制、技術、産業面の要因が市場を左右しています。なかでも重要な要因は、GDPRをはじめとする厳格なデータプライバシー法です。GDPRは、欧州全域のデータ保護法および政策の基準となりつつあります。医療、金融、小売などの業界では、顧客データ管理の高度化を目的に、AIおよび機械学習の活用が始まっています。
その結果、合成データ生成などの技術は、プライバシー保護をより安全に実現する手法として普及しています。人工データを活用することで、企業は実際の機密データを扱うことなく、AIモデルの構築・トレーニング、情報分析、さらにはアルゴリズムのテストまで実施できます。これにより、企業は厳格なデータプライバシー法を遵守しながら、AIモデルの高度化に役立つビジネスインテリジェンスを獲得できます。
合成データ生成市場のシェア
2024年、DataGenとGretelは合計で、合成データ生成業界において10%を超えるシェアを獲得しました。DataGenとGretelは、合成データ生成市場を代表する主要企業です。両社は、AI/MLモデルのトレーニング、プライバシー保護、データスケーリングなどの分野における卓越したイノベーションを通じて評価を確立しています。
DataGenは、コンピュータービジョンや3Dシーンレンダリングに利用するAIアルゴリズムのトレーニング向けに、高忠実度の合成データを生成する高い能力を備えており、実データに伴う複雑な課題を解消しています。Gretelは、プライバシー規制への適合を確保しながら、企業による大量の合成データの生成を支援し、トレーニング済みの機械学習モデルが可能な限り高い効率を発揮できるようにしています。
SagemakerとSogetiは、発展途上にある合成データ生成市場への浸透を進めるため、それぞれ異なる特徴的なサービスを市場に投入しています。Sagemakerは最近、AI/MLツール群に合成データ生成機能を追加しました。これにより、企業は大規模に合成データセットを作成し、AIモデルのトレーニング、テスト、改善に活用できるようになります。
一方、Sogetiは、医療、自動車、銀行、金融業界向けに、ホログラフィックおよび合成データソリューションに関連するコンサルティングサービスと技術の導入に注力しています。データプライバシー、コンプライアンス、他の産業分野との高度なAI統合により、両社の市場勢力図は変化し、より広範な市場における存在感の拡大につながっています。
合成データ生成市場の主要企業
合成データ生成業界で事業を展開する主要企業は次のとおりです。
合成データ生成市場におけるグローバルおよび地域の既存セグメントは、国際的なベンダーと地域ベンダーで構成されます。このセグメンテーションにより、各プロバイダーは自動車、ヘルスケア、金融、テクノロジー分野の国際、地域、現地のニーズに対応できます。主要な国際企業は、買収を通じて市場に参入するとともに、AIモデルの高度なトレーニング、データプライバシー要件への準拠、大量のデータ生成を目的に開発された多様な合成データソリューションを提供しています。
また、現実的なデータシミュレーションや多様な分野に対応したカスタマイズなどのイノベーションで大きく前進しており、競争力の維持と世界市場の成長を後押ししています。特に、AIおよび機械学習の活用が進む分野で、その傾向が顕著です。
地域プロバイダーは、現地市場の状況に関する深い知識を活用し、コンプライアンスや業界固有の要件など、特定の用途に向けて低コストかつ個別対応型のソリューションを提供することで、引き続き積極的に事業を展開しています。一方、プライバシー上の潜在的な課題の回避、アルゴリズムの性能向上、データ関連の経済活動の拡大を目的として、高品質な合成データに対する需要が高まっています。そのため、地域企業は自社での開発を進めるか、海外企業との提携を進めています。
業界大手との競争に向けて技術格差を埋めようとする国内企業の取り組みにより、M&Aの件数が増加していることから、市場は大幅に集約されると予想されます。この集約により、合成データ生成市場の競争環境は変化し、業界の創造性と普及が促進されると見込まれます。
合成データ生成業界のニュース
合成データ生成市場調査レポートは、以下のセグメントについて、2021年から2034年までの収益（10億米ドル）に関する推計および予測を含む、業界の詳細な分析を掲載しています。
市場：データタイプ別
市場：提供形態別
市場：生成技術別
市場：用途別
市場：最終用途別
上記の情報は、以下の地域および国を対象としています。
よくある質問 (FAQs):
調査手法、データソース、検証プロセス
本レポートは、業界関係者への直接的なヒアリング、独自のモデル構築、厳格な相互検証を柱とする体系的な調査プロセスに基づいています。文献・公開情報の調査だけに依拠したものではありません。
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3. データマイニングと市場分析
データ収集・分析は当社の調査プロセスの重要な一部であり、調査手法全体の約20％を占めます。主要企業の売上高シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価を行います。有料・無料の情報源から関連データを収集し、信頼性の高いデータベースを構築します。その情報を一次調査と市場規模推計に活用し、販売代理店、メーカー、業界団体などの主要関係者による検証を受けます。
4. 市場規模の推計
当社はボトムアップ方式で市場規模を推計します。一次インタビューで直接収集した企業の売上高データに加え、メーカーの生産量、設置件数または導入件数に関する統計を出発点とします。これらの情報を地域市場ごとに積み上げ、実際の業界活動に裏付けられた世界市場の推計値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には、以下の事項を明示しています。
✓ 主な成長要因と、それぞれについて想定する影響
✓ 成長抑制要因と、その影響を緩和するシナリオ
✓ 規制に関する前提条件と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線のパラメーター
✓ マクロ経済に関する前提条件（GDP成長率、インフレ率、為替）
✓ 競争環境と市場への参入・撤退の見通し
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