合成データ生成市場

市場の定義

合成データとは、現実世界のデータを模倣するように設計された人工データです。人工的に生成されますが、元となったデータの統計的特性を保持します。合成データの生成は、表形式、マルチメディア、またはテキスト形式で行うことができます。合成テキストデータは自然言語処理 (NLP) に役立ちます。同様に、表形式データはリレーショナルデータベースのテーブル作成に応用されます。

合成マルチメディアには、画像、動画、その他の非構造化データが含まれ、画像認識や画像分類などのコンピュータービジョンのタスクにおいて重要となり得ます。金融、ヘルスケア、小売などの分野ではデータ需要が高まっており、合成データはAIイノベーションを加速し、より賢明な意思決定を可能にすることで、こうした組織を支援しています。

市場概要

世界の合成データ生成市場規模は、2025年に5億8,000万米ドルと評価され、2026年の7億7,000万米ドルから2033年までに72億2,000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中のCAGRは37.65%です。この成長は、テストシステム、AIモデルのトレーニング、および実データでは捉えにくいシナリオのシミュレーションへの応用によるものです。

例えば、ヘルスケア分野では、合成医療記録によって糖尿病、疾患、がんなどの状態を示すことができ、予測健康モデルとともに診断ツールの開発とテストに役立ちます。

世界の合成データ生成市場で事業を展開する主要企業には、MOSTLY AI、Datagen、TonicAI, Inc.、GenRocket, Inc、NVIDIA (Gretel Labs)、K2view Ltd.、CapGemini (Sogeti)、CVEDIA Inc、Microsoft Corporation、MDCloneなどがあります。

合成データの需要は、自動車分野における自動運転車のテストや、医療画像解析や患者診断のためのヘルスケア分野など、複数の分野での利用拡大に伴って成長すると見込まれます。小売分野では、主に投資管理や顧客行動分析に使用されています。

金融分野では、不正検出やリスク評価に役立ちます。合成データの主な利点には、費用対効果、拡張性、多様性が含まれます。これらは主に機械学習モデルのトレーニングに使用されます。データ品質をより細かく制御できるほか、実際の機密データの使用を排除することでプライバシーも保護します。

最近の傾向として、プライバシー保護機械学習を強化するために連合学習と差分プライバシーを統合する動きが見られます。また、新たな領域におけるAIの拡大に伴い、多様で高品質なトレーニングデータセットへの需要が高まるため、合成データの重要性はますます高まっています。

主なハイライト

1. 世界の合成データ生成市場規模は、2025年に5億8,000万米ドルを記録しました。
2. 市場は、2026年から2033年にかけてCAGR 37.65%で成長すると予測されています。
3. 北米は2025年に38.04%のシェアを占め、その価値は2億2,000万米ドルに達しました。
4. 表形式データセグメントは、2025年に2億米ドルの収益を上げました。
5. テストデータ管理セグメントは、2033年までに40億5,000万米ドルに達すると予想されています。
6. ヘルスケアセグメントは、予測期間中に最速となる38.28%のCAGRを記録すると見込まれています。
7. アジア太平洋は、予測期間を通じてCAGR 38.08%で成長すると見込まれています。

市場のダイナミクス

AIトレーニングにおいて、合成データはどの程度信頼できるのでしょうか？

合成データは、堅牢な技術を用いて生成された場合、特にまれなイベントのシナリオにおいて、モデル性能で実データと同等か、場合によってはそれを上回ることがあります。

実データを置き換えることはできませんが、特にチームが限られたデータ、不均衡なデータセット、またはプライバシー上の制約を扱う場合に、実データを補完する形で非常に効果的です。その結果、完全な代替ではなく、実データを強力に補うものとして機能し得ます。

• 2024年10月、MOSTLY AIはAIモデルのトレーニング向けの新しい合成テキスト機能を発表し、独自のデータ資産のプライバシーにも配慮しています。これにより、組織は電子メール、チャットボットの会話、カスタマーサポートの記録など、幅広いテキストデータを大規模言語モデル (LLM)のトレーニングやファインチューニングに使用できるようになり、プライバシー侵害のリスクはありません。

AIシステムのトレーニングにおいて、合成データが誤った結果を生み出す可能性があることを、なぜ認識しておく必要があるのでしょうか？

合成データには現実世界のデータが持つ複雑さやニュアンスが欠けている場合があり、そのためAIモデルが実際のシナリオで十分な性能を発揮できないことがあります。さらに、合成データのみでトレーニングされたAIモデルは、合成データと実際のデータの間の差異により、現実の状況に効果的に一般化できない可能性があります。また、医療診断などの一部の用途では倫理的な懸念が生じることもあります。

合成データ生成は、コストとスケーラビリティの面でどのようなビジネス上の利点をもたらすのでしょうか？

実データの収集は、センサーの導入、ラベル付け、セキュリティといった要素が伴うため、コストが高く時間もかかります。しかし、オンライン機械学習向けの合成データは、より安価かつ迅速に生成できます。合成データは、AIの堅牢な開発のために、制御可能でスケーラブルなデータソースを提供します。例えば、NvidiaやDatabricksなどの組織は、合成データパイプラインを自動化するためにUnity CatalogやOmniverse Replicatorなどのツールを提供しています。AIプラットフォームのトレーニングに使用されるデータの約50%から60%が合成データであると推定されています。合成データの需要は、組織が新製品をシミュレーションし、AIモデル開発を加速し、機密情報を保護するのに役立つため、高まっています。

• 2025年10月、GenRocketはUnstructured Data Accelerator (UDA)の立ち上げを発表しました。これにより、この設計主導型の合成データ生成企業は、構造化データを超えて画像、文書、ファイルベースの形式へとプラットフォームを拡張しました。その結果、同社はあらゆる形式のデータを安全かつ正確に、オンデマンドで大規模に生成できるようになりました。

市場レポートスナップショット

セグメンテーション	詳細
データ別	表形式データ、テキストデータ、画像・動画データ、その他
用途別	テストデータ管理、AIトレーニング・開発、エンタープライズデータ共有、データ分析・可視化
エンドユーザー別	金融サービス、小売、ヘルスケア、その他
地域別	北米：米国、カナダ、メキシコ
	ヨーロッパ：フランス、英国、スペイン、ドイツ、イタリア、ロシア、その他のヨーロッパ
	アジア太平洋：中国、日本、インド、オーストラリア、ASEAN、韓国、その他のアジア太平洋
	中東・アフリカ：トルコ、アラブ首長国連邦、サウジアラビア、南アフリカ、その他の中東・アフリカ
	南米：ブラジル、アルゼンチン、その他の南米

市場セグメンテーション

• データ別（表形式データ、テキストデータ、画像・動画データ、その他）：表形式データセグメントは、主にeコマースおよびヘルスケア分野での採用拡大により、2025年に2億米ドルの収益を上げました。表形式データは、一部の機械学習モデルを効果的にトレーニングするために広く使用されています。
• 用途別（テストデータ管理、AIトレーニング・開発、エンタープライズデータ共有、データ分析・可視化）：AIトレーニング・開発セグメントは、機械学習モデルのトレーニングにおける幅広い需要に後押しされ、予測期間を通じて驚異的な38.08%のCAGRを記録する見込みです。これは、データへの需要はあるものの、AIモデルのトレーニングに使える高品質な実世界データの供給が不足している状況に対する解決策となり得るものです。
• エンドユーザー別（金融サービス、小売、ヘルスケア、その他）：金融サービスセグメントは、実際の顧客情報を公開することなく、安全なデータ共有やリスク評価、不正検出、分析のためのモデル開発といった合成データの利点により、2032年までに32.13%のシェアを占めると推定されています。合成データの生成は、市場の暴落や複雑な詐欺の形態といったまれな事象についても可能であり、モデル性能の向上とAI開発の迅速化に役立ちます。

地域分析

北米とアジア太平洋地域における市場の状況はどのようなものでしょうか？

地域別に見ると、世界の合成データ生成市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米に分類されます。

北米の合成データ生成市場は、2025年に38.04%のシェアを占め、その価値は2億2,000万米ドルに達しました。この優位性は、高度な技術インフラと、同地域における研究開発への投資拡大の組み合わせによるものです。特に米国では、リスクと非効率を軽減するために、企業が最新技術を導入しています。

さらに、消費者は漸進的なイノベーションに取り組むブランドを支持する傾向にあります。小売分野では、合成データ生成がプライバシーを保護しながら、買い物習慣や季節的需要といった顧客の嗜好分析に役立っています。同地域ではデータプライバシーに関する義務が強まっており、強力なAIエコシステムも相まって、市場成長に好ましい環境が生まれています。

• 2021年6月、CVEDIAは独自の合成データパイプラインを用いて、ドメイン適応のギャップに対応するソリューションを発表しました。合成データでトレーニングされたアルゴリズムが実データでトレーニングされたアルゴリズムと同等に機能できるようにすることで、AIの開発に貢献します。CVEDIAは、ベンチマークモデルと比較して適合率が170%向上し、再現率で160%の向上を維持したと発表しています。

アジア太平洋の合成データ生成市場は、予測期間中にCAGR 38.08%で成長する見込みです。この顕著な成長は、ヘルスケアや製造業など、同地域のさまざまな分野における合成データ利用の拡大に支えられています。

例えば、ヘルスケア分野では、匿名化と集約を提供しながら研究に役立つ、現実的な患者記録を作成するために合成データが生成されています。これにより、医療研究者は厳格なデータ保護規制を遵守しながら、診断と治療のためのアルゴリズムを開発・テストできます。

製造業では、自動車メーカーが合成データを用いて自動運転車の多様な走行シナリオをシミュレートしています。これにより、大規模な実世界データの収集を必要とせずに、さまざまな状況を認識・対応するための機械学習モデルをトレーニングできます。WaymoやTeslaなどの企業は、自動運転車のトレーニングにおける合成データの活用に革新をもたらしています。

規制の枠組み

• 一般データ保護規則 (GDPR) は、EUにおける個人データの処理を管理しており、何が匿名化データまたは合成データに該当するかを定義しています。
• 英国のData (Use and Access) Act 2025は、個人データおよび事業データの処理とアクセスに関する規定を定めています。これは、既存のUK GDPRおよびデータ保護法の枠組みを更新するものです。
• 米国（カリフォルニア州）では、カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) とその改正法であるカリフォルニア州プライバシー権法 (CPRA) が、個人データの収集と使用を規定しています。

競争環境

合成データ生成市場の主要企業は、継続的な技術革新に注力しています。特定のデータタイプや分野をターゲットとする小規模・中規模のプレーヤーも多数存在します。専門ベンダーは市場で支配的なシェアを保持しておらず、ニッチなセグメントで事業を展開しています。

Microsoft、NVIDIAをはじめとする大手クラウド・AIプラットフォームは、合成データ機能がより広範なAIおよびMLサービスに組み込まれていることから、市場で重要な位置を占めています。戦略的優位性を得るためのパートナーシップや買収にも重点が置かれています。

• 2025年3月、Nvidiaは合成データのスタートアップであるGretelを3億2,000万米ドル超で買収し、開発者向けの生成AIサービス群の強化に役立てています。Gretelは、Google Cloud、Amazon Web Services、Microsoftなどの主要クラウドプロバイダーとのパートナーシップを維持しています。

合成データ生成市場の主要企業:

• MOSTLY AI
• Datagen
• CVEDIA Inc
• K2view Ltd.
• Microsoft Corporation
• GenRocket, Inc
• TonicAI, Inc.
• NVIDIA (Gretel Labs)
• CapGemini (Sogeti)
• MDClone

最近の動向（パートナーシップ）

• 2023年4月、MDCloneは、ADAMSプラットフォームにより、医療提供機関とライフサイエンス企業との間でより多くのパートナーシップを実現し、治療法に関する研究開発の加速を可能にすると発表しました。