❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖
Stratistics MRCによると、世界の合成データ生成市場は2023年に3億7,245万ドルを占め、2030年には22億2,616万ドルに達すると予測されている。実世界データの統計的特徴やパターンに酷似した、個人を特定できる情報を一切含まない人工データセットを作成するプロセスは、合成データ生成として知られている。この手順は、モデルのテストやトレーニングのために大規模で多様なデータセットへのアクセスが不可欠である機械学習のような様々な領域で特に有用である。
米国医師会によれば、包括的な医療政策を実施することは、質の高い医療サービスへの公平なアクセスを確保し、さまざまな人口集団にまたがる患者の多様なニーズに対応するために不可欠である。
市場のダイナミクス：
ドライバー
様々なトレーニングデータセットへの要求の高まり
業界全体における機械学習アプリケーションの急激な増加により、信頼性が高く正確なモデルを学習するための広範で多様なデータセットに対する需要が高まっている。さらに、このニーズは、多様なデータセットを生成するスケーラブルな方法を提供する合成データ生成によって満たされており、機械学習アルゴリズムのトレーニング手順をより成功させ、効率化します。
拘束：
評価指標と基準の不在
合成データを作成・分析するための確立された手順がないため、人工的に作成されたデータセットの適切性や品質を判断することが困難である。さらに、合成データの有効性と信頼性を評価し、さまざまな業界や用途にわたって透明で均一な慣行を保証するためには、普遍的に認識される測定基準を確立することが不可欠である。
チャンスだ：
特定のユースケースに合わせたパーソナライゼーション
特定のユースケースのために合成データ生成をカスタマイズすることは、重要な機会である。合成データセットが特定の産業、アプリケーション、または研究ドメインに酷似するように設計されていれば、機械学習モデルのトレーニングとテストをより効率的に行うことができる。さらに、これは実世界のデータだけでは達成することが難しいレベルの特異性を提供する。
脅威だ：
不十分な代表性とバイアスの増幅
実世界のデータの真の多様性と複雑性を捉えきれない可能性は、合成データの作成に深刻な脅威をもたらす。合成データセットは、注意深く設計されなければ、バイアスを導入したり、対象領域で見られる特定のニュアンスを捉え損ねたりする可能性がある。さらに、その結果、モデルがうまく一般化できなかったり、既存のバイアスを強化してしまうことさえある。
Covid-19の影響：
COVID-19のパンデミックは、需要とオペレーションのダイナミクスへの影響により、合成データ生成市場に大きな影響を与えている。一方では、リモートワークやデジタルトランスフォーメーションが重視されるようになったため、遠隔地での機械学習開発をサポートする合成データなどの最先端技術に対する需要が高まっている。しかし、予算の制約や景気の不透明感から投資を見直す組織もあり、市場の成長が鈍化する可能性もある。また、パンデミックによる業界の混乱は、実世界のデータが入手できないか実用的でない状況における合成データの価値を浮き彫りにした。
予測分析分野は予測期間中最大となる見込み
予測期間中、予測分析分野が最大の市場シェアを占めると予想されている。統計アルゴリズム、機械学習技術、および過去と現在のデータを使用することで、予測分析は、企業がパターンや傾向を発見することによって将来の出来事や結果を予測するのに役立ちます。さらに、この市場は、マーケティング、eコマース、金融、ヘルスケアなど多くの分野で人気が高まっており、企業がデータ主導の洞察に基づいて事前予防的な意思決定を行うことの利点についてますます学ぶようになっている。
予測期間中、CAGRが最も高くなるのはBFSIセグメントである。
業界のCAGRが最も高いのはBFSI（銀行、金融サービス、保険）セクターと予想されている。BFSI業界では、テストや開発のために機密性の高い金融データや顧客データを共有することに苦慮しているため、合成データはモデルのトレーニングや検証にとってより重要なソリューションになりつつある。さらに、BFSIにおけるアプリケーションには、リスク評価、不正検出、コンプライアンス・テストなどがあります。合成データは、データプライバシー規制の遵守を保証しながら、イノベーションを促進します。
最もシェアの高い地域：
北米が最大の市場シェアを占めると予測されている。最先端技術の早期導入、大手業界プレイヤーの強固な存在感、機械学習と人工知能アプリケーションのための高度なエコシステムの開発などが、この地域の優位性の要因となっている。さらに、テクノロジー、ヘルスケア、金融、自動車などの分野でモデルの開発、テスト、トレーニングに合成データが使用されていることもあり、合成データ市場は米国で大きく成長している。
CAGRが最も高い地域：
合成データ生成市場では、アジア太平洋地域のCAGRが最も高くなると予測されている。合成データ需要の堅調な伸びは、同地域における人工知能への投資の増加、新興技術の急速な採用、技術主導型産業の存在感の高まりが一因となっている。さらに、中国、インド、日本、韓国のような国々では、医療、金融、製造、小売を含む産業への応用が増加しており、合成データ・ソリューションに適した環境を作り出している。
市場の主要プレーヤー
合成データ生成市場の主要企業には、IBM、Google、AWS、TonicAI, Inc、Hazy Limited、Microsoft、Gretel Labs, Inc、Replica Analytics Ltd、Datagen、Informatica、GenRocket, Inc、YData Labs Inc、TCS、Replica Analytics Ltdなどがある。
主な進展
2024年1月、Google India Digital Servicesとインド国家決済公社（NPCI）の完全子会社であるNPCI International Payments（NIPL）は、インド国外でのUPI取引を可能にするための覚書（MoU）を締結した。このMoUは、インド人旅行者が海外でUPI決済を利用できるようにすることを目的としている。また、UPIのようなデジタル決済システムを他国で確立し、シームレスな金融取引のモデルを提供することも目的としている。
2024年1月、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、2023年12月の同日に稼動した3つの数百万ポンド規模の政府との契約で、これまで10年間にわたりG-Cloudの調達フレームワークに関わってきた中で蓄積してきた以上の利益を上げることになりそうだ。パブリック・クラウドの大手であるAWSは、歳入関税庁（HM Revenue and Customs）との3億5,000万ポンドの契約や、労働年金省（Department for Work and Pensions）との9,400万ポンドの契約を含む、2023年12月1日に本稼働する3つの36ヶ月契約を複数の主要な政府省庁と締結した。
2024年1月、マイクロソフトとボーダフォンは、テクノロジーとコネクティビティにおける両社の強みを活かし、ヨーロッパとアフリカ全域の企業と消費者のデジタルトランスフォーメーションを推進することを目的とした10年間の重要な戦略的パートナーシップを発表した。この提携では、マイクロソフトのAIを活用したボーダフォンの顧客体験の向上、ボーダフォンのマネージドIoT接続プラットフォームの拡大、中小企業向けの新しいデジタル・金融サービスの開発、ボーダフォンのグローバル・データセンター戦略の見直しに重点を置く。
対象コンポーネント
– ソリューション/プラットフォーム
– サービス
– その他のコンポーネント
対象となる展開モード
– オンプレミス
– クラウド
対象サービス
– 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
– その他のサービス
モデリングの種類
– ダイレクト・モデリング
– エージェントベースモデリング
– その他のモデリングタイプ
対象データ型
– 表形式データ
– テキストデータ
– 画像およびビデオデータ
– その他のデータ型
対象アプリケーション
– 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・ビジョン・アルゴリズム
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー
– BFSI
– ヘルスケア＆ライフサイエンス
– 小売・Eコマース
– 自動車および運輸
– 政府・防衛
– ITおよびITeS
– 製造業
– その他エンドユーザー
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
レポート内容
– 地域レベルおよび国レベルセグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2021年、2022年、2023年、2026年、2030年の市場データをカバー
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、推奨事項）
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新の技術進歩をマッピングしたサプライチェーン動向
無料カスタマイズの提供：
本レポートをご購入いただいたお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご提供いたします：
– 企業プロファイリング
o 追加市場プレーヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
o 主要企業のSWOT分析（3社まで）
– 地域セグメンテーション
o 顧客の関心に応じた主要国の市場推定、予測、CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
– 競合ベンチマーキング
製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
5 合成データ生成の世界市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ソリューション／プラットフォーム
5.3 サービス
5.4 その他のコンポーネント
6 合成データ生成の世界市場、展開モード別
6.1 導入
6.2 オンプレミス
6.3 クラウド
7 合成データ生成の世界市場：オファリング別
7.1 はじめに
7.2 完全合成データ
7.3 部分合成データ
7.4 ハイブリッド合成データ
7.5 その他のオファリング
8 合成データ生成の世界市場、モデリングタイプ別
8.1 はじめに
8.2 直接モデリング
8.3 エージェントベースモデリング
8.4 その他のモデリングタイプ
9 合成データ生成の世界市場、データタイプ別
9.1 はじめに
9.2 表形式データ
9.3 テキストデータ
9.4 画像・動画データ
9.5 その他のデータタイプ
10 合成データ生成の世界市場、用途別
10.1 はじめに
10.2 データ保護
10.3 データ共有
10.4 予測分析
10.5 自然言語処理
10.6 コンピュータビジョンアルゴリズム
10.7 その他のアプリケーション
11 合成データ生成の世界市場、エンドユーザー別
11.1 はじめに
11.2 BFSI
11.3 ヘルスケア・ライフサイエンス
11.4 小売・Eコマース
11.5 自動車・運輸
11.6 政府・防衛
11.7 ITおよびITeS
11.8 製造業
11.9 その他のエンドユーザー
12 合成データ生成の世界市場、地域別
12.1 はじめに
12.2 北米
12.2.1 米国
12.2.2 カナダ
12.2.3 メキシコ
12.3 ヨーロッパ
12.3.1 ドイツ
12.3.2 イギリス
12.3.3 イタリア
12.3.4 フランス
12.3.5 スペイン
12.3.6 その他のヨーロッパ
12.4 アジア太平洋
12.4.1 日本
12.4.2 中国
12.4.3 インド
12.4.4 オーストラリア
12.4.5 ニュージーランド
12.4.6 韓国
12.4.7 その他のアジア太平洋地域
12.5 南米
12.5.1 アルゼンチン
12.5.2 ブラジル
12.5.3 チリ
12.5.4 その他の南米地域
12.6 中東・アフリカ
12.6.1 サウジアラビア
12.6.2 アラブ首長国連邦
12.6.3 カタール
12.6.4 南アフリカ
12.6.5 その他の中東・アフリカ地域
13 主要開発
13.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
13.2 買収と合併
13.3 新製品の上市
13.4 事業拡大
13.5 その他の主要戦略
14 会社プロファイル
14.1 IBM
14.2 グーグル
14.3 AWS
14.4 TonicAI, Inc.
14.5 ヘイジー・リミテッド
14.6 マイクロソフト
14.7 Gretel Labs, Inc.
14.8 レプリカ・アナリティクス
14.9 データジェン
14.10 インフォマティカ
14.11 GenRocket, Inc
14.12 YData Labs Inc
14.13 TCS
14.14 レプリカ・アナリティクス
表一覧
1 合成データ生成の世界市場展望、地域別（2021-2030年） ($MN)
2 合成データ生成の世界市場展望、コンポーネント別 (2021-2030) ($MN)
3 合成データ生成の世界市場展望：ソリューション/プラットフォーム別 (2021-2030) ($MN)
4 合成データ生成の世界市場展望、サービス別 (2021-2030) ($MN)
5 合成データ生成の世界市場展望、その他のコンポーネント別 (2021-2030) ($MN)
6 合成データ生成の世界市場展望：展開モード別 (2021-2030) ($MN)
7 合成データ生成の世界市場展望：オンプレミス別 (2021-2030) ($MN)
8 合成データ生成の世界市場展望、クラウド別 (2021-2030) ($MN)
9 合成データ生成の世界市場展望、オファリング別 (2021-2030) ($MN)
10 合成データ生成の世界市場展望、完全合成データ別 (2021-2030) ($MN)
11 合成データ生成の世界市場展望、部分合成データ別 (2021-2030) ($MN)
12 合成データ生成の世界市場展望、ハイブリッド合成データ別 (2021-2030) ($MN)
13 合成データ生成の世界市場展望、その他の提供物別 (2021-2030) ($MN)
14 合成データ生成の世界市場展望、モデリングタイプ別 (2021-2030) ($MN)
15 合成データ生成の世界市場展望、直接モデリング別 (2021-2030) ($MN)
16 合成データ生成の世界市場展望、エージェントベースモデリング別 (2021-2030) ($MN)
17 合成データ生成の世界市場展望、その他のモデリングタイプ別 (2021-2030) ($MN)
18 合成データ生成の世界市場展望、データタイプ別 (2021-2030) ($MN)
19 合成データ生成の世界市場展望、表形式データ別 (2021-2030) ($MN)
20 合成データ生成の世界市場展望：テキストデータ別 (2021-2030) ($MN)
21 合成データ生成の世界市場展望：画像・動画データ別 (2021-2030) ($MN)
22 合成データ生成の世界市場展望：その他のデータタイプ別 (2021-2030) ($MN)
23 合成データ生成の世界市場展望、用途別 (2021-2030) ($MN)
24 合成データ生成の世界市場展望：データ保護別 (2021-2030) ($MN)
25 合成データ生成の世界市場展望：データ共有別 (2021-2030) ($MN)
26 合成データ生成の世界市場展望：予測分析別 (2021-2030) ($MN)
27 合成データ生成の世界市場展望：自然言語処理別 (2021-2030) ($MN)
28 合成データ生成の世界市場展望、コンピュータビジョンアルゴリズム別 (2021-2030) ($MN)
29 合成データ生成の世界市場展望、その他の用途別 (2021-2030) ($MN)
30 合成データ生成の世界市場展望、エンドユーザー別 (2021-2030) ($MN)
31 合成データ生成の世界市場展望：BFSI別 (2021-2030) ($MN)
32 合成データ生成の世界市場展望：ヘルスケア・ライフサイエンス別 (2021-2030) ($MN)
33 合成データ生成の世界市場展望：小売・Eコマース別 (2021-2030) ($MN)
34 合成データ生成の世界市場展望：自動車・運輸別 (2021-2030) ($MN)
35 合成データ生成の世界市場展望：政府・防衛別 (2021-2030) ($MN)
36 合成データ生成の世界市場展望：IT・ITeS別 (2021-2030) ($MN)
37 合成データ生成の世界市場展望：製造業別 (2021-2030) ($MN)
38 合成データ生成の世界市場展望：その他のエンドユーザー別 (2021-2030) ($MN)
注北米、欧州、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表記しています。
❖本調査資料に関するお問い合わせはこちら❖