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合成データ生成市場は、2023年の3億米ドルから2028年には21億米ドルに拡大すると予測される。予測期間中のCAGRは45.7%である。合成データ生成には、実世界データの特性や統計的特性を模倣した人工データセットの作成が含まれる。合成データ生成には多くの利点があり、様々な要因によって推進されている。合成データ生成はコスト効率と時間効率の高いソリューションを組織に提供し、実世界のデータを大量に収集しラベル付けする必要性を排除する。機密情報を含まないデータを生成することで、企業はプライバシーやセキュリティの懸念を克服することができる。合成データはまた、データの多様性、拡張性、カスタマイズ性を強化し、企業がさまざまなシナリオやエッジケースをシミュレートできるようにします。さらに、機械学習モデルの訓練と検証をサポートし、データの共有とコラボレーションを促進し、医療、金融、サイバーセキュリティ分野におけるイノベーションを加速する。データプライバシーに関する懸念の高まり、多様で代表的なデータの必要性、効率的なモデルトレーニングの需要は、合成データ生成市場の成長を促進するいくつかの要因である。
市場ダイナミクス
推進要因：データ・プライバシーとコンプライアンスへの要求の高まり
GDPRやCCPAなど、データプライバシーやコンプライアンス規制の重要性が高まるにつれ、組織は個人データを細心の注意を払って取り扱う必要性が高まっています。合成データ生成は、組織がプライバシーを保護し、規制要件を遵守しながら現実的なデータを生成できるようにすることで、ソリューションを提供する。データプライバシーとコンプライアンスに対する需要の高まりが、合成データ生成市場に拍車をかけている。組織は、個人データを保護し、厳格なプライバシー規制を遵守する方法を模索している。合成データ生成は、プライバシーを守りながら実データを模倣した人工的に生成されたデータの使用を可能にすることで、ソリューションを提供する。これは、組織がリスクを軽減し、コンプライアンスを確保し、倫理的で透明性の高いデータ慣行を維持するのに役立ちます。さらに、合成データ生成は、制限されたデータや希少なデータへのアクセスを可能にし、業界がプライバシー規制やデータ利用可能性の制約を遵守しながら進歩を推進することを可能にします。全体として、データプライバシーとコンプライアンスに対する要求は、様々なデータ集約的活動のためのプライバシー保護ソリューションとして、合成データ生成の採用を促進している。
拘束：規制と倫理的考察
合成データはプライバシーの懸念に対処するのに役立つが、規制上および倫理上の考慮事項は依然として適用される。管轄区域によって、合成データの使用に関する規制は様々であり、組織は関連するデータ保護法やプライバシー法の遵守を徹底しなければならない。さらに、倫理基準を維持し、予期せぬ結果を避けるためには、生成過程でもたらされる可能性のあるバイアスや、個人または集団への潜在的な影響など、倫理的な考慮事項に注意深く対処する必要がある。
機会大規模言語モデルの展開の増加
大規模言語モデル（LLM）やその他の生成的MLツールの進歩が、コンテンツ作成を効率化している。LLMは、テキストを生成できる複雑なニューラルネットワークである。OpenAIのGPT-3（テキスト）やGoogleのLaMDA（会話型ダイアログ）のようなシステムを支え、OpenAIのDALL-EやMidjourney（テキストから画像への変換）にインスピレーションを与えた。LLMの規模と洗練度は、年平均10倍に増加している。その結果最新のAIは、テキスト、ビジュアル、オーディオ、コード、データ、マルチメディアなど、人間のベンチマークに匹敵するコンテンツを自律的に生成できる。
大規模な言語モデルが改善されるにつれ、AI業界では、その進歩が下流タスクやマルチモーダルモデルへと流れていくのを目の当たりにしている。これらのモデルは、複数の入力モダリティ（画像、テキスト、音声など）を取り込み、異なるモダリティの出力を生成することができる。これは人間の認知とは似て非なるもので、絵本を読む子供は、テキストとイラストの両方を使ってストーリーを視覚化する。言語モデルは徐々に現実世界のAIの認知構造になってきており、企業は有望なネットワーク効果を狙っている。つまり、大規模な言語モデルの改善は、テキスト、ビデオ、オーディオ、画像、コード、そしてそれ以上にまたがる下流のタスクやマルチモーダルモデルに流れ込む傾向がある。
課題市場の成熟度不足
合成データ生成市場はまだ発展の初期段階にあり、今後数年で大きく成長すると予想されている。この背景には、プライバシー、コスト、精度、柔軟性など、実データに対する合成データの利点がある。しかし、市場がその可能性を十分に発揮するには、標準、信頼、認知度の不足など、多くの課題に対処する必要がある。これらの課題に対処するためのいくつかのステップには、合成データ生成のための標準の開発、合成データに対する信頼の構築、合成データの利点に対する認識の向上が含まれる。
データタイプ別では、テキストデータが予測期間中に最も高い成長率を記録する。
データタイプ別では、テキストデータ分野が予測期間中に最も高い成長率を示すと予測されている。人工知能（AI）や機械学習（ML）アプリケーションの需要増は、モデルの訓練と開発に大量のデータを必要とし、テキストデータ分野をさらに牽引している。
アプリケーションの中では、テストデータ管理分野の市場シェアが予測期間中最も高い。
アプリケーション分野では、テストデータ管理分野が予測期間中に最も高い市場シェアを占めると予想されている。テストと検証を目的とした高品質で多様な代表的データのニーズが、このセグメントを牽引する。企業は、合成データを使用してテストプロセスの有効性と効率性を高めることができ、製品品質の向上、市場投入までの時間の短縮、従来のテストデータ管理アプローチに関連するコストの削減につながる。
地域別では、北米が予測期間中に最も高い市場シェアを占める
北米は、AI、機械学習、データ駆動型イノベーションに強く焦点を当てた技術進歩の拠点である。この地域は、研究機関、ハイテク企業、新興企業の豊かなエコシステムを誇り、AIモデルの訓練や実験のための高品質な合成データの需要を促進している。さらに、この地域の主要プレイヤーの存在が、この地域の合成データ生成市場をさらに牽引している。
市場関係者
本レポートには、合成データ生成ソリューションとサービスを提供する主要企業の調査も含まれています。世界の合成データ生成市場における主要ベンダーのプロファイルを掲載している。主要ベンダーは、Microsoft（米国）、Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、NVIDIA（米国）、OpenAI（米国）、Informatica（米国）、Broadcom（米国）である、Sogeti（フランス）、Mphasis（インド）、Databricks（米国）、MOSTLY AI（オーストリア）、Tonic（米国）、MDClone（イスラエル）、TCS（インド）、Hazy（英国）、Synthesia（英国）、Synthesized（英国）、Facteus（米国）、Anyverse（スペイン）、Neurolabs（スコットランド）、Rendered.ai（米国）、Gretel（米国）、OneView（イスラエル）、GenRocket（米国）、YData（米国）、CVEDIA（英国）、Syntheticus（スイス）、AnyLogic（米国）、Bifrost AI（米国）、Anonos（米国）。これらのプレーヤーは世界市場で成長するために様々な戦略を採用している。
この調査には、合成データ生成市場における主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれている。
この調査レポートは、合成データ生成市場を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測や動向分析を掲載しています：
オファリングに基づく：
ソリューション/プラットフォーム
サービス
データタイプに基づく：
表形式データ
テキストデータ
画像・映像データ
その他
アプリケーションに基づく：
AI/MLトレーニングと開発
テストデータ管理
データ分析と可視化
企業データ共有
その他
バーティカルに基づく：
BFSI
ヘルスケア＆ライフサイエンス
小売＆Eコマース
自動車・運輸
政府・防衛
ITおよびITeS
製造業
その他の事業
地域に基づく：
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
イタリア
スペイン
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
ANZ
その他の地域
中東・アフリカ
UAE
KSA
南アフリカ
その他の地域
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2023年5月、DatabricksはAIにフォーカスしたデータガバナンス・プラットフォームのOkeraを買収した。この買収により、Databricksは自社のデータガバナンス・パートナーが顧客にソリューションを提供するために使用できるAPIを追加公開できるようになる。
2023年1月、マイクロソフトはAI技術の開発を加速させるため、OpenAIと数十億ドル規模のパートナーシップを結んだ。このパートナーシップは、AIを民主化し、誰もが利用できるようにすることを目的としている。このパートナーシップは、GPT-3の開発など、すでに素晴らしい成果を上げている。
2022年12月、AWSとStability AIは、同社のオープンソースツールとモデルを作るために協業した。コミュニティ主導のオープンソース人工知能（AI）企業であるStability AIは、画像、言語、音声、動画、3Dコンテンツ生成のためのAIモデルを構築し、拡張するための優先クラウドプロバイダーとしてAWSを選択した。Stability AIは、Amazon SageMaker（AWSのエンドツーエンドの機械学習サービス）とAWSの実績あるコンピューティング・インフラストラクチャおよびストレージを使用して、オープンソースの生成AIモデルの作業を加速します。
マイクロソフトは2022年10月、企業向けクラウドデータ管理のリーダーであるインフォマティカと提携し、同社をマイクロソフト・インテリジェント・データ・プラットフォーム・パートナー・エコシステムの初期パートナーに迎えることを発表した。マイクロソフトは、Microsoft Ignite 2022の中でこのエコシステムの立ち上げを発表した。このイニシアチブは、企業が信頼され管理されたデータでAIを真に運用できるようにするための両社の投資を表している。
2022年6月、Tonicはデータクラウド企業のSnowflakeとの統合を発表した。この新しい統合により、TonicとSnowflakeの共同顧客は、Snowflake Data Cloudで現実的な非識別化データを使ったアプリケーションを構築できるようになる。また、共同顧客はデータを大規模にトークン化し、規制コンプライアンスを確保することができる。
目次
1 はじめに （ページ – 40）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.4年
1.5通貨を考慮
表1 米ドル為替レート、2019-2022年
1.6 利害関係者
2 研究方法 (ページ – 45)
2.1 調査データ
図1 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビューの主な参加者
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 合成データ生成市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
図4 市場規模の推定方法、アプローチ1（供給側）：市場のソリューション／サービスからの収益
図5 市場規模の推定方法、アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：市場のすべてのソリューション／サービスからの総収入
図6 市場規模の推定方法、アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場のすべてのソリューション／サービスからの総収入
図7 市場規模の推定方法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：市場全体の支出を通じた合成データ生成のシェア
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 研究の前提
2.6 制限とリスク評価
2.7 景気後退が合成データ生成市場に与える影響
3 事業概要 （ページ – 58）
図 8 アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い成長を遂げる
4 プレミアム・インサイト (ページ – 60)
4.1 合成データ生成市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図9 AIへの投資の増加が市場成長を促進する
4.2 市場：主要業種・地域別
図10 2023年にはBFSIセグメントと北米が大きなシェアを占める
図11 2023年にはソリューション部門がより大きなシェアを占める
4.3 地域別市場
図12 北米が2023年に最大のシェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 62）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 13 合成データ生成市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 AIと機械学習技術の採用増加
5.2.1.2 データプライバシーとコンプライアンスの必要性の高まり
5.2.1.3 AIへの投資の増加
5.2.1.4 コンテンツ制作の増加
図14 2030年までに合成データがより大きなデータ量を占めるようになる
5.2.2 拘束
5.2.2.1 規制上および倫理上の考慮事項
5.2.2.2 質の高いデータとリアリズムを実現するための問題点
5.2.3 機会
5.2.3.1 拡大する大規模言語モデルの展開
5.2.3.2 合成画像の商業化に対する企業の関心の高まり
5.2.3.3 機械学習とコンピューティング革新の力強い進歩
5.2.4 課題
5.2.4.1 市場の未成熟
5.2.4.2 熟練労働者の不足
5.2.4.3 ハイエンドの生成モデルに伴う高いコスト
5.3 合成データ生成の倫理と意味合い
5.3.1 プライバシー保護
5.3.2 公平性
5.3.3 データの所有権と同意
5.3.4 予期せぬ結果
5.3.5 説明責任と透明性
5.3.6 公正な代表
5.3.7 規制遵守
5.4 合成データ生成の登場
5.5 合成データ生成の歴史
図15 合成データ作成の歴史
5.6 合成データ生成市場における進歩の年表
5.7 生態系分析
図16 エコシステム分析
5.7.1 合成データ生成技術プロバイダー
5.7.2 合成データ生成クラウド・プラットフォーム・プロバイダー
5.7.3 合成データ生成クラウドエンドユーザー
5.7.4 合成データ生成クラウド・レギュレーター
5.8 データ型に基づく合成データ生成技術と方法
5.8.1 表
5.8.1.1 ルールベース手法
5.8.1.2 データ補強
5.8.1.3 生成的逆数ネットワーク（GANs）
5.8.1.4 変分オートエンコーダ(VAE)
5.8.1.5 ベイジアン・ネットワーク
5.8.2 テキスト
5.8.2.1 マルコフ連鎖
5.8.2.2 ニューラルネットワーク（RNN）
5.8.2.3 変圧器モデル
5.8.2.4 言語モデル
5.8.2.5 変分オートエンコーダ
5.8.3 画像とビデオ
5.8.3.1 生成的逆数ネットワーク（GANs）
5.8.3.2 変分オートエンコーダ(VAE)
5.8.3.3 条件付きGAN
5.8.3.4 ニューラルネットワークによる画像・映像合成
5.8.3.5 スタイル移行とデータ補強
5.8.4 時系列データとトランザクションデータ
5.8.4.1 自己回帰統合移動平均(ARIMA)
5.8.4.2 長短期記憶（LSTM）ネットワーク
5.8.4.3 隠れマルコフモデル(HMM)
5.8.4.4 SeqGAN（Sequence Generative Adversarial Networks：シーケンス生成逆数ネットワーク）
5.8.4.5 ガウス混合モデル(GMM)
5.8.4.6 合成オーバーサンプリングとアンダーサンプリング
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 ケーススタディ1：主にAIがリテール銀行のスプリント開発を数日短縮させた
5.9.2 ケーススタディ2：日常業務に人工知能を取り入れたスウェーデン政府
5.9.3 ケーススタディ3：トニックAPIのサポートにより、エブリウェルは5倍のデプロイ速度を得た
5.9.4 ケーススタディ4：ボーダフォン、解約を迅速かつ正確に予測するためにHazy合成データを採用
5.9.5 ケース・スタディ5：ビジネス・クリティカルなエッジ・ケースでモデル・パフォーマンスを向上させるため、カレイド・アイのmlチームをスケール・アイが支援した。
5.10 サプライチェーン分析
図17 サプライチェーン分析
5.11 規制の状況
5.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表4 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表5 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表6 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織
表7 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織
表8 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織
5.11.2 ペイメントカード業界データ・セキュリティ基準
5.11.3 グラム・リーチ・ブライリー法
5.11.4 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
5.11.5 一般データ保護規則
5.11.6 個人情報保護および電子文書法
5.11.7 情報セキュリティ技術：個人情報セキュリティ仕様書 GB/T 35273-2017
5.11.8 安全なインド国家デジタル通信政策（2018年
5.11.9 一般データ保護法
5.11.10 個人情報の保護に関する法律（2016年法律第13号
5.11.11NIST特別出版物800-144「パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン
5.12 特許分析
5.12.1 方法論
5.12.2 特許出願
図18 年間特許付与数（2019-2022年
5.12.3 過去10年間の特許出願者上位15社
図19 過去10年間の特許出願人トップ15
5.12.4 過去10年間の特許所有者トップ15
図20 過去10年間の特許所有者トップ15
5.13 主要会議＆イベント
表9 主要会議・イベント（2023-2024年
5.14 価格分析
表10 平均販売価格分析
5.15 ポーターの5つの力分析
表11 合成データ生成市場におけるポーターの力の影響
5.15.1 新規参入の脅威
5.15.2 代替品による脅威
5.15.3 サプライヤーの交渉力
5.15.4 買い手の交渉力
5.15.5 競争相手の激しさ
5.16 主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図21 上位3アプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
表12 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力
5.16.2 買い付け基準
図22 上位3用途の主な購入基準
表13 上位3用途の主な購入基準
5.17 合成データ生成市場の買い手／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
図23 バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
5.17.1 市場におけるビジネスモデル
5.17.1.1 ソフトウェアのライセンス
5.17.1.2 データ・アズ・ア・サービス（DaaS）
5.17.1.3 カスタム開発
5.17.1.4 コンサルティングおよび専門サービス
5.17.1.5 パートナーシップとコラボレーション
5.17.1.6 データ収益化
5.17.1.7 既存プラットフォームとの統合
5.17.1.8 研究開発
5.17.1.9 フリーミアムモデル
5.17.1.10 オープンソース
6 シンセティック・データ・ジェネレーション市場: オファリング別 (ページ数 – 95)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 24 サービス部門は予測期間中により高い CAGR を記録する
表14 市場、提供サービス別、2019-2022年（百万米ドル）
表15：市場（オファリング別）、2023-2028年（百万米ドル
6.2 ソリューション
表16 ソリューション：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 17 ソリューション：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3 サービス
図 25 マネージド・サービス分野は予測期間中に高い成長を記録する
表18 サービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 19 サービス：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 20 サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表21 サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.1 プロフェッショナル・サービス
6.3.1.1 合成データ生成における専門知識への需要の高まりが市場成長を後押しする
図 26 システムインテグレーションとインプリメンテーション部門が予測期間中に最も高い成長を遂げる
表22 合成データ生成市場、専門サービス別、2019-2022年（百万米ドル）
表23：専門サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表24 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 25：プロフェッショナルサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1.1.1 トレーニングとコンサルティング
表 26 トレーニングとコンサルティング：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 27 トレーニングとコンサルティング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1.1.2 システムの統合と実装
表 28 システムインテグレーションとインプリメンテーション：地域別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 29 システムの統合と実装：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1.1.3 サポートとメンテナンス
表30 サポートとメンテナンス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 31 サポートとメンテナンス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2 マネージド・サービス
6.3.2.1 合成データ生成のエンド・ツー・エンド管理ニーズがマネージド・サービス市場を牽引
表 32 マネージドサービス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 33 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7 シンセティック・データ・ジェネレーション 市場：データタイプ別（ページ番号 – 106）
7.1 はじめに
7.1.1 データ・タイプ：市場促進要因
図 27 予測期間中、テキスト・セグメントが最も高い成長率を記録する
表34 データタイプ別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 35：データタイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 表
7.2.1 表形式データ作成の原動力となるプライバシー保護の需要
表36：タブラー：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 37：表形式：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3 テキスト
7.3.1 市場の成長を促進する自然言語処理タスク用のラベル付きトレーニングデータセットの作成ニーズ
表38 テキスト：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 39 テキスト：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.4 画像とビデオ
7.4.1 コンピュータビジョンのトレーニング、画像認識、ビデオ解析モデルの需要が市場成長を促進する
表40 画像とビデオ：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 41 画像とビデオ：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.5 その他のデータタイプ
表42 その他のデータタイプ：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表43 その他のデータタイプ：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8 シンセティック・データ・ジェネレーション 市場：用途別 (ページ – 113)
8.1 導入
8.1.1 アプリケーション：市場促進要因
図28 2023年に最も大きなシェアを占めるAi/MLトレーニング・開発分野
表44：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表45 用途別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.2 AI/ml トレーニングと育成
8.2.1 合成データ生成の採用を促進するためには、モデルのトレーニング用にスケーラブルで多様なデータセットが必要である。
表 46 AI/ml トレーニングと開発：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 47 AI/ml のトレーニングと開発：地域別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
8.3 テストデータ管理
8.3.1 ソフトウェア・テスト・アプリケーションの効率向上が市場を促進する
表 48 テストデータ管理：合成データ生成市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 49 テストデータ管理：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.4 データ分析と視覚化
8.4.1 データ分析および可視化のための合成データ生成を促進するためのデータプライバシー保護の必要性の高まり
表50 データ分析と可視化：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 51 データ分析と可視化：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.5 企業のデータ共有
8.5.1 企業データの共有と検出を奨励するために、共有データの力を活用する必要性
表 52 企業データの共有と保持：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 53 企業データの共有と保持：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.6 その他の用途
表54 その他の用途：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 55 その他の用途：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9 シンセティック・データ・ジェネレーション 市場：垂直方向別（ページ – 121）
9.1 はじめに
9.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 29 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 56 垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 57 垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.2 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
9.2.1 厳しいデータプライバシー要件を伴う規制環境の必要性が市場の成長を促進する
9.2.2 BFSI：市場ユースケース
表58 BFSI：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表59 BFSI：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
9.3 ヘルスケア・ライフサイエンス
9.3.1 医療分野におけるプライバシーの要求が合成データ生成の採用を後押しする
9.3.2 ヘルスケアとライフサイエンス：市場ユースケース
表60 ヘルスケアとライフサイエンス：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 61 ヘルスケア・ライフサイエンス：合成データ生成市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.4 小売とeコマース
9.4.1 小売・電子商取引企業が代表的なデータセットを作成できるようにするための合成データ生成
9.4.2 小売とeコマース：市場ユースケース
表62 小売・Eコマース：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表63 小売業およびeコマース：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
9.5 自動車・運輸
9.5.1 車両性能の最適化に対する需要が合成データ生成の採用を促進する
9.5.2 自動車と輸送：市場ユースケース
表64 自動車と輸送：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 65 自動車および輸送：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.6 政府と防衛
9.6.1 機密情報を保護する必要性の高まりが、政府・防衛分野における合成データ生成の利用を促進する
9.6.2 政府・防衛：合成データ生成市場のユースケース
表 66 政府・防衛：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 67 政府・防衛：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.7 it と ites
9.7.1 合成データ生成の価値をプレーヤーが理解できるようにするために、ITおよびITESセクターにおけるデータプライバシーとセキュリティの必要性
9.7.2 ITとITES：市場ユースケース
表68 ITおよびITES：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 69：ITおよびITES：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
9.8 製造業
9.8.1 製品設計と最適化を改善する必要性の高まりが市場成長を促進する
9.8.2 製造業：市場ユースケース
表70 製造業：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 71 製造業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.9 その他の業種
表72 その他の垂直市場：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表73 その他の垂直市場：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
10 シンセティック・データ・ジェネレーション 市場：地域別（ページ数 – 137）
10.1 イントロダクション
図 30 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長を記録する
表74 市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表75：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
10.2 北米
10.2.1 北米：市場促進要因
10.2.2 北米：景気後退の影響
図 31 北米：市場スナップショット
表 76 北米: 合成データ生成市場: オファリング別, 2019-2022 (百万米ドル)
表 77 北米：市場：サービス別 2023-2028 （百万米ドル）
表 78 北米：データタイプ別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 79 北米：データタイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 80 北米：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 81 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 82 北米：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 83 北米：専門サービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表84 北米：用途別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 85 北米：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 86 北米：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 87 北米：垂直市場別 2023-2028 （百万米ドル）
表88 北米：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 89 北米：国別市場 2023-2028 （百万米ドル）
10.2.3 米国
10.2.3.1 技術的進歩と合成データ生成の広範な応用が市場を牽引する
表90 米国：合成データ生成市場、提供サービス別、2019～2022年（百万米ドル）
表 91 米国：市場：提供品目別（2023-2028 年）（百万米ドル
10.2.4 カナダ
10.2.4.1 市場成長の原動力となる生産性向上と顧客満足度向上の必要性
表 92 カナダ：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 93 カナダ：製品別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 欧州：市場促進要因
10.3.2 欧州：景気後退の影響
表 94 欧州：合成データ生成市場、提供サービス別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 95 欧州：製品別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 96 欧州：データタイプ別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 97 欧州：データタイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 98 欧州：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 99 欧州：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 100 欧州：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 101 欧州：専門サービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表 102 欧州：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 103 欧州：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 104 欧州：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 105 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 106 欧州：国別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 107 欧州：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル）
10.3.3 英国
10.3.3.1 合成データ生成の需要を促進する政府の取り組み
表 108 英国：合成データ生成市場、提供製品別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 109 英国：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
10.3.4 ドイツ
10.3.4.1 人工知能の導入が急増し、研究開発における合成データ生成ツールの需要が高まる
表110 ドイツ：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 111 ドイツ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.3.5 フランス
10.3.5.1 研究と教育に対する需要の高まりがAI対応技術の需要を促進する
表112 フランス：市場、製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 113 フランス：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.3.6 イタリア
10.3.6.1 ディープラーニングモデルによる音源分離と楽曲生成の需要が市場成長を牽引
表114 イタリア：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 115 イタリア：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.3.7 スペイン
10.3.7.1 合成データ生成市場を牽引するAIソリューションと言語モデルの開発ニーズ
表 116 スペイン：合成データ生成市場：提供製品別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 117 スペイン：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル）
10.3.8 フィンランド
10.3.8.1 教育分野におけるAIアプリケーションの需要拡大が市場成長を牽引する
10.3.9 その他のヨーロッパ
表 118 欧州のその他：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 119 その他のヨーロッパ：市場：提供品目別（2023-2028 年）（百万米ドル
10.4 アジア太平洋
10.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 32 アジア太平洋地域：合成データ生成市場のスナップショット
表120 アジア太平洋地域：市場、製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 121 アジア太平洋地域：市場：提供品目別（2023～2028 年）（百万米ドル
表 122 アジア太平洋地域：データタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表123 アジア太平洋地域：データタイプ別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表124 アジア太平洋地域：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 125 アジア太平洋地域：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表126 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 127 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表128 アジア太平洋地域：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 129 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 130 アジア太平洋地域：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル）
表131 アジア太平洋地域：垂直市場別、2023年～2028年（百万米ドル）
表132 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表133 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
10.4.3 中国
10.4.3.1 テクノロジー分野の成長が合成データ生成ソリューションの人気を高める
表 134 中国：合成データ生成市場、提供製品別、2019-2022 年（百万米ドル）
表135 中国：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.4.4 インド
10.4.4.1 業種を超えたデジタルトランスフォーメーションの高まりが市場成長を促進する
表136 インド：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 137 インド：サービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
10.4.5 日本
10.4.5.1 合成データ生成ソリューションの採用を促進する製薬業界のデジタル化の必要性
表138 日本：合成データ生成市場、提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表139 日本：市場：提供製品別、2023-2028年（百万米ドル）
10.4.6 韓国
10.4.6.1 合成データ生成ツールの採用を後押しする政府によるイニシアチブの高まり
表 140 韓国：市場、製品別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 141 韓国：製品別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
10.4.7 シンガポール
10.4.7.1 着実なAIの進歩が合成データ生成ソリューション市場を牽引する
表142 シンガポール：市場、サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表143 シンガポール：市場：サービス別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.4.8 オーストラリア＆ニュージーランド
10.4.8.1 ChatGPTと大規模言語モデルの普及が合成データ生成ソリューションの普及を促進する
表 144 オーストラリア・ニュージーランド：市場、提供品目別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 145 オーストラリア＆ニュージーランド：市場：提供品目別（2023～2028 年）（百万米ドル
10.4.9 その他のアジア太平洋地域
表 146 その他のアジア太平洋地域：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 147 その他のアジア太平洋地域：市場：提供製品別（2023～2028 年）（百万米ドル
10.5 中東・アフリカ
10.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
表 148 中東・アフリカ：合成データ生成市場、サービス別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 149 中東・アフリカ：製品別市場（2023～2028 年）（百万米ドル
表150 中東・アフリカ：データタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 151 中東・アフリカ：データタイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表152 中東・アフリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 153 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 154 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 155 中東・アフリカ：専門サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表156 中東・アフリカ：用途別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 157 中東・アフリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表158 中東・アフリカ：市場、垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 159 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表160 中東・アフリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 161 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.5.3 サウジアラビア
10.5.3.1 大手ハイテク企業による大規模投資が合成データ生成ソリューションの需要を牽引
表 162 サウジアラビア：合成データ生成市場：提供品目別、2019～2022年（百万米ドル）
表 163 サウジアラビア：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.5.4 UAE
10.5.4.1 先進的な教育システムへの先駆的技術の採用が市場成長を後押しする
表 164 UAE：市場（提供品目別）、2019-2022年（百万米ドル
表 165 UAE：オファリング別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
10.5.5 南アフリカ
10.5.5.1 合成データ生成ソリューション市場を牽引する医療分野の進歩需要
表 166 南アフリカ：合成データ生成市場：提供品目別、2019～2022年（百万米ドル）
表 167 南アフリカ：製品別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.5.6 イスラエル
10.5.6.1 合成データ生成とAI新興企業の強力なクラスターが市場成長につながる
表168 イスラエル：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 169 イスラエル：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.5.7 その他の中東・アフリカ地域
10.6 ラテンアメリカ
10.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因
10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
表170 ラテンアメリカ：合成データ生成市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 171 ラテンアメリカ：オファリング別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 172 ラテンアメリカ：データタイプ別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 173 ラテンアメリカ：データタイプ別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 174 ラテンアメリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 175 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 176 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 177 ラテンアメリカ：専門サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル）
表 178 ラテンアメリカ：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 179 ラテンアメリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 180 ラテンアメリカ：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 181 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表182 ラテンアメリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表183 ラテンアメリカ：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル）
10.6.3 ブラジル
10.6.3.1 合成データ生成ソリューションの市場成長を促進するクラウド地域の確立
表184 ブラジル：合成データ生成市場：提供製品別、2019-2022年（百万米ドル）
表 185 ブラジル：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
10.6.4 メキシコ
10.6.4.1 銀行部門のデジタル化需要が市場導入を後押し
表186 メキシコ：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表187 メキシコ：製品別市場：2023-2028年（百万米ドル）
10.6.5 アルゼンチン
10.6.5.1 経済的・政治的不安定に対処するための政府による合成データ生成ソリューションの利用が市場成長を促進する
10.6.6 その他のラテンアメリカ諸国
表 188 その他のラテンアメリカ：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 189 その他のラテンアメリカ：市場：提供製品別（2023-2028 年）（百万米ドル
11 競争力のある景観 (ページ – 186)
11.1 概要
11.2 主要プレーヤーが採用した戦略
表190 主要プレーヤーが採用した戦略
11.3 収益分析
11.3.1 主要企業の過去の収益分析
図 33 主要プレーヤーの過去の収益分析（2020-2022 年）（百万米ドル
11.4 市場シェア分析
図34 主要企業の市場シェア分析（2022年
表 191 市場：競合の激しさ
11.5 主要プレーヤーの評価象限マトリックス
11.5.1 スターズ
11.5.2 新進リーダー
11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
11.5.4 参加者
図35 主要プレーヤーの評価象限マトリックス（2022年
11.6 主要プレーヤーの競合ベンチマーキング
表192 主要企業の製品フットプリント分析（2022年
11.7 スタートアップ／チームの評価クワドラント・マトリックス
11.7.1 進歩的企業
11.7.2 対応する企業
11.7.3 ダイナミック・カンパニー
11.7.4 スタートブロック
図36 2022年、新興企業／MEの評価象限マトリックス
11.8 新興企業／MEのための競合ベンチマーキング
表 193 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表 194 新興企業/SMの製品フットプリント分析（2022年
11.9 競争シナリオ
11.9.1 製品の発売と強化
表 195 製品の発売と強化（2020-2023年
11.9.2 ディールス
表 196 取引（2020-2023年
12 企業プロフィール（ページ番号 – 203）
(事業概要、提供製品、最近の展開、勝つためのMnMビュー、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威）。
12.1 イントロダクション
12.2 主要プレーヤー
12.2.1 マイクロソフト
表 197 マイクロソフト：事業概要
図37 マイクロソフト：企業スナップショット
表 198 マイクロソフト：提供するソリューション／サービス
表 199 マイクロソフト：製品の発売と機能強化
表 200 マイクロソフト：取引
12.2.2 グーグル
表 201 グーグル：事業概要
図38 グーグル：企業スナップショット
表 202 グーグル：提供するソリューション／サービス
表 203: グーグル: 取引
12.2.3 IBM
表 204 IBM：事業概要
図39 IBM：企業スナップショット
表 205 IBM：提供するソリューション／サービス
表 206 IBM：製品の発売と機能強化
表 207 IBM: 取引
12.2.4 AWS
表 208 AWS：事業概要
図40 AWS：企業スナップショット
表 209 AWS：提供するソリューション／サービス
表 210 AWS：製品の発売と機能強化
表 211 AWS: 取引
12.2.5 エヌビディア・コーポレーション
表 212 エヌビディア・コーポレーション：事業概要
図 41 エヌビディア・コーポレーション：企業スナップショット
表 213 エヌビディア・コーポレーション：提供するソリューション／サービス
12.2.6 OPENAI
214 オープンアイ：事業概要
表 215 オープンアイ：提供するソリューション／サービス
表 216 オープンアイ：製品の発売と機能強化
表 217 オープンアイ：取引
12.2.7 インフォマティカ
表 218 インフォマティカ：事業概要
図 42 インフォマティカ：企業スナップショット
表 219 インフォマティカ：提供するソリューション／サービス
表 220：インフォマティカ：製品の発売と機能強化
表 221 インフォマティカ：取引
12.2.8 ブロードコム
表 222 ブロードコム：事業概要
図 43 ブロードコム：企業スナップショット
表 223 ブロードコム：提供するソリューション／サービス
12.2.9 キャップジェミニ
表 224 キャップジェミニ：事業概要
図 44 キャップジェミニ：企業スナップショット
表 225 キャップジェミニ：提供するソリューション／サービス
12.2.10 ムファシス
表 226 Mphasis: 事業概要
図 45 Mphasis: 企業スナップショット
表 227 Mphasis: 提供するソリューション/サービス
12.2.11 データブリックス
表 228 データブックス：事業概要
表 229 データブックス：提供するソリューション／サービス
表 230 データブックス：取引
12.2.12 ほとんどがアイ
表 231 ほとんどのAI：事業概要
表232 ほとんどのAI：提供するソリューション／サービス
表 233 ほとんどのAI：取引
12.2.13 トニック
表234 トニック：事業概要
表235 トニック：提供するソリューション／サービス
表236 トニック：取引
12.2.14 mdクローン
表 237 MDクローン：事業概要
表238 MDクローン：提供するソリューション／サービス
表 239 MDクローン：取引
12.2.15 TCS
12.3 スタートアップ／企業
12.3.1 HAZY
12.3.2 総合
12.3.3 合成された
12.3.4 ファクテウス
12.3.5 エニーバース
12.3.6 ニューロラブズ
12.3.7 レンダー・アイ
12.3.8 GRETEL
12.3.9 ONEVIEW
12.3.10 ジェンロケット
12.3.11 Yデータ
12.3.12 CVEDIA
12.3.13 シンセティカス
12.3.14 エニーロジック
12.3.15 ビフロスト・アイ
12.3.16 アノノス
*事業概要、提供製品、最近の展開、MnMビュー、勝利への権利、行った戦略的選択、弱み、競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
13 隣接・関連市場 （ページ – 250）
13.1 自然言語処理市場
13.1.1 市場の定義
13.1.2 市場概要
13.1.3 自然言語処理市場、コンポーネント別
表 240 自然言語処理市場、コンポーネント別、2016-2021 年（百万米ドル）
表241 自然言語処理市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
13.1.4 自然言語処理市場、タイプ別
表242 自然言語処理市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル）
表243 自然言語処理市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
13.1.5 自然言語処理市場、展開モード別
表 244 自然言語処理市場、展開モード別、2016-2021 年（百万米ドル）
表245 自然言語処理市場、展開モード別、2022年～2027年（百万米ドル）
13.1.6 自然言語処理市場（組織規模別
表246 自然言語処理市場、組織規模別、2016-2021年（百万米ドル）
表247 自然言語処理市場、組織規模別、2022-2027年（百万米ドル）
13.1.7 自然言語処理市場、用途別
表248 自然言語処理市場、用途別、2016-2021年（百万米ドル）
表249 自然言語処理市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
13.1.8 自然言語処理市場、技術別
表250 自然言語処理市場、技術別、2016-2021年（百万米ドル）
表251 自然言語処理市場、技術別、2022-2027年（百万米ドル）
13.1.9 自然言語処理市場（業種別
表252 自然言語処理市場、業種別、2016-2021年（百万米ドル）
表253 自然言語処理市場、業種別、2022-2027年（百万米ドル）
13.1.10 自然言語処理市場、地域別
表254 自然言語処理市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表255 自然言語処理市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
13.2 人工知能市場
13.2.1 市場の定義
13.2.2 市場概要
13.2.3 人工知能市場、製品別
表256 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル）
表257 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.4 人工知能市場、技術別
表258 人工知能市場、技術別、2016-2021年（10億米ドル）
表259 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.5 人工知能市場、展開モード別
表260 人工知能市場、展開モード別、2016年～2021年（10億米ドル）
表261 人工知能市場、展開モード別、2022年～2027年（10億米ドル）
13.2.6 人工知能市場（組織規模別
表262 人工知能市場、組織規模別、2016年～2021年（10億米ドル）
表263 人工知能市場、組織規模別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.7 人工知能市場、ビジネス機能別
表264 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル）
表265 人工知能市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（10億米ドル）
13.2.8 人工知能市場（業種別
表266 人工知能市場、業種別、2016-2021年（10億米ドル）
表267 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.9 人工知能市場、地域別
表268 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表269 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
14 付録（ページ番号 – 265）
14.1 ディスカッション・ガイド
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
14.3 カスタマイズ・オプション
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細
