世界の合成データ生成市場レポート（2024年～2030年）：データ別、モデリング別、オファリング別、用途別、エンドユーザー別、地域別
市場概要
世界の合成データ生成市場規模は2023年に2億1840万米ドルとなり、2024年から2030年にかけて年平均成長率35.3％で成長すると予測されています。人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）、コネクテッドデバイス技術の利用の増加などの技術の出現と応用の増加が、主にこの市場の成長を促進しています。また、効果的なマーケティングや顧客エンゲージメントなどのビジネスプロセスにおいて、特にエンターテインメントやメディア、小売などの業界では、データの可用性に対する依存度が高まっており、データ生成の需要が急増しています。
合成データは、AI/MLモデルや視覚アルゴリズムのトレーニング、予測分析ソリューションの開発など、最新のテクノロジー・アプリケーションで幅広く使用されています。ヘルスケア、金融、不動産など、顧客データとそのプライバシーが高度に規制されている複数の顧客志向の業界では、調査、マーケティング用の動的コンテンツ開発、効果的なコンテンツ配信など、さまざまな機能に合成データを活用しています。
デジタルトランスフォーメーションの急速なペース、IoTなどの技術の取り込み、「インダストリー4.0」の下での自動化の採用の拡大は、製造業を含む複数の業界に多大な影響を及ぼしています。しかし、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念の高まり、顧客データの使用に関する厳しい規制、信頼できるデータの不足は、品質管理などのプロセスにおける技術のシームレスな統合の障壁となっています。
複数の製造業界関係者は、データの可用性に関する懸念に対処し、機械学習モデルを訓練し、望ましい結果を生み出す効果的な技術ソリューションを実装するために、合成データに依存しています。複数の自動車関連企業が、シミュレーションや仮想テスト、異常検知や故障診断、センサーテストなどの品質管理プロセスに合成データを利用しています。合成データは、開発コストの削減、製品の安全性の向上、市場投入までの時間の大幅な短縮においてメーカーを直接支援します。例えば、2023年8月、自動車業界の著名な企業の1つであるTech Mahindra Limitedは、自律走行アプリケーション向けのコンピュータ・ビジョン搭載ソリューションの改善を加速するために、合成データ生成プラットフォームであるAnyverse SLと協業しました。
一般データ保護規則（GDPR）、2024年米国プライバシー権法などの規制や法律は、顧客との取引や契約を通じて生成された実データの使用に制限を設けています。しかし、企業はAIやIoTを活用した効果的なソリューションの開発において、技術統合を確実にするために合成データに依存しています。例えば、金融機関は、リスク評価モデルの強度をテストするために、多数の借り手のプロファイルや経済シナリオをシミュレートするために合成データを活用しています。
実データセットのユーティリティはデータプライバシーを侵害します。このようなデータセットは、事業活動に参加する第三者と共有することはできません。特に銀行業務や金融サービスにおいて、技術ベースのソリューションの使いやすさ、能力、適合性をテストするためにベンダーやサービス・プロバイダーと実データを共有することは、新しい技術主導のソフトウェアをテストする上で課題となります。合成データは、データ不足の問題を解決すると同時にデータのプライバシーを保護するため、この分野で重要な役割を果たすと期待されています。
表形式データセグメントは、合成データ生成の世界的な業界を支配し、2023年の収益シェアは38.8%でした。表形式データの構造化された性質、多くの分野での広範な適用性、統計的忠実性、使いやすさなどの側面が、このセグメントの成長を後押ししています。合成データが提供する多用途性、プライバシー保護機能、費用対効果に優れた機能が需要を高めています。容易な拡張性、統計的類似性、AI/MLモデルのトレーニングにおける適合性がこのセグメントの成長を後押ししています。ヘルスケア、eコマース、ソフトウェア開発・テスト、製造業などの業界は、表形式の合成データを急速に取り入れる見込みです。
画像・動画データ分野は、予測期間中に最も速いCAGRが見込まれます。AI、IoT、機械学習に依存する自動運転車、自律走行車、その他の自動車業界のスマートテクノロジー製品へのニーズの高まりが、合成データの需要を促進しています。このデータは、これらの技術を発売する前のテストや品質管理に不可欠です。自動車企業は、実世界の運転状況を模倣した仮想環境を開発するために合成データを必要としています。合成データは、天候や交通状況など、さまざまな運転条件に関するモデルを企業が訓練するのに役立ちます。合成データ生成企業、技術業界関係者、自動車企業間のパートナーシップの拡大も、このセグメントの成長に寄与しています。例えば、2024年4月、合成データの著名なサプライヤの1つであるAnyverseは、Anyverseの合成データプラットフォームとソニーのイメージセンサーモデルを統合するために、ソニーセミコンダクターソリューションズ株式会社と協業しました。
エージェントベースモデリングは、2023年に世界の合成データ生成市場で最大の収益シェアを占めました。このセグメントの主な成長要因は、金融業界のアプリケーションの増加です。金融機関は、リスク評価や不正検知技術の回復力を理解するために膨大なデータを必要とします。しかし、データプライバシー規制やデータユーティリティに関連する制限が、このプロセスにおける課題となっています。ジェネレーティブAIやその他の最新技術を使用しても、企業はデータプライバシーに関する懸念、コンプライアンスの遵守、データ品質などに関連するリスクを経験します。この問題に対処するため、企業はエージェントベースの合成データ生成に依存しています。この種類別のモデリングは、より大きなデータ制御と透明性を提供します。エージェントベースのモデリングによって生成された合成データによって、リスクのない管理された環境を実証することができます。
ダイレクトモデリングによる合成データ生成は、予測期間中に大きなCAGRが見込まれます。直接モデリングは、生成アドバーサリアルネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）、およびデータ分布をシミュレートするためのその他の高度なアルゴリズムを利用します。ヘルスケア、金融、自動車、コンピュータビジョン、データ補強などで広く利用されています。
2023年には、完全合成データ分野が合成データ生成の世界市場を支配すると予想されています。完全に合成されたデータの提供は、元のデータを入力することなく、アルゴリズムの助けを借りて完全に開発されます。識別可能な機密情報や現実世界のデータは、これらのデータセットには含まれません。実データの識別子がないため、データ・プライバシーとセキュリティの規制が非常に厳しい数多くの業界で好まれています。完全合成データを広く活用している主な業界には、ヘルスケア、金融、自動車などがあります。完全合成データが提供するコスト効率、迅速な生成、多用途性の特徴は、今後数年間この市場の需要を促進すると予想されます。
ハイブリッド合成データ分野は、2024年から2030年にかけて最も急速に成長すると予測されています。このセグメントの成長は、主に拡張性、高品質、費用対効果に影響されます。実際のデータポイントの機密性を保護しながら、実データと合成値を組み合わせることで、セキュリティの向上、ユーティリティの強化などが保証されます。このサービスは、金融、自律システム、自然言語処理（NLP）、ヘルスケア、機械学習など、幅広い分野で応用されています。
用途別では、自然言語処理（NLP）分野が2023年の世界市場で最大の収益シェアを占めています。合成データ生成は、人間の言語を模倣したテキストの生成、既存のデータセットの増強、機密データのマスキングなどに広く使用されています。合成データ生成は、ドメイン固有の知識とルールで自然言語処理（NLP）を支援します。NLPに関連する合成データ生成に一般的に使用される技術には、テンプレートベースの生成、Generative Adversarial Networks (GANs)などがあります。
予測分析分野は、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予測されています。主に金融業界や自動車メーカーによる合成データの利用が増加していることなどが、このセグメントの成長を後押ししています。企業は、戦略の決定、製品設計の最終決定、製品の開発・提供、製品の流通において、データに広く依存しています。しかし、設計、拡張性、機能性など、複数の製品特徴のユーティリティ、柔軟性、回復力を分析するために実際のデータセットを活用することはできません。合成データは、製品の強化、市場投入までの時間の短縮、事業戦略と顧客の嗜好の一致を確実にするために、企業が予測分析を取り入れるための重要な機会を提供します。
2030年の世界の合成データ生成市場は、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が支配的でした。ヘルスケア＆ライフサイエンス分野では、AI、IoT、機械学習に支えられた先進技術ソリューションが採用されています。膨大なデータセットの助けを借りてこのような技術を訓練することは、ヘルスケア業界にとって、完全自動化ベースの業務ワークフローに到達した後の円滑な業務の流れを確保するために不可欠です。しかし、患者データの使用はほとんどの国で非常に厳しく規制されているため、医薬品開発者、医療サービスプロバイダー、最新技術の導入に熱心な関連組織にとって困難な状況となっています。合成データは、シームレスなシミュレーション、試験、研究サポートを提供し、このセグメントの成長を促進すると期待されています。患者の転帰を改善するために合成データを使用することで、この市場の需要が増加すると予測されます。
2024年から2030年にかけてのCAGRは、民生用電子機器分野が最も速くなると予測されています。これは主に、消費者の行動、嗜好、購入パターン、支払い方法などに関するAL/MLモデルを訓練するために、この家電および小売業界で合成データの利用が増加していることに起因しています。企業は、効果的なマーケティング戦略の開発、ターゲットを絞ったコンテンツ配信、顧客エンゲージメントの強化を確実にするため、この達成に注力しています。
世界の合成データ生成市場は北米が優勢で、2023年には34.5%を占めました。これは、導入の増加、アプリケーションの増加、効果的な合成データ生成ソリューションの利用可能性、データプライバシーとデータユーティリティに関する厳しい規制が原因です。同地域には、効果的な成果をもたらすためにAI/MLモデルのトレーニングに注力している金融業、自動車製造業、小売業などの大企業が複数存在することが、同市場の成長を後押しする見通しです。
アメリカの合成データ生成市場は、2023年に地域産業で最大の収益シェアを占めました。この市場の主な原動力は、複数の医療、金融サービス、自動車関連企業がAI主導型ソリューションに注力するようになっていること、機械学習機能が強化されていること、製品やサービスの提供を改善するためのデータへの依存度が高まっていること、顧客データの使用に関する法律が厳しくなっていること、AI/MLモデルを訓練するための合成データに対する需要が高まっていることなどの要因です。
ヨーロッパは、2023年の世界の合成データ生成市場において重要な地域であると認識されています。合成データ生成サービスの利用可能性が高まっていること、自動車などの業界からのシミュレーション、故障や異常の検出、リスク評価に関連する新しく開発されたモデルや手法をテストするための金融などのニーズの高まり、AIや機械学習などの技術を取り込む動きが活発化していることなどが、この市場の主な成長促進要因となっています。
ドイツの合成データ生成市場は、地域産業で大きな収益シェアを占めています。大企業は主に自動車製造業界でこの市場に影響を与えており、天候、光の変動、地形などを含むさまざまな運転シナリオに関するシミュレーション、安全テスト、AIモデルのトレーニングのために合成データに依存しています。
アジア太平洋地域の合成データ生成市場は、2024年から2030年にかけて最も速いCAGRが予測されています。同地域におけるデジタルトランスフォーメーション活動の活発化、AIやMLなどの技術への依存度の高まり、自動車製造業界における合成データ利用の増加につながる自律走行車の需要の増加、データプライバシーに関連する厳しい規制やコンプライアンス要件などが、同市場の需要を促進しています。また、小売業や金融サービスなどの分野で合成データを取り入れる動きが活発化していることも、同市場の需要を高めると予想されます。
中国の合成データ生成市場は、予測期間中に注目すべき速度で成長すると予測されています。この背景には、予測分析における合成データの利用の拡大、製造業や自動車産業などの業界全体における自動化の進展、入手の容易さ、データ主導の戦略的意思決定における企業の信頼性の向上などの要因があります。
主要企業・市場シェア
合成データ生成市場に関わる主要企業には、Hazy Limited、kymeralabs、YData、MDClone、Informatica Inc.などがあります。合成データの急速な普及による競争の激化に対応するため、主要な市場参加企業は提携、ポートフォリオの強化、サービスの拡大、技術革新などの戦略を採用しています。
合成データ生成の主要市場参入企業の1つであるHazy Limitedは、マルチテーブル機能、50種類以上のデータ型、差分プライバシー、モデル比較、自動分析、時系列などを提供するエンドツーエンドの合成データプラットフォームを提供しています。
合成データサービスの主要企業であるMDCloneは、主にヘルスケアおよびライフサイエンス業界に専門知識を提供しています。同社のADAMSヘルスケア・データ・プラットフォームは、高度なテクノロジー主導のソリューションを通じて、無駄を省き、データを解き放ち、競争上の優位性を生み出すことでヘルスケアビジネスを支援しています。
以下は、合成データ生成市場の主要企業です。これらの企業は合計で最大の市場シェアを持ち、業界のトレンドを決定づけます。
MOSTLY AI
Synthesis AI
Statice
YData
Ekobit d.o.o. (Span)
Hazy Limited
SAEC / Kinetic Vision, Inc.
kymeralabs
MDClone
Neuromation
Twenty Million Neurons GmbH (Qualcomm Technologies, Inc.)
Anyverse SL
Informatica Inc.
2024年3月、Hazy LimitedとUnbanx LLCは共同で、合成的に生成された金融取引データで構成される倫理的データ協同組合を発表。これにより、同社は倫理的データ収益化の一歩を踏み出しました。
2023年3月、合成データ生成市場の主要プレーヤーであるHazy Limitedは、シリーズA資金調達で900万米ドルを調達。これにより、合成データプロバイダーとしての地位を確固たるものとし、生成AIの可能性を追求することが可能になりました。
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界の合成データ生成市場レポートをデータ、モデリング、提供、用途、エンドユーザー別、地域別に分類しています：
データ展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
表形式データ
テキストデータ
画像・動画データ
その他
モデリングの展望（収益、百万米ドル、2018～2030年）
直接モデリング
エージェントベースのモデリング
提供帯域の展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
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
アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
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
エンドユーザー別の展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
BFSI
ヘルスケア＆ライフサイエンス
運輸・物流
IT・通信
小売・Eコマース
製造業
コンシューマー・エレクトロニクス
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
北米
アメリカ
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
日本
中国
インド
オーストラリア
韓国
ラテンアメリカ
ブラジル
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.3. 調査方法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータの可視化
1.3.4. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 合成データ生成市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場導入/ライン展望
3.2. 市場規模および成長見通し（百万米ドル）
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場促進要因分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.4. 合成データ生成市場の分析ツール
3.4.1. ポーター分析
3.4.1.1. サプライヤーの交渉力
3.4.1.2. 買い手の交渉力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入による脅威
3.4.1.5. 競争上のライバル
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 経済・社会情勢
3.4.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4.2.4. 環境的景観
3.4.2.5. 法的側面
第4章. 合成データ生成市場 データ推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 合成データ生成市場： データ動向分析（百万米ドル）、2023年および2030年
4.3. 表形式データ
4.3.1. タブラデータ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. テキストデータ
4.4.1. テキストデータ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.5. 画像・映像データ
4.5.1. 画像・映像データ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.6. その他
4.6.1. その他市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第5章. 合成データ生成市場 モデリング推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 合成データ生成市場： モデリング動向分析（百万米ドル）、2023年および2030年
5.3. 直接モデリング
5.3.1. ダイレクトモデリング市場の収益予測と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4. エージェントベースモデリング
5.4.1. エージェントベースモデリング市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章. 合成データ生成市場 提供予測と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 合成データ生成市場： オファリングバンド動向分析（百万米ドル）、2023年および2030年
6.2.1. 完全合成データ
6.2.1.1. 完全合成データ市場の収益予測と予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
6.2.2. 部分合成データ
6.2.2.1. 部分合成データ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.2.3. ハイブリッド合成データ
6.2.3.1. ハイブリッド合成データ市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第7章. 合成データ生成市場 アプリケーションの推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 合成データ生成市場： アプリケーション動向分析（百万米ドル）、2023年、2030年
7.2.1. データ保護
7.2.1.1. データ保護市場の収益予測と予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
7.2.2. データ共有
7.2.2.1. データ共有市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.3. 予測分析
7.2.3.1. 予測分析市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.4. 自然言語処理
7.2.4.1. 自然言語処理市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.5. コンピュータビジョンアルゴリズム
7.2.5.1. コンピュータビジョンアルゴリズム市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.6. その他
7.2.6.1. その他のアプリケーション市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第8章. 合成データ生成市場 エンドユーザー別推定と動向分析
8.1. セグメントダッシュボード
8.2. 合成データ生成市場： エンドユーザー別動向分析（百万米ドル）、2023年および2030年
8.2.1. BFSI
8.2.1.1. BFSI市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
8.2.2. ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.2.2.1. ヘルスケア＆ライフサイエンス市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
8.2.3. 運輸・物流
8.2.3.1. 輸送・物流市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
8.2.4. IT・通信
8.2.4.1. IT・通信市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
8.2.5. 小売・Eコマース
8.2.5.1. 小売・Eコマース市場の売上高推計と予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
8.2.6. 製造業
8.2.6.1. 製造業市場の収益予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
8.2.7. 家電
8.2.7.1. 家電市場の収益予測および予測、2018～2030年（百万米ドル）
8.2.8. その他
8.2.8.1. その他のエンドユーザー別市場の売上高推計と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
…
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レポートコード：GVR-4-68039-982-5