「AIを使ったシステムを開発したいが、そもそも学習させるデータが足りない」「個人情報を含むデータは機械学習に使えないと言われてしまった」——そんな壁に直面したことはありませんか。
AI開発において学習データの確保は根本的な課題です。実際のデータを集めるには時間とコストがかかりますし、医療・金融・人事といった分野では、プライバシー保護の観点から実データをそのままAI学習に使えないケースも多くあります。
こうした課題を解決する手段のひとつが「合成データ（Synthetic Data）」です。本記事では、合成データとは何か、どの場面で使うべきかを、AI開発を推進・外注する企業担当者の視点でわかりやすく解説します。
はじめての AI 導入ガイド――中小企業が失敗しないための7ステップ
この資料でわかること
AI導入を検討しているが「何から始めればよいか分からない」中小企業の意思決定者に対し、導入プロジェクトの全体像を一気通貫で提示し、「自社でも着手できる」という確信と具体的な行動計画を持ってもらうこと。
こんな方におすすめです
- AI導入を検討しているが、何から始めればよいか分からない
- ベンダーの選び方や費用感がつかめず、判断できない
- 社内でAI導入の稟議を通すための資料が必要
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合成データとは
合成データとは、実際に収集したデータを使うのではなく、アルゴリズムや生成AIによって人工的に作られたデータのことです。元の実データが持つ統計的な特性（分布・相関・パターン）を模倣しつつ、個人を特定できる情報を含まない形で新しいデータを生成します。
たとえば、「30代・男性・年収500万円台・クレジット利用履歴あり」といった架空の顧客プロファイルを大量に生成したり、病院に実在しない患者のMRI画像データを統計的に正確な形で生成したりすることができます。
実データとの違い
実データと合成データは、それぞれ異なる特性を持っています。
観点 | 実データ | 合成データ |
|---|---|---|
個人情報 | 含む可能性がある | 含まない |
入手コスト | 収集・整備に時間・費用がかかる | 自動生成でコストが低い |
データ量 | 自然に集まる分に限定される | 任意の量を生成できる |
エッジケース | 希少なケースはデータが少ない | 意図的に生成できる |
現実との整合性 | 現実をそのまま反映 | 生成品質に依存する |
実データには「現実をそのまま反映している」という強みがありますが、量や質の制限、プライバシー問題があります。合成データはこれらの制約を補うために活用されます。
合成データと生成AIの違い
「合成データ」と「生成AI」は混同されがちですが、以下のように整理できます。
- 生成AI: テキストや画像などのコンテンツを生成する技術（ChatGPT、画像生成AIなど）
- 合成データ: AIモデルの学習・検証・テストに使うためのデータセットを生成する技術
両者は重なる部分があります。実際、大規模言語モデル（LLM）を使って合成テキストデータを生成する、という使い方も存在します。ただし合成データは「何かコンテンツを作る」ではなく「AIを育てるためのデータを作る」という目的で使われます。
なぜ今、合成データが必要なのか
AI開発の現場では、「データの壁」と呼ばれる問題が深刻化しています。
AI学習データの「壁」3つ
1. データ量の壁
精度の高いAIモデルを作るには大量の学習データが必要です。しかし、特定の業界・テーマでは十分なデータが集まらないことが多くあります。
AI研究機関EPOCH AIは「2026年までに高品質な言語データが枯渇する」と予測しており、AIの学習データ不足は現実の問題となっています。すでにMicrosoftはLLM「Phi-3」の学習に合成データを活用し、Metaも「Llama 3」の長文学習に活用しています。
2. プライバシーの壁
医療・金融・人事・法務などの分野では、個人情報保護法やGDPRの観点から、実データをそのままAI学習に使えないケースが増えています。「データはあるのに使えない」という状況が、AI開発の障壁になっています。
3. コストの壁
実データの収集には費用と時間がかかります。データを収集・整備し、アノテーション（タグ付け）する作業は非常に高コストです。特に希少な事例（不正取引、異常検知、医療の希少疾患など）は、そもそも実データが少なく収集が困難です。
合成データはこれら3つの壁を同時に解消できる手段として注目されています。
合成データの主な生成方法
合成データの生成方法は、大きく3つのアプローチに分類できます。
統計的手法
実データの統計分布（平均・標準偏差・相関関係など）を分析し、その特性を維持したサンプルを生成する方法です。
シンプルで解釈しやすく、数値データや表形式データに向いています。実装の複雑さが低いため、小規模なデータ補完や初期検証フェーズで使われます。
深層学習・生成モデル（GAN・VAE）
GAN（敵対的生成ネットワーク） は、「生成器」と「識別器」という2つのAIが互いに競い合いながら学習する仕組みです。生成器は本物に見える偽データを作ろうとし、識別器はそれが偽物かどうかを見抜こうとします。この繰り返しによって、非常に精巧なデータが生成できます。画像・音声・動画データの生成に特に強みがあります。
VAE（変分オートエンコーダ） は、データの特徴を圧縮して潜在空間に落とし込み、そこから新しいデータを再構成する仕組みです。GANより生成が安定しやすく、数値データや連続的なデータの生成に向いています。
LLM（大規模言語モデル）を使った生成
GPT-4などの大規模言語モデルを使い、プロンプトで条件を指定してテキストデータを合成する方法です。「30代のITエンジニアによるサポート問い合わせ文を1,000件生成する」といった使い方ができます。
チャットボットの学習データ、FAQ対応モデルの訓練データなど、テキスト系のAI開発で有効です。
合成データの活用シーン
合成データが実際にどのような場面で使われているかを業界別に紹介します。
医療・ヘルスケア
医療分野では、患者のプライバシー保護が極めて重要なため、実データを使ったAI学習が難しいケースが多くあります。
たとえば、希少疾患のMRI画像は絶対数が少なく、AIの学習に使える実データが不足しています。ここで合成データを使い、統計的に正確な合成MRI画像を大量生成することで、診断AIの精度を向上させることができます。また、患者の臨床記録を合成データに置き換えて共有することで、複数の病院間でのデータ連携も可能になります。
金融・フィンテック
金融業界では、不正検知AIの開発に合成データが活用されています。不正取引は実件数が少なく（全体の0.1〜1%程度）、実データだけでは不正パターンの学習が困難です。代表的な不正事例を合成データとして大量生成することで、不正検知モデルの精度を大幅に向上できます。
また、個人の取引履歴を合成データに置き換えることで、プライバシーを守りながら社内での分析・検証を行えます。
製造業・異常検知
製造ラインの異常検知AIでは、「異常な製品」のデータが圧倒的に少なく、正常品のデータしか収集できないことがほとんどです。この「データの偏り（クラス不均衡）」問題を合成データで補完することで、精度の高い異常検知モデルを構築できます。
自動運転の開発では、現実では再現が難しい事故シナリオや悪天候、センサー故障などを仮想空間で合成し、AIの安全性検証に使われています。
ソフトウェア開発・テスト
開発・テスト環境での合成データ活用は、システム開発の現場で最も身近な使い方のひとつです。
本番環境のデータベースには個人情報が含まれることが多いため、開発・テスト環境にそのままコピーするのは規制上・セキュリティ上のリスクがあります。合成データを使えば、本番データに近い構造・量・多様性を持つテストデータを、個人情報なしで生成できます。
また、「特定の条件下でシステムがどう動くか」を検証するために、エッジケース（極端な値、特殊な組み合わせ）のテストデータを意図的に生成する用途でも使われます。
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合成データを使うメリット
プライバシーリスクの低減
合成データ自体には実在する個人の情報が含まれないため、個人情報保護法・GDPRなどの規制に準拠した形でデータ活用が可能です。データの取り扱いに慎重な企業・業界でも、AI開発を安全に進める選択肢になります。
Gartnerは「2026年までに75%の企業が生成AIを使って合成顧客データを作成する」と予測しており、プライバシー対応の観点からも合成データの活用は主流になりつつあります。
データ量・多様性の確保
学習データが少なすぎると、AIモデルは過学習（特定のデータにだけ適合してしまう状態）を起こしやすくなります。合成データで学習データを増量・多様化することで、モデルの汎化性能（未知のデータに対する精度）を向上させることができます。
希少なケース（異常データ、エッジケース）を意図的に含めることで、実データだけでは難しい高精度モデルの構築が可能になります。
開発コストと時間の削減
実データの収集・整備・アノテーション作業は非常に時間がかかります。合成データは自動生成できるため、データ準備フェーズの工数を大幅に削減できます。
AI開発のPoC（概念検証）フェーズでは、本番データが揃う前でも合成データを使って仮説検証を始められるため、開発スピードを早められます。
合成データの注意点・限界
合成データは万能ではありません。利用にあたってはいくつかの注意点を理解しておく必要があります。
品質の担保が難しい
生成された合成データが現実のパターンから大きく乖離してしまうと、AIモデルが現実で機能しなくなります。合成データを使う場合は、実データとの統計的な整合性を定期的に検証する「バリデーション」プロセスが不可欠です。
実データの代替にはならない
合成データはあくまで実データを「補う」ものです。特に本番環境での最終的なモデル評価や、個人差・文化差が重要な分野（言語・感情分析など）では、実データによる検証が必要です。
「合成データだけで全部完結する」という考え方はリスクがあります。実データと合成データを組み合わせる「ハイブリッドアプローチ」が現実的です。
実データのバイアスを引き継ぐリスク
合成データは実データを元に生成するため、元データに含まれるバイアス（偏り）をそのまま引き継ぐことがあります。さらに、生成モデル自体が新たなバイアスを追加してしまう可能性もあります。
合成データを使う際は、生成前に実データのバイアスを確認し、意図的に多様性を確保する設計が重要です。なお、AIのハルシネーションと同様、AIが生成するアウトプットの品質管理は、AI開発において常に意識すべき課題です。
合成データを使うべきケース vs 使わないべきケース
実際にAI開発プロジェクトに合成データを取り入れるべきかを判断するための基準を整理します。
判断軸 | 合成データが有効 | 合成データより実データを優先 |
|---|---|---|
データ量 | 学習データが著しく不足している | 十分な実データがある |
プライバシー | センシティブデータを扱う業種（医療・金融・人事） | プライバシーリスクが比較的低い |
開発フェーズ | PoC・プロトタイプの初期検証段階 | 本番モデルの最終評価・リリース前 |
希少ケース | 異常値・不正・レアケースのデータが少ない | 通常ケースのみで完結するシステム |
テスト目的 | エッジケースや特定条件のテストデータが必要 | 現実に近い振る舞いの検証が最優先 |
判断の手順
- 実データの入手可否を確認する: そもそも実データが集められるか、集める予算と時間があるかを確認します
- プライバシー規制を確認する: 扱うデータに個人情報が含まれるか、適用される規制は何かを整理します
- 開発フェーズを確認する: 今が「仮説検証フェーズ」か「本番化フェーズ」かで、合成データの使い方が変わります
- 合成データの品質検証リソースを確認する: 生成した合成データを実データで検証する体制があるかを確認します
まとめ
合成データは、AI開発において「データ不足」「プライバシー問題」「コスト問題」という3つの壁を解決する実用的な手段です。医療・金融・製造・ソフトウェア開発など、さまざまな業界ですでに活用が始まっています。
ただし、合成データは実データの完全な代替ではありません。実データと組み合わせるハイブリッドアプローチが基本であり、生成した合成データの品質検証も欠かせません。
「AI開発を始めたいがデータが集まらない」「センシティブデータを使えずに開発が止まっている」という課題をお持ちの場合は、合成データの活用を検討する価値があります。
秋霜堂株式会社では、AI開発の企画段階から「どんなデータをどう使えばよいか」というデータ戦略の相談に対応しています。合成データを含めたデータ活用の設計についてお気軽にご相談ください。
はじめての AI 導入ガイド――中小企業が失敗しないための7ステップ
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AI導入を検討しているが「何から始めればよいか分からない」中小企業の意思決定者に対し、導入プロジェクトの全体像を一気通貫で提示し、「自社でも着手できる」という確信と具体的な行動計画を持ってもらうこと。
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