Select AI for Synthetic Dataとは？合成データ生成の使い方と活用方法

Select AI for Synthetic Dataとは、人工知能技術を活用して、実在データの代わりに使える合成データ（疑似的なデータ）を生成するツールです。個人情報や機密情報を含む実データを直接使わずに、AIモデルのトレーニングなどに利用できるデータを生成することを目的としています。

Select AI for Synthetic Dataとは

Select AI for Synthetic Dataは、機械学習やディープラーニングのモデルをトレーニングするための合成データを生成するAIベースのツールです。AIモデルの精度を高めるには一般に大量のデータが必要とされますが、実際のデータを収集・加工するにはコストがかかり、プライバシーの問題も生じやすくなります。

合成データ生成ツールを活用することで、実在データの統計的な特徴を模した疑似データを生成し、こうした課題の軽減が期待できます。生成AIツールの中でも注目される分野のひとつで、企業のDX推進においても活用が検討されています。

• 実データを直接使わずにAIトレーニング用のデータを用意しやすくなる
• 実在データの統計的な特性を模した疑似データを生成できる
• データ収集・加工の負担を軽減する手段として検討できる

合成データの活用が期待される分野と特徴

医療・金融・自動運転など幅広い分野で検討される

合成データは、医療画像、金融取引データ、自動運転に関するデータなど、さまざまな種類のデータを対象に生成が試みられています。実データを直接使う場面を減らすことで、プライバシーへの配慮とAI開発の両立を図りやすくなる点が特徴です。

特に個人情報の取り扱いが慎重さを求められる分野で活用が検討されており、データ収集が難しい状況でも学習に使えるデータを用意しやすくなります。生成AI研修のような場面でも、実データを使わずに学習環境を整える手段として検討できます。

合成データの「現実性」が鍵

• ディープラーニングやGAN（敵対的生成ネットワーク）を用いた生成モデル
• 実在データの統計的特性をできるだけ再現することを目指す
• 業界・領域特有の知識を反映したデータ生成を検討できる
• 生成したデータの品質を検証する仕組みと組み合わせて運用する

Select AI for Synthetic Dataの主な機能

項目	詳細
データ種別	画像、テキスト、時系列、表形式など
適用が想定される分野	医療、金融、自動運転、製造など幅広い分野
セキュリティ	実データの直接利用を避け、機密情報の取り扱いリスク軽減を図る
品質	実データに近い統計的特性を持つデータの生成を目指す
コスト面	大規模なデータ収集・加工の負担軽減が期待できる

合成データ生成のプロセス

合成データの生成は、一般的に以下のステップで行われます。RAGなどのAIシステムと組み合わせることで、用途に応じたデータ活用を検討できます。

1. 実データの収集と前処理：元となるデータを収集し、クレンジングを実施します。
2. データ分布の分析：統計的特性や分布パターンを分析します。
3. 生成モデルの構築：GANやVAEなどの手法を用いてモデルを構築します。
4. 合成データの生成と検証：品質を確認しながら合成データを生成します。
5. 機械学習モデルへの適用：生成したデータでAIモデルを訓練します。

導入によるメリットと留意点

合成データは、企業のAI戦略のなかで活用が検討されているテーマのひとつです。導入を考える際は、メリットだけでなく前提や留意点もあわせて理解しておくことが大切です。

プライバシー配慮と法的リスクの軽減

個人情報や機密情報を含む実データを直接使う場面を減らすことで、データ取り扱いに伴うリスクの軽減が期待できます。GDPRや個人情報保護法などの規制への対応を意識しながらAI開発を進めたい場合の選択肢として検討できます。ただし、生成方法や使用目的によって考慮すべき点が異なるため、法務面の確認は欠かせません。

コスト・運用面での効率化

大規模なデータ収集やラベリング作業の負担を軽減できる可能性があります。LLMO対策のようなAI関連の取り組みにおいても、効率的なデータ活用は重要な要素です。

項目	実データ中心の手法	合成データの活用
プライバシーへの配慮	取り扱いに慎重さが必要	実データの直接利用を減らせる
データ収集の負担	大きくなりやすい	軽減が期待できる
データ量の柔軟性	制約を受けやすい	必要量に応じた生成を検討できる
法的リスク	取り扱いに応じて発生	軽減が期待できる（要確認）

合成データが活用される一般的なパターン

合成データは、以下のような場面での活用が検討されています。いずれも一般的な活用イメージであり、用途や前提に応じて適切な検証が必要です。

医療分野での画像系AI開発

例えば医療分野では、実際の患者データの取り扱いに配慮しながら、合成された医療画像を学習データの一部として活用するといった検討が考えられます。プライバシーへの配慮とAI開発の両立を図る手段のひとつです。

金融分野での不正検知

金融分野では、機密性の高い取引データを直接使う場面を減らしつつ、合成データを不正検知モデルの学習に活用するといった検討が考えられます。

製造業での品質管理

製造業では、品質管理に関するデータが十分に集まらない場合に、合成データで学習データを補うといった活用が検討されます。ChatGPTのような大規模言語モデルと組み合わせれば、分析やレポート作成の効率化も期待できます。

導入時の注意点と進め方のポイント

Select AI for Synthetic Dataを効果的に活用するためには、以下の点に注意することが重要です。

• データ品質の継続的な検証：生成データが実データと近い統計的特性を持つか、定期的に確認します。
• ドメイン知識の活用：業界特有の知識を反映した生成設計を行います。
• 段階的な導入：小規模なテストから始め、効果を確認しながら適用範囲を広げます。
• チーム内での理解促進：合成データの特性や限界について、関係者で共通認識を持ちます。
• 法務・コンプライアンスの確認：生成方法や利用目的について、事前に法務部門と相談します。

参考：Select AI for Synthetic Data | SelectStar AI