合成データ：AIの未来と新たなエコシステム

企業がデータを活用し、有意義な洞察を生み出す方法を変革する

合成データとは、現実世界で発生した事象から収集されたデータを基に人工的に生成されたデータのことです。テキスト、表、画像、動画などの形で人工的に生成されたデータです。合成データの生成は、非効率的なデータセットやプライバシーの懸念という課題に対処します。

アルゴリズムを使用して生成されるため、組織は運用データをテストし、人工知能（AI）/機械学習（ML）モデルを効率的に訓練することができます。また、数学モデルの検証やディープラーニングモデルの学習にも役立ちます。オペレーションを向上させるためにAI/MLモデルが世界的に採用されていることを考えると、この技術は今後5年間で主流になると思われます。標準化されたフォーマットで合成データを構築するための絶え間ない研究開発と強化が行われています。

本調査では、フロスト＆サリバンは、人工的に生成されたデータによるデータ利用による変革を評価します。

本調査の対象

• 合成データを生成するモデルと技術
• 既存のエコシステムと新たなエコシステム
• 技術関連の進展と世界の動向
• 成長機会
• 戦略的洞察と視点

目次

戦略的インペラティブ

• なぜ成長が難しくなっているのか？　The Strategic Imperative 8（TM）：成長を阻む要因
• The Strategic Imperative 8（TM）
• 合成データ業界における戦略的インペラティブの影響
• 成長機会がGrowth Pipeline Engine（TM）を促進
• 調査手法

成長機会分析

• 分析範囲
• セグメンテーション
• 成長促進要因
• 成長阻害要因

技術魅力度ダッシュボード

• 技術魅力度ダッシュボード

合成データインパクト評価

• 合成データとそのストーリー生成フレームワーク
• 合成データの種類と作成方法
• AIと合成データの関係
• 合成データの応用とインパクト評価
• エコシステム：複数の産業を破壊するテクノロジー
• 合成データ活用を変革するトップ調査
• 合成データモデルの収益化
• フェイクデータの公正な利用を保証する規制環境
• 合成データ技術の特許情勢
• 資金調達と投資のシナリオ
• 戦略的パートナーシップ：B2Bマッチメイキング
• 地域動向と洞察
• なぜ企業は合成データを必要とするのか？

成長機会ユニバース

• 成長機会1：異業種コラボレーションのためのオープンソースイニシアチブ
• 成長機会2：マルチモーダル合成データ
• 成長機会2：マルチモーダル合成データ
• 成長機会3：標準化プロトコルの設定

ロードマップと戦略的洞察

• 戦略的洞察

付録

• 技術準備レベル（TRL）：解説

次のステップ

Transforms the Way Businesses Use Data and Generate Meaningful Insights

Synthetic data is data generated artificially based on data collected from real-world occurrences. It is artificially generated data in the form of text, tables, images, and videos, among others. Synthetic data generation will address the challenge of inefficient datasets and privacy concerns.

Generated using algorithms, it enables organizations to test operational data and train artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) models efficiently. It also helps validate mathematical models and train deep learning models. The technology will go mainstream in the next 5 years, considering the global adoption of AI/ML models to elevate operations. There is constant R&D and reinforcement for building synthetic data in a standardized format.

In this study, Frost & Sullivan will assess the transformation due to data usage caused by artificially generated data.

This research covers the following:

• Models and techniques to generate synthetic data
• Existing and emerging ecosystems
• Technology-related developments and global trends
• Growth opportunities
• Strategic insights and viewpoints

Table of Contents

Strategic Imperatives

• Why Is It Increasingly Difficult to Grow?The Strategic Imperative 8™: Factors Creating Pressure on Growth
• The Strategic Imperative 8™
• The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Synthetic Data Industry
• Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
• Research Methodology

Growth Opportunity Analysis

• Scope of Analysis
• Segmentation
• Growth Drivers
• Growth Restraints

Technology Attractiveness Dashboard

• Technology Attractiveness Dashboard

Synthetic Data: Impact Assessment

• Synthetic Data and Its Story-Generation Frameworks
• Types of Synthetic Data and Their Creation
• Relationship Between AI and Synthetic Data
• Synthetic Data Applications and Impact Assessment
• Ecosystem-Technologies That Disrupt Multiple Industries
• Top Research Transforming the Use of Synthetic Data
• Monetization of Synthetic Data Models
• Regulatory Environment to Ensure Fair Usage of Fake Data
• Patent Landscape for Synthetic Data Technologies
• Funding and Investment Scenario
• Strategic Partnerships-B2B Matchmaking
• Regional Trends and Insights
• Why Do Businesses Need Synthetic Data?

Growth Opportunity Universe

• Growth Opportunity 1: Open-source Initiatives for Cross-industry Collaboration
• Growth Opportunity 2: Multi-modal Synthetic Data
• Growth Opportunity 2: Multi-modal Synthetic Data
• Growth Opportunity 3: Setting Up Standardization Protocols

Roadmap and Strategic Insights

• Strategic Insights

Appendix

• Technology Readiness Levels (TRL): Explanation

Next Steps

• Your Next Steps
• Why Frost, Why Now?
• Legal Disclaimer