合成データ生成の市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年予測

世界の合成データ生成市場は、2024年に3億1,050万米ドルと評価され、2025年から2034年にかけて35.2％のCAGRで拡大すると予測されています。

市場の急拡大は主に、人工知能（AI）や機械学習（ML）モデルを訓練するためのデータに対するニーズの高まりに起因しています。AIとML技術は、正確かつ効率的に機能するために、膨大な量の高品質で多様なデータに大きく依存しており、これらの技術が世界的に産業を形成し続けるにつれて、合成データはその開発を促進する上でますます重要な役割を果たしています。

合成データは、実世界の状況を再現する人工的に生成されたデータセットを提供することで、企業がデータの制限、プライバシーの懸念、取得の課題を克服するのに役立ちます。これにより、企業はプライバシー規制を遵守しながら、より堅牢で信頼性の高いAI/MLモデルを作成することができます。ヘルスケア、自動車、小売などの業界でAIやMLの応用が拡大し続ける中、合成データに対する需要は強まる一方であり、市場は急速な加速が見込まれます。

用途別では、合成データ生成市場は、AI/MLモデルトレーニング、プライバシー保護、テストデータ管理、データ分析、可視化など、いくつかの主要カテゴリーに区分されます。AI/MLモデルトレーニング分野が最大の市場シェアを占め、2024年には全体の30％を占めました。AI/MLモデルの訓練と改良のための多様で高品質なデータセットへのニーズが高まり続けているため、この分野は2034年までに20億米ドルを生み出すとみられています。AI/MLがビジネスプロセスやアプリケーションにますます組み込まれる中、包括的かつ代表的なデータセットを持つことは、これらの技術が実用的で効果的であり、現実世界の課題に対応できるようにするために不可欠です。

データタイプに関しては、市場は画像・動画、表形式、テキスト、その他のセグメントに分けられます。現在、テキストデータセグメントが主流で、2024年の市場シェアの34.5%を占めました。この成長は、顧客サービスの自動化、コンテンツ作成、感情分析、アナリティクスなど、さまざまな分野における自然言語処理（NLP）アプリケーションの急増に起因しています。これらの分野でAIの採用が拡大し続けるにつれて、人間の言語を理解、解釈、生成するモデルを訓練、強化するための多様で高品質なテキストデータの需要も増加しています。

北米の合成データ生成市場は、2024年に34%の市場シェアを獲得し、世界情勢における主要プレーヤーです。この地域の優位性は、高度な技術インフラ、主要テクノロジー企業の存在感、AIと機械学習の研究開発への多額の投資によってもたらされています。加えて、政府機関や研究機関からの支援、AI/MLの進歩に対する資金提供の増加が、この地域の合成データソリューション需要をさらに押し上げています。また、業界全体でデータのプライバシーとセキュリティに対するニーズが高まっていることも、合成データ生成技術の採用を加速させ、この市場における北米のリーダーシップを確固たるものにしています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

• 調査デザイン
  • 調査アプローチ
  • データ収集方法
• 基本推定と計算
  • 基準年の算出
  • 市場推計の主要動向
• 予測モデル
• 一次調査と検証
  • 一次ソース
  • データマイニングソース
• 市場定義

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• 業界エコシステム分析
  • データ生成・合成データプロバイダー
  • データプライバシー・セキュリティのベンダー
  • テクノロジープロバイダー
  • エンドユーザー
• サプライヤーの状況
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 主要ニュースと取り組み
• 規制状況
• 合成データの使用事例
• 影響要因
  • 成長促進要因
    • AI/MLモデルのトレーニング需要の高まり
    • プライバシーへの懸念と規制への対応
    • テストとシミュレーションの強化に対するニーズの高まり
    • データ生成ツールの技術的進歩
  • 業界の潜在的リスク・課題
    • 品質とリアリズムに関する懸念
    • データやアルゴリズムに偏りが生じる可能性
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業市場シェア分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：データ別、2021年～2034年

• 主要動向
• 画像・動画
• 表形式
• テキスト
• その他

第6章 市場推計・予測：オファリング別、2021年～2034年

• 主要動向
• 完全合成
• 部分合成

第7章 市場推計・予測：生成技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 統計的手法・モデル
• ルールベースシステム
• エージェントベース
• ディープラーニング手法
• その他

第8章 市場推計・予測：用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• AI/MLモデルトレーニング
• プライバシー保護
• テストデータ管理
• データ分析と可視化
• その他

第9章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• BFSI
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 製造業
• テクノロジー・通信
• 自動車・運輸
• その他

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第11章 企業プロファイル

• Aetion
• Anylogic
• Anyverse
• Bifrost
• Cvedia
• DataGen
• GenRocket
• Gretel
• Hazy
• K2View
• MDClone
• Mindtech Global
• Mostly AI
• Rendered.AI
• Sagemaker
• Sogeti
• Synthesis AI
• Syntho
• Tonic AI
• Ydata.AI

The Global Synthetic Data Generation Market, valued at USD 310.5 million in 2024, is projected to expand at a CAGR of 35.2% from 2025 to 2034. The surge in market expansion is primarily driven by the escalating need for data to train artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models. AI and ML technologies rely heavily on vast amounts of high-quality and varied data to function accurately and efficiently, and as these technologies continue to shape industries globally, synthetic data plays an increasingly vital role in fueling their development.

Synthetic data helps businesses overcome data limitations, privacy concerns, and acquisition challenges by providing artificially generated datasets that replicate real-world conditions. This enables businesses to create more robust and reliable AI/ML models while complying with privacy regulations. As AI and ML applications in industries like healthcare, automotive, and retail continue to grow, the demand for synthetic data will only intensify, positioning the market for rapid acceleration.

In terms of application, the synthetic data generation market is segmented into several key categories, including AI/ML model training, privacy protection, test data management, data analytics, and visualization, among others. The AI/ML model training segment holds the largest market share, accounting for 30% of the total in 2024. This segment is set to generate USD 2 billion by 2034 as the need for diverse and high-quality datasets to train and refine AI and ML models continues to rise. With AI and ML increasingly embedded in business processes and applications, having comprehensive and representative datasets is essential for ensuring these technologies are practical, effective, and ready for real-world challenges.

When it comes to data types, the market is divided into image & video, tabular, text, and other segments. The text data segment is currently the dominant segment, accounting for 34.5% of the market share in 2024. This growth can be attributed to the surge in natural language processing (NLP) applications across various sectors, such as customer service automation, content creation, sentiment analysis, and analytics. As AI adoption in these areas continues to grow, so does the demand for diverse and high-quality text data to train and enhance models that understand, interpret, and generate human language.

The North American synthetic data generation market is a key player in the global landscape, capturing a 34% market share in 2024. This region's dominance is driven by its advanced technological infrastructure, a strong presence of leading technology companies, and significant investments in AI and machine learning research and development. In addition, the support from government agencies and research institutions-along with growing funding for AI/ML advancements-further drives the region's demand for synthetic data solutions. The increasing need for data privacy and security across industries also accelerates the adoption of synthetic data generation technologies, solidifying North America's leadership in this market.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360⁰ synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Data generation and synthetic data providers
  • 3.1.2 Data privacy and security vendors
  • 3.1.3 Technology providers
  • 3.1.4 End users
• 3.2 Supplier landscape
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Key news & initiatives
• 3.6 Regulatory landscape
• 3.7 Use cases of synthetic data
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Rising demand for AI/ML model training
    • 3.8.1.2 Privacy concerns and regulatory compliance
    • 3.8.1.3 Growing need for enhanced testing and simulation
    • 3.8.1.4 Technological advancements in data generation tools
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Quality and realism concerns
    • 3.8.2.2 Potential for data and algorithmic bias
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Data, 2021 - 2034 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Image & video
• 5.3 Tabular
• 5.4 Text
• 5.5 Others

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2034 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Fully synthetic
• 6.3 Partially synthetic

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Generation Technique, 2021 - 2034 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Statistical methods & models
• 7.3 Rule-based system
• 7.4 Agent-based system
• 7.5 Deep learning methods
• 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 AI/ML model training
• 8.3 Privacy protection
• 8.4 Test data management
• 8.5 Data analytics and visualization
• 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 BFSI
• 9.3 Healthcare & life sciences
• 9.4 Manufacturing
• 9.5 Technology & telecommunications
• 9.6 Automotive & transportation
• 9.7 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 U.S.
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 UK
  • 10.3.2 Germany
  • 10.3.3 France
  • 10.3.4 Spain
  • 10.3.5 Italy
  • 10.3.6 Russia
  • 10.3.7 Nordics
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 India
  • 10.4.3 Japan
  • 10.4.4 South Korea
  • 10.4.5 ANZ
  • 10.4.6 Southeast Asia
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Argentina
• 10.6 MEA
  • 10.6.1 UAE
  • 10.6.2 South Africa
  • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Aetion
• 11.2 Anylogic
• 11.3 Anyverse
• 11.4 Bifrost
• 11.5 Cvedia
• 11.6 DataGen
• 11.7 GenRocket
• 11.8 Gretel
• 11.9 Hazy
• 11.10 K2View
• 11.11 MDClone
• 11.12 Mindtech Global
• 11.13 Mostly AI
• 11.14 Rendered.AI
• 11.15 Sagemaker
• 11.16 Sogeti
• 11.17 Synthesis AI
• 11.18 Syntho
• 11.19 Tonic AI
• 11.20 Ydata.AI