市場調査レポート
商品コード
1471221
合成データ生成市場:コンポーネント、データタイプ、アプリケーション、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測Synthetic Data Generation Market by Component (Services, Software), Data Type (Image & Video Data, Tabular Data, Text Data), Application, End-User - Global Forecast 2024-2030 |
● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報(例:国別セグメント)の追加などの対応が可能です。 詳細はお問い合わせください。
合成データ生成市場:コンポーネント、データタイプ、アプリケーション、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 181 Pages
納期: 即日から翌営業日
|
合成データ生成市場規模は、2023年に6億8,125万米ドルと推定され、2024年には9億422万米ドルに達し、CAGR 35.02%で2030年には55億7,537万米ドルに達すると予測されています。
合成データ生成には、プライバシー、セキュリティ、完全性を保ちながら、実世界のデータセットを模倣した人工的に生成されたデータを作成することが含まれます。この技術は、金融、ヘルスケア、小売、運輸など様々な業界に応用されています。生成された合成データは、主に機械学習モデルのトレーニング、ソフトウェアのテスト、より良い意思決定のためのシナリオのシミュレーションに使用されます。データ主導の洞察と人工知能(AI)アプリケーションに対する需要の高まりが、合成データ生成市場の成長を後押ししています。個人や企業によって日々生み出されるデジタル情報が世界的に増え続ける中、機密情報を保護する必要性が高まっています。さらに、時間のかかる手作業によるアノテーションや高価なサードパーティのソースなど、従来のデータセット取得方法に伴う制約を克服するために、組織は合成データを活用しています。生成された合成データセットの品質を評価するための標準化された手法やツールがないことが、市場の成長を妨げています。より洗練された合成データ生成の開発を加速させるAI技術の新興国市場の開拓は、市場成長の機会を創出すると期待されます。
主な市場の統計 | |
---|---|
基準年[2023] | 6億8,125万米ドル |
予測年 [2024] | 9億422万米ドル |
予測年[2030] | 55億7,537万米ドル |
CAGR(%) | 35.02% |
コンポーネントターゲットとなるデータ生成技術を求める組織には、より柔軟性の高いソフトウェアソリューションが好まれます。
合成データ生成のサービスセグメントは、組織が現実的かつ人工的なデータを生成するプロセスを設計、開発、実装、サポートするために不可欠です。ソフトウェア分野は、プライバシーの遵守を確保しつつ、元のデータセットと同様の統計的特性を維持する人工データセットを生成するために特別に設計されたツールで構成されます。データマスキングソフトウェアは、機密情報をマスキングすることで、構造的には類似しているが匿名化されたデータの作成を支援します。
データの種類:統計的特性の保持に重点を置いた表形式データ合成の利用拡大
合成データ生成の領域では、画像や動画データは、エンターテインメント、セキュリティ、ヘルスケア、自律走行車など、さまざまな業界で広く使用されているため、重要な意味を持っています。表形式データは、行と列に編成された構造化データセットで構成され、スプレッドシートやデータベースで一般的に見られます。合成表形式データ生成の使用事例は、金融、顧客分析、リスク管理など多岐にわたり、企業は基礎となる統計の正確な表現を維持しながら機密情報を保護しようとしています。合成テキストデータ生成の需要は、チャットボット、感情分析、文書分類などのアプリケーションのための自然言語処理(NLP)モデルを開発するための高品質なトレーニングデータセットの必要性によってもたらされています。
アプリケーション洞察に満ちたグラフィカルな表現で意思決定を改善するAI/MLトレーニング&開発への利用が増加
AI/MLのトレーニングと開発には、トレーニングデータセットを与えて機械学習モデルを開発するプロセスが含まれます。このアプリケーションのニーズは、予測の精度を向上させ、さまざまな業界の意思決定プロセスを自動化することです。エンタープライズ・データ共有では、組織内のさまざまな部門やチーム間でデータを安全に転送して、コラボレーションを促進し、業務全体の一貫性を維持します。このアプリケーションは、GDPRやCCPAなどのデータプライバシー遵守基準を維持しながら、ワークフローの合理化を目指す組織にとって重要です。テストデータ管理(TDM)は、アプリケーション開発、テスト、品質保証を目的とした合成テストデータセットの作成と管理に焦点を当てています。信頼性の高いTDMソリューションの必要性は、不具合を最小限に抑え、リリースサイクルを短縮した堅牢なソフトウェア・アプリケーションに対する需要の高まりによって生じています。
最終用途:プライバシー規制の課題への対応能力により、政府・防衛分野での利用が増加
自動車分野では、合成データ生成は自律走行技術やADAS(先進運転支援システム)の開発に不可欠です。自動車会社は、安全性と効率性を向上させるための機械学習アルゴリズムをトレーニングするために、大量の多様なデータを必要としています。合成データ生成は、銀行や金融機関がGDPRなどのデータプライバシー規制に関連する課題に対処する一方で、詐欺検出、クレジットスコアリング、顧客セグメンテーションのための効果的なモデル学習を実現するのに役立ちます。政府機関や防衛機関は、安全な通信、サイバー脅威予測、監視アプリケーション、インテリジェンス収集に合成データ生成を活用しています。合成データ生成は、医療画像解析、創薬研究、患者データの匿名化、疾病予測など、ヘルスケア&ライフサイエンス業界において極めて重要です。ロジスティクス・輸送業界では、合成データ生成はルーティングアルゴリズムの最適化、需要予測、車両管理を支援します。製造業では、予知保全、生産最適化、品質管理、ロボットアプリケーションに合成データ生成が活用されています。小売業では、在庫管理、商品推薦エンジン、ダイナミックプライシングモデル、顧客行動分析に合成データ生成が利用されています。通信業界では、合成データ生成はネットワークプランニングの最適化、顧客離れの予測、サイバーセキュリティアプリケーションにおける異常検知に不可欠です。
地域別の洞察
人工知能(AI)、モノのインターネット(IoT)、ブロックチェーン技術に関連する技術進歩の急増により、南北アメリカの消費者は、シームレスな接続性と強化されたユーザー体験を提供する製品をますます求めるようになっており、南北アメリカにおける市場成長の基盤が形成されると予想されます。EU諸国では、持続可能性、デジタルトランスフォーメーション、スマートシティを推進する技術に向けた調査とイノベーションへの投資が、欧州における合成データ生成ソリューションの利用を拡大しています。中国、インド、オーストラリア、日本では、太陽光発電技術、海水淡水化方法、持続可能なインフラソリューションの進歩が進んでおり、アジア太平洋における合成データ生成市場のプラットフォームとなることが期待されています。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは合成データ生成市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略や製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、合成データ生成市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力について徹底的な評価を行います。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.合成データ生成市場の市場規模および予測は?
2.合成データ生成市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.合成データ生成市場の技術動向と規制枠組みは?
4.合成データ生成市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.合成データ生成市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
[181 Pages Report] The Synthetic Data Generation Market size was estimated at USD 681.25 million in 2023 and expected to reach USD 904.22 million in 2024, at a CAGR 35.02% to reach USD 5,575.37 million by 2030.
Synthetic data generation includes creating artificially generated data that mimics real-world datasets while preserving privacy, security, and integrity. This technology has applications across various industries, including finance, healthcare, retail, and transportation. The generated synthetic data is primarily used for training machine learning models, software testing, and simulating scenarios for better decision-making. The increasing demand for data-driven insights and artificial intelligence (AI) applications has propelled the growth of the synthetic data generation market. With an ever-increasing amount of digital information being produced daily by individuals and businesses globally, there is a growing need to protect sensitive information. Furthermore, organizations are leveraging synthetic data to overcome the limitations associated with traditional methods of dataset acquisition, such as time-consuming manual annotation and expensive third-party sources. The lack of standardized methodologies and tools for evaluating the quality of generated synthetic datasets hampers market growth. Growing advancements in AI technologies, which accelerate the development of more sophisticated synthetic data generation, are expected to create opportunities for market growth.
KEY MARKET STATISTICS | |
---|---|
Base Year [2023] | USD 681.25 million |
Estimated Year [2024] | USD 904.22 million |
Forecast Year [2030] | USD 5,575.37 million |
CAGR (%) | 35.02% |
Component: Preference for software solutions that offer more flexibility for organizations seeking targeted data generation techniques
The services segment in synthetic data generation is essential for organizations to design, develop, implement, and support the processes involved in generating realistic yet artificial data. The software segment comprises tools designed explicitly for generating artificial datasets that maintain statistical properties similar to original datasets while ensuring privacy compliance. Data masking software helps create structurally similar but anonymized data by masking sensitive information.
Data Type: Expanding usage of tabular data synthesis that focuses on preserving statistical properties
In the domain of synthetic data generation, image, and video data hold significant importance due to their widespread usage across various industries, such as entertainment, security, healthcare, and autonomous vehicles. Tabular data comprises structured datasets organized into rows and columns, commonly found in spreadsheets and databases. Use cases for synthetic tabular data generation span finance, customer analytics, and risk management, where businesses seek to protect sensitive information while maintaining an accurate representation of the underlying statistics. The demand for synthetic text data generation is driven by the need for high-quality training datasets to develop natural language processing (NLP) models for applications such as chatbots, sentiment analysis, and document classification.
Application: Rising usage for AI/ML training & development which improves decision-making through insightful graphical representations
AI/ML training & development involves the process of developing machine learning models by feeding them with training datasets. The need-based preference for this application is to improve the accuracy of predictions and automate decision-making processes across various industries. Enterprise data sharing involves the secure transfer of data between various departments or teams within an organization to foster collaboration and maintain consistency across business operations. This application is critical for organizations looking to streamline their workflows while maintaining data privacy compliance standards such as GDPR and CCPA. Test data management (TDM) focuses on the creation and management of synthetic test data sets for application development, testing, and quality assurance purposes. The need for reliable TDM solutions arises due to the increasing demand for robust software applications with minimal defects and faster release cycles.
End-Use: Increasing usage across the government & defense sector due to its ability to address privacy regulation challenges
In the automotive sector, synthetic data generation is critical for the development of autonomous vehicle technology and advanced driver-assistance systems (ADAS). Automotive companies require large volumes of diverse data to train machine learning algorithms for improved safety and efficiency. Synthetic data generation helps banks and financial institutions address challenges related to data privacy regulations such as GDPR while ensuring effective model training for fraud detection, credit scoring, and customer segmentation. Government agencies & defense organizations utilize synthetic data generation for secure communication, cyber threat prediction, surveillance applications, and intelligence gathering. Synthetic data generation is crucial in the healthcare & life science industry for medical imaging analysis, drug discovery research, patient data anonymization, and disease prediction. In logistics & transportation, synthetic data generation assists in optimizing routing algorithms, demand forecasting, and fleet management. Manufacturers rely on synthetic data generation for predictive maintenance, production optimization, quality control, and robotics applications. Retailers use synthetic data generation for inventory management, product recommendation engines, dynamic pricing models, and customer behavior analysis. Synthetic data generation is essential in the telecommunication industry for network planning optimization, customer churn prediction, and anomaly detection in cybersecurity applications.
Regional Insights
The surge in technological advancements related to artificial intelligence (AI), the Internet of things (IoT), and blockchain technologies, consumers in the Americas are increasingly demanding products that offer seamless connectivity and enhanced user experiences is expected to create a platform for market growth in the Americas. Research and innovation investments in EU countries towards technologies that drive sustainability, digital transformation, and smart cities are expanding the usage of synthetic data generation solutions in Europe. Growing advancements in solar power technologies, desalination methods, and sustainable infrastructure solutions in China, India, Australia, and Japan are expected to create a platform for the synthetic data generation market in Asia-Pacific.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Synthetic Data Generation Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Synthetic Data Generation Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Synthetic Data Generation Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include Amazon Web Services, Inc., Anonos, BetterData Pte Ltd, Capgemini SE, ChipIn, Datagen Platform, Datomize Ltd., Folio3 Software Inc., GenRocket, Inc., Gretel Labs, Hazy Limited, Informatica Inc., International Business Machines Corporation, K2view Ltd., Kroop AI Private Limited, Kymera-labs, MDClone Limited, Microsoft Corporation, MOSTLY AI, SAEC / Kinetic Vision, Inc., Synthesis AI, Synthesized Ltd., Syntho, BV., TonicAI, Inc., and YData Labs Inc..
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Synthetic Data Generation Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Synthetic Data Generation Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Synthetic Data Generation Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Synthetic Data Generation Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Synthetic Data Generation Market?