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1803106

合成データ市場の2032年までの予測：タイプ別、データモダリティ別、展開別、技術別、用途別、地域別の世界分析

Synthetic Data Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Type (Fully Synthetic Data, Partially Synthetic Data, Hybrid Synthetic Data, Anonymized Synthetic Data and Other Types), Data Modality, Deployment, Technology, Application and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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本日の銀行送金レート: 1USD=149.25円
合成データ市場の2032年までの予測：タイプ別、データモダリティ別、展開別、技術別、用途別、地域別の世界分析
出版日: 2025年09月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の合成データ市場は2025年に4億1,980万米ドルを占め、2032年までには34億6,640万米ドルに達する見込みで、予測期間中のCAGRは35.2%です。

合成データとは、機密情報を公開することなく、実世界データの統計的特性や構造を再現した人工的に生成された情報のことです。アルゴリズム、シミュレーション、生成モデルを使用して作成された合成データは、実際のデータセットに見られるパターン、変動性、複雑性を模倣しています。AIシステムのトレーニング、ソフトウェアのテスト、データ共有プロセスにおけるプライバシーの保護などに広く利用されています。匿名化されたデータとは異なり、合成データセットはゼロから構築されるため、分析の有用性と個人データに関連するリスクからの保護の両方が保証されます。

Gartnerによると、合成データの採用は加速しており、2027年までにAI主導型企業の60％がモデルトレーニングに使用すると予測されています。

AIトレーニング需要の高まり

企業や研究機関が機械学習モデルを最適化するために膨大で多様なデータセットを必要とする傾向が強まっているため、AIトレーニングに対する需要の高まりが合成データ市場を大きく形成しています。合成データはプライバシーを損なうことなくスケーラビリティを提供するため、ディープラーニングのアプリケーションにとって非常に価値があります。自動化、デジタルトランスフォーメーション、高度なAIモデルへの依存の高まりに後押しされ、企業は複雑な現実世界のシナリオをシミュレートし、モデルの精度を高め、人工知能開発のイノベーションを効率化するために合成データセットを活用しています。

業界横断的な標準化の欠如

組織が相互運用性、検証、コンプライアンスフレームワークで苦労しているように、業界間の標準化の欠如が合成データの採用を妨げています。統一されたベンチマークがないため、人工的に生成されたデータセットの信頼性や比較可能性に対する懸念が根強いです。断片的な採用パターンが拍車をかけ、多くの企業は合成データを重要なアプリケーションに完全に統合することを躊躇しています。その結果、一貫性のない品質保証とグローバルなプロトコルの不在が大きな障壁となり、市場の拡大を制限し、金融、ヘルスケア、製造などの分野における合成データセットの主流受容を遅らせています。

ヘルスケアAIアプリケーションへの拡大

ヘルスケアAIアプリケーションへの拡大は、合成データ市場に魅力的な成長機会をもたらします。病院や研究所では、モデルトレーニングのために安全で匿名化されたデータセットを必要としているからです。厳しい患者データプライバシー規制の影響を受け、合成データセットは診断アルゴリズム、個別化医療、臨床シミュレーションの開発にソリューションを提供します。精密医療と規制遵守に対する需要の高まりに後押しされ、合成データプロバイダーはAI導入を加速し、リスクを低減し、医療技術のイノベーションを強化するために、医療機関との協力関係をますます強めています。

匿名化された実データセットとの競合

匿名化された実データセットとの競合は、合成データの採用にとって大きな脅威となります。多くの組織が、コスト効率と使い慣れた従来の匿名化手法を依然として好んでいるからです。匿名化されたデータセットは、長年にわたる規制当局の容認に後押しされ、機密性の高くない使用事例には十分であると見なされることが多く、合成データプロバイダーはこれに課題しています。しかし、匿名化データには再識別化のリスクがあります。にもかかわらず、その利用が定着し、統合のハードルが低くなったことで、競合情勢が生まれ、合成データソリューションは、優れたセキュリティ、スケーラビリティ、信頼性を継続的に実証する必要があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行によりデジタル化が加速し、混乱をシミュレートしAI主導の意思決定をサポートするための安全でスケーラブルな合成データセットへの需要が高まりました。リモートワークやオンラインでのヘルスケア相談では、安全なデータの取り扱いが求められ、合成データの採用が強化されました。この危機の間にAIベースの予測モデルが急増したことも追い風となり、企業は合成データセットをヘルスケア調査、サプライチェーンの回復力、不正検知に活用しました。その結果、パンデミックは触媒として機能し、プライバシーを保護する大規模な合成データソリューションの必要性を強調することで、市場の状況を再形成しました。

予測期間中、完全合成データ分野が最大になる見込み

完全合成データ分野は、プライバシーの懸念を払拭する完全に人工的なデータセットを生成する能力によって後押しされ、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。部分的な合成アプローチとは異なり、完全合成データはヘルスケア、金融、小売などの業界にわたってより高い保護と適応性を保証します。コンプライアンス基準を維持しながら実データの統計的特性を反映できるため、特に強固なプライバシー保護措置を要求する規制主導の分野では非常に望ましいです。

予測期間中、画像・動画データ分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、画像・映像データ分野は、コンピュータビジョン、自律走行車、拡張現実アプリケーションの急拡大の影響を受け、最も高い成長率を記録すると予測されます。合成映像データセットは、何百万もの実世界の画像や映像を必要とせずにAIモデルの学習を可能にします。監視、ヘルスケア画像、小売分析への需要の高まりに後押しされ、この分野はかつてないほどの普及を遂げています。実世界の複雑さを再現できる汎用性が、複数の産業で堅調な勢いをもたらしています。

最大シェア地域：

予測期間中、アジア太平洋は、急速に拡大するデジタルエコシステム、AI投資の増加、大規模な企業導入に後押しされ、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、インド、日本のような国々は、製造、金融、スマートシティにまたがるAIベースのイノベーション導入の最前線にいます。人工知能研究とデータのローカライゼーション政策に対する政府の支援により、アジア太平洋は強力な市場リーダーシップを発揮し、合成データの拡大に有利な環境を作り出しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は、高度なAI研究エコシステム、合成データ新興企業の強力な存在感、データプライバシーに対する規制の関心の高まりによって、最も高いCAGRを示すと予測されます。北米は、テクノロジー大手、学術機関、ヘルスケアイノベーター間のコラボレーションに後押しされ、多様な分野で強力な導入が見られます。最先端のAIモデルをいち早く採用し、旺盛なベンチャー資金を獲得していることから、同地域は合成データイノベーションの急成長拠点として位置づけられています。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査資料
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の合成データ市場：タイプ別

  • 完全合成データ
  • 部分合成データ
  • ハイブリッド合成データ
  • 匿名化合成データ
  • その他のタイプ

第6章 世界の合成データ市場：データモダリティ別

  • 表形式データ
  • テキストデータ（NLPとチャットボット）
  • 画像と動画データ
  • オーディオデータ
  • 時系列データ
  • マルチモーダルデータ

第7章 世界の合成データ市場：展開別

  • クラウドベースソリューション
  • オンプレミスソリューション
  • ハイブリッド展開

第8章 世界の合成データ市場：技術別

  • 生成的敵対ネットワーク（GAN）
  • エージェントベースモデル
  • トランスフォーマーベースのモデル
  • その他の技術

第9章 世界の合成データ市場：用途別

  • モデルのトレーニングとテスト
  • データプライバシーとセキュリティの強化
  • 不正検出とリスク管理
  • ヘルスケアとゲノミクス調査
  • 自律システム
  • その他の用途

第10章 世界の合成データ市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • Mostly AI
  • Synthesis AI
  • Gretel.ai
  • Hazy
  • Cognitensor
  • MDClone
  • AI.Reverie
  • Datagen Technologies
  • Zebracat AI
  • Statice
  • Tonic.ai
  • Cauliflower
  • Sky Engine AI
  • Informatica
  • Microsoft
  • IBM Research
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Synthetic Data Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Synthetic Data Market Outlook, By Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Synthetic Data Market Outlook, By Fully Synthetic Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Synthetic Data Market Outlook, By Partially Synthetic Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Synthetic Data Market Outlook, By Hybrid Synthetic Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Synthetic Data Market Outlook, By Anonymized Synthetic Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Synthetic Data Market Outlook, By Other Types (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Synthetic Data Market Outlook, By Data Modality (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Synthetic Data Market Outlook, By Tabular Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Synthetic Data Market Outlook, By Text Data (NLP & Chatbots) (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Synthetic Data Market Outlook, By Image & Video Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Synthetic Data Market Outlook, By Audio Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Synthetic Data Market Outlook, By Time-Series Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Synthetic Data Market Outlook, By Multi-Modal Data (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Synthetic Data Market Outlook, By Deployment (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Synthetic Data Market Outlook, By Cloud-Based Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Synthetic Data Market Outlook, By On-Premises Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Synthetic Data Market Outlook, By Hybrid Deployment (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Synthetic Data Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Synthetic Data Market Outlook, By Generative Adversarial Networks (GANs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Synthetic Data Market Outlook, By Agent-Based Models (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Synthetic Data Market Outlook, By Transformer-Based Models (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global Synthetic Data Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global Synthetic Data Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global Synthetic Data Market Outlook, By Model Training & Testing (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global Synthetic Data Market Outlook, By Data Privacy & Security Enhancement (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global Synthetic Data Market Outlook, By Fraud Detection & Risk Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global Synthetic Data Market Outlook, By Healthcare & Genomics Research (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global Synthetic Data Market Outlook, By Autonomous Systems (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global Synthetic Data Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC30631

According to Stratistics MRC, the Global Synthetic Data Market is accounted for $419.8 million in 2025 and is expected to reach $3466.4 million by 2032 growing at a CAGR of 35.2% during the forecast period. Synthetic Data is artificially generated information that replicates the statistical properties and structures of real-world data without exposing sensitive details. Created using algorithms, simulations, or generative models, synthetic data mimics patterns, variability, and complexity found in actual datasets. It is widely used in training AI systems, testing software, and safeguarding privacy in data-sharing processes. Unlike anonymized data, synthetic datasets are built from scratch, ensuring both utility for analysis and protection against risks associated with personal data.

According to Gartner, synthetic data adoption is accelerating, with 60% of AI-driven enterprises projected to use it for model training by 2027.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for AI training

Rising demand for AI training is significantly shaping the synthetic data market, as enterprises and research institutions increasingly require vast, diverse datasets to optimize machine learning models. Synthetic data provides scalability without privacy compromises, making it highly valuable for deep learning applications. Fueled by growing automation, digital transformation, and reliance on advanced AI models, organizations are leveraging synthetic datasets to simulate complex real-world scenarios, enhance model accuracy, and streamline innovation in artificial intelligence development.

Restraint:

Lack of standardization across industries

Lack of standardization across industries hampers the adoption of synthetic data, as organizations struggle with interoperability, validation, and compliance frameworks. Without unified benchmarks, concerns about reliability and comparability of artificially generated datasets persist. Spurred by fragmented adoption patterns, many enterprises hesitate to fully integrate synthetic data into critical applications. Consequently, inconsistent quality assurance and absence of global protocols act as significant barriers, restricting market expansion and slowing mainstream acceptance of synthetic datasets across sectors like finance, healthcare, and manufacturing.

Opportunity:

Expansion into healthcare AI applications

Expansion into healthcare AI applications presents a compelling growth opportunity for the synthetic data market, as hospitals and research labs require secure, anonymized datasets for model training. Influenced by strict patient data privacy regulations, synthetic datasets provide a solution for developing diagnostic algorithms, personalized medicine, and clinical simulations. Spurred by rising demand for precision health and regulatory compliance, synthetic data providers are increasingly collaborating with healthcare organizations to accelerate AI adoption, reduce risks, and enhance innovation in medical technologies.

Threat:

Competition from anonymized real datasets

Competition from anonymized real datasets poses a major threat to synthetic data adoption, as many organizations still prefer traditional anonymization methods for cost efficiency and familiarity. Propelled by long-standing regulatory acceptance, anonymized datasets are often viewed as sufficient for non-sensitive use cases, challenging synthetic data providers. However, anonymized data carries re-identification risks. Despite this, its entrenched use and lower integration hurdles create a competitive landscape where synthetic data solutions must continually demonstrate superior security, scalability, and reliability advantages.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated digital adoption, propelling demand for secure and scalable synthetic datasets to simulate disruptions and support AI-driven decision-making. Remote work and online healthcare consultations required secure data handling, strengthening synthetic data adoption. Fueled by the surge in AI-based predictive models during the crisis, organizations leveraged synthetic datasets for healthcare research, supply chain resilience, and fraud detection. Consequently, the pandemic acted as a catalyst, reshaping the market landscape by highlighting the necessity of privacy-preserving, large-scale synthetic data solutions.

The fully synthetic data segment is expected to be the largest during the forecast period

The fully synthetic data segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, propelled by its ability to generate entirely artificial datasets that eliminate privacy concerns. Unlike partially synthetic approaches, fully synthetic data ensures higher protection and adaptability across industries such as healthcare, finance, and retail. Its capacity to mirror statistical properties of real data while maintaining compliance standards makes it highly desirable, particularly in regulatory-driven sectors demanding robust privacy safeguards.

The image & video data segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the image & video data segment is predicted to witness the highest growth rate, influenced by the rapid expansion of computer vision, autonomous vehicles, and augmented reality applications. Synthetic visual datasets enable training of AI models without requiring millions of real-world images or footage. Fueled by growing demand for surveillance, healthcare imaging, and retail analytics, this segment is experiencing unprecedented adoption. Its versatility in replicating real-world complexity drives robust momentum in multiple industries.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, fueled by its rapidly expanding digital ecosystem, increasing AI investments, and large-scale enterprise adoption. Countries like China, India, and Japan are at the forefront of implementing AI-based innovations across manufacturing, finance, and smart cities. With government support for artificial intelligence research and data localization policies, Asia Pacific demonstrates strong market leadership, creating a favorable environment for synthetic data expansion.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest highest CAGR, driven by its advanced AI research ecosystem, strong presence of synthetic data startups, and increasing regulatory focus on data privacy. Fueled by collaborations between technology giants, academic institutions, and healthcare innovators, North America is witnessing strong uptake across diverse sectors. Its early adoption of cutting-edge AI models, combined with robust venture funding, positions the region as the fastest-growing hub for synthetic data innovation.

Key players in the market

Some of the key players in Synthetic Data Market include Mostly AI, Synthesis AI, Gretel.ai, Hazy, Cognitensor, MDClone, AI.Reverie, Datagen Technologies, Zebracat AI, Statice, Tonic.ai, Cauliflower, Sky Engine AI, Informatica, Microsoft and IBM Research.

Key Developments:

In August 2025, Mostly AI launched advanced domain-specific synthetic data generation platforms designed to produce highly realistic tabular and time-series datasets for healthcare and finance sectors.

In July 2025, Synthesis AI expanded its 3D synthetic image and video dataset portfolio with improved generative AI models supporting autonomous vehicle training and retail applications.

In June 2025, Gretel.ai unveiled privacy-enhanced synthetic data tools integrating differential privacy algorithms, helping enterprises meet GDPR and HIPAA compliance in data sharing.

Types Covered:

  • Fully Synthetic Data
  • Partially Synthetic Data
  • Hybrid Synthetic Data
  • Anonymized Synthetic Data
  • Other Types

Data Modalities Covered:

  • Tabular Data
  • Text Data (NLP & Chatbots)
  • Image & Video Data
  • Audio Data
  • Time-Series Data
  • Multi-Modal Data

Deployments Covered:

  • Cloud-Based Solutions
  • On-Premises Solutions
  • Hybrid Deployment

Technologies Covered:

  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Agent-Based Models
  • Transformer-Based Models
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Model Training & Testing
  • Data Privacy & Security Enhancement
  • Fraud Detection & Risk Management
  • Healthcare & Genomics Research
  • Autonomous Systems
  • Other Applications

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Synthetic Data Market, By Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Fully Synthetic Data
  • 5.3 Partially Synthetic Data
  • 5.4 Hybrid Synthetic Data
  • 5.5 Anonymized Synthetic Data
  • 5.6 Other Types

6 Global Synthetic Data Market, By Data Modality

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Tabular Data
  • 6.3 Text Data (NLP & Chatbots)
  • 6.4 Image & Video Data
  • 6.5 Audio Data
  • 6.6 Time-Series Data
  • 6.7 Multi-Modal Data

7 Global Synthetic Data Market, By Deployment

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Cloud-Based Solutions
  • 7.3 On-Premises Solutions
  • 7.4 Hybrid Deployment

8 Global Synthetic Data Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 8.3 Agent-Based Models
  • 8.4 Transformer-Based Models
  • 8.5 Other Technologies

9 Global Synthetic Data Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Model Training & Testing
  • 9.3 Data Privacy & Security Enhancement
  • 9.4 Fraud Detection & Risk Management
  • 9.5 Healthcare & Genomics Research
  • 9.6 Autonomous Systems
  • 9.7 Other Applications

10 Global Synthetic Data Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Mostly AI
  • 12.2 Synthesis AI
  • 12.3 Gretel.ai
  • 12.4 Hazy
  • 12.5 Cognitensor
  • 12.6 MDClone
  • 12.7 AI.Reverie
  • 12.8 Datagen Technologies
  • 12.9 Zebracat AI
  • 12.10 Statice
  • 12.11 Tonic.ai
  • 12.12 Cauliflower
  • 12.13 Sky Engine AI
  • 12.14 Informatica
  • 12.15 Microsoft
  • 12.16 IBM Research