シンセティックデータとは？初心者でもすぐ分かる基本と実務での活用ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

シンセティックデータとは？

シンセティックデータとは、現実世界のデータに似せて作られた人工的なデータのことです。実在する個人や施設の情報をそのまま使わず、統計的な特徴や分布を再現するように作られます。目的は、データを使いたい場面で個人情報を守りつつ、分析やモデルの学習に役立てることです。

この考え方は、プライバシー保護が求められる現場で特に重要で、機密性の高いデータを取り扱う組織でも安全にデータを共有・活用できる可能性があります。

シンセティックデータの作成方法

主な作成方法には、ルールベースと生成モデルの二つがあります。

ルールベースは、既存データの統計を観察し、決められたルールに従って新しいデータを生成します。たとえば、年齢の分布が正規分布なら、それに近い新しい年齢を作るといった具合です。

生成モデルは、機械学習を使ってデータの「証拠」を学習し、新しいデータを作り出します。代表的な技術にはGANやDiffusionモデルなどがあります。こうしたモデルは、複数の変量間の関係を保ちながら、リアルな見た目のデータを作ることができます。

実務での活用例

AIや機械学習のトレーニングには大量のデータが必要です。シンセティックデータを使えば、データの偏りを減らし、モデルの学習を安定させることが期待できます。金融機関では顧客の情報を保護しつつ、ローン審査のモデルを検証する際に活用されるケースがあります。医療分野では、個人の特定情報を隠したデータセットを作り、研究者や学生が分析を練習する場を提供します。

メリットと注意点

メリットとしては、プライバシー保護、データ不足の解消、バイアスの検証が挙げられます。一方で、注意点も多く、実データと同じ性質をすべて再現できるわけではありません。特に、モデルが作るデータに潜む偏りや過学習のリスク、現実世界の稀なケースを見逃す可能性には注意が必要です。

品質を高めるコツ

品質を高めるには、以下の点を確認します。分布の再現性、変数間の関係の保持、実データの統計的指標との比較、そして現場の専門家のレビューです。

比較表

側面	実データ	シンセティックデータ
プライバシー	高リスク	低リスク
量	制約あり	増加可能
用途	分析・学習	分析・学習・検証
リスク	個人特定	偏り・過学習

まとめ

シンセティックデータは現代のデータサイエンスで重要なツールのひとつです。適切に使えば、データの安全性と活用の両立が進みます。ただし、データの性質を正しく理解し、限界を認識することが大切です。

シンセティックデータの同意語

合成データ: 現実のデータを人工的な手法で生成したデータ。機械学習の学習・検証・プライバシー保護の用途で使用される。
人工データ: 機械的または計算的手法で作られたデータ。実データの代替として使われる。
合成データセット: 合成データを集めたデータの集合。MLの訓練用・検証用などに用いる。
仮想データ: 現実のデータとは別個に作成した仮想的データ。テスト・デモ・研究などに活用される。
擬似データ: 本物データに似せて作られたデータ。統計的性質を再現することを目的とする。
生成データ: アルゴリズムやモデルによって生成されたデータ。元データを使わずに新規作成される。
ダミデータ: テスト用の代替データ。実データを保護しつつ動作確認を行う際に使われる。
人工生成データ: 人工的に生成されたデータ。自然データの代替として利用される。
擬似データセット: 現実データに近い性質を持つデータセット。訓練・検証に活用される。
モックデータ: テスト・デモ用の模擬データ。実データの代替として利用される。
仮想データセット: 仮想的に作成されたデータの集合。評価・デモ・学習に使われる。
生成済みデータ: すでに生成済みのデータ。新たに生成する必要がない場合に活用される。

シンセティックデータの対義語・反対語

実データ: 現実の世界で観測・収集されたデータ。モデルや分析の現実適合性を評価する際の基本データ。
現実データ: 現実世界のデータ全般。実験・観測・現場で得られる、合成でないデータの総称。
現実世界データ: 現実世界の現象を対象に、現場で取得されたデータ。現実の事象を反映するデータの集合。
生データ: 加工・整理・前処理を施していない未加工のデータ。分析の出発点として扱われることが多い。
未加工データ: 加工前のデータ。ノイズや欠損がそのまま残っている状態で、後続の処理が必要。
観測データ: 観測・測定により得られたデータ。自然現象や現場の状態を記録するもの。
実測データ: 測定機器を用いて直接測定したデータ。現実の値を反映するが機器精度に依存する。
非合成データ: 人工的に生成されていない、現実世界由来のデータ。
リアルデータ: 現実世界のデータ。シミュレーションではなく実際の事象から得られるデータ。
オリジナルデータ: データの原本・元データ。加工・変換されていない基礎データを指す。
実データセット: 現実世界のデータを集めたデータのまとまり。研究やモデリングの検証に用いられる。
現実データセット: 現実世界の事象を収集したデータのセット。公的データや観測データの集合として活用される。

シンセティックデータの共起語

合成データ: 実データの代替や補完として機械的に生成されたデータ。機械学習の訓練・検証・評価に使われ、個人情報保護の観点から現実データの利用を減らす目的にも活用される。
合成データセット: 複数の合成データをまとめたデータの集合体。モデルの学習・検証・比較実験の基盤として用いられる。
合成画像: 現実の写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）を模倣・生成した人工的な画像データ。画像認識や生成モデルの研究・デモ・プロトタイピングに活用される。
合成音声: 機械的に生成された音声データ。音声認識・音声合成の訓練・評価に用いられることが多い。
データ拡張: 既存データを変換・回転・色変更などで増やし、多様性と量を同時に増やす手法。合成データを含む広い意味で用いられる。
生成モデル: データを新しく作り出すモデルの総称。GANやVAE、拡散モデルなどが代表例。
GAN: Generative Adversarial Networkの略。生成器と判別器を競わせて高品質な偽データを作るモデル。
VAE: Variational Autoencoderの略。潜在変数を利用して確率的にデータを生成するモデル。
拡散モデル: ノイズを徐々に除去してデータを生成する最新の生成モデル。高品質な合成データを生み出しやすい。
データプライバシー: 個人を特定できないようデータを扱い、分析時のプライバシーを保護する考え方全般。
匿名化: 個人を特定できないようデータの識別情報を削除・変換する処理。
匿名化データ: 匿名化処理を施したデータ。再識別リスクを低減させつつ分析に使える。
差分プライバシー: 分析結果が特定個人の情報を漏らさないよう、統計的な保証を提供する技術。
データ品質: データの正確さ・一貫性・完全性・信頼性など、データとしての信頼性の総称。
データ倫理: データの収集・保存・利用における倫理的配慮。透明性・公正性・安全性を重視する考え方。
公平性: アルゴリズムやデータ処理の結果が特定の属性で不当に偏らない状態。
バイアス: データやモデルに現れる偏り。検出と抑制が重要な課題。
法規制: データの取り扱いに関する法的ルールや規制全般。
個人情報保護法: 日本の個人情報保護に関する法律。個人情報の収集・利用・管理のルールを定める。
GDPR: 欧州連合の一般データ保護規則。海外データ処理時の重要な基準となる規制。
研究用データ: 研究開発の目的で用いられるデータ。倫理審査や使用許諾が前提になることが多い。
トレーニングデータ: 機械学習モデルを学習させるためのデータ。
検証データ: 学習中に使用せず、モデルの性能を評価するためのデータ。
実データ: 現実の世界で取得・収集されたデータ。合成データとの対比で語られることが多い。
テストデータ: 最終評価のために用いるデータ。モデルの汎化性能を測る指標になる。
ライセンス: データの利用権・再配布・利用条件を定めた法的文書。
オープンソース: 誰でも利用・改変・再配布できる性質を持つソフトウェアやデータ。合成データ生成ツールにも多い。
データ生成ツール: 合成データを作るためのソフトウェアやプラットフォーム。
画像生成AI: 画像を自動で生成するAI技術。合成画像の作成やデモ用データ生成に活用される。
医療データ: 医療分野のデータ。個人情報保護・倫理配慮が特に重要となる領域。
セキュリティ: データを不正アクセス・改ざん・漏洩から守るための総合的対策。
データセキュリティ: データに特化した保護対策。権限管理・暗号化・監査などを含む。
プライバシー保護: 個人のプライバシーを守るための取り組み全般。データ設計から運用までを含む。