合成データ：過剰期待から現実的活用へ - 責任ある導入のための手引き

この2025年版のレポートでは、このトピックに関する最新の考えに沿って更新され、合成データ(シンセティックデータ)の神秘性を解き明かし、責任ある安全で付加価値のある実装のために、いつ、どこで、どのように、誰を信頼すべきかについて推奨事項を提供します。生成AIを使用して合成データを作成する場合、この技術は魔法ではなく、数学であることを覚えておいてください。正しく使用すれば魔法のように見えるかもしれませんが、それは人間の知性と人工知能の最高の部分を組み合わせた場合のみ実現します。経験豊富なリサーチャーが独自の分析フレームワークを組み合わせ、特定のタスクに適したAI/モデルを選択し、実際の人々から新鮮で目的のある消費者データを注入し、ドメイン専門家による迅速なエンジニアリングを適用し、微調整されたデータサイエンスアルゴリズムを活用し、標準データベースとデータ資産を活用する場合にのみ実現するのです。

簡単に言えば、合成データの品質と信頼性は、それを作成し更新するために使用される実際の人間のデータと、それを作成する人々の専門知識に完全に依存します。

また、生成AIの可能性をきっかけに現れた怪しいセールスマン(snake oil salesmen)から身を守るお手伝いもいたします。彼らは適切な管理、評判、専門知識、または主張の検証を欠き、ブランドやビジネスに大混乱をもたらす危険性があります。

このレポートは、現状と将来の展望を理解する上で役立つことを目的としています。合成データに関する客観的な見解を形成し、その可能性とリスクを明らかにし、導入を検討する前にご自身とパートナーの皆様に問いかけるべき質問を明確化する一助となれば幸いです。