レポートオーシャン株式会社プレスリリース : 合成データ生成市場、2035年に92億3,066万米ドルへ拡大｜CAGR 31.4％、生成AI・機械学習の高度化と高品質な学習データ需要が市場成長を加速
Dream News 2026年10月15日 09:30:00
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なぜ今、合成データ生成が重要なのか――生成AIの普及が浮き彫りにする高品質な学習データの不足
AIモデルの性能向上には、大量かつ多様な学習データが必要ですが、実世界のデータだけでは十分に対応できないケースが増えています。例えば、自動運転システムでは、通常の走行映像だけでなく、突発的な歩行者の飛び出し、悪天候、複雑な交差点など、発生頻度が低い危険な状況を学習させる必要があります。しかし、こうした事象を実際に収集するには、多大な時間と費用がかかります。合成データ生成技術を活用すれば、現実世界では取得が困難な条件を仮想環境で再現し、AIモデルの学習や検証に利用できます。さらに、生成対抗ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダー（VAE）、拡散モデル、大規模言語モデルなどの進歩により、表形式データだけでなく、画像、文章、時系列情報、複数のデータ形式を組み合わせたマルチモーダルデータの生成も可能になっています。企業にとって合成データは、単なるデータ不足の補完手段ではなく、AI開発の速度、検証範囲、研究開発投資の効率を左右する重要な技術基盤になりつつあります。
個人情報保護とAI活用をどう両立するか――金融・医療分野で進む合成データの戦略的導入
合成データ生成市場を支える重要な成長要因の一つが、世界的なデータプライバシー規制の強化です。欧州の一般データ保護規則（GDPR）、米国カリフォルニア州の消費者プライバシー法（CCPA）、医療情報を対象とするHIPAAなど、企業には個人情報の適切な管理と利用目的に応じた保護措置が求められています。こうした環境下で、実データの統計的特性や相関関係を再現した合成データは、機密情報への直接的なアクセスを抑えながら分析やシステム開発を進めるための有力な選択肢となります。金融機関では不正取引パターンの再現や信用リスクモデルの検証、保険会社では保険金請求データのシミュレーション、医療機関では患者情報の機密性に配慮した研究データの生成などが代表的な用途です。ただし、合成データであっても元データに含まれる固有の特徴が再現される可能性があるため、自動的に匿名性や法令適合性が保証されるわけではありません。今後は、データの有用性に加えて、再識別リスクの評価や生成プロセスの透明性を確保できる企業が、顧客からの信頼を獲得するうえで優位に立つと考えられます。
2025年は構造化データが最大セグメント――銀行取引、医療記録、サプライチェーン情報の活用が市場を牽引
データタイプ別では、2025年に構造化データセグメントが世界の合成データ生成市場で最大の収益規模を占めました。 構造化データは、行と列で整理された顧客情報、金融取引履歴、保険契約、医療記録、販売実績、製造工程、物流データなどを対象とし、企業の基幹システムや業務アプリケーションとの親和性が高いことが特徴です。金融機関では、実際の顧客情報を直接共有せずに不正検知モデルを検証でき、製造企業では設備稼働データを再現して予知保全アルゴリズムを改善できます。また、小売業では購買行動の変化をシミュレートすることで、需要予測や在庫最適化の精度向上を図ることが可能です。特に、実データでは十分な件数が存在しない異常取引や設備故障などの事象について、追加の学習サンプルを生成できる点が大きな価値となります。今後、企業向けAIや自動意思決定システムの導入が拡大するにつれ、統計的な整合性と業務上の実用性を両立した構造化合成データへの需要は、引き続き市場の重要な収益基盤になると見込まれます。
主要企業のリスト：
● Ekobit d.o.o. (Span)
● YData
● MOSTLY AI
● Synthesis AI
● Hazy Limited
● Statice
● SAEC / Kinetic Vision, Inc.
● MDClone
● Kymeralabs
● Twenty Million Neurons GmbH (Qualcomm Technologies, Inc.)
● Neuromation
● Informatica Inc.
● Anyverse SL
● その他の主要なプレイヤー
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主な市場動向として、以下の企業の取り組みが注目されています。
● 2026年｜GenRocket： 合成データ・アズ・ア・サービス（DaaS）プラットフォーム「DataConnect」を発表。REST APIやModel Context Protocol（MCP）との統合により、AIを活用したソフトウェアテスト環境で再現性のある合成データを提供する取り組みを進めています。
● 2026年｜NVIDIA： 「Omniverse Blueprint for AI Factory Digital Twins」を拡張。デジタルツイン技術を活用し、ロボティクス、産業オートメーション、工場最適化に必要な高忠実度の合成データ生成を支援しています。
● 2026年｜UST・K2View： 両社の提携により、ソフトウェアテスト、機械学習、AI開発に向けた合成データ活用を推進。企業のAI導入や業務自動化を支える実装体制の強化を図っています。
● 2026年｜quantilope： AIを活用した合成消費者ソリューション「Category Twins」を発表。デジタル上で消費者集団の特徴を再現し、初期段階の市場調査や製品開発における活用を目指しています。
● 2025年｜SAS： 「SAS Data Maker」をMicrosoft Marketplaceで提供開始。プライバシーに配慮したAIモデル開発や分析に利用できる合成データ生成機能へのアクセスを拡大しました。
これらの動きは、合成データ生成技術がAI研究の補助的なツールにとどまらず、企業のソフトウェア品質管理、製品設計、業務自動化、マーケティング分析などを支える実用的なサービスへと進化していることを示しています。特に、既存のクラウド環境やAI開発プラットフォームと容易に連携できる製品は、企業の導入負担を軽減するうえで重要な役割を果たすと考えられます。
北米が世界の合成データ生成市場をリード――AI企業の集積、研究開発投資、規制対応需要が競争優位を形成
地域別では、2025年に北米が世界の合成データ生成市場で最大の収益シェアを占めました。 米国を中心に、NVIDIA、Microsoft、Metaなどの大手テクノロジー企業、先端AI研究機関、企業向けソフトウェア開発企業が集積しており、高度なAIモデルの開発と商用化を支える技術基盤が整っています。自動運転分野では、実際の公道走行だけでは網羅できない複雑な交通状況を仮想環境で再現し、画像認識や意思決定アルゴリズムの検証に活用しています。医療分野では患者データの利用制約に対応するため、金融分野では不正検知やリスク分析を高度化するため、合成データへの需要が生まれています。さらに、防衛分野においても、地理空間情報やナビゲーションシステムのシミュレーションなどへの応用が期待されています。北米市場の強みは、AI研究開発への投資、専門技術を持つ企業の存在、機密情報を保護しながらデータを活用する需要が相互に作用している点にあります。一方、他地域の企業にとっても、特定産業に最適化されたデータ生成技術や規制対応サービスを提供することで、差別化を図る余地があります。
2025～2026年の技術開発・企業提携動向――合成データは実験的なAI技術から業務実装を支えるサービスへ
合成データ生成市場では、2025年から2026年にかけて、AI開発環境との統合、企業向けサービスの拡充、産業用途への応用を目的とした製品開発や提携が進んでいます。市場の競争軸は、単に大量の人工データを生成する能力から、企業が既存の開発環境や業務システムの中で、必要な品質のデータを継続的に利用できる仕組みへと広がっています。
日本企業にとっての成長機会――自動車、製造、金融、医療のデータ活用を高度化する新たな投資領域
日本企業にとって、合成データ生成技術はAI導入に伴うデータ不足や情報管理上の制約を解消するための有力な選択肢です。特に、自動車産業では先進運転支援システム（ADAS）や自動運転技術の検証、製造業では設備異常の検知や品質管理、金融業では不正取引対策、医療分野では研究開発に利用するデータの確保など、幅広い用途が考えられます。例えば、製造現場では実際の設備故障が頻繁に発生するわけではないため、故障予測モデルの学習に必要な異常データが不足する場合があります。合成データを用いて異常状態を再現することで、予知保全システムの検証範囲を広げることができます。また、複数の企業や研究機関が共同開発を行う際にも、機密情報の取り扱いに配慮したデータ共有環境を構築できる可能性があります。今後、日本市場では、単なる合成データ生成ソフトウェアの導入だけでなく、業界固有のデータ構造に対応したソリューション、生成データの品質評価、プライバシーリスク管理、既存AIシステムとの統合を支援するサービスなどに、新たな事業機会が生まれると考えられます。
セグメンテーションの概要
提供形態別
● ソフトウェア
o 生成エンジン
o 検証および品質保証
● サービス
データタイプ別
● 構造化データ
o 表形式
o 時系列
● 非構造化データ
o 画像と動画
o テキスト
o 音声
● 3D/センサーデータ
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手法別
● GAN
● 拡散モデル
● シミュレーション／プロシージャル
● 統計的／エージェントベース
導入形態別
● クラウド
● オンプレミス
● ハイブリッド
用途別
● AI／MLトレーニング
● ソフトウェアおよびQAテスト
● プライバシーおよびコンプライアンス
● ADASおよび自動運転
● 不正およびリスクモデリング
エンドユーザー産業別
● 自動車
● BFSI（銀行、金融、保険）
● ヘルスケア
● ITおよび通信
● 小売
● 政府
● その他
市場拡大の最大の課題はデータの忠実性――生成量よりも品質・安全性・再現性が競争力を決める
合成データ生成市場が急成長する一方で、実データの特徴をどこまで正確に再現できるかという課題は依然として残されています。実世界のデータには、複雑な相関関係、地域差、季節変動、突発的な異常、少数の特殊な事例などが含まれています。合成データがこうした特徴を十分に再現できない場合、AIモデルの学習結果に偏りが生じ、実際の運用環境で期待した性能を発揮できない可能性があります。特に、医療診断、金融リスク評価、自動運転など、判断の正確性が重要となる領域では、生成されたデータの統計的な類似性だけでなく、実際の業務や安全性評価に必要な条件を満たしているかを検証する必要があります。また、元データの特徴を過度に再現することで、個人情報や機密情報が推測されるリスクにも注意が必要です。今後、合成データ生成企業の競争力を左右するのは、データの生成速度や規模だけではありません。データの忠実性、プライバシー保護、生成過程の説明可能性、AIモデルの性能改善への寄与を、客観的に評価できる技術力が重要になると見込まれます。
2035年に向けた市場展望――合成データ生成はAI時代の重要なデジタルインフラへ進化するか
2035年に向けて、合成データ生成市場はAIモデルの学習、ソフトウェア開発、デジタルツイン、ロボティクス、医療研究、金融分析など、多様な産業領域に成長機会を持つ市場として注目されます。市場規模が2025年の6億156万米ドルから2035年に92億3,066万米ドルへ拡大するという予測は、企業のデータ戦略において、実データの収集能力だけでなく、目的に応じたデータを生成・評価・管理する能力の重要性が高まることを示唆しています。今後、経営者や事業戦略担当者には、合成データを導入すること自体を目的とするのではなく、AI開発期間の短縮、検証品質の向上、情報管理コストの最適化、研究開発の効率化といった具体的な経営成果につなげる視点が求められます。技術提供企業にとっては、業界別の専門性、既存システムとの連携能力、品質保証、セキュリティ対応が差別化の重要な要素となるでしょう。合成データ生成市場の次の成長段階では、「どれだけ多くのデータを作れるか」ではなく、「どれだけ信頼できるデータを、必要な場面で活用できるか」が企業の競争優位を決める重要な基準になると考えられます。
合成データ生成市場において、どの市場セグメントが最も大きな成長機会を生み出しているのでしょうか？
● 企業投資の最優先候補は、AIモデル開発を支える「データ不足解消型」の市場領域
合成データ生成市場で最も注目すべき投資領域は、AIモデルの学習・検証に必要なデータを大量かつ継続的に確保する用途です。製造業、金融、医療、自動車などでは、実データの収集が高コストであるだけでなく、個人情報、機密情報、希少事象などの制約によって十分な学習データを用意できないケースがあります。そのため企業にとって合成データは、単なる「代替データ」ではなく、AI開発サイクルを短縮し、モデルのテストケースを増やすためのデータ・インフラとして位置付けられ始めています。日本政府もAI活用と国内データ基盤の整備を政策的に推進しており、2026年には政府全体で約18万人の職員が生成AIを利用できる環境が進められています。デジタル庁 したがって、今後の勝者はデータ生成そのものだけでなく、生成・検証・品質評価・モデル学習までを一体化できる企業になる可能性が高く、AI開発基盤を提供する企業にとって有力な成長機会となります。
● 医療・ライフサイエンスは「高価値データ」と「プライバシー制約」が重なる最重要ホワイトスペース
医療分野は、合成データ生成技術の商業化を考えるうえで特に戦略的重要性が高い領域です。電子カルテ、画像診断、ゲノム、臨床試験などのデータはAI開発に極めて有用である一方、個人情報保護やデータ利用に関する厳格な管理が求められます。日本では2026年9月にも、次世代医療基盤法に基づき匿名加工医療情報・仮名加工医療情報を扱う事業者が新たに認定されており、医療データを研究開発へ活用するための制度基盤も整備されています。内閣府ホームページ また、医療AI・SaMDの利用拡大に伴い、生成・適応型AIを含む技術に対する規制上の課題も議論されています。医療機関、製薬企業、医療機器メーカー、AI開発企業をつなぎ、実データの機密性を維持しながらモデル開発・検証に利用できる合成データ基盤は、高単価かつ長期的な企業間契約を獲得しやすい戦略領域になると考えられます。
● 金融・保険では「顧客データを使いたいが、リスクは増やしたくない」という需要が市場成長を押し上げる
金融・保険業界では、合成データの価値は単なるデータ量の拡大ではなく、顧客情報を保護しながらAIモデルや分析システムを開発・検証できる点にあります。日本銀行の2026年度調査では、金融機関における生成AIの利用が一般的な事務処理から顧客情報を活用するコア業務へ拡大していることが示される一方、情報漏洩やAIの出力・挙動の不確実性が主要なリスクとして挙げられています。日本銀行ホームページ この環境では、銀行、保険会社、証券会社、フィンテック企業がAIモデルのテスト、異常取引検知、信用リスク分析、顧客行動シミュレーションなどに利用できる高品質な合成データへの需要が高まる余地があります。特に金融機関向けでは、データ生成機能だけを販売するよりも、匿名化、アクセス管理、監査ログ、モデル検証を組み合わせた「安全なAIデータ環境」として提供することが、競争優位を形成する重要な差別化要因になるでしょう。
● 製造・自動車・ロボティクスでは「希少な異常データ」を人工的に増やせる企業が優位に立つ
製造業、自動車、ロボティクスは、合成データの実用価値が特に明確になりやすい分野です。正常状態のデータは比較的収集しやすい一方、設備故障、品質不良、危険状態、極端な走行条件など、AIにとって重要な「発生頻度の低いケース」は実環境から十分な量を取得することが困難です。合成データを利用すれば、こうした希少ケースを意図的に生成し、画像認識、予知保全、自動運転、ロボット制御などのAIモデルを繰り返し検証できます。日本では製造業を含む幅広い産業でAI導入が進んでおり、AIとロボティクス、物理世界を結び付ける方向性も強まっています。領域では「データ生成件数」ではなく、実際の工場・車両・ロボット環境でどれだけモデル精度や安全性を改善できるかをKPIとするソリューション企業が、今後の市場価値を取り込みやすくなります。
● 今後の市場リーダーを決めるのは、データ生成能力だけでなく「ガバナンスまで含めた企業向けAIデータ基盤」
合成データ生成市場で長期的な成長を狙う企業にとって、最大の戦略テーマは単独の生成技術からエンタープライズ向けデータ・ガバナンス基盤への進化です。日本政府は2026年6月に政府向け生成AI調達・利用ガイドラインを改訂し、AI技術の進歩や利用用途の拡大を踏まえた安全な活用を進めています。デジタル庁 一方、個人情報保護制度についてもAI関連データ利用を含めた制度変更が進められており、データ活用促進とプライバシー保護を両立させることが企業にとって重要になっています。2035年に向けて最も大きな機会を獲得するのは、合成データを「作る」だけでなく、データ品質、プライバシー、セキュリティ、トレーサビリティ、AIモデル評価まで管理できる企業であり、日本企業がAI投資を本格化させるほど、この統合型アプローチの競争力は高まると考えられます。
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