はじめに
近年、AI（人工知能）の開発は目覚ましい進歩を遂げていますが、その裏では「データ」に関する多くの課題が存在します。高品質なデータを大量に、かつ倫理的に収集することは、多くのプロジェクトで大きな障壁となっています。この課題を解決する鍵として、いま合成データ（Synthetic Data）が大きな注目を集めています。
本稿では、IBMの記事をもとに、合成データとは何か、その利点とリスク、そしてAI開発で責任を持って活用するための具体的なベストプラクティスについて解説します。
参考記事
- タイトル： Streamline and accelerate AI initiatives: 5 best practices for synthetic data use
- 発行元： IBM
- 発行日： 2025年9月3日
- URL： https://www.ibm.com/think/insights/streamline-accelerate-ai-initiatives-synthetic-data
要点
- 合成データとは、実世界のデータに似せて人工的に生成されたデータであり、AI開発におけるデータ不足やプライバシー問題を解決する手段である。
- 著名な調査会社Gartnerは、2028年までにAI開発に利用されるデータの80%が合成データになると予測している。
- 合成データの利点は、AIモデル開発の加速、データ収集・加工コストの削減、プライバシー保護の強化、希少なデータパターンの生成能力など多岐にわたる。
- 一方で、元データとの時間差から生じる「時間的ギャップ」、元データに含まれる偏りを増幅させてしまう「データバイアス」、個人情報特定に繋がりかねない「データプライバシー」といったリスクも存在する。
- 合成データを責任を持って活用するためには、利用文脈の理解、専門家との協業、多角的な評価、プロセス全体の文書化、そして継続的なデータの更新が不可欠である。
詳細解説
そもそも「合成データ」とは何か？
合成データとは、一言で言えば「実世界のデータを模倣して、アルゴリズムによって人工的に生成された架空のデータ」のことです。例えば、実際の顧客データ（実データ）を直接使う代わりに、その統計的な特徴（年齢分布、購買傾向など）は維持しつつ、個人が特定できないように新しく生成した顧客データなどが合成データにあたります。
AIモデルを訓練するには、大量かつ多様なデータが必要不可欠です。しかし、実データを集めるには、個人情報保護の観点から利用が難しかったり、特定の状況（例：自動運転における事故発生時のデータ）を網羅的に収集することが困難だったりする場合があります。合成データは、こうした実データが持つ制約を乗り越え、AI開発を効率化・高度化させるための強力なソリューションとして期待されています。
合成データがもたらす利点と応用例
合成データを活用することには、主に以下のような利点があります。
- 開発の加速とコスト削減： データ収集や、個人情報を削除するための匿名化処理にかかる時間とコストを大幅に削減できます。これにより、AIモデルの開発サイクルを速めることが可能です。
- プライバシーの保護： 実在の個人の情報を含まないため、プライバシー侵害のリスクを低減させながら、データの持つ価値を安全に活用できます。
- データの多様性と網羅性の向上： 実データではめったに発生しないような希少なケース（エッジケース）を意図的に生成できます。これにより、AIモデルの頑健性（予期せぬ状況への対応能力）を高めることができます。
具体的な応用例として、保険業界や金融業界が挙げられています。例えば、保険会社が不正請求を検知するAIを開発する際、過去のデータだけでは学習できないような巧妙な手口のデータを合成し、モデルの検知能力を高めることができます。また、金融機関では、サイバー攻撃をシミュレートした合成データを生成し、システムの脆弱性を発見・対策するために利用されています。
注意すべき3つのリスクと対策
合成データは非常に有用ですが、その生成と利用には注意すべきリスクも伴います。IBMの記事では、特に以下の3点が指摘されています。
- 時間的ギャップ（Temporal Gap）
合成データは、ある特定の時点の実データを基に生成されます。しかし、実世界は常に変化しているため、生成されたデータが時間と共に古くなり、現状と乖離してしまう可能性があります。- 対策： 定期的に最新のデータを反映して合成データを再生成する、あるいはリアルタイムの情報を参照してデータを補強する（RAG: Retrieval Augmented Generation）といったアプローチが有効です。
- データバイアス（Data Bias）
基にした実データにバイアス（偏り）が含まれている場合、合成データもそのバイアスを受け継ぎ、場合によってはさらに増幅させてしまう危険性があります。偏ったデータで学習したAIは、不公平な判断を下す可能性があります。- 対策：ツールを用いて、生成されたデータやAIモデルにバイアスが含まれていないかをテストし、継続的に監視することが推奨されます。
- データプライバシー（Data Privacy）
合成データは架空のデータですが、生成方法によっては、元の実データに含まれる個人情報を推測できてしまう（リバースエンジニアリング）リスクがゼロではありません。- 対策： 元データに含まれる個人情報を事前に完全に匿名化する、あるいは個人を特定しうる情報を一切含まず、統計的な特徴のみを再現する手法を用いることが重要です。
責任ある活用のための5つのベストプラクティス
これらのリスクを管理し、合成データの恩恵を最大限に引き出すために、IBMは以下の5つのベストプラクティスを提唱しています。
- 利用文脈とドメイン要件を考慮する
どのようなAIモデルを、どの業界で、何のために使うのかを明確にすることが第一歩です。目的によって、必要とされる合成データの種類や品質は大きく異なります。 - 専門家と協業し、ドメイン固有の生成手法を用いる
その分野の専門家の知見を取り入れることで、より現実世界に即した、価値の高い合成データを生成できます。専門家だけが知る微妙なニュアンスやエッジケースをデータに反映させることが、AIの性能向上に繋がります。 - 複数の指標でデータを評価・検証する
生成された合成データが目的に合致しているかを、多角的に評価することが不可欠です。統計的な類似性だけでなく、実際のタスクにおける有用性など、複数の観点から品質を検証します。 - 文書化とバージョン管理を徹底する
どのような手法や仮定に基づいてデータを生成したのかを詳細に記録し、誰でも追跡できるようにします。これにより、プロセスの透明性や再現性が担保され、データの信頼性が高まります。 - データを継続的に更新・改良する
一度生成したら終わりではなく、現実世界の変動に合わせてデータを更新し、品質を改良し続けることが重要です。これにより、前述の「時間的ギャップ」のリスクを低減し、データの価値を維持できます。
まとめ
本稿では、IBMの記事を基に、AI開発における「合成データ」について解説しました。合成データは、データ収集の困難さやプライバシーといった課題を克服し、AI開発を大きく前進させる可能性を秘めています。そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、時間的ギャップ、バイアス、プライバシーといったリスクを正しく理解し、責任あるアプローチで活用していくことが不可欠となります。
