合成データ生成市場調査レポート｜2035年92億3,066万米ドル・CAGR31.4％


合成データ生成市場は  2025年の6億156万米ドルから2035年には92億3,066万米ドルに達し、2026年から2035年の予測期間において年平均成長率（CAGR）31.4％で成長すると見込まれています。合成データとは、実際のデータが持つ統計的特徴や構造を参考に、アルゴリズムなどを用いて人工的に生成するデータです。企業がAIモデルを開発する際、実データの不足、個人情報の取り扱い、機密情報の保護などが大きな課題になります。合成データは、こうした制約に対応する有力な技術として期待されています。特に金融、医療、自動車、製造業などでは、AIの学習や検証に必要なデータを安全かつ効率的に確保することが競争力を左右します。今後はデータを大量に保有する企業だけでなく、必要なデータを適切に生成し、その品質を管理できる企業が新たな事業機会を獲得する可能性があります。

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実データ不足とプライバシー保護の両立が合成データ生成市場の成長を後押しする理由

AI技術の普及に伴い、企業が直面する課題はデータの収集量から、その品質、利用可能性、管理体制へと広がっています。高度な機械学習モデルを構築するには、多様な条件を反映した学習データが必要ですが、実際の業務環境では十分なデータを取得できない場合があります。例えば、金融機関における不正取引の検知、自動運転システムにおける危険場面の認識、製造設備における故障予測などでは、発生頻度の低い事象を学習させる必要があります。合成データ生成技術は、こうした希少な事象を模擬することで、AIモデルの開発や検証を補完できる可能性があります。また、企業間でデータを共有する際には、個人情報や営業秘密の保護も欠かせません。ただし、合成データであっても元データの情報が再現される危険性は残るため、プライバシー評価が重要です。今後の市場成長を支えるのは、単なるデータ生成の自動化ではなく、安全性、再現性、品質を兼ね備えたデータ基盤に対する企業需要と考えられます。

金融・医療・自動車・製造業に広がる商業機会――合成データ生成市場で収益化が期待される用途とは

合成データ生成市場の事業機会を考えるうえで重要なのは、どの産業がどのようなデータ課題を抱えているかを見極めることです。金融分野では、不正検知モデルの評価やリスク分析に向けた取引データの生成が有望な用途となります。医療分野では、患者情報の保護に配慮しながら研究開発や医療AIの検証を進めるための活用が検討されています。自動車産業では、自動運転や先進運転支援システムの開発に必要な交通環境、悪天候、危険場面などを仮想的に再現する用途が重要になります。さらに製造業では、外観検査AIの学習や設備異常の検知に向けて、不良品や異常状態を模した画像・センサーデータの生成が期待されています。これらの用途では、生成したデータの現実性と、実環境でのAI性能を確認する工程が欠かせません。技術提供企業にとっては、汎用的な生成ソフトウェアに加え、業界特有の業務要件を反映したソリューション、品質評価サービス、導入支援などが収益機会となる可能性があります。

主要企業のリスト：

生成AIとシミュレーション技術の融合が企業のデータ開発を変える――合成データ生成市場における技術革新の方向性

合成データ生成技術の進化は、企業がAIを開発する方法そのものを変える可能性があります。従来のデータ拡張では既存データを加工して学習量を増やす手法が一般的でしたが、生成AIの発展によって、より複雑な画像、文章、表形式データ、時系列情報などを人工的に作り出す選択肢が広がっています。画像生成モデルや敵対的生成ネットワーク（GAN）、拡散モデルなどは、用途に応じて多様なデータを生成するための技術として活用が期待されます。また、デジタルツインや物理シミュレーションと組み合わせることで、現実環境では再現が難しい条件を仮想空間で検証することも可能になります。こうした技術は、AI開発におけるデータ収集の負担を軽減する一方、生成データと実環境の差異という課題も生みます。そのため、企業は生成速度やデータ量だけでなく、統計的な妥当性、データの多様性、偏り、AIモデルの実運用性能を総合的に評価する必要があります。技術革新の価値は、データを作れること以上に、事業成果につながる学習環境を構築できるかどうかにあります。

日本政府のAI推進政策が合成データ生成市場に与える影響――経済産業省・総務省の指針と企業が備えるべきデータ管理体制

日本ではAIの研究開発と社会実装を促進する政策整備が進み、合成データ生成技術を活用する企業にとっても重要な事業環境が形成されています。2025年6月4日には「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」が公布され、同年9月1日に全面施行されました。同法はAI技術の研究開発と活用を推進しながら、関連するリスクへの対応を図るものです。また、経済産業省と総務省が策定した「AI事業者ガイドライン」は2026年3月31日に第1.2版へ更新され、AI事業者に求められる適切な開発・提供・利用の考え方を示しています。合成データを扱う企業にとっては、個人情報保護法への対応、生成元データの管理、情報漏えい防止、AIの透明性確保が重要です。これらの政策は合成データ生成市場への直接的な補助金や需要を保証するものではありませんが、信頼性の高いAI開発基盤を構築する企業にとって、技術投資やサービス差別化を検討する際の重要な判断材料になります。

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2025年から2027年にかけて合成データ生成市場はどう変わるのか――政策進展と次の事業転換点を読み解く

合成データ生成市場の中期的な方向性を把握するには、実際に確認された政策の動きと、今後想定される事業変化を分けて考える必要があります。

  • 【基準年：2025年】Ｒｅｐｏｒｔ Ｏｃｅａｎ株式会社の市場予測では、世界市場規模は6億156万米ドルと位置付けられています。【2025年】日本では3月28日にAI事業者ガイドライン第1.1版が公表され、6月にはAI法が公布、9月には全面施行されました。
  • 【2026年】3月31日にAI事業者ガイドライン第1.2版が公表され、AIの開発・提供・利用に関する実務的な指針が更新されています。
  • 【2027年に向けた見通し】企業によるAI導入が進む場合、合成データ生成の用途は実証実験から継続的なモデル開発、品質検証、システム運用へと広がる可能性があります。今後は、合成データの生成能力だけでなく、既存システムとの接続性、品質保証、費用対効果を示せる事業者が選定されやすくなると考えられます。

合成データ生成市場の競争力を左右するのは技術性能だけではない――品質・価格・規制対応に潜む経営リスク

急成長が予測される合成データ生成市場において、企業が注意すべき点は技術導入のメリットだけではありません。生成されたデータが実際の業務環境を十分に反映していなければ、AIモデルの精度が期待どおりに向上しない可能性があります。また、生成データに偏りが含まれる場合、AIの判断結果にも影響が及ぶおそれがあります。情報セキュリティやプライバシー保護の面でも、生成元データの取り扱い、アクセス権限、再識別リスクへの対応が欠かせません。事業運営では計算資源の調達コスト、専門人材の確保、顧客ごとのシステム統合費用などが収益性を左右します。競争面では、汎用AIプラットフォーム、専門的なデータ生成技術を持つ企業、業界向けシミュレーション事業者などが異なる強みを発揮する可能性があります。競争優位を構築するためには、生成データの量や処理速度を訴求するだけでなく、導入前後の性能改善、検証方法、運用コストを顧客に提示することが重要になります。

セグメンテーションの概要

提供形態別

  • ソフトウェア
    • 生成エンジン
    • 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
    • 表形式
    • 時系列
  • 非構造化データ
    • 画像と動画
    • テキスト
    • 音声
  • 3D/センサーデータ

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

2035年を見据えた企業の投資判断――合成データ生成市場で持続的な収益基盤を構築するための経営戦略

合成データ生成市場が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AI投資がデータの取得から生成・検証・管理へと広がる可能性を示しています。ただし、年平均成長率31.4％という高い成長見通しが、すべての事業領域に同じ収益機会をもたらすわけではありません。経営者や投資家が注目すべきなのは、顧客が実際に解決したい課題と、合成データ導入による経済的な価値の関係です。例えば、希少な異常データを補完できる製造業向けサービスと、個人情報保護を重視する金融機関向けサービスでは、求められる製品機能や販売戦略が異なります。日本企業が今後の成長機会を捉えるためには、対象業界の選定、技術検証、データガバナンスの整備、顧客との共同開発を段階的に進めることが有効です。特に、生成データの品質を客観的に評価できる仕組みと、導入後の業務成果を定量的に測定する体制は重要になります。2035年に向けた競争で問われるのは、合成データを大量に生成する能力ではなく、それを企業の生産性向上、開発効率改善、事業価値の創出へ結び付ける実行力です。

日本市場で期待される改善点・新たなソリューション

高精度な合成データ生成技術の開発 : 日本市場では、実際のデータに近い精度と多様性を備えた合成データ生成ソリューションの開発が求められています。特に、AIモデルの学習精度を高めるため、複雑な条件や現実的なシナリオを再現できる技術の普及を期待しています。

データプライバシーとセキュリティの強化 : 当社は、個人情報や機密情報を保護しながら安全にデータを活用できるソリューションを期待しています。匿名化技術やプライバシー保護機能を強化することで、日本企業が厳格な情報管理要件に対応しながら、AI開発を推進できる環境が重要です。

導入コストの削減と利用環境の改善 : 合成データ生成技術を幅広い企業に普及させるため、初期導入費用や運用コストの削減が必要だと考えています。特に中小企業でも導入しやすい柔軟な料金体系やクラウド型サービスの提供により、技術利用のハードルが下がることを期待しています。

日本語対応と国内向けサポートの充実 : 日本企業が安心して合成データ生成技術を導入できるよう、日本語対応の操作画面、技術資料、専門スタッフによるサポートの充実を希望します。国内の業界特有のニーズや法規制に対応したサービスがあれば、導入後の運用効率も大きく向上すると考えています。

業界別に最適化されたソリューションの提供 : 製造、医療、金融、自動車など、それぞれの業界に適した合成データ生成ソリューションの拡充を期待しています。業界固有のデータ構造や利用条件に対応することで、AIモデルの精度向上や開発期間の短縮につながり、実用的な導入事例の増加が見込まれます。

AI・機械学習プラットフォームとの連携強化 : 既存のAI開発環境や機械学習プラットフォームと簡単に連携できる機能の強化を希望しています。合成データ生成市場は2035年に92億3,066万米ドル、CAGR31.4％で成長すると予測されており、システム連携や自動化機能の向上が日本企業の導入拡大につながると考えています。

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