合成データ生成AI（Synthetic Data）による学習用データ不足の解消法

合成データ生成AI（Synthetic Data）による学習用データ不足の解消法とは

合成データ生成AI（Synthetic Data）による学習用データ不足の解消法とは、実世界のデータを模倣して人工的に生成されたデータ（合成データ）を活用し、AIモデルの学習に必要なデータ量を確保する手法です。実データでは入手困難な量や多様性、あるいはプライバシーやセキュリティ上の制約がある場合に特に有効とされます。この技術は、個人情報保護規制の遵守、機密データの利用、希少な事象のデータ拡充などに貢献します。データ不足が課題となる「少量データ学習」の文脈において、合成データはモデルの汎化性能向上を支援し、AI開発の加速とコスト削減を実現します。GAN（敵対的生成ネットワーク）やVAE（変分オートエンコーダ）といった生成モデルがその基盤技術として用いられています。

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