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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とAIモデル学習の高度化が市場成長を加速

合成データ生成市場、2035年までに約15倍へ拡大する見通し

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2026年10月22日 10:55

合成データ生成市場

合成データ生成市場（Synthetic Data Generation Market）**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すると予測されている。2026年から2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は31.4％とされ、人工知能（AI）の高度化と企業のデータ活用需要を背景に、高い成長が見込まれている。合成データの生成とは、実世界のデータの統計的特性をシミュレートした人工的なデータセットを作成するプロセスです。これは、高度な計算アルゴリズムを用いて実現され、これらのデータセットが本質的な統計的特性を維持しつつ、機密性の高い個人情報を含まないことでプライバシーも確保されます。

市場規模・成長率は提供された市場調査データに基づく。

合成データとは、実際の個人情報や企業の機密情報をそのまま利用せず、統計的特性やデータ間の関係性を再現するように人工的に生成されたデータを指す。機械学習モデルの訓練、ソフトウェアの検証、シミュレーション、データ分析など、幅広い用途で活用できる。

企業が直面する課題は、単なるデータ不足ではない。個人情報保護、データ共有制限、学習データの偏り、希少事象の再現といった問題を解決しながら、AI開発の速度を高めることが求められている。合成データ生成技術は、こうした課題に対応する重要な選択肢として注目されている。

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生成AIの普及が市場拡大を後押し、学習データの品質が新たな競争軸に

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の導入が進むなか、AIの性能を左右する要素として、学習データの量だけでなく品質や多様性が重視されている。

従来のAI開発では、実世界のデータを収集し、整理・加工したうえでモデルに学習させる方法が中心だった。しかし、特定条件に該当するデータが不足している場合や、個人情報を含むデータの利用が制限される場合には、開発が停滞する可能性がある。

合成データ生成技術を活用すれば、実データだけでは十分に確保できない条件やシナリオを補完できる。例えば、自動運転システムでは発生頻度の低い危険場面を仮想環境で再現し、金融機関では不正取引を想定したデータを生成することで、AIモデルの検証範囲を広げられる。

今後は、単に大量のデータを生成する技術よりも、実際の業務環境をどこまで正確に再現し、AIの性能改善につなげられるかが、技術提供企業の競争力を左右すると考えられる。

金融・医療・自動車産業で用途が拡大、機密性の高いデータ活用に商機

合成データ生成市場の特徴は、特定の業界に限定されず、データ活用の制約が大きい産業ほど導入価値が高まる可能性がある点にある。

金融業界では、不正検知、信用リスク分析、取引監視システムの開発において、実際の顧客情報への依存を抑えながらモデルを検証する用途が考えられる。

医療・ヘルスケア分野では、患者情報の保護と研究開発の両立が重要な課題となっている。合成医療データは、診断支援AIの開発、医療システムの試験、研究用データセットの補完などに利用できる可能性がある。

自動車産業では、自動運転や先進運転支援システム（ADAS）の開発において、さまざまな道路状況、天候、歩行者の行動を再現するシミュレーションデータが重要となる。

また、製造業では設備故障の予測、品質検査AI、デジタルツインなどへの応用も期待される。こうした用途の広がりは、合成データ生成技術がAI開発を支える産業横断的な基盤となる可能性を示している。

合成データの生成には、統計的分布、確率モデル、エージェントベースモデリング、シミュレーション環境、そしてますます高度化する生成AIモデルなど、さまざまな手法が用いられ、実世界のデータの統計的特性、関係性、行動パターンを再現した人工データセットが生成されます。統計的アプローチでは、あらかじめ定義された確率分布に基づいて観測値を生成できる一方、エージェントベースのモデルでは、消費者、車両、患者、金融参加者、機械などの個々のエンティティの行動と相互作用をシミュレートします。さらに高度なアプローチとして、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があり、これらは元のデータセットに見られる重要な相関関係を維持しつつ、複雑な構造化データ、非構造化データ、およびマルチモーダルデータセットを生成することができます。

これらの技術により、組織は機密情報と個人を特定できる情報を直接公開することなく、十分に多様で現実のシナリオを反映したデータを作成することが可能になります。合成データセットは、データ不足の解消、過小評価されているクラスのバランス調整、稀な事象と極端な事象のシミュレーション、そして現実世界では再現が困難またはコストがかかる条件下でのテストを支援するために生成することができます。例えば、自動車メーカーは自動運転車のテストのために数百万もの運転シナリオをシミュレートでき、金融機関は不正検知のために異常な取引パターンをモデル化でき、医療機関は研究とアルゴリズムの検証のために代表的な患者記録を生成できます。組織がAIと機械学習をますます導入するにつれ、スケーラブルでカスタマイズ可能、かつプライバシーに配慮したデータセットを生成する能力は、医療、金融サービス、自動車、製造、防衛、小売、その他のデータ集約型産業において、合成データ技術に大きな機会をもたらしています。

主要市場のハイライト

• 合成データ生成市場は、2025年に6億156万米ドルの規模となり、2035年までに92億3,066万米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）31.4％という堅調な伸びを示すと見込まれています。プライバシー保護型データセットへの需要の高まり、AIの急速な普及、および高品質な実世界トレーニングデータの不足が深刻化していることが、市場の成長を加速させています。

• 構造化データが主導的な地位を占める：

2025年には、BFSI（銀行、金融、保険）、医療、保険、小売、通信、製造、政府機関など幅広い分野での活用に支えられ、構造化データセグメントが市場を独占しました。合成表形式および時系列データセットを活用することで、組織はAI/MLモデルの学習と検証、予測分析の実施、稀な事象のシミュレーション、アプリケーションのテストを行うと同時に、機密性の高い顧客情報と業務情報への直接的な露出を低減することができます。

• 北米が世界市場をリード：

2025年、北米は合成データ生成市場を独占しました。これは、先進的なAIおよび機械学習エコシステム、データ中心の技術への積極的な投資、厳格なプライバシー要件、そして大手テクノロジー企業と合成データプロバイダーの存在に支えられたものであります。自動運転車、医療、金融サービス、防衛、およびエンタープライズAIにおける採用の拡大が、同地域の需要をさらに強めています。

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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

日本企業にも新たな成長機会、データ不足とDX推進の課題を解決へ

日本市場においても、製造業、金融機関、医療関連企業、ITサービス事業者などにとって、合成データ生成技術は重要な検討テーマとなる。

特に日本の製造業では、高度な品質管理や設備保全にAIを導入する際、異常や故障に関する十分な学習データを確保することが難しい場合がある。合成データを利用して不足する事例を補完できれば、検査モデルや予測モデルの開発を効率化できる可能性がある。

さらに、国内企業がAIを活用した新製品やサービスを開発する際、データ共有に伴う法的・契約上の制約をどのように管理するかも重要になる。

ただし、合成データであってもプライバシーリスクが自動的に解消されるわけではない。生成元データの取り扱い、情報漏えいリスク、統計的な再現性、AIモデルへの影響を適切に評価する必要がある。

日本企業にとっては、データ生成ツールの導入そのものではなく、業務課題に応じたデータ品質の評価体制とガバナンスの構築が、導入効果を高める鍵となるだろう。

合成データ市場の競争は「生成量」から「信頼性と実用性」へ

市場拡大に伴い、合成データ生成プラットフォーム、AI開発基盤、データ管理ソフトウェア、シミュレーション技術を提供する企業間で、技術面の差別化が進むと考えられる。

競争上の重要な要素としては、データの統計的忠実性、生成速度、プライバシー保護、既存AI開発環境との連携、業界固有の要件への対応などが挙げられる。

一方、合成データに含まれる偏りや不自然なパターンが、AIモデルの精度を低下させる可能性にも注意が必要だ。生成データだけでモデルの品質を判断せず、実世界のデータを用いた検証と組み合わせることが求められる。

今後、企業の調達判断では、価格やデータ生成能力に加えて、生成過程の透明性、監査可能性、セキュリティ対応、導入後の運用支援などが重要な評価基準になるとみられる。

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

2035年に向けた展望：合成データはAI投資の成果を左右する戦略資産に

合成データ生成市場が2035年に92億3,066万米ドル規模へ拡大するとの予測は、AI開発におけるデータの役割が大きく変化する可能性を示している。

これまで企業のデータ戦略は、必要な情報をいかに収集し、蓄積するかに重点が置かれてきた。今後は、保有データを適切に管理するだけでなく、事業目的に応じて必要なデータを生成し、検証し、活用する能力が競争優位につながる可能性がある。

経営層にとって重要なのは、合成データ生成を単独のIT投資として捉えるのではなく、AI開発、生産性向上、研究開発、リスク管理を支える中長期的なデータ戦略に位置付けることである。

合成データ生成技術は、企業が「データを集める時代」から「必要なデータを設計・生成する時代」へ移行するうえで、重要な役割を担うと期待される。

地域別

北アメリカ

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

ヨーロッパ

• 西ヨーロッパ
• イギリス
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• スペイン
• その地の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
• ポーランド
• ロシア
• その地の東ヨーロッパ

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アジア太平洋

• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリアおよびニュージーランド
• 韓国
• ASEAN
• その他のアジア太平洋

中東・アフリカ（MEA）

• サウジアラビア
• 南アフリカ
• UAE
• その他のMEA

南アメリカ

• アルゼンチン
• ブラジル
• その他の南アメリカ

合成データ生成市場：日本企業が見落としている「顧客ニーズと既存ソリューションのギャップ」はどこにあるのか？

• 実データだけではAI開発が進まない――日本企業が求める「大量・高品質・安全なデータ」と既存データ活用環境の間にある最大のギャップとは

日本企業におけるAI・データ活用が拡大する一方、AIモデルの精度向上や業務への本格展開には、十分な量と品質を持つデータを継続的に確保することが不可欠となっています。IPAもAIシステムには十分な量と質のデータが必要であり、正確性、最新性、網羅性、バイアスの抑制が重要だとしています。IPA 独立行政法人情報処理推進機構しかし、企業が保有する実データには、個人情報、機密情報、サンプル不足、データ偏在、部門間の分断などの制約があり、「データは存在するがAI開発にはそのまま使えない」というギャップが生まれています。ここで合成データ生成技術は、実在する個人や企業の情報を直接利用せずに、統計的・構造的な特徴を維持したデータを生成することで、AI開発、テスト、シミュレーション向けのデータ供給を補完できる可能性があります。特に日本市場では、単純な「データ量の拡大」よりも、安全性・品質・利用可能性を同時に満たすデータ基盤へのニーズが強まると考えられ、ここが既存のデータ活用ソリューションとの差別化余地になります。

• 「個人情報を守りながらAIを使いたい」という需要に既存環境は応えられているのか――金融・医療・保険で拡大するプライバシーとAI活用のトレードオフ

日本企業が合成データに注目する最大の理由の一つは、AI活用を進めながらプライバシーや機密性への懸念を抑える必要があることです。特に金融、保険、医療、製薬などでは、顧客情報や患者情報を含むデータをAIモデルの学習・検証に利用する際、単にデータを増やせばよいわけではありません。日本総研も、プライバシー情報を保護しながらデータ利活用を進める手段としてプライバシー強化技術と合成データに注目しています。日本総研一方で、合成データも「生成されたから安全」とは限らず、再識別リスク、生成品質、バイアス、データの真正性などを評価する必要があります。プライバシー評価、品質検証、アクセス管理、利用目的別データ生成まで一体化したエンタープライズ向けソリューションにあります。経営層にとっては、これはAI投資を止めるリスクとデータ漏洩リスクの双方を低減するための投資領域として検討価値が高いポイントです。

• 「データは作れるが、現場で使えるデータが作れない」――日本企業が求める業界固有・業務固有の合成データと汎用生成ツールの間に存在する大きな市場ギャップ

合成データ生成市場が今後拡大する中で、競争の焦点は「どれだけ多くのデータを生成できるか」から「実際の業務をどこまで再現できるか」へ移る可能性があります。製造業であれば設備故障や異常検知、金融であれば不正取引や信用リスク、医療であれば患者経過や臨床データ、自動車・ロボティクスであれば稀な走行・事故・センサー環境など、企業が本当に必要としているのは一般的なデータではなく、自社の業務・顧客・設備・リスクシナリオを反映した高精度なデータです。製造業などのデータをAIで利用可能な状態にする「AI-Ready」化を支援する研究開発テーマを選定しており、日本ではデータをAIが利用できる形に整えること自体が重要な政策・産業テーマになっています。日本市場で未充足汎用的な合成データ生成機能ではなく、業界テンプレート、企業固有データとの連携、稀少イベント生成、シナリオベース生成、既存AIモデルとの検証機能を備えた垂直型ソリューションであり、ここにB2Bベンダーや新規参入企業にとっての差別化余地があります。

• 「PoCでは成功したのに本番導入できない」――日本企業のAIプロジェクトが抱える最大のボトルネックを合成データはどこまで解消できるのか

日本企業ではAI導入そのものが広がっている一方、2026年のIPA調査では、AI活用の効果が業務効率化・迅速化に集中し、企業価値創出やビジネス変革への展開は依然として限定的とされています。IPA 独立行政法人情報処理推進機構その背景には、AIモデルを開発するPoC段階ではデータを確保できても、本番環境で必要となる大量のテストデータ、異常ケース、エッジケース、将来シナリオを十分に用意できないという問題があります。ここに合成データの重要な潜在需要があります。例えば、自動車や製造現場では実際には発生頻度が低い故障・事故データを大量に生成し、AIモデルの検証に利用することが可能です。また金融・保険では不正取引や異常行動などの希少ケース、医療では十分な症例数を確保しにくい疾患・患者パターンの補完などが考えられます。したがって今後の競争では、単に「データ生成」を提供する企業より、生成→学習→テスト→モデル評価→本番展開までを一連のAI開発ワークフローとして支援できる企業が、顧客の「PoC止まり」という課題をより直接的に解決できる可能性があります。

• 日本市場で本当に不足しているのは「合成データ」そのものではなく、信頼して経営判断に使えるデータ基盤――2035年に向けて最大の成長余地はどこに生まれるのか

合成データ生成市場が2025年の6億156万米ドルから2035年には92億3,066万米ドルへ拡大し、2026～2035年に31.4％のCAGRが見込まれる中、企業が注目すべきなのは市場規模そのものではなく、この急成長を支える「顧客の未解決課題」がどこに集中するかという点です。日本ではAI導入が進む一方、データマネジメント、人材、ガバナンス、企業間データ連携などが依然として重要課題となっており、IPAもデータマネジメントの実践に多くの企業が課題を抱えていると整理しています。IPA 独立行政法人情報処理推進機構そのため2035年に向けた最大の事業機会は、単独のデータ生成エンジンではなく、「必要なデータを定義する→安全に生成する→品質・バイアス・プライバシーを検証する→AIモデルで利用する→結果を監査・管理する」までを統合するエンタープライズデータ基盤にあると考えられます。経営層にとっては、合成データを単なるAI開発ツールとして捉えるのではなく、データ不足・プライバシー制約・希少データ・PoCから本番への移行障壁を同時に解決する戦略的インフラとして評価することが、日本市場での投資優先順位を決めるうえで重要になります。

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