AI活用の前に立ちはだかる壁の1つが、AIを構成する機械学習モデル（数理モデル）を作るためのデータ不足です。

データの量や質が不十分だと、数理モデルの構築は思うようにいきません。

そのあたりを意識した企業は、10～20年前から大規模にデータを収集しており、これからという企業にとって、簡単に追いつけない状況となっています。

しかし、上手く合成データ（シンセティックデータ、Synthetic data）の生成技術を使い、データを人工的に生成できれば、もしかしたら逆転することができるかもしれません。

では、合成データとは何なのでしょうか？

端的に言えば「偽のデータ」です。

あたかもそれがあなたが望む場所やグループから得られたデータであるかのように、扱うことのできる便利なデータです。

この技術は昔からありますし、人や分野によって色々な呼び方をされています。

合成データ以外では……

• 人工データ
  
• 偽データ
  
• シミュレーションデータ

……などともいわれています。

生成AIが生成した「合成データ」を、別のAI（機械学習モデルなど）を学習するのに利用し進化させる、といった世界がすでに広がっています。

今回は「合成データ（シンセティックデータ）の生成技術が、データ不足を解消するかもしれない」ということで、合成データとは何なのかを、そのメリットや注意点などをお話しします。

合成データとは？

合成データとは、既存の実データセットから生成または模倣されたデータのことを指します。

これらは、実際のデータのパターンや構造を保持しつつも、実際のデータそのものでないため、プライバシー保護やデータセキュリティの問題を緩和するのに役立ちます。

データサイエンスや機械学習などの分野では、合成データは学習データを増やすため、または特定の状況や問題をシミュレートするために利用されることが多いです。

例えば、自動車の自動運転システムを学習する際に、実際の道路での事故シナリオを生成することは困難ですが、合成データを使用することで、これらのシナリオを安全にシミュレートすることができます。

合成データのメリット

合成データの活用には、いくつかのメリットがあります。

例えば、プライバシーとセキュリティの保護、データ不足の解消、コストと時間の節約、データの品質向上、エッジケースのテスト、アンバランスデータの解決、規制と法的制約の回避などです。

プライバシーとセキュリティの保護
合成データは、実際の個人データを使用せずに、データ分析やモデル訓練を行うことができます。これにより、個人情報の漏洩やプライバシー侵害のリスクを大幅に減らすことができます。

データ不足の解消
合成データは、必要なだけ生成することができます。これにより、特定の種類のデータが不足している場合や、データ収集が困難または不可能な場合に、合成データを使用してそのギャップを埋めることができます。

コストと時間の節約
実際のデータを収集、クリーニング、ラベリングするのには時間とコストがかかりますが、合成データを生成することでこれらのリソースを節約することができます。

データの品質向上
合成データは、特定のパターンや傾向を強調することができます。これにより、モデルの訓練が改善され、より高品質な予測が可能になります。

エッジケースのテスト
合成データを使用すると、珍しいまたは予期しないシナリオをシミュレートすることができます。これにより、システムのロバスト性をテストし、エッジケースでのパフォーマンスを確認することができます。

アンバランスデータの問題の解消
合成データを使用すると、データセット内の特定のクラスが不足している場合に、そのクラスのデータを生成してバランスを取ることができます。これは、不均衡なデータセットからの学習によるモデルのバイアスを減らすのに役立ちます。

規制と法的制約の回避
特定の種類のデータ（例えば、医療や金融データなど）を扱う際には、プライバシー保護やデータ使用に関する法的制約があります。合成データを使用すると、これらの制約を回避しながら、依然として有用な洞察を得ることができます。

これらのメリットは合成データの有用性を示しており、多くの分野で活用されています。

合成データの作り方

合成データを作成する方法はいくつかあります。

一般的な手法としては、モデルベースの生成、GAN（Generative Adversarial Network）、ノイズの追加、リサンプリング、データの変換、ドメイン知識の活用などがあります。

モデルベースの生成
データの生成に統計モデルや物理モデルを使用します。例えば、確率分布や回帰モデル、フーリエ変換、物理的なシミュレーションなどを使用して、データを生成します。

GAN（Generative Adversarial Network）
GANは、生成モデルと識別モデルが対立する学習フレームワークです。生成モデルは実データに似たデータを生成し、識別モデルはそれらを実データと区別するように学習します。このような競争を通じて、生成モデルはよりリアルなデータを生成することを学習します。

ノイズの追加
既存のデータにランダムなノイズを追加することで、新しいデータを生成します。ノイズの種類や分布を適切に調整することで、データのバリエーションを増やすことができます。

リサンプリング
既存のデータからランダムにサンプリングして新しいデータを作成します。リサンプリング手法には、単純なランダムサンプリング、ブートストラップサンプリング、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）などがあります。

データの変換
既存のデータを変換して新しいデータを作成します。例えば、画像データの回転、拡大縮小、色の変換などを適用することで、データのバリエーションを増やすことができます。

これらは一般的な合成データの作成方法の一部です。データの種類や目的によって、さまざまな手法を組み合わせることで、目的に合った合成データを生成することができます。

合成データを使用するときの注意点

合成データを使用する際には、以下のようないくつかの注意点があります。

品質と精度
合成データは、実際のデータを完全に模倣することはできません。したがって、合成データが実際のデータの特性を正確に反映しているかどうかを確認することが重要です。不正確な合成データは、誤った結論や不適切なモデルを導く可能性があります。

バイアス
合成データは、生成プロセスにおけるバイアスを反映する可能性があります。たとえば、合成データの生成に使用されるアルゴリズムや元のデータセットにバイアスがある場合、それは合成データにも反映されます。

プライバシー
合成データはプライバシーを保護するための一つの手段となり得ますが、それ自体がプライバシーの問題を完全に解決するわけではありません。特に、合成データが実際の個人データから派生したものである場合、適切な手段を講じなければ、元のデータを再識別するリスクがあります。

実際のデータどの混同
合成データと実際のデータを混同しないように、それぞれを適切に管理し、追跡することが重要です。これにより、分析の結果を解釈する際の混乱を避けることができます。

過剰適合のリスク
合成データは、特定のパターンや傾向を強調するために作られることがあります。これにより、モデルが特定のパターンに過剰に適合するリスクがあります。つまり、モデルが新しい、未知のデータに対してうまく一般化できない可能性があります。

合成データの信頼性
合成データは、その生成方法により、その信頼性が大きく左右されます。合成データの生成に使用されるアルゴリズムや手法、元のデータの品質などが、合成データの信頼性に大きな影響を与えます。

再現の限界
合成データは、リアルワールドの複雑さを完全に再現することは難しいです。リアルワールドのデータは、予期しないパターンやノイズ、異常値など、多くの複雑な要素を含んでいます。これらの要素を適切に模倣することは、合成データの生成において大きな挑戦となります。

これらの注意点を理解し、適切に対処することで、合成データの利点を最大限に活用しながら、潜在的なリスクを最小限に抑えることができます。

今回のまとめ

今回は「合成データ（シンセティックデータ）の生成技術が、データ不足を解消するかもしれない」ということで、合成データとは何なのかを、そのメリットや注意点などについてお話ししました。

合成データは、既存の実データセットから生成または模倣されたデータで、実際のデータのパターンや構造を保持しつつも、実際のデータそのものでないため、プライバシー保護やデータセキュリティの問題を緩和するのに役立ちます。

また、データ不足の解消、コストと時間の節約、データの品質向上、エッジケースのテスト、アンバランスデータの解決、規制と法的制約の回避など、様々なメリットがあります。

しかし、合成データの使用には注意が必要で、品質と精度、バイアス、プライバシー、実際のデータとの混同、過剰適合のリスク、信頼性、再現の限界など、様々な問題点が指摘されています。

合成データの生成方法としては、モデルベースの生成、GAN（Generative Adversarial Network）、ノイズの追加、リサンプリング、データの変換、ドメイン知識の活用などがあります。

以上の情報を理解し、適切に対処することで、合成データの利点を最大限に活用しながら、潜在的なリスクを最小限に抑えることができます。