合成データ生成市場:コンポーネント別(サービス、ソフトウェア)、データタイプ別(画像・動画データ、表形式データ、テキストデータ)、用途別、エンドユーザー別 – 2024年~2030年の世界予測

• 英文タイトル:Synthetic Data Generation Market by Component (Services, Software), Data Type (Image & Video Data, Tabular Data, Text Data), Application, End-User - Global Forecast 2024-2030

Synthetic Data Generation Market by Component (Services, Software), Data Type (Image & Video Data, Tabular Data, Text Data), Application, End-User - Global Forecast 2024-2030「合成データ生成市場:コンポーネント別(サービス、ソフトウェア)、データタイプ別(画像・動画データ、表形式データ、テキストデータ)、用途別、エンドユーザー別 – 2024年~2030年の世界予測」(市場規模、市場予測)調査レポートです。• レポートコード:MRC360i24AP8868
• 出版社/出版日:360iResearch / 2024年1月
• レポート形態:英文、PDF、181ページ
• 納品方法:Eメール(受注後2-3日)
• 産業分類:産業未分類
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。

[181ページレポート] 合成データ生成市場規模は、2023年に6億8,125万米ドルと推定され、2024年には9億422万米ドルに達し、2030年には年平均成長率35.02%で55億7,537万米ドルに達すると予測されている。
合成データ生成には、プライバシー、セキュリティ、完全性を保ちながら、実世界のデータセットを模倣した人工的に生成されたデータを作成することが含まれる。この技術は、金融、医療、小売、運輸など様々な業界に応用されている。生成された合成データは主に、機械学習モデルのトレーニング、ソフトウェアのテスト、より良い意思決定のためのシナリオのシミュレーションに使用される。データ主導の洞察と人工知能(AI)アプリケーションに対する需要の高まりが、合成データ生成市場の成長を後押ししている。個人や企業によって日々生み出されるデジタル情報が世界的に増え続ける中、機密情報を保護する必要性が高まっている。さらに組織は、時間のかかる手作業によるアノテーションや高価なサードパーティソースなど、従来のデータセット取得方法に伴う制約を克服するために合成データを活用している。生成された合成データセットの品質を評価するための標準化された方法論やツールがないことが、市場の成長を妨げている。より高度な合成データ生成の開発を加速させるAI技術の進歩の高まりが、市場成長の機会を生み出すと期待される。
コンポーネント:標的を絞ったデータ生成技術を求める組織にとって、より柔軟性を提供するソフトウェア・ソリューションが好まれる。
合成データ生成のサービスセグメントは、組織が現実的かつ人工的なデータを生成するプロセスの設計、開発、実装、サポートを行うために不可欠である。ソフトウェア・セグメントは、プライバシー・コンプライアンスを確保しつつ、元のデータセットに類似した統計的特性を維持する人工データセットを生成するために特別に設計されたツールで構成される。データマスキングソフトウェアは、機密情報をマスキングすることで、構造的には類似しているが匿名化されたデータの作成を支援する。
データの種類:統計的特性の保持に焦点を当てた表形式データ合成の利用拡大
合成データ生成の領域では、画像や動画データは、エンターテインメント、セキュリティ、ヘルスケア、自律走行車など、さまざまな業界で広く使用されているため、重要な位置を占めている。表形式データは、行と列に編成された構造化データセットで構成され、スプレッドシートやデータベースで一般的に見られます。合成表形式データ生成のユースケースは、金融、顧客分析、リスク管理など多岐にわたり、企業は基礎となる統計の正確な表現を維持しながら機密情報を保護しようとしています。合成テキストデータ生成の需要は、チャットボット、感情分析、文書分類などのアプリケーションのための自然言語処理(NLP)モデルを開発するための高品質なトレーニングデータセットの必要性によってもたらされています。
アプリケーション洞察に満ちたグラフィカルな表現で意思決定を改善するAI/MLトレーニング&開発への利用が増加
AI/MLのトレーニングと開発には、トレーニングデータセットを与えて機械学習モデルを開発するプロセスが含まれます。このアプリケーションのニーズは、予測の精度を向上させ、さまざまな業界の意思決定プロセスを自動化することである。エンタープライズ・データ共有では、組織内のさまざまな部門やチーム間でデータを安全に転送して、コラボレーションを促進し、業務全体の一貫性を維持します。このアプリケーションは、GDPRやCCPAなどのデータプライバシー遵守基準を維持しながら、ワークフローの合理化を目指す組織にとって重要である。テストデータ管理(TDM)は、アプリケーション開発、テスト、品質保証を目的とした合成テストデータセットの作成と管理に焦点を当てています。信頼性の高いTDMソリューションの必要性は、不具合を最小限に抑え、リリースサイクルを短縮した堅牢なソフトウェアアプリケーションに対する需要の高まりによって生じている。
最終用途:プライバシー規制の課題に対処できることから、政府・防衛分野で利用が増加
自動車分野では、自律走行技術や先進運転支援システム(ADAS)の開発に合成データ生成が欠かせない。自動車企業は、安全性と効率性を向上させる機械学習アルゴリズムを訓練するために、大量の多様なデータを必要としている。合成データ生成は、銀行や金融機関がGDPRなどのデータプライバシー規制に関連する課題に対処するのに役立つ一方、詐欺検出、信用スコアリング、顧客セグメンテーションのための効果的なモデル学習を保証する。政府機関や防衛機関は、安全な通信、サイバー脅威の予測、監視アプリケーション、情報収集のために合成データ生成を活用している。合成データ生成は、医療画像分析、創薬研究、患者データの匿名化、疾病予測など、ヘルスケア&ライフサイエンス業界において極めて重要である。物流・輸送業界では、合成データ生成はルーティング・アルゴリズムの最適化、需要予測、車両管理に役立っている。製造業では、予測保全、生産最適化、品質管理、ロボット工学のアプリケーションに合成データ生成を活用している。小売業は、在庫管理、商品推奨エンジン、ダイナミックプライシングモデル、顧客行動分析に合成データ生成を利用している。通信業界では、ネットワーク計画の最適化、顧客離れの予測、サイバーセキュリティ・アプリケーションにおける異常検知に合成データ生成が不可欠である。
地域別の洞察
人工知能(AI)、モノのインターネット(IoT)、ブロックチェーン技術に関連する技術進歩の急増により、南北アメリカの消費者は、シームレスな接続性と強化されたユーザー体験を提供する製品をますます求めるようになっており、南北アメリカにおける市場成長の基盤が形成されると予想される。EU諸国では、持続可能性、デジタルトランスフォーメーション、スマートシティを推進する技術に向けた研究・技術革新投資が行われており、欧州では合成データ生成ソリューションの利用が拡大している。中国、インド、オーストラリア、日本では、太陽光発電技術、海水淡水化法、持続可能なインフラソリューションの進歩が進んでおり、アジア太平洋地域における合成データ生成市場の基盤が形成されると予想される。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、合成データ生成市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この綿密な分析により、ユーザーは自らの要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、合成データ生成市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。収益全体、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較分析することで、各社の業績や市場シェア争いで直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、合成データ生成市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これには、Amazon Web Services, Inc.、Anonos、BetterData Pte Ltd、Capgemini SE、ChipIn、Datagen Platform、Datomize Ltd.、Folio3 Software Inc.、GenRocket, Inc.、Gretel Labs、Hazy Limited、Informatica Inc、International Business Machines Corporation、K2view Ltd.、Kroop AI Private Limited、Kymera-labs、MDClone Limited、Microsoft Corporation、MOSTLY AI、SAEC / Kinetic Vision, Inc.、Synthesis AI、Synthesized Ltd.、Syntho, BV.、TonicAI, Inc.、YData Labs Inc.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、合成データ生成市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています:
コンポーネント ● サービス
ソフトウェア

データタイプ ● 画像・動画データ
表形式データ
テキストデータ

アプリケーション ● AI/ML トレーニングと開発
データ分析と可視化
エンタープライズ・データ共有
テストデータ管理

エンドユーザー ● 自動車
銀行・金融
政府・防衛
ヘルスケア&ライフサイエンス
物流・運輸
製造業
小売
通信・IT

地域 ● 米州 ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス

アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム

ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス

本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している:
1.市場浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス:主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています:
1.合成データ生成市場の市場規模および予測は?
2.合成データ生成市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か?
3.合成データ生成市場の技術動向と規制枠組みは?
4.合成データ生成市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.合成データ生成市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか?

レポート目次

1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する:データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート:レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.人工知能や機械学習を含む先端技術の拡大
5.1.1.2.企業全体のデジタル化変革の増加
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.合成データ生成に伴う高コスト
5.1.3.機会
5.1.3.1.大規模言語モデルの普及
5.1.3.2.コネクテッドデバイスとIoTの需要の高まり
5.1.4.課題
5.1.4.1.熟練労働者の不足
5.2.市場細分化分析
5.2.1.コンポーネント:的を絞ったデータ生成技術を求める組織には、より柔軟性の高いソフトウェア・ソリューションが好まれる。
5.2.2.データタイプ:統計的特性の保持に重点を置いた表形式データ合成の利用拡大
5.2.3.アプリケーション:洞察に満ちたグラフィカルな表現によって意思決定を向上させるAI/MLのトレーニングや開発での利用が増加。
5.2.4.エンドユース:プライバシー規制の課題に対処できることから、政府・防衛分野での利用が増加
5.3.市場破壊分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.合成データ生成市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソフトウェア
7.合成データ作成市場、データタイプ別
7.1.はじめに
7.2.画像・映像データ
7.3.表形式データ
7.4.テキストデータ
8.合成データ生成市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.AI/MLトレーニング&開発
8.3.データ分析と可視化
8.4.企業データ共有
8.5.テストデータ管理
9.合成データ作成市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.自動車
9.3.銀行・金融
9.4.政府・防衛
9.5.ヘルスケア&ライフサイエンス
9.6.物流・運輸
9.7.製造業
9.8.小売業
9.9.通信・IT
10.米州の合成データ生成市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域の合成データ生成市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.ヨーロッパ、中東、アフリカの合成データ生成市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析、2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス(2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.IBM、watsonx.governの技術プレビューとwatsonx.dataの新モデルとジェネレーティブAIのリリース予定でwatsonx AIとデータプラットフォームを推進
13.3.2.Tech MahindraとAnyverseが提携、自動車業界におけるAI導入を加速
13.3.3.Google CloudのパートナーであるSynthesizedがGenerative AIによるデータ変換を推進
13.4.戦略分析と提言
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ

図1.合成データ生成市場調査プロセス
図2.合成データ生成市場規模、2023年対2030年
図3.世界の合成データ生成市場規模、2018年~2030年(百万米ドル)
図4.合成データ生成の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 合成データ生成の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図6. 合成データ生成市場のダイナミクス
図7.合成データ生成の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.合成データ生成の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.合成データ生成の世界市場規模、データタイプ別、2023年対2030年(%)
図10.合成データ生成の世界市場規模、データタイプ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.合成データ生成の世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図12.合成データ生成の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.合成データ生成の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年 (%)
図14.合成データ生成の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図15.アメリカの合成データ生成市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図16.アメリカの合成データ生成市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.米国の合成データ生成市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国の合成データ生成市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.アジア太平洋地域の合成データ生成市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図20.アジア太平洋地域の合成データ生成市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.欧州、中東、アフリカの合成データ生成市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東、アフリカの合成データ生成市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図23.合成データ生成市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.合成データ生成市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年


• 英文レポート名:Synthetic Data Generation Market by Component (Services, Software), Data Type (Image & Video Data, Tabular Data, Text Data), Application, End-User - Global Forecast 2024-2030
• 日本語訳:合成データ生成市場:コンポーネント別(サービス、ソフトウェア)、データタイプ別(画像・動画データ、表形式データ、テキストデータ)、用途別、エンドユーザー別 – 2024年~2030年の世界予測
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