合成データ生成市場：データタイプ、モデリング、展開モデル、企業規模、用途、最終用途別-2025～2030年世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「合成データ生成市場：データタイプ、モデリング、展開モデル、企業規模、用途、最終用途別-2025～2030年世界予測」（360iResearch LLP）の販売を6月13日より開始しました。

【当レポートの詳細目次】
https://www.gii.co.jp/report/ires1718028-synthetic-data-generation-market-by-data-type.html

合成データ生成市場の2024年の市場規模は5億7,602万米ドルで、2025年には7億6,484万米ドルに成長し、CAGRは34.43%、2030年には34億23万米ドルに達すると予測されています。

合成データ生成は、ニッチな実験技術から、産業を横断する現代のデジタルトランスフォーメーション戦略に不可欠な要素へと急速に進化しています。この技術は、アルゴリズムプロセスを使用して現実的なデータセットを作成し、データプライバシー、実世界データへのアクセス制限、データ取得に伴う高コストなどの課題を克服することを可能にします。今日の競争市場では、データが意思決定とイノベーションの基幹となっています。合成データは、実データの広さと複雑さを再現するだけでなく、機械学習モデルのテストと検証に管理された環境を記載しています。データ利用に対する規制上の制約が増加し、サイバーセキュリティへの懸念が高まる中、組織はシナリオのシミュレーション、オペレーションの最適化、継続的な改善を推進するために合成データ生成を取り入れています。この採用では、市場の現状を理解し、合成データが医療から小売まで幅広い産業にもたらす変革的な影響を理解するための土台を築きます。忠実度の高いシミュレーションデータを活用することで、企業はイノベーションを加速し、研究開発を強化し、進化するデジタル情勢を自信を持ってナビゲートしながら競合を維持することができます。

合成データ生成の展望における変革的シフト：新たな動向と破壊的変化

近年、合成データ生成の情勢は劇的な変化を遂げ、産業のベンチマークや業務プラクティスを再定義しています。先進的アルゴリズムと計算能力の向上は、高品質でリアルな合成データが幅広い用途で利用できる環境を育みました。市場力学は、シミュレーションデータセットの精度と多様性を向上させたGAN（Generative Adversarial Network）やその他のディープラーニング手法の躍進によって大きく変化しています。従来のデータ取得方法は、迅速に拡大でき、特定のビジネスニーズに合わせることができる革新的なソリューションに急速に取って代わられつつあります。さらに、特にデータのプライバシーとセキュリティをめぐる規制環境の進化により、より安全な代替手段としての合成データへの注目が高まっています。このようなダイナミックな市場力学により、より多くの企業が実世界でのデータ取得よりもシミュレーションの利点を追求するようになり、その結果、研究開発プロセスがより俊敏になり、市場投入までのタイムラインが短縮され、データ主導の意思決定が再び重視されるようになっています。このような継続的な進化は、従来のデータ収集手法のみに頼っていた同業他社に対して、早期に導入した企業が大きな優位性を得られる競合環境を醸成しています。

主要セグメントに関する洞察さまざまな次元にわたる市場力学の詳細分析

合成データ生成市場は、現在と将来の動向に関する貴重な洞察を提供する複数の主要な次元でセグメント化されています。データタイプに基づいて分析すると、画像・動画データ、表形式データ、テキストデータが含まれ、合成データアプリケーションの多様性を強調するスペクトルを提供しています。この区分はさらにモデリング手法にも及び、エージェントベースのモデリングと直接モデリングの両方が検討され、それぞれが特定のシミュレーションニーズや運用上の課題に対応しています。展開モデルのセグメントでは、クラウドソリューションとオンプレミスソリューションが明確に区別され、現代企業のさまざまな嗜好や運用フレームワークを反映しています。さらに、企業規模のセグメンテーションでは、大企業と中小企業（SME）を区別しており、市場内の独自のニーズとカスタマイズ型製品を明らかにしています。アプリケーションは、人工知能と機械学習のトレーニングと開発、データ分析と可視化、企業データ共有、テストデータ管理などのセグメントをカバーしています。最後に、最終用途のセグメンテーションは、自動車・輸送、BFSI、政府・防衛、医療ライフサイエンス、IT・ITeS、製造、小売・eコマースなど、多様な産業に及んでいます。これらの多面的なセグメンテーション洞察は、企業がいかに合成データを活用してセグメント固有の課題に対処し、新たな機会を活用しているかを示しています。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場概要
第5章 市場洞察
第6章 合成データ生成市場：データタイプ別
第7章 合成データ生成市場：モデリング別
第8章 合成データ生成市場：展開モデル別
第9章 合成データ生成市場：企業規模別
第10章 合成データ生成市場：用途別
第11章 合成データ生成市場：最終用途別
第12章 南北アメリカの合成データ生成市場
第13章 アジア太平洋の合成データ生成市場
第14章 欧州・中東・アフリカの合成データ生成市場
第15章 競合情勢
企業一覧

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