生成AIによる合成データとは？そのメリットと具体的な使い方を徹底解説

2024-08-09

生成AIの進歩は、「データの生成と分析」においても大きな革新をもたらしています。システム開発におけるダミーデータや、ロボットのトレーニング用データなどをシミュレーションする際に必要なデータセットにおいて顕著です。

もしこの大規模なデータセットをAIで自動生成できたら、かなり効率が上がることは想像に難くありません。そして、データセットの合成は様々な分野において実現しています。

本記事では、合成データの種類やその具体的なメリット、さらに応用事例もご紹介しますのでぜひ最後までご覧ください。

生成AI由来の合成データが活躍中

AIの合成データとは、人工知能（AI）アルゴリズムによって作り出されたデータのことです。元のデータの特性やパターンを学習し、それを元に新しいデータを生成する点が特徴で実際には下記のタイプがあります。

ダミーデータ / モックデータ
ルールベース由来の合成データ
AIモデル由来の合成データ
シミュレーション由来のデータ

ダミーデータとモックデータは、システムのテストなどで使用されます。ダミーデータはランダムな情報で構成されている点が特徴。モックデータは、実際のデータの構造や形式を模倣して作成されます。

ルールベースの合成データは、定義されたルールに基づいて生成され、データの統計や形式を再現します。AIモデル由来の合成データは、AIアルゴリズムにより新しいデータを生成。現実のデータに近い合成データが得られます。

シミュレーション由来のデータは、物理シミュレーションなどを用いて生成され、データがない場合でも特定の状況のデータを作り出せる合成データです。

この記事では、「AIモデル由来の合成データ」に焦点を当て詳しくご紹介します。

生成AIでシステム開発するメリットについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AI製合成データを使うメリット4点

生成AI製合成データを活用することは、様々なメリットがあります。特にシステム開発やデータ解析においては、無視できない存在といえるでしょう。では、実際にどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。

AIモデルの精度向上

合成データの大きなメリットは「正確性」にあります。そもそも実社会のデータは、人間の手作業に依存しているため、どうしてもミスが発生してしまうことも。合成データには特定のパターンや傾向を強調する力があり、モデルの訓練を改善し、精度を高めていけるでしょう。

時には、現実では稀に発生するような、重大なリスクを盛り込められることも。また、トレーニングモデルの偏りを減らすこともできます。大規模なモデルは、基本的に公開されているデータに基づいてトレーニングを実施するため、実データによる偏りが発生することもあるでしょう。合成データなら、収集した情報を対比することによりバランスを取れます。

AIモデルの開発期間短縮

AI生成の合成データを利用することにより、AIモデル開発を加速させられます。合成データは無限に生成可能で、トレーニングとテストに必要な多様なデータを迅速に提供。自動ラベル付けにより、アノテーション作業も省略できます。新しいパターンやトレンドの発見につながるため、より優れたモデルが構築されていきます。

不確実性や複雑性に強い堅牢なモデルとなり、ノイズを除去することにより精度も向上します。これらの利点により、AIモデルの開発期間が大幅に短縮されるのです。

合成データは、効率的で高品質なAIモデル開発を実現する革新的なアプローチといえるでしょう。

プライバシー保護

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を訓練できるため、個人情報漏洩やプライバシー侵害のリスクを大幅に減少させます。個人情報漏洩は企業の信頼を根本から揺るがすため、この点は非常にメリットがあるのではないでしょうか。

医療関連などシビアな分野では、コンプライアンスに関する多くの規制が存在しますが、合成データを活用することでこれらの規制を遵守できます。

また、データ分析や研究に必要なデータを第三者にアウトソーシングする際にも、合成データを使用することで個人情報を保護できます。日本にとっても他人事ではない、欧州のGDPRの利用規制に対して対応できる点も大きな利点です。

今後はますます需要が高まっていくのではないでしょうか。

コスト削減

合成データの活用は、実データの収集、クリーニング、ラベリングにかかる時間とコストを大幅に削減し、技術者の負担を減らすことにつながります。

この技術の最大の利点は、需要に応じてほぼ無制限にデータを生成できることです。合成データ生成ツールは、大量のデータを低コストで取得する手段として非常に効果的です。プロジェクトが大きいほど恩恵を受けられるのではないでしょうか。

そして、既存のデータセットに合成データを追加することで、分析用トレーニングデータの量を増やすこともできます。この方法により、より多様で豊富なデータセットを用いてAIモデルを訓練することが可能になり、効率性がアップするでしょう。

生成AI製合成データの用途5選

様々な業界で、既に生成AI製合成データを活用しています。ここではどのように活用されているのか、具体例をご紹介します。とても参考になりますので、合成データの利用を検討中の方はぜひチェックしてください。

生成AIの開発

「言語処理学会第三十回年次大会」での名古屋大学による論文では、人の手で構築されている自然言語推論（NLI）データを自動生成する手法が提案されています。※1

NLIデータは、promptで文埋め込みを生成する「PromptEOL系のモデル」で必要な学習データです。このNLIデータを自動生成したモデルの性能は、人手で整備したデータを使用した場合より若干低いものの、ほぼ同等の精度を達成したといいます。

膨大かつ正確性が求められる学習データこそ、自動生成できると大幅に労力をカットできますね。今後はモデルの精度も間違いなく上がるため、様々な可能性を秘めているのではないでしょうか。

流通ロボットのトレーニング

効率性を重視するAmazonにおいても合成データを活用しています。倉庫管理に生成AIを活用し、商品運搬用ロボットの行動を決めるデータセットを生成AIによる合成データで補完。敵対的生成ネットワークや変分オートエンコーダー、Transformerなどを用いて、現実のデータに基づきながらも新しい情報を含む合成データを生成しています。

この方法により、機密情報を含む現実データを安全に置き換え、迅速なロボットトレーニングが可能となりピーク時のシミュレーションも迅速に行えます。詳細は2023年のAmazon動向に関する記事を参照ください。※2

自動運転車の開発

NVIDIAは、「NVIDIA DRIVE SimとOmniverse Replicator」を用いて、自動運転車の認識範囲を広げるための合成データを生成しています。自動運転車が高速道路で安全に走行するには、遠方の物体を検出する能力が不可欠であり、実データだけでは不十分な場合があります。

合成データにより、カメラ認識システムは400m先の物体も正確に検出可能となり、従来の実データセットに比べて約33%の精度向上が実現。これにより、NVIDIAのシミュレーション環境で効率的な学習と評価が可能になります。※3

臨床データの増幅

医療分野では、データ不足とプライバシー規制の壁がAI活用に立ちはだかっています。その打開策として合成データが脚光を浴びています。ガートナーによると、2024年までにAIトレーニングデータの6割が合成データになる見込みです。

フロリダ大学のUF HealthはNVIDIAと共同で、SynGatorTronという合成臨床データ生成AIを開発。200万人超の患者データで学習し、希少疾患研究や臨床試験データの拡充に貢献します。プライバシーを保護しつつ実患者に似たプロファイルを作成し、AIモデルの開発を支援。他機関とのデータ共有で偏りのないデータセット構築も可能にします。※4