合成データと実際のデータ: どちらがより良い選択でしょうか?

合成データと実際のデータのどちらを使用するかという問題は、金融、保険、医療、電子政府などの業界のデータ専門家にとって重要な問題です。この決定は、機械学習モデルとデータ分析プロジェクトの成功に大きな影響を与える可能性があります。

膨大な量の現実世界のデータが無数のソースから流入しているにもかかわらず、多くの組織は依然としてそのデータを実用的な洞察に変換することに苦労しています。現実のデータセットはサイロ化され、標準化されておらず、データ セキュリティとプライバシーの規制によって制約されていることが多く、その潜在能力を最大限に引き出すことが困難になっています。

合成データは、プライバシーの懸念やデータ不足などの障壁を克服し、現実世界のシナリオをシミュレートするデータセットを作成する機会を提供します。しかし、一部の界隈では依然として懐疑的な見方や理解不足が見られます。

実際のデータと合成データのジレンマに陥っている場合は、私たちが解決のお手伝いをいたします。この記事では、情報に基づいた決定を下せるよう、メリット、課題、重要な考慮事項について詳しく説明します。

実際のデータを理解する

実際のデータは、現実世界の活動ややり取りから直接収集された実際の出来事を捉えたものです。実際のデータは、運用システム、ベンダー、公開記録、または運用情報を含むその他のデータセットから取得されます。たとえば、実際の個人や取引に関する詳細を含む 10 年前のバックアップや、テスト目的で取得された一連の公開記録などが含まれる場合があります。

実際のデータは実際のイベントややり取りを反映するため、精度と信頼性が不可欠なアプリケーションにとって非常に重要です。データ ポイントは現実世界の状況を正確に表すため、分析や機械学習モデルのトレーニングの信頼できる基盤となります。

しかし、実際のデータには課題があります。実際のデータには、現実世界の雑然とした性質を反映したノイズ、矛盾、バイアスが含まれることがよくあります。実際のデータの管理には、プライバシーとコンプライアンスに関する重大な懸念も生じます。 個人を特定できる情報（PII） 厳しい規制の下で慎重に取り扱われなければなりません。

リアルデータの長所と短所

ソフトウェア開発や分析のコンテキストで現実世界のデータを使用することが長い間実用的であった理由と、その固有の制限について触れてきました。その役割を完全に理解するために、その利点と課題を探ってみましょう。

実世界のデータを利用する利点

実際のデータは、実際の環境の複雑さやニュアンスを捉えることができるため、人工知能 (AI) をトレーニングし、分析を通じて貴重な洞察を提供する強力なツールとなります。その使用が特に有利になるいくつかの利点は次のとおりです。

• 信頼性: 実際のデータは現実のシナリオを正確に反映しており、ユーザーの行動、市場のトレンド、ビジネス運営を理解する上で非常に貴重です。その真実性により、アナリストは現実に基づいた洞察を引き出すことができます。
• 細部の豊かさ: 現実世界のデータには、他の種類のデータでは見逃される可能性のある自然な変動、外れ値、微妙なパターンが含まれます。この豊富な情報により、特にヘルスケアや金融などの分野では、わずかな変動でも分析結果に大きな影響を与える可能性がある、独自の洞察が得られます。
• 関連性が高い: 現実世界の活動から得られたデータは、それが表す特定の条件に直接適用できるため、機械学習モデルのトレーニングや、実際の環境に適したアプリケーションの開発に最適です。 

しかし、物事には常に裏表が​​あるものです…

現実世界のデータの欠点

機械学習プロセス全体は、モデルのトレーニングとテストに使用されるデータに大きく依存するため、実世界のデータの使用に伴う課題を認識することが重要です。また、それらの課題は必ずしも簡単に克服できるとは限りません。

• プライバシーとコンプライアンスのリスク: 実際のデータには、PII などの機密情報が含まれることが多く、データ プライバシー法の厳格な遵守が求められ、アクセスと使用が制限される可能性があります。
• データ品質の問題: ノイズが多く、エラーが含まれ、固有のバイアスを持つ可能性があり、適切に管理しないと分析が歪む可能性があります。
• 限定供給品: 現実世界のデータ、特に大量のデータを入手するのは、決して簡単なことではありません。 なんとかデータを収集できたとしても、そのデータがすべてのシナリオをカバーしていない可能性があり、より広範なアプリケーションでは効果が低くなります。
• 隠れたコスト実際のデータは希少であり、購入後まで透明性が欠けていることが多いため、その価値を完全に評価するのは困難で、時間がかかり、コストがかかる可能性があります。

これらの課題を考慮すると、検討する価値のある実用的な代替案は合成データです。

合成データの理解

合成データは人工的に生成され、現実世界のデータの特性とパターンを忠実に再現するように設計されています。合成データは、個人や団体に直接結び付けられた情報は一切含まず、元のデータの統計パターンとビジネス ロジックをシミュレートするアルゴリズムまたはモデルを使用して作成されます。このアプローチにより、合成データは元のデータセットの構造と洞察を維持しながら、プライバシー リスクから解放されます。

2024の終わりまでに、 ガートナーの予測 AI に使用されるデータの 60% が合成データになると予測されており、これは 1 年のわずか 2021% から大幅に増加しています。この増加は、現実のシミュレーション、将来のシナリオのモデル化、AI 開発におけるリスクの最小化において合成データが果たす重要な役割を反映しています。

しかし、なぜ合成データはこれほど有望で、広く受け入れられているソリューションなのでしょうか? 多くの業界にとって、強化されたデータ プライバシーは合成データの最も重要な利点の 1 つです。ただし、その利点はプライバシーだけにとどまりません。次のセクションでは、合成データの限界とその対処方法を考慮しながら、合成データをますます価値のあるツールにする主な利点について説明します。

合成データの利点

合成データは、従来のデータ ソースに代わる安全で効率的な代替手段を提供することで、組織が情報を管理および分析する方法を変革しています。この主張を事実で裏付けてみましょう。

データセットの品質と形式をより細かく制御

合成データにより、組織は特定のニーズに合った合成データセットを柔軟に作成できるようになり、一貫性が確保されるとともに、現実世界のデータには欠けている可能性のあるまれなシナリオもカバーできるようになります。 

例えば、Synthoはさまざまな複雑なデータタイプにわたる合成データの作成をサポートしています。 時系列データを含む 大規模なマルチテーブルデータセット。このような高い柔軟性でデータを生成することで、企業はデータベースやスプレッドシートによく見られる構造化された表形式のデータを処理しながら、多様な時間ベースのシナリオをシミュレートすることができます。ユーザーは、複数の言語のデータ、さまざまなアルファベットのサポート、GPS座標などの地理的位置データなど、独自のニーズにぴったり合ったデータセットを生成するために特定の条件を定義できます。このように、合成データは次のような場合に効果的に機能します。 テストデータ管理機密情報が漏洩するリスクなしに、実際のデータを反映する現実的な非本番環境を作成するのに役立ちます。 

とのコラボレーションで SASとオランダAI連合、Synthoが分析 合成データを使用することでデータ品質を高め、さまざまなアプリケーションにわたって人工知能の予測能力を向上させることの重要性。

調査結果から、合成データは基本的なパターンだけでなく、高度な分析タスクに必要な深い「隠れた」統計パターンも捉えていることがわかります。合成データでトレーニングされたモデルは、実際のデータセットを使用する場合と同様のパフォーマンスを示し、関連するプライバシーリスクなしで大規模なデータセットを生成するためのスケーラブルな方法を提供します。

機密データソースのプライバシーとセキュリティの強化

合成データは、特に個人情報の保護が不可欠な医療などの分野で、プライバシーとセキュリティを大幅に強化します。実際の個人情報を開示せずに実際のデータセットの統計特性を反映するデータを生成することで、組織はプライバシーのリスクなしに分析を実施し、AI モデルを開発し、アプリケーションをテストできます。この「偽データ」は実際の個人とは関係がないため、機密データの漏洩リスクを最小限に抑えることができます。

データプライバシーに関する法的状況は管轄区域によって異なり、個人データの保護を目的とした法律や規制は数多くあります。一般データ保護規則 (GDPR) や医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) はよく知られていますが、2023 年までに 162 の国家データプライバシー法と 20 の有効な法案が制定されました。合成データを使用することで、企業は法律違反のリスクを軽減しながらも、貴重な洞察を得ることができます。

Synthoでは、 PII スキャナーの統合このツールは、データセット内の機密データを識別してフラグを立て、実際のデータが効果的に管理され、合成データに置き換えられるようにすることで、プライバシーをさらに強化し、コンプライアンスの取り組みをサポートします。

機械学習アルゴリズムの改良されたパフォーマンス

合成データは、機密情報を公開することなくバランスの取れたデータセットを作成し、実際のデータを補完することで機械学習のパフォーマンスを向上させます。たとえば、 金融におけるAIによる不正検出 多くの場合、データの不均衡や不正事例の制限といった課題に直面し、モデルが新たな脅威を発見することが困難になります。

一般的な解決策は アップサンプリング、少数クラスのインスタンスを増やしてトレーニングを改善します。合成データを使用すると、プライバシーを維持しながら実際の詐欺ケースに似た追加のサンプルが生成され、このプロセスがより効果的になります。これにより、モデルに多様で現実的なトレーニング データが提供され、実際のシナリオでの詐欺検出が大幅に改善されます。

現実世界のデータを取得するのが難しい場合に最適なソリューション

特定の病状やニッチな市場行動などのまれなイベントを例に挙げてみましょう。モデルをトレーニングするために十分な実データを収集することはほぼ不可能です。たとえば金融業界では、詐欺事件はまれで、多くの場合、全取引のわずか 7 ～ 10% を占めるだけです。この不均衡により、利用可能なデータのほとんどが詐欺ではない活動を表すため、AI モデルを効果的にトレーニングすることが難しくなります。

さらに、規制産業における倫理的および法的制約によりデータ収集が複雑になり、重要なデータセットへのアクセスがさらに制限される可能性があります。合成データは実用的なソリューションとして登場し、組織は現実世界でデータを収集するというロジスティックな問題に悩まされることなく、シナリオをシミュレートして分析できるようになります。

機密情報を公開せずにコラボレーションを促進

医療分野では、研究者は実際の患者データを模倣した合成データセットから得た洞察を、実際の身元を明かすことなく共有できるため、HIPAA などの規制を遵守しながら研究の協力を促進できます。同様に、金融分野では、企業は合成データを使用して市場動向や顧客行動を分析し、機密性の高い財務詳細を公開することなくコラボレーションを実現できます。

合成代替手段を使用することで、組織は機密情報を危険にさらす恐れなく、関連する洞察とデータ構造を交換できます。これにより、協力者間の信頼が構築され、イノベーションが促進され、データ保護規制への準拠を維持しながらジョイントベンチャーがサポートされます。

合成データの使用における課題

合成データには多くの利点がありますが、プロジェクト用に合成データを作成する際に生じる可能性のある課題を認識することが重要です。Syntho では、これらの課題を深く理解しており、効果的に対処するための包括的な戦略を開発しました。

• 実際のデータ品質への依存: 合成データの有効性は、モデル化されている実際のデータセットの品質と多様性に大きく依存します。元のデータセットの品質が低い場合、生成された合成データに欠陥が生じる可能性が高く、結果的に効果のない結果になります。
• 正確性と表現の問題: 合成データを生成するツールのすべてが、 実際のデータの統計的特性と参照整合性を維持するこの欠点により、予測が不正確になり、分析が誤ったものになる可能性があります。組織は、モデル出力を比較し、ストレス テストを実行して、徹底的な検証を行い、信頼性を確保する必要があります。
• 生成AI 幻覚： 合成データを生成するために使用される AI アルゴリズムは、時には「幻覚」を起こし、統計的には正しいように見えても誤解を招く、または不正確なデータ ポイントを生成することがあります。データ戦略において、こうした異常を検出するには、人間による定期的なレビューが不可欠です。
• データセット内の増幅された異常: 元のデータに異常や外れ値が含まれている場合、合成バージョンではこれらの問題が誇張されたり、不明瞭になったりするリスクがあります。その結果、まれなパターンに過度に敏感なモデルが生成されたり、より広範なデータセットへの一般化が困難になったり、重要なイベントを完全に見逃したりする可能性があります。

信頼できるプラットフォーム シント 検証されたデータセットで訓練された堅牢なアルゴリズムでこれらの課題を軽減し、 統計的正確性 さらに、Synthoは、組織が合成データの生成を調整できる機能を提供します。 ルール, 個人情報をスキャンする、出力を検証し、合成データの品質の高い基準を達成するのに役立ちます。

実際のデータと合成データの違いは何ですか?

実際のデータと合成データの詳細を徹底的に調査し、お客様の便宜を図るために主な違いをまとめた比較表を作成しました。

合成データは実際のデータに取って代わることができるか?

合成データには、特にプライバシーとテストおよび開発の効率化の点で、大きなメリットがあります。これにより、組織は機密情報を危険にさらすことなく、現実世界のシナリオを模倣したデータを作成できます。これは、個人データの保護が不可欠な金融、医療、保険業界で大きな違いをもたらします。

実稼働環境の実際のデータには、明確な課題があります。その複雑な構造と固有のエッジ ケースを完全に再現することは難しく、テスト範囲にギャップが生じることがよくあります。また、実際のデータは進化するビジネス ルールと一致しない可能性があり、テスト結果が不正確になることがあります。 

さらに、相互接続されたシステムからのデータは、特に個別に更新または転送された場合、一貫性と関係の整合性が欠ける可能性があります。実際のデータを処理するには、情報を匿名化してフィルタリングするための膨大な手作業がさらに必要になり、開発者の時間が浪費され、カスタムの不安定なソリューションによるリスクが増大します。

テストデータ管理のための合成データの詳細については、詳細な記事をご覧ください。 こちら.

とはいえ、実際のデータを完全に置き換えることが目標ではありません。組織は、品質と代表性に重点を置きながら、実際のデータセットと並行して合成データを使用する必要があります。機械学習アルゴリズムを効果的にトレーニングするには、高品質のデータが不可欠です。アップサンプリングなどの手法により、この組み合わせをさらに強化し、モデルが適切にトレーニングされ、より豊富な洞察と結果がもたらされるようにすることができます。

合成データと実際のデータ: どちらがより良い選択でしょうか?

合成データ生成は、プライバシー、スケーラビリティ、ソフトウェア開発、機械学習、コラボレーションのためのデータへの迅速なアクセスを懸念する組織にとって効果的なソリューションです。プライバシー規制への準拠を確保しながらシナリオをシミュレートできるため、医療や金融などの機密性の高い業界では特に価値があります。

データを合成して生成すると、正確性と代表性にとって不可欠な、実際のデータを補完できる柔軟で安全な代替データが作成されます。 

Syntho プラットフォームは、特定のニーズに合わせて調整されたさまざまな人工的に生成されたデータ メソッドを提供し、イノベーションを推進し、デジタル プラクティスの信頼を育むために適切な合成データ ソリューションを選択できるように支援します。 無料デモを予約する Syntho で今すぐこの強力なリソースを活用する方法を見つけてください。最も効果的な方法でデータを難読化する方法を検討している場合、手動の方法を避けるのが最善です。手動の方法は時間がかかり、エラーが発生しやすいからです。Syntho の AI 駆動型匿名化および合成ソリューションなどの自動化ツールは、信頼性の高い代替手段を提供します。その他の重要なプラクティスは次のとおりです。