合成データ企業トップ 7 と最適なプロバイダーを選択するための基準

企業は、機密情報を取り除いた膨大な量の現実的なデータを必要としています。1つの解決策は、データプライバシー法に準拠した人工情報である合成トレーニングデータを生成することです。しかし、別の課題があります。合成データ会社の多様性です。市場には匿名化ツールが溢れています。Market Statsville Groupの予測によると、 合成データ プラットフォームだけでも 3.7 年までに 2033 億ドルに成長する見込み 218 年には 2022 億 XNUMX 万ドルから増加すると予測されています。これらのプラットフォームは、主にデータ共有、ソフトウェア テスト、および研究を対象としています。読み進めて、合成データ生成ツールを選択する際に考慮すべき重要な要素について学んでください。この知識は、カスタム ソフトウェアを開発する必要があるか、すぐに使用できるソリューションに固執する方がよいオプションであるかを判断するのに役立ちます。商用のビジネス指向のツールが組織に最適であるとすでに判断しましたか? 素晴らしい。また、トップランクの合成データ生成会社のいくつかをリストアップします。しかし、基本から始めましょう。

必要な合成データのタイプを特定する

合成データの生成 分析を目的として、人工知能 (AI) アルゴリズムを使用して、完全に人工的な、または実際のデータに基づいた模擬データを生成するプロセスです。 これらは最も一般的なタイプの合成データ生成です:

• 完全に AI によって生成された合成データ 機械学習を使用してゼロから作成され、匿名性を確保しながら元のデータの統計特性を模倣します。特に、モデルのトレーニングとデータ共有に役立ちます。

• ルールベースの合成データ 特定のビジネス ニーズを満たすために、事前定義されたルールと制約に基づいて生成されます。ほとんどの場合、データ品質の制御が必要な高度な分析に使用されます。
• 合成モックデータ 実際の情報を使用せずに、実際のデータの構造と形式を模倣します。最小限の投資で済み、多くの場合、ソフトウェア開発のテスト データとして機能します。 

合成データセットには、個人を特定できる情報 (PII) は含まれません。特定の個人にリンクできないため、合成データは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) などの規制の対象にはなりません。

合成データを扱う企業を探し始める前に、構造化データと非構造化データのどちらを生成する必要があるかを判断する必要があります。 合成データの ROI。

構造化データ

構造化データは、相互接続されたデータ ポイントを含む表形式の組織化された定量的なデータセットで構成されます。人間ベースの行動、財務データ、時間ベースの傾向を効率的に分析するために、時系列に分類されることがよくあります。

例としては以下の通りです：

• 名
• 住所
• 連絡先データ
• 支払い情報（クレジットカード番号、請求書など）
• 財務実績

合成構造化データを生成するには、実際のデータを含むリレーショナル データベース上で生成機械学習モデルが使用されます。このモデルは、数学的または統計的な観点から元のデータセットを反映する新しいデータセットを作成するように設計されています。 

非構造化データ

非構造化データは、事前定義された形式のない定性的なデータです。構造化データとは異なり、従来のデータベース フィールドにきちんと適合せず、迅速に処理できません。このタイプのデータを管理するには、構造化されていない情報を処理するように設計された非リレーショナル (NoSQL) データベースを使用する必要があります。 

企業は、高度な機械学習、コンピューター ビジョン、NLP、敵対的生成ネットワーク モデルを使用して、非構造化データからパターンと洞察を抽出します。

例としては以下の通りです：

• テキスト データ: 電子メール、ソーシャル メディアの投稿、Web ページ。
• 画像：画像や写真に含まれる視覚情報。
• オーディオ: 音声または音楽の録音。
• ビデオ: ビデオ データ、画像と音声の組み合わせ。
• センサー データ: 温度と加速度センサーのデータ、IoT センサーの出力。
• ソーシャル メディア コンテンツ: 投稿、コメント、画像、ビデオ。 

構造化データと非構造化データのどちらを使用するかを決定した後の次のステップは、企業が合成データ生成を必要とする理由を正確に明確にすることです。

会社の合成データ要件を決定する

選択する合成データ プロバイダーは、分析、運用、データ プライバシーの要件に適合している必要があります。ユースケースが異なれば、異なる合成データアプローチが必要になります。ただし、多くのプロバイダーがサポートする方法は限られています。複数の合成技術をカバーしているものはわずかです。 

ユースケースを特定する

前述したように、構造化データセットと非構造化データセットは異なる目的を果たします。ポテンシャルを見てみましょう 合成データの使用例 データの種類に応じて異なります。

構造化合成データの使用例:

• テストデータ。 合成データは、実際のデータを危険にさらすことなく、ソフトウェア開発と品質保証のための現実的なテスト環境を作成するために使用されます。
• • データツイン。 組織は、実際のシステムのパフォーマンスを反映する本物のようなデータを生成し、それを品質管理 (最も効率的な構成、製造条件、アプリケーション設定などの特定) に使用できます。 
• アルゴリズムの改善。 合成生成データを使用して、脅威を検出し、詐欺を防止し、パーソナライズされた推奨事項を提供するアルゴリズムをトレーニングできます。
• 製品デモ。 企業は、実際の顧客データを公開することなく、合成データを使用して製品の機能を紹介します。

• データ共有。 合成データは、コラボレーションとイノベーションのための社内外の安全な共有を促進します。
• 臨床研究。 この分野では、合成データは、患者のプライバシーを保護しながら、傾向、人口統計、治療結果を分析するのに役立ちます。 

非構造化合成データの使用例:

自然言語処理 (NLP) とトレーニング。 合成データは、実世界のデータを収集せずに、テキストと音声の認識と生成のための機械学習モデルをトレーニングおよび微調整するために不可欠です。

• コンピュータービジョン (ビデオ)。 組織は、広範囲の人工画像およびビデオ データを使用してコンピューター ビジョン ソフトウェアをトレーニングできます。
• オーディオ。 合成データは、音声認識および音声分析システムのトレーニングおよびテスト用に、現実的でありながら人工的な音声または音声パターンを生成します。

さまざまな方法を使用して、生成されたデータを調整または拡張して、トレーニング データセットをより多様化し、アルゴリズムのバイアスのリスクを軽減できます。

また、人工データがどの程度実用的なのかを考えることも重要です。

データの有用性を考慮する

合成データは、元のデータセットのパターン、分布、品質を複製する必要があります。 プロバイダーを選択するときは、そのプロバイダーが生成するデータが実際のデータの代わりに使用できることを再確認してください。このツールは、機械学習トレーニングや臨床研究など、意図された実用的な目的に役立つものでなければなりません。

生成されたデータは参照整合性を維持し、元のデータセットの統計的および構造的特性を維持する必要があります。 while 機密情報を保護します。 Synthoプラットフォームには、 スマートな匿名化機能と一貫したマッピングにより、このレベルのデータ変換が可能になります。

完全にコミットする前に、人工データのサンプルをテストすることが賢明です。 作成されたデータセットに潜在的なエラーや不正確さがないか、またさまざまなデータセット サイズの一貫性と信頼性がないか検査します。自動評価ツールを使用すると、生成されたデータと実際のデータとの不一致を見つけることができます。

プラットフォームはあらゆる種類のシナリオを処理できる十分な柔軟性を備えている必要があります本来の用途を超えたものであっても。コミットする前に、チームにさまざまなユースケースを試してもらいます。たとえば、臨床研究チームは、マーケティング目的やセキュリティ アルゴリズムのトレーニングのために人工データセットをテストしたい場合もあります。

合成データ会社 リストにあるものは、さまざまなファイル形式とデータベース タイプをサポートする必要があります。 ほとんどのビジネス ソフトウェアは、CVS、JSON、XML などの従来の形式に加え、SQL データベースや NoSQL データベースも処理できます。ただし、ドキュメントを再確認するか、プロバイダーに確認することを常にお勧めします。一部の企業は、自社のプラットフォームを既存のワークフローやフォーマットと統合するための API を提供しています。

データプライバシー要件に重点を置く

合成データは完全に人工的なものであり、元の PII の痕跡は含まれません。 これは、GDPR (英国-GDPR)、HIPAA、およびカリフォルニア州消費者プライバシー法の対象ではないことを意味します。

それを確認するにはどうすればよいですか? 会社の合成データ生成プロセスに関するドキュメントをリクエストします。 プロバイダーが関連する認定を取得しており、定期的に第三者監査を受けていることを確認してください。 

もう一つの賢明な行動は、 生成された出力をテストして元の識別子を確認する。特別な予防策として、属性の組み合わせを他のデータセットと並べて調べて、人工データを再識別するようにしてください。 

使いやすさをチェックする

合成データ ソフトウェアには、使いやすいインターフェイスが必須です。 コーディングの専門家でなくても、さまざまなオペレーティングシステムで合成データを簡単に生成できるプロバイダーを探してください。ドラッグアンドドロップ機能を備えたソフトウェアに注目することをお勧めします。 PII を識別するための AI 強化スキャナー 手動入力をあまり必要とせずに、自動的にデータセットに追加されます。

ソフトウェアは既存の IT インフラストラクチャおよびビジネス ツールと統合する必要があります 中断やリファクタリングを最小限に抑えます。理想的には、提携する合成データ会社がセットアップ中に支援を提供し、ワークフローに確実に適合するようにする必要があります。

プロバイダーが詳細なマニュアルとトレーニングを提供することを期待してください 従業員がツールを効果的に使用できるようにします。また、必要なときにいつでも簡単にアクセスできるテクニカル サポートも忘れないでください。

合成データ プロバイダー、オープンソース、カスタム ソフトウェア: 重要な考慮事項

各オプションには独自の考慮事項とトレードオフがあり、組織内の多様なニーズと優先事項に対応します。そこで、合成データの生成において、商用ソフトウェアとカスタム ツールがオープンソース ツールとどのように比較できるかを見てみましょう。

オープンソースのツール

無料のオープンソースの合成データ生成ツールは、最も予算に優しいツールです。もう 1 つの大きな利点は、ニーズに合わせてコードを変更できることです。オープンソース プロジェクトには、ユーザーがアドバイスを求めたり、ソリューションを共有したりできる活発な開発者コミュニティが存在することがよくあります。

ただし、オープンソース ツールは低コストで便利ですが、常に高品質のデータを提供するとは限りません。また、市販の製品にある高度な自動化機能も備えていません。たとえば、生成された出力を評価または最適化するための組み込み機能が提供されることはほとんどありません。 

さらに、これらのツールは複雑であり、通常は一定レベルのコーディング スキルが必要です。おそらく、それらをセットアップ、構成、保守するには専任の IT 専門家が必要になります。

ところで、Syntho では最近、当社のプラットフォームとオープンソースの合成データ ジェネレーターの包括的な比較分析を実施しました。あなたはできる この記事の基準と結論について読む.

商用ソフトウェア

商用合成データ ソフトウェアはビジネス ニーズに応えます。通常、深い技術的専門知識を持たないユーザー向けに設計されています。ビジネス中心のソリューションには、多くの場合、直感的なインターフェイス、事前構築されたワークフロー、テンプレートが含まれています。 

合成データ企業は、自社のソフトウェアが他の IT インフラストラクチャや CI/CD ツールと統合されるようにします。ベンダーは継続的な技術サポートも提供し、ソフトウェアのメンテナンスも担当するため、長期間にわたってソフトウェアが効果的かつ安全であり続けます。

これらのプラットフォームはオンプレミスに展開することも、クラウドベースのサブスクリプション サービスを通じてアクセスすることもできます。導入プロセスは、会社の規模と複雑さによって異なる場合があります。最後に、ビジネス ツールにはさまざまな事前構築されたカスタマイズ オプションが用意されていますが、考えられるすべてのユースケースをカバーしているわけではありません。

カスタム開発

組織は、独自の運用ニーズを満たすために合成データ生成ツールの構築を検討する場合があります。ただし、このルートが実際的に意味があるのは、既存の合成データ ソリューションが特定のデータ型、形式、またはデータ ガバナンス標準で機能しない場合のみです。 

このようなツールの開発には時間と費用がかかります。また、構築後は、メンテナンスと更新を行う必要があります。さらに悪いことに、カスタム機械学習アルゴリズムが準拠した高品質のデータを生成するという保証はありません。

これらすべてを考慮すると、経験豊富な合成データ会社と提携することが、ほとんどの組織にとって通常最善の選択肢となります。以下は、この仕事に推奨される上位 7 つのプロバイダーの最終リストです。 

合成データ生成企業トップ 7

これらの企業は、合成データ生成サービスを提供する専門知識、信頼性、有効性に基づいて慎重に選択されています。

1. シンソ

Syntho は、スマートな合成データ生成プラットフォームを提供し、組織がデータを競争力に変えるのを支援します。 Syntho は、1 つのプラットフォーム上ですべての合成データ生成方法にアクセスできるようにすることで、以下をカバーする包括的なソリューションを提供します。

• AIが生成した合成データ 人工知能を使用して元のデータの統計パターンを模倣します。
• スマートな匿名化 PII を削除または変更して機密データを保護します。
• テストデータ管理 非運用環境の代表的なテスト データを作成、維持、および制御します。

Syntho プラットフォームは、あらゆるクラウドまたはオンプレミス環境に統合されます。同社は計画と導入を担当するだけでなく、ユーザーの従業員の使い方のトレーニングも行います。 Synthoエンジン 効果的に。導入後のサポートも提供されます。合成データ

主な特徴:

• スマートな匿名化機能 インテリジェントなアルゴリズムを使用して PII を削除または変更することで機密情報を保護します。
  • PII スキャナー: PII を自動的に識別し、コンプライアンスとプライバシー保護を確保します。
  • 合成モックデータ: 機密性の高い PII、PHI、およびその他の識別子を最高レベルのプライバシーに置き換えます。
  • 一貫したマッピング: データの一貫性を確保するために、データ エコシステム全体で参照整合性を維持します。
• テストデータ管理機能 リレーショナル データ エコシステム全体で参照整合性を維持します。
  • 匿名化と合成: 運用データを反映するテスト データの作成を可能にし、現実世界のシナリオでの徹底的なテストと開発を容易にします。
  • ルールベースの合成データ: 事前定義されたルールと制約に基づいて合成データを生成できます。
  • サブセット化: レコードをトリミングして、参照整合性を維持しながら、リレーショナル データベースのより小さな代表的なサブセットを作成できます。
• AI 生成の合成データ機能 人工知能 (AI) を使用して元のデータの統計パターンを模倣します。
  • 品質保証 (QA) レポート: 生成された合成データの精度、プライバシー、速度を評価するのに役立ちます。
  • SASによる外部評価: SASのデータ専門家が合成データを評価および承認し、その信頼性と品質を保証します。
  • 時系列合成データ: 元のデータの傾向とパターンに従った正確な時系列データを合成できます。.
• オープンテキスト用の PII スキャナー。 
• コネクタ ソースデータとターゲットデータの両方をシームレスに統合し、エンドツーエンドの統合アプローチをサポートします。

固定の月額サブスクリプション価格は、選択した機能セットによって異なります。完全にコミットする前に、合成データの高品質を確認するために無料のデモを利用できます。

2. ほとんどが AI

主に AI は、さまざまな形式で人工データを作成する際のデータ プライバシー法の遵守を簡素化します。 

主な機能：

• コード不要の UI: ユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、コードを書かずに合成データを作成できます。
• Python の統合: API を使用すると、合成データ生成を Python ワークフローに直接統合できます。
• データセットをアップロードします。 合成データを生成した後、システムは事前にロードした実際のデータを削除します。

直感的な Web ベースのユーザー インターフェイスのおかげで、技術的な専門知識を持たないユーザーでもプラットフォームを簡単に操作できます。

ただし、いくつかの欠点もあります。いくつかの機能が欠けています。気分の評価や階層に基づいて出力をカスタマイズすることはできません。プラットフォーム プロバイダーが提供するガイダンスは限られているため、その機能を使いこなすには時間がかかる場合があります。最後に、価格設定ポリシーは完全には透明ではありません。

3.トニック

このツールは、機械学習や研究のためのプライバシー保護された合成データを生成できます。プロバイダーは、スケーラビリティのためのクラウド展開と、追加の分離を必要とする厳格なセキュリティ ポリシーを持つ企業向けのオンプレミス インストールをサポートしています。

主な機能：

• 差分プライバシー: Tonic AI は、差分プライバシー技術を使用してデータにノイズを追加し、統計的に元のデータに近づけます。
• リアルタイム生成: チームはオンデマンドで合成データを生成し、テスト データの一定のストリームを取得できます。
• 説明可能性： Tonic AI には説明可能な機械学習モデルがあり、パラメーターを制御して目的の出力を得ることができます。

同社は、特定のユースケースおよび特定のデータベース、特に Azure SQL に対して限定的なサポートを提供しています。カスタム スクリプトの作成と保守には、専任の IT 専門家の支援が必要な場合があります。

4.K2ビュー

K2view は、リレーショナル データベース、フラット ファイル、レガシー システムと統合されるソフトウェア スイートです。複数のデータ生成および匿名化技術を使用して、最小限の調整でデータセットの参照整合性を維持します。

主な機能：

• さまざまな匿名化方法: K2view を使用すると、データ マスキングやトークン化などの幅広い匿名化手法を使用して合成データを作成できます。
• 統合： 同社は、K2view を開発および機械学習トレーニング パイプラインに統合するのに役立つマニュアルと API を提供しています。
• ルールベースのアプローチ: さまざまなビジネス ニーズに応えるために、大規模なデータセットをオンデマンドで生成できます。

同社は、カスタム料金プランと、その製品を探索するための無料トライアルを提供しています。このプラットフォームにはプログラミング スキルは必要ありませんが、学習にはかなりの時間がかかります。

5.もやもや

Hazy は、構造化 (表) データ、テキスト、画像などのさまざまな形式で合成データを生成できます。 

主な機能：

• メトリックス スイート: Hazy には、元のデータと比較した合成データの類似性、有用性、プライバシーを評価するための包括的なメトリクスが含まれています。
• 安全な導入: 同社のソフトウェアは既存のインフラストラクチャやデータ セキュリティ対策とシームレスに統合され、生産データを安全に保ちます。

同社は専用のサポートとオンボーディングを提供します。 

マイナス面としては、中小企業よりも大企業の方が価格設定が手頃になる可能性があります。見積もりを取得するには、会社に直接連絡する必要があります。

6. スターチス

他の合成データ企業と同様に、Statice は元のデータから人工データセットを作成し、再識別を防ぎ、データの有用性を維持します。同社の SDK は、データ生成を容易にする API を備えたプリセット プロファイルを提供します。 

主な機能：

• スケーラブルな設計: Statice は、特定の IT 運用ニーズに合わせて拡張できるモジュール式アーキテクチャを提供します。
• 複雑なデータ構造のサポート: このプラットフォームは、複数のリレーショナル テーブル、時系列データ、その他の形式を処理します。

技術者以外のユーザーは、コマンドライン インターフェイスが複雑すぎると感じるかもしれません。価格は高めなので、見積もりを依頼するには会社に連絡する必要があります。

7.グレーテル.ai

Gretel.ai を使用すると、時間的制約のある表形式のデータや画像を合成できます。この合成データ会社は、モデルのトレーニングから品質管理まで、データ管理サービスのフルスイートを提供しています。また、同社は他の開発者が戦略やトラブルシューティングの手順を共有できるコミュニティも運営しています。 

主な機能：

• 検証可能なデータ品質: Gretel には、プライバシー保護や機械学習の品質などのカスタム指標に基づいて合成データの品質を評価するレポート メカニズムが含まれています。
• オープンな開発コミュニティ: 同社は、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニア向けの明確なドキュメントと SDK および API を維持しています。 

このプラットフォームには、API または SDK を介した広範なカスタマイズが必要です。残念なことに、同社は通常、無料トライアルを提供していません。

合成データ会社の簡単な比較

会社名	最適な	CCPA、CPRAなどへの準拠	操作方法	価格
シント	AI 生成およびテスト データ管理のユース ケースをカバーします。高品質の合成データ、統合サポート、トレーニングを必要とするあらゆる規模の企業向けです。		直感的な	透明性と柔軟性に優れた 3 つの機能ベースの価格帯。従量課金制はありません。
主にAI	柔軟な価格設定が必要な中小企業向け。		適度に簡単	柔軟なクレジットベースで、制限付きの無料バージョンがあります。
強壮剤	厳格なセキュリティ ポリシーを持つプライバシーを重視する企業向け。		複雑な	中程度の従量課金制のエンタープライズ プラン。
K2view	高度なデータのテストと研究を行う企業向け。		複雑な	中程度の従量課金制。
もや	不正行為のモデリング、顧客エンゲージメント、パーソナライゼーションのためのエンタープライズ グレードのデータセット。		直感的な	高い（会社と交渉）。
スターチス	高度なプライバシーを備えた構造化データを必要とする企業向け。		適度に簡単	高い（会社と交渉）。
グレーテルアイ	広範なカスタマイズを備えた開発者向けのデータ生成ツール。		適度に簡単	中程度のクレジットベースの無料オプション。

実績のある合成データ会社と提携する

合成データ ソリューションをワークフローにシームレスに統合したい場合は、経験豊富な合成データ会社と提携することが重要です。この記事で紹介されている企業は、信頼性が高く効果的な合成データ生成サービスを提供する上で深い専門知識と実績を持っています。信頼できる合成データ プロバイダーと連携することで、業界のノウハウとカスタマイズされたソリューションを活用して、特定のデータ ニーズを満たすことができます。

最終候補に残った企業は、貴社の業界も含めて、幅広い業界やユースケースに対応できるように自社のサービスを微調整しました。ここで詳しく説明した選択基準とその他の実践的な考慮事項は、特定のニーズに最適なプロバイダーを選択するのに役立ちます。

シント は、幅広い合成データ生成方法をカバーする包括的なソリューションを提供できることを嬉しく思います。当社のプラットフォームは、高品質の合成データ、匿名化技術、データ管理ソリューションのパッケージを提供します。ご遠慮なくどうぞ デモを予約するには その可能性についてご質問がある場合、または当社の製品がお客様のビジネス目標にどのように対応できるかについてご相談になりたい場合は、当社の専門家にご相談ください。