実際の (機密) データの代わりに合成データを使用する
当社のクライアントは、さまざまな合成データのユースケースを通じて、データをよりスマートに利用します。 ここで、あなたにとって最も価値のある合成データの使用例を調べてください。
ユースケース1の例
としての合成データ テストデータ
最先端のソフトウェア ソリューションを提供するには、代表的なテスト データを使用したテストと開発が不可欠です。
課題
個人データまたは元の生産データをテストデータとして使用することは許可されておらず、代替方法は時代遅れであり、「設計によるレガシー」を導入します。
私たちのソリューション
AI によって生成された合成テスト データを使用して、最先端のソフトウェア ソリューションをより迅速かつ高品質に提供およびリリースします。
- 本番環境のようなデータ
- 設計によるプライバシー
- 簡単、高速、機敏
ユースケース2の例
の合成データ 分析論
私たちはデジタル革命の真っ只中にあり、データ主導のソリューションが世界全体を変えようとしています。 ただし、これらのデータドリブン ソリューションは、利用できるデータに左右されます。 厳格なデータ/プライバシー規制により、これは困難です。
課題
データなし = 分析なし。 多くの組織は、データを単純に使用および共有できない最適化されていないデータ基盤を持っています。
私たちのソリューション
本物そっくりの AI 生成合成データに簡単かつ迅速にアクセスして、強力なデータ基盤を構築します。
- （機密）データのロックを解除する
- 実物としてのデータ
- 簡単、高速、スケーラブル
ユースケース3の例
の合成データ 製品のデモ
百聞は一見に如かず。次のレベルの製品デモで見込み客を驚かせるには、製品デモ用の「デモ データ」が必要です。
課題
デモ データが製品デモには最適ではないため、チャンスを逃す可能性があります。
私たちのソリューション
代表的な AI 生成の合成デモ データで調整された、次のレベルの製品デモで見込み客を驚かせます。
- エラーのない高品質のデモデータ
- 製品デモを調整する
- 簡単、高速、機敏
ユースケース4の例
の合成データ データ共有
多くの組織はデータ主導型のイノベーションの実現を目指しています。 ここではデータが不可欠であり、通常、開始点として内部または外部の第三者と共有する必要があります。 それは比較的単純です。データがなければ、データ駆動型のイノベーションもコラボレーションの機会も存在しません。 特にデータ駆動型イノベーションの実現には、関連データにアクセスして共有するための強力な基盤が不可欠です。
課題
データ共有の課題には、時間のかかる法的手続き、未利用の貴重なデータ、プロジェクトの停止やモチベーションの低下につながる強固な共有フレームワークの欠如などが含まれます。
私たちのソリューション
実際のデータを共有する代わりに合成データを共有します。これにより、お客様は前述のデータ共有の課題を解消できます。最終的には、データ駆動型のイノベーションを実現するための強力な基盤が構築されますが、その際には、データに自由にアクセスして共有できるアジャイルな方法が必要になります。
- データへのより高速なアクセスを解放する
- プライバシーを心配することなく、さまざまな関係者とデータを共有できます
- イノベーションの加速
- 顧客維持と顧客獲得の向上
ユースケース5の例
の合成データ データ収益化
データの匿名化などの従来の方法とは異なり、合成データはより高速でより調整されたアプローチを提供し、個人のプライバシーを保護しながらデータセット全体へのアクセスを許可します。
課題
データの匿名化によって必ずしもデータが匿名化されるわけではなく、データの品質が低下します。
私たちのソリューション
合成データを使用して、 プロセスを合理化し、得られる洞察の品質を向上させ、より多くのことを可能にします。 効果的で 倫理的なデータ収益化戦略。
- 新たな収益源を開拓する
- 安全な合成データ マーケットプレイス
- 合成データを含むデータカタログ
ユースケース6の例
の合成データ AIモデリング
AI モデリングに合成データを活用すると、AI モデル開発プロセスにユニークな機会が生まれます。実際のデータ要求を行う前に、プロトタイピング、仮説検証、研究開発プロセスを迅速に行うことができます。これにより、データ サイエンティストは、現実世界のデータ アクセスに関連する従来の課題の多くを克服できます。
課題
データの不足、プライバシーの制約、事前のデータアクセスなしでのビジネスユースケースの証明の難しさに対処すると、分析で失敗する可能性や複雑なデータ共有の問題が発生します。
私たちのソリューション
合成データにより、迅速なプロトタイピングと仮説検証が可能になり、データ サイエンティストは機密データへのアクセスを要求する前に、高品質のデータセットに迅速にアクセスし、研究開発サイクルを短縮し、AI モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
- 合成データを使用した高速プロトタイピング
- データアクセスリクエストを行う前の仮説検証
- 高品質のデータ
