完全にAIで生成された合成データ
人工知能 (AI) アルゴリズムの力を活用して、現実世界のデータの統計パターン、関係、特性を合成データで模倣します。
AI アルゴリズムは、現実世界のデータからパターンと関係性を学習し、これらの特性を厳密に模倣した新しい合成データを生成します。この合成データは非常に正確であるため、現実世界のデータのように機能する「合成データ ツイン」として機能し、高度な分析に使用できます。
合成データの意味: 現実世界のデータの特性とパターンを模倣した人工的に生成されたデータです。個人や団体からの実際の情報は含まれず、既存のデータに基づくアルゴリズムまたはモデルを使用して作成されます。
合成データは、プライバシーを保護し、データセキュリティを強化し、実際のデータへのアクセスや共有の制限を克服するために、機械学習、データ分析、ソフトウェアテストなどのさまざまな分野で一般的に使用されています。
3つの合成データ生成方法が存在する
合成データの傘
人工知能 (AI) アルゴリズムの力を活用して、現実世界のデータの統計パターン、関係、特性を合成データで模倣します。
AI アルゴリズムは、現実世界のデータからパターンと関係性を学習し、これらの特性を厳密に模倣した新しい合成データを生成します。この合成データは非常に正確であるため、現実世界のデータのように機能する「合成データ ツイン」として機能し、高度な分析に使用できます。
スマートな匿名化アプローチと連携モッカーを使用して、ビジネス ロジックとパターンに従う機密性の高い PII、PHI、およびその他の識別子を置き換えます。
Syntho は、さまざまな言語やアルファベットで利用できる 150 種類以上のモッカーをサポートしています。Syntho は、名、姓、電話番号などのデフォルトのモッカーをサポートしていますが、定義したビジネス ルールに従うことができるモック データを生成するためのより高度なモッカーもサポートしています。
スマートな匿名化アプローチと連携モッカーを使用して、ビジネス ロジックとパターンに従う機密性の高い PII、PHI、およびその他の識別子を置き換えます。
Syntho は、さまざまな言語やアルファベットで利用できる 150 種類以上のモッカーをサポートしています。Syntho は、名、姓、電話番号などのデフォルトのモッカーをサポートしていますが、定義したビジネス ルールに従うことができるモック データを生成するためのより高度なモッカーもサポートしています。
意味のある情報が欠如したダミー データは、貴重な洞察をまったく含まずに、本物のデータ用のスペースを占有します。
これは、テストや運用シナリオなど、さまざまなコンテキストでプレースホルダーとして機能します。テスト中、このようなデータはプレースホルダーまたはパディングとして機能し、変数とデータ フィールドを包括的にカバーして、ソフトウェア テストの複雑さを防ぎます。
高品質のテストデータを効率的に作成および管理する
データのプライバシーとコンプライアンスの強化
テストデータ生成における手作業の削減
開発とテストを加速
合成データはさまざまな課題に対処するために不可欠である
データ駆動型分野
データと貴重な洞察を解き放つ
現代の組織は膨大な量のデータを収集しますが、その機密性と個人識別情報のため、すべてのデータが使用されるわけではありません。データ駆動型テクノロジーの有効性はデータの可用性に依存するため、これは大きな課題です。AI 生成の合成データは、この課題を克服するソリューションとして登場しました。これは、実際のデータに似た合成データへの新しいアプローチを提供します。
デジタルの信頼を得る
顧客は、個人情報が安全に保護されているという保証を求めており、取引先の企業の透明性と誠実性を重視しています。合成データを採用することは、組織がデジタルの信頼性と信用を育むことができる 1 つのソリューションです。
業界のコラボレーションを推進する
組織は、イノベーションを推進し、競争上の優位性を維持するために、社内外のコラボレーションの機会を常に模索しています。データのプライバシーやデータの断片化などの課題により、さまざまな部門、組織、セクター間でのデータ共有が遅くなります。
ユースケースに応じて、モックデータ、ルールベースで生成された合成データ、または AI で生成されたデータの組み合わせが推奨されます。この概要では、使用する合成データの種類についての最初の指針を示します。
Syntho プラットフォームは、データの性質、プライバシーの懸念、特定のユースケースを考慮して、さまざまなシナリオに合わせて調整された人工的に生成されたさまざまなテキスト データ メソッドを提供し、ユーザーが最も適切なオプションを選択できるようにします。概要表には、これらのメソッドの概要が示され、その関連性とユースケース シナリオの詳細が示されています。
データ生成 方法 | 関連性 | ユースケースの例 |
---|---|---|
AIによって生成された 合成データ | 統計的な正確性と最大限のプライバシーが必要な場合。 | 特徴データセットの ML モデルトレーニング。 |
AIによって生成された 合成時系列 データ | 連続データに対して統計的な正確性と最大限のプライバシーが必要な場合。 | 時系列データセットの ML モデルトレーニング。 |
匿名化 モッカーの使用 | 社内目的で大規模かつ複雑なデータベースを扱う場合。 | 実稼働データベースのテストと開発。 |
ルールベース合成 データ(モッカーと計算列を使用) | 実際のデータがまだ利用できない場合、またはカスタム ビジネス ロジックを定義する場合。 | 単純なテスト ケース、または実稼働データに含まれない複雑なテスト ケース。 |
Syntho は、あらゆる形式の表形式データと、複雑なデータ型をサポートしています。表形式データは、行と列で構成され、通常は表の形式で構成された構造化データの一種です。ほとんどの場合、このタイプのデータは、データベース、スプレッドシート、およびその他のデータ管理システムで見られます。