合成データの ROI とは何ですか?

データ管理の利点と課題について議論する企業が増えるにつれ、合成データ ソリューションが頻繁に話題に上がるようになりました。結局のところ、個人を特定できる情報 (PII) なしで人工的に生成されたデータは、プライバシーの懸念などの実際のデータの問題に対する解決策のように思えます。しかし、合成データの ROI はどの程度でしょうか。合成データに投資するのは良い考えでしょうか。

当然ながら、合成データはまださまざまな業界で使用される新興技術であるため、合成データの生成に対する明確な ROI 数値はありません。ただし、合成データがもたらす潜在的なメリットは、イノベーション サイクルの高速化、コスト削減、スケーラビリティの点で非常に大きいものです。

グローバル 合成データ生成市場 は、351.2 年の 2023 億 2.3 万ドルから、2030 年までに 30 ～ 35% の CAGR で XNUMX 億ドルに成長すると予想されています。そして、ガートナーによれば、 データの約 60% 機械学習、AI、分析プロジェクトで使用されるデータは、2024年までに合成生成されます。ユースケースに関しては、現時点ではNvidiaのデータチームが 合成データを使用している 開発中にデータのギャップを埋めるため、 テスト 自動運転車のインフラストラクチャ。

読み続けて、合成データに関連するコスト、その成功を測定する方法、およびそのビジネスの実現可能性を確認してください。また、合成データを使用して実現できる節約と追加の収益源についても説明します。

機密データを保護するコスト

データの匿名化に合成データの利用を検討している企業は、2 つの側面にわたって投資収益率を期待できます。最初の側面は測定が簡単で、データ活用能力の強化による収益の増加やコストの削減などの具体的なメリットが含まれます。 2 番目の側面は定量化がより困難ですが、不適切なデータ保護に関連するリスクとコストの軽減に関係し、依然として重要です。

実際のデータは、合成データにはないリスクを伴います。プライバシー保護に対する圧倒的な責任と、侵害に対する絶え間ない恐怖です。だからこそ、企業はサイバーセキュリティに多額の投資を行っています。実際、ガートナーは、世界的に セキュリティとリスク管理への支出は 14% 増加する 2024 年までに、データ保護は多層的な問題となります。一方では、機密データを悪意のある行為者から保護、隠蔽、またはマスクする必要があります。他方では、そのデータを扱う必要がある審査済みの個人がアクセスできるようにする必要があります。また、多くのデータ保護メカニズムを維持し、規制に準拠し、専門家に相談するには費用がかかります。ここで言うコストとは、次のとおりです。

• データの発見と分類企業は、システム、アプリケーション、データベース全体にわたって機密データを識別し、分類する必要があります。そして、企業の規模が大きければ大きいほど、このプロセスにかかるコストは高くなります。
• 安全対策これらには、暗号化、データマスキング、アクセス制御（ロールベースのアクセス、多要素認証など）、 データの匿名化。これらのアプローチには、ソフトウェア、ハードウェアへの投資、および継続的なメンテナンスが必要です。
• データ管理ポリシーデータ プライバシー規制への準拠を確実にするために、データ ガバナンス ポリシーと手順の開発と実装に投資する必要があります。これには、法的アドバイスと監査の費用も含まれます。
• データコンプライアンス規制産業（医療、金融など）で事業を展開する企業は、HIPAA、GDPR、PCI DSS などのさまざまなデータ プライバシー規制に準拠する必要があります。監査、評価、レポート作成などのコンプライアンスの取り組みには、コストがかかる場合があります。
• インシデント対応とリスク軽減のコスト。データ侵害が発生した場合、組織は調査、通知、修復、および潜在的な訴訟費用や罰金に関連する多額の費用に直面する可能性があります。
• 従業員研修これには、データ エンジニアの雇用や、機密データの取り扱いについて他のチーム メンバーをトレーニングすることが含まれます。また、従業員に対して継続的なトレーニング プログラム、意識向上キャンペーン、サポートを提供する必要もあります。それでも、フィッシングやその他のソーシャル エンジニアリング攻撃の被害に遭う可能性があります。

もちろん、企業は機密データをどんな犠牲を払ってでも保護する必要があります。しかし、合成データであれば、コストははるかに低くなります。 

合成データに関連するコスト

他のテクノロジーと同様、合成データにも投資が必要です。組織の合成データ予算のほとんどは、次のことに費やされます。

• ソフトウェアツール主に、合成データを生成するためのソフトウェア ツールまたはプラットフォームに投資する必要があります。データ生成タスクの複雑さに応じて、これらのツールは、単純なスクリプト ライブラリから高度な AI 駆動型プラットフォーム (Syntho など) まで多岐にわたります。
• コンピューティングリソース。これには、クラウド コンピューティング インスタンスまたは合成データを生成および処理するための専用ハードウェアの価格が含まれます。
• 検証とテスト。合成データが現実世界のデータ分布を正確に反映していることを確認するために、合成データの品質と有効性を検証およびテストすることに関連する費用。
• インフラストラクチャとメンテナンス。これらには、ソフトウェア ライセンス、サーバーのメンテナンス、データ合成アルゴリズムの更新などの継続的なコストが含まれます。
• 統合コスト合成データを既存のデータ パイプライン、アプリケーション、または機械学習ワークフローに統合する際に発生する費用。これには、既存のシステムの変更、新しいインターフェイスの開発、合成データで動作するようにモデルを再トレーニングすることなどが含まれます。

これは多額の投資のように聞こえるかもしれませんが、合成データの作成は実際には代替ソリューションよりも安価です。それは利点の 1 つにすぎません。

• コストの削減データ生成には、実際のデータの収集とラベル付けに比べて多くの時間や特別なスキルは必要ないため、データ エンジニアはおそらく必要ありません。
• タイムセーバー。合成データは現実世界の制約を受けないため、合成データの生成または匿名化は高速です。たとえば、多忙を極めるデータ エンジニアがデータを匿名化するのに 10,000 か月待つ必要も、XNUMX 台の車がカメラで撮影されるまでに数週間待つ必要もありません。
• スケーラビリティ合成データ生成は簡単に拡張でき、機械学習モデルのトレーニング用の大規模なデータセットを作成できるため、モデルの開発と展開を迅速化できます。
• データの多様性合成データは、現実世界の人口をより適切に表す多様なデータセットを作成することで、データの不足や不均衡に関連する問題を解決するのに役立ちます。合成データを使用すると、実際のデータにおける偏りやエラーのリスクも軽減できます。
• 保守 データ品質。生成されたデータは事前​​定義されたルールと仕様を満たしているため、データセット全体で一貫して高い品質が保たれます。不整合、エラー、欠損値がないため、データのクリーニングや前処理も必要ありません。

組織は大規模なデータ レイク (特に AI モデルのトレーニングとデータ管理) を効率的に管理しアクセスするという課題に直面しているため、合成データを使用すると、事前にクリーニングまたは匿名化された個別のデータセットを必要とせずに、必要な情報に迅速にアクセスできます。

合成データを使用すると、企業は特定のユースケースに基づいてデータを迅速に定義および生成できるため、データ ストレージの支出が削減され、柔軟性が得られます。さらに、合成データ プラットフォームには、目的のデータへのアクセス、迅速な合成、チーム間での簡単な共有などの利点があり、時間とコストのかかる前処理タスクが不要になります。

ただし、合成データは経費を削減するだけでなく、データ利用の新たな機会を開くこともできます。

合成データを使用して新しい収益源を生み出す

企業には、合成データに対する需要の高まりを活用する機会が数多くあります。

• データ収益化サービスデータを販売する企業は、合成データ生成を利用して提供内容を拡充することができます。合成データは、実際のデータと同じパターンと依存関係で生成でき、最も重要なことは、PII が一切含まれていないことです。これにより、合成データは制限や厳しい規制なしに共有または販売できます。また、不足していることが多い、関連性のある高品質の実際のデータを収集するという、労働集約的な問題も解決します。
• 業界固有のアプリケーション。合成データを生成する企業は、実際のデータを取得するのにコストと時間がかかる医療、金融、自動車などの高度に規制されたニッチ分野で活動する新興企業にそのデータを販売できます。
• 研究開発パートナーシップ。企業は学術機関、研究機関、老舗企業と提携して、合成データを使用した研究開発プロジェクトを実施できます。
• コンサルティングおよびトレーニング サービス企業は、他の組織が合成データの利点と用途を理解できるように、コンサルティングやトレーニング サービスを提供できます。これには、データ戦略に関するガイダンスの提供、合成データを生成するためのベスト プラクティス、データ サイエンティストやエンジニア向けのトレーニング ワークショップなどが含まれます。
• 合成データのマーケットプレイス。企業は、ユーザーが合成データセットをプレビュー、購入、販売、交換できるオンライン マーケットプレイスまたはプラットフォームをセットアップできます。データプロバイダーと消費者間の取引を促進することで、新興企業は合成データの販売から一部の収益を得ることができます。
• サンプル合成データを含むデータ カタログ。組織は、包括的なデータ検索と関連データ セットへの迅速なアクセスを可能にするサンドボックス環境を作成することで、安全で制御されたデータ プレビュー環境をセットアップできます。

合成データを収益化に使用すると、実際のデータでは実現が困難なデータの洞察を収集したり、データ駆動型の製品を提供したりする、商業化の新たな機会が開かれます。

合成データの ROI を計算する方法

合成データに関連する費用とそれが生み出す収益について検討しました。これで、投資収益率について議論するのに十分な情報が得られました。

合成データの ROI は、使用事例や業界によって異なります。ただし、一般的に、ROI がプラスの場合は、メリットがコストを上回っていることを示し、合成データの使用は有益な投資であることを意味します。一方、ROI がマイナスの場合は、コストがメリットを上回っていることを示し、現在の形式で合成データを使用すると費用対効果が高くない可能性があることを意味します。

ビジネスにおける合成データの ROI を計算するには、次の手順を実行する必要があります。

1. メリットを特定する

簡単な部分から始めましょう。あなたの特定のケースでは、合成データはビジネスにどのようなメリットをもたらしますか? 可能性としては、支出の削減、時間の節約、データ保護の向上、スケーラビリティ、リスクの軽減、パフォーマンスの向上などが挙げられます。

2. これらのメリットを数値化する

これは難しい場合があります。特定したメリットに金銭的価値やその他の定量的な尺度を割り当てます。たとえば、実際のデータと比較して合成データを使用することで節約できるコストを見積もったり、収益の増加や効率性の向上という観点からモデルのパフォーマンス向上の価値を計算したりします。 

さらに、データ サイエンティストのワークフローに対する変革的な影響も考慮に入れてください。現在、データを匿名化または匿名化するための時間のかかるプロセスの処理には 4 ～ 6 か月かかる場合があります。この取り組みの後でも、データ サイエンティストは通常​​、元のデータセットのサブセットにしかアクセスしないため、洞察が制限されます。ただし、AI 生成では、データセット全体が合成データセットに変換され、より包括的な分析と洞察が得られ、堅牢な AI モデル開発が可能になります。

3. コストを評価する

合成データの作成と実装に関連する支出を計算します。これには、ソフトウェア ツール、コンピューティング リソース、専門知識、および合成データ生成プロセス中に発生するその他の関連コストの費用が含まれる場合があります。

4 計算する

ROI を計算するには、まず純利益を計算する必要があります。

総利益 – 総コスト = 純利益

次に、次の式を使用します。

(純利益 ÷ コスト) x 100 = ROI

会社の合成データの ROI を計算しましたが、これは生の値であり、次のセクションで説明する要素を考慮する必要があることに留意してください。

合成データの ROI に影響を与えるものは何ですか?

まず、利益とコストを現実的に見積もる必要があります。利益を過大評価したりコストを過小評価すると、ROI の計算が不正確になる可能性があります。

ROI を測定する期間を考慮することも重要です。モデルのパフォーマンスの向上など、一部の利点は長期的な影響を与える可能性があるため、考慮する必要があります。

長期的な影響について言えば、合成データのパフォーマンスと影響を長期的に監視し、必要に応じて計算を調整することをお勧めします。 ROI は 1 回限りの計算ではありませんが、環境の変化や状況の進化を考慮して時々見直す必要があります。

最後に、合成データのROIを評価する際には、潜在的な制限や課題も考慮する必要があります。たとえば、 合成データの品質は非常に重要です生成された合成データが不十分であると、現実世界のシナリオが正確に反映されず、モデルのパフォーマンスが最適化されない可能性があるためです。

まとめ

合成データへの投資が自社にとって正しい選択であるかどうかを判断するには、合成データの ROI を隅々まで理解することが重要です。ビジネスに合成データを使用する利点と、データを収益化する機会を理解することが、潜在的な ROI を計算する鍵となります。

Syntho では、合成データによって分析のためのデータ アクセスが向上し、データ共有が簡素化され、全体的なイノベーションが加速されると強く信じています。私たちにとって、それについては疑問の余地はありません。合成データは健全な投資であり、そうすることをお勧めします。

Synthoについて

シント は、複数の合成データ形式と生成方法を活用するスマートな合成データ生成プラットフォームを提供し、組織がデータをインテリジェントに競争力に変換できるようにします。当社の AI 生成の合成データは、元のデータの統計パターンを模倣し、SAS などの外部専門家による評価どおり、正確さ、プライバシー、速度を保証します。スマートな匿名化機能と一貫したマッピングにより、参照整合性を維持しながら機密情報が保護されます。当社のプラットフォームは、対象となるシナリオ向けのルールベースの合成データ生成手法を利用して、非実稼働環境のテスト データの作成、管理、制御を可能にします。さらに、ユーザーは合成データをプログラムで生成し、現実的なテスト データを取得して、包括的なテストおよび開発シナリオを簡単に開発できます。  

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