合成データ生成市場は、2025年の6億156万米ドルから2035年には92億3,066万米ドルへ拡大すると予測されています。2026年から2035年までの年平均成長率（CAGR）は31.4％と見込まれており、企業のデータ活用を支える技術として存在感が高まっています。合成データとは、実際の個人や企業の情報をそのまま利用するのではなく、統計的な特徴やデータ間の関係性を再現するよう人工的に生成したデータです。AIモデルの開発、機械学習の検証、システムの試験などに活用できる点が特徴です。企業にとって重要なのは、単にデータ量を増やすことではありません。機密情報や個人情報への配慮を強めながら、AI開発に必要なデータを確保し、開発期間や検証コストをどこまで最適化できるかが、今後の投資判断を左右する要素となります。
合成データの生成とは、実世界のデータの統計的特性をシミュレートした人工的なデータセットを作成するプロセスです。これは、高度な計算アルゴリズムを用いて実現され、これらのデータセットが本質的な統計的特性を維持しつつ、機密性の高い個人情報を含まないことでプライバシーも確保されます。合成データの生成には、統計的分布、確率モデル、エージェントベースモデリング、シミュレーション環境、そしてますます高度化する生成AIモデルなど、さまざまな手法が用いられ、実世界のデータの統計的特性、関係性、行動パターンを再現した人工データセットが生成されます。統計的アプローチでは、あらかじめ定義された確率分布に基づいて観測値を生成できる一方、エージェントベースのモデルでは、消費者、車両、患者、金融参加者、機械などの個々のエンティティの行動と相互作用をシミュレートします。
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さらに高度なアプローチとして、生成対抗ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダー（VAE）、拡散モデル、大規模言語モデルなどがあり、これらは元のデータセットに見られる重要な相関関係を維持しつつ、複雑な構造化データ、非構造化データ、およびマルチモーダルデータセットを生成することができます。これらの技術により、組織は機密情報と個人を特定できる情報を直接公開することなく、十分に多様で現実のシナリオを反映したデータを作成することが可能になります。合成データセットは、データ不足の解消、過小評価されているクラスのバランス調整、稀な事象と極端な事象のシミュレーション、そして現実世界では再現が困難またはコストがかかる条件下でのテストを支援するために生成することができます。例えば、自動車メーカーは自動運転車のテストのために数百万もの運転シナリオをシミュレートでき、金融機関は不正検知のために異常な取引パターンをモデル化でき、医療機関は研究とアルゴリズムの検証のために代表的な患者記録を生成できます。組織がAIと機械学習をますます導入するにつれ、スケーラブルでカスタマイズ可能、かつプライバシーに配慮したデータセットを生成する能力は、医療、金融サービス、自動車、製造、防衛、小売、その他のデータ集約型産業において、合成データ技術に大きな機会をもたらしています。
主要市場のハイライト
合成データ生成市場は、2025年に6億156万米ドルの規模となり、2035年までに92億3,066万米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）31.4％という堅調な伸びを示すと見込まれています。プライバシー保護型データセットへの需要の高まり、AIの急速な普及、および高品質な実世界トレーニングデータの不足が深刻化していることが、市場の成長を加速させています。
構造化データが主導的な地位を占める：
2025年には、BFSI（銀行、金融、保険）、医療、保険、小売、通信、製造、政府機関など幅広い分野での活用に支えられ、構造化データセグメントが市場を独占しました。合成表形式および時系列データセットを活用することで、組織はAI/MLモデルの学習と検証、予測分析の実施、稀な事象のシミュレーション、アプリケーションのテストを行うと同時に、機密性の高い顧客情報と業務情報への直接的な露出を低減することができます。
北米が世界市場をリード：
2025年、北米は合成データ生成市場を独占しました。これは、先進的なAIおよび機械学習エコシステム、データ中心の技術への積極的な投資、厳格なプライバシー要件、そして大手テクノロジー企業と合成データプロバイダーの存在に支えられたものであります。自動運転車、医療、金融サービス、防衛、およびエンタープライズAIにおける採用の拡大が、同地域の需要をさらに強めています。
AI開発に必要なデータの不足と利用制限が合成データ生成市場の成長を後押し
合成データ生成市場の拡大を支える構造的な要因として、AIの高度化に伴う学習データへの需要増加と、実データの利用に伴う制約が挙げられます。医療、金融、製造、流通などの分野では、実際の業務データがモデルの精度向上に役立つ一方、個人情報、機密情報、データの持ち出し制限などが活用の障壁となる場合があります。合成データは、こうした制約への対応策として、実データに近い特徴を持つ学習・検証用データを用意する選択肢になります。また、実際には発生頻度の低い事象を想定した試験データを生成できれば、通常のデータ収集だけでは不足しやすい検証環境の補完にもつながります。ただし、生成したデータが実データの特徴を十分に再現しているか、特定の個人や情報を推測できないかという検証は不可欠です。需要拡大の恩恵を受ける企業は、生成量だけでなく、データの品質と安全性を両立できる企業になると考えられます。
医療・金融・製造業の活用領域で合成データの商業機会が広がる
合成データ生成市場では、業界ごとに異なるデータ課題を解決する用途が商業機会につながります。医療分野では、診療情報などの取り扱いに慎重さが求められる環境で、研究や医療関連システムの検証を支援する用途が考えられます。金融分野では、不正取引の検知モデルやリスク分析システムの開発において、通常の取引データだけでは十分に再現しにくい状況を補う使い方が想定されます。製造業では、設備の異常検知、品質管理、画像認識などのモデル開発に必要なデータを用意する手段となり得ます。さらに、ソフトウェア開発企業やデータ分析事業者にとっては、生成技術そのものに加え、既存システムとの連携、業界特化型のデータ生成、品質評価なども事業領域となります。ただし、これらは市場全体の予測値から個別分野の成長率や売上規模を断定できるものではありません。企業は自社の課題と導入効果を照らし合わせ、用途別に投資優先順位を定める必要があります。
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主要企業のリスト：
Ekobit d.o.o. (Span)
YData
MOSTLY AI
Synthesis AI
Hazy Limited
Statice
SAEC / Kinetic Vision, Inc.
MDClone
Kymeralabs
Twenty Million Neurons GmbH (Qualcomm Technologies, Inc.)
Neuromation
Informatica Inc.
Anyverse SL
その他の主要なプレイヤー
生成AIとデータ検証の融合が合成データの価値を量から品質へ変える
合成データ生成技術の進歩は、AI開発の効率化だけでなく、データの作り方や評価方法にも変化をもたらす可能性があります。生成AIや統計的な生成手法を活用することで、実データに含まれる分布や相関関係を反映したデータを作成し、用途に応じて条件を調整するアプローチが考えられます。画像、文章、数値、取引履歴など、対象データの種類によって適切な生成方法や評価指標は異なります。企業が注目すべきなのは、生成されたデータの件数ではなく、学習モデルの精度、偏りへの影響、実運用環境での再現性です。生成データの品質が不十分であれば、誤ったパターンをモデルに学習させるおそれがあります。また、生成工程の自動化を進める場合でも、データの出所、生成条件、評価結果を追跡できる仕組みが重要です。今後は生成技術単体の性能に加え、既存のデータ基盤やAI開発工程に組み込み、継続的に品質を管理できる能力が競争力の差につながると考えられます。
2025年の基準年から2036年までを見据えた合成データ生成市場の事業変化
【基準年】2025年の市場規模は6億156万米ドルとされています。この数値は市場予測の基準となるものであり、個別企業の売上実績や市場シェアを示すものではありません。
【2026年】予測期間の初年度に当たり、企業はAI開発におけるデータ不足、利用制限、検証コストなどの課題に対して、合成データの適用可能性を評価することが重要になります。日本ではAI事業者ガイドライン第1.2版が公表され、AI活用における管理体制の検討も引き続き重要です。
【2028年】市場予測を踏まえると、導入企業が生成データの品質、運用コスト、実データとの整合性を比較し、継続利用の可否を判断する段階になる可能性があります。
【2031年】用途別の導入効果や既存データ基盤との連携能力が、サービス選定における重要な比較項目になると考えられます。
【2036年】2035年までの予測期間終了後を見据え、企業はAIの利用拡大とデータ管理の両立を前提に、次の投資計画を検討する必要があります。なお、2028年以降の記述は将来の事業シナリオであり、確定した市場実績や政策発表を示すものではありません。
セグメンテーションの概要
提供形態別
ソフトウェア
生成エンジン
検証および品質保証
サービス
データタイプ別
構造化データ
表形式
時系列
非構造化データ
画像と動画
テキスト
音声
3D/センサーデータ
手法別
GAN
拡散モデル
シミュレーション／プロシージャル
統計的／エージェントベース
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導入形態別
クラウド
オンプレミス
ハイブリッド
用途別
AI／MLトレーニング
ソフトウェアおよびQAテスト
プライバシーおよびコンプライアンス
ADASおよび自動運転
不正およびリスクモデリング
エンドユーザー産業別
自動車
BFSI（銀行、金融、保険）
ヘルスケア
ITおよび通信
小売
政府
その他
日本政府のAI・データ活用方針を踏まえた合成データ事業の投資機会
日本では、経済産業省などがAIの適切な開発・提供・利用に向けた「AI事業者ガイドライン」を公表しており、2026年3月には第1.2版が取りまとめられました。また、デジタル庁は行政における生成AIの調達・活用に関する指針を2025年5月に公表しています。これらは合成データ生成市場への直接的な補助金や導入義務を示すものではありませんが、AIを活用する企業がリスク管理や適切なデータ取り扱いを検討するうえで重要な政策動向です。合成データを導入する場合も、個人情報保護法上の取り扱いはデータの生成方法や内容、利用目的などによって異なり、人工的に生成したという理由だけで法的な確認が不要になるわけではありません。企業には、匿名化・加工の適切性、再識別リスク、委託先の管理、利用目的との整合性を確認する体制が求められます。事業者にとっては、生成技術の提供だけでなく、ガバナンス支援、品質評価、監査対応を組み合わせたサービスが差別化の機会となります。
データ品質・法令対応・技術競争が合成データ生成市場の成長を左右する
合成データ生成市場には大きな成長予測がある一方、導入を進める企業が管理すべきリスクも存在します。第一に、生成データが実際の利用環境を十分に再現できなければ、AIモデルの精度や信頼性が損なわれる可能性があります。第二に、元データに由来する偏りが残る場合や、生成データから元の個人情報を推測できる場合には、品質管理や情報保護の観点から問題が生じます。第三に、生成技術の進歩に伴って競争が激しくなれば、価格だけでなく、処理速度、既存システムとの互換性、導入支援の質も選定基準となります。さらに、機密データを扱う環境では、アクセス制御、委託先管理、サイバーセキュリティ対策も欠かせません。成功する企業は、生成量や技術的な新しさだけを訴求するのではなく、導入前後の性能を比較し、費用対効果を検証するでしょう。調達担当者と技術部門、法務・情報管理部門が早い段階から連携することが、導入後の手戻りを抑える鍵となります。
地域別
北アメリカ
アメリカ
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
西ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その地の西ヨーロッパ
東ヨーロッパ
ポーランド
ロシア
その地の東ヨーロッパ
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アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリアおよびニュージーランド
韓国
ASEAN
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ（MEA）
サウジアラビア
南アフリカ
UAE
その他のMEA
南アメリカ
アルゼンチン
ブラジル
その他の南アメリカ
2035年の市場拡大を事業成果につなげるために経営層が決めるべきこと
合成データ生成市場が2035年に92億3,066万米ドルへ拡大するという予測は、データの確保とAI活用の効率化を重視する企業にとって、投資機会を検討する材料となります。ただし、市場全体の成長率が、そのまま個々の導入企業の収益成長を意味するわけではありません。経営層がまず決めるべきなのは、合成データをどの業務課題に適用し、どの指標で効果を評価するかです。例えば、開発期間、検証に必要な工数、モデル性能、データ管理コストなどを導入前に定義し、限定的な実証から本格導入へ段階的に進める方法が考えられます。同時に、内製と外部サービスの使い分け、生成データの品質保証、法令対応、継続的な運用費用を含めた評価も必要です。市場参入を目指す事業者には、汎用的な生成機能だけでなく、業界固有のデータ課題に対応できる専門性が求められます。企業が今取り組むべきなのは、市場の成長予測を追うことにとどまらず、自社のデータ戦略における具体的な適用領域と投資回収の条件を明確にすることです。
合成データ生成市場は2035年に92億3,066万米ドルへ拡大するのか？経営戦略・投資機会・AI導入の将来性を探る
合成データ生成市場の年平均成長率31.4％は、2035年までの企業のAI投資戦略と新規事業参入の判断にどのような影響を与えるのか？
合成データ生成市場は、2025年の6億156万米ドルから2035年には92億3,066万米ドルへ拡大すると予測されており、2026年から2035年までの年平均成長率（CAGR）は31.4％と見込まれています。この成長見通しは、AI開発に必要なデータの確保、機密情報の取り扱い、モデルの学習環境の整備を重視する企業にとって、将来の投資配分を検討する重要な判断材料となります。CEOや経営戦略責任者は、市場規模の拡大だけでなく、自社のAI活用計画、データ調達コスト、開発期間の短縮可能性を照らし合わせ、合成データ技術が中長期的な競争優位性につながるかを評価する必要があります。
日本企業は合成データ生成技術を活用することで、データ不足やプライバシー上の制約を克服し、どのような新たな収益機会を創出できるのか？
日本企業にとって、合成データ生成技術は、実データの収集が難しい領域や、個人情報・機密情報の取り扱いに慎重さが求められるAI開発において、新たな選択肢となる可能性があります。金融、医療、自動車、製造、ITなどの分野では、モデルの学習やテストに利用できるデータの量と品質が、AIソリューションの開発効率に影響します。事業開発マネージャーやプロダクト責任者は、合成データを既存の業務システムやAI開発プロセスに組み込むことで、データ準備の効率化、テストシナリオの拡充、新しいデータ関連サービスの開発につながるかを検証することが重要です。
合成データ生成市場で競争優位性を確立するには、企業はデータ品質、生成技術、プライバシー保護、既存システムとの連携をどのように評価すべきか？
合成データ生成市場で持続的な競争優位性を確立するには、データを大量に生成できることだけでなく、生成されたデータが実際のデータ特性をどの程度再現できるかを評価する必要があります。経営幹部や技術戦略担当者は、データの統計的な類似性、AIモデルの学習・評価への有用性、機密情報の漏えいリスク、生成データに含まれる偏りなどを総合的に確認することが求められます。さらに、既存のデータ基盤、クラウド環境、AI開発ツールとの互換性や運用コストも重要な判断基準です。導入企業は、技術的な性能だけでなく、実際の業務課題を解決できるかという観点から、導入効果とリスクを継続的に検証する必要があります。
2035年に向けて合成データ生成市場の成長を左右する主要な需要分野は何か、そして企業はどの業界から優先的に参入機会を探るべきか？
合成データ生成市場の将来性を評価するうえでは、AIモデルの開発・検証に大量のデータを必要とする業界や、実データの収集・共有に制約がある分野に注目することが重要です。金融サービスでは不正検知やリスク分析、医療分野では研究・解析支援、自動車分野では自動運転システムの検証、製造業では品質管理や異常検知などが活用候補として考えられます。ただし、これらの分野における需要の大きさや導入速度は一様ではありません。投資家、創業者、コンサルタントは、業界ごとのデータ要件、規制環境、導入障壁、顧客の支払意欲を比較し、自社の技術力と顧客基盤に適した市場を選定することが重要です。
合成データ生成市場は2035年までにどのような技術的・規制上の課題に直面し、企業は長期的な収益性と投資効果をどのように確保できるのか？
合成データ生成市場の成長が期待される一方で、企業が長期的な収益性を確保するには、データ品質の検証、プライバシー保護、モデルの偏り、既存システムとの統合、継続的な運用費用といった課題への対応が欠かせません。合成データが実際のデータを十分に反映しない場合、AIモデルの精度や実運用時の信頼性に影響する可能性があります。そのため、CEOや事業戦略責任者は、導入費用だけでなく、開発期間、データ準備工数、モデル評価の効率、リスク管理にかかる費用などを含めて投資対効果を評価する必要があります。2035年を見据えた事業計画では、市場全体の成長予測をそのまま自社の売上見通しとみなすのではなく、具体的な顧客課題、差別化できる技術、継続収益につながる提供モデルを明確にすることが重要です。
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