こんにちは、マネーツリー・データリサーチチームです。
近年、合成データ（シンセティックデータ）の利活用がさまざまな分野で急速に広がっています。例えば、ガートナーは合成データに関するレポートの中で「2030年までにAIで使用されるデータのほとんどは、統計モデルやシミュレーションなどの技術によって人工的に生成されることになるだろう」と予測しています。[出典元]
実はこの新しいテクノロジーの普及によって、マネーツリーのビジネスにも新たな可能性が開かれています。
そもそも合成データとは何なのでしょうか。合成データとは、現実世界で収集されるデータと同様の統計的特徴・傾向を持つように人工的に生成されたデータです。古くは20世紀終わり頃から、諸外国では公的統計データを安全に生成するための手段として、合成データに関する研究が始められました。
合成データにはいくつもの利点があります。例えば、合成データをニーズに合わせてカスタマイズすることで、現実世界では収集が困難なデータを用意することができます。これにより、ソフトウェアテストや品質保証（QA）目的のデータセットを生成することが可能となります。
また、合成データは現実世界のデータと比べて安価に利用することが可能です。例えば、自動車メーカーが合成データではなく実際の自動車事故データを収集する場合、コストが高くなってしまう可能性があります。
数年前からマネーツリーは合成データの可能性に着目してきました。
マネーツリーがなぜ合成データに注目しているかというと、合成データには「プライバシー保護を担保しながらデータの利活用を実現できる」という利点もあるからです。なぜなら、合成データは現実世界のデータに似せた形で生成されるものの、生成される際に参考にされたデータの中にある個人情報を含むことはありません。
これにより合成データは匿名化され、安全に利活用できるものとなります。
マネーツリーは創業以来、プライバシーの保護とデータの利活用という一見矛盾した世界の実現に挑戦し続けています。GDPRなどの個人情報保護を規定する法律が施行される前から個人情報の取り扱いには十分な注意を払ってきました。そんな中、合成データというテクノロジーが普及してきたことにより、マネーツリーの持つデータの安全な利活用が可能になったのです。
次回の記事では合成データが可能にしたマネーツリーのデータ事業についてご紹介します。
この記事を読んでマネーツリーのデータについてもっと知りたい、その活用方法について検討したいと思われた方は、是非以下のフォームからお問い合わせ下さい。
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