Synthetic Data
読み方は「シンセティックデータ」。意味と使われ方を根拠つきで確認できます。
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Synthetic Dataは、アルゴリズムやモデルによって人工的に生成され、実データの統計的な特徴や構造をまねるデータです。学習、テスト、シミュレーション、希少事例の補完などに使えます。個人情報を含まないとは限らず、元データとの類似、偏り、品質、再識別リスクを確認する必要があります。
実データの特徴を再現するよう人工的に生成したデータ
Synthetic Dataの意味・使い方
要点と背景
実データの特徴を再現するよう人工的に生成したデータ
Synthetic Dataは、実際の観測データをそのままコピーするのではなく、アルゴリズムや生成モデルによって人工的に作られ、元データの統計的な特徴や構造を再現するデータです。Google CloudとIBMは、プライバシー保護、機械学習の学習・テスト、現実には集めにくい希少なケースの補完、シミュレーションなどを用途として説明しています。完全に人工的なデータだけでなく、実データと合成データを組み合わせる方式もあります。元データに含まれる個人情報を直接持たないよう設計できる場合でも、生成方法やデータの粒度によっては、元の個人や記録を推測できるリスクが残ります。また、元データの偏りを再現したり、現実にはないパターンを作ったりすれば、モデル評価や学習の結果を誤らせます。Synthetic Dataは「安全」「正確」「実データと同じ」を自動的に意味しないため、分布、品質、プライバシー、代表性、利用目的への適合を検証して使います。
使われる分野・文脈
掲載データの使用場面
確認時の注意
断定を避けるポイント
Google CloudとIBMの解説で、人工生成・統計的特徴・学習やプライバシー用途を確認した。合成データが自動的に匿名・高品質になるとは断定しない。
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最終確認2026/8/21
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