合成データ（Synthetic Data）の現在地と今後の課題

• 1. プライバシー／機密保護
  合成データは、実際の個人情報を含まないため、データ漏洩のリスクを減らし、個人情報保護法を含む各種規制に対応しやすくなります。特に医療系や金融系など、機微な情報や機密情報が重要な分野で役立つとみられています。
• 2. データ収集コストの削減
  調査テーマや目的によっては、現実のデータを収集することに多大な時間や費用がかかる場合があります。代替手段として合成データを使用すれば、必要なデータを素早く、安価に生成・利用することができます。
• 3. モデルのテストとトレーニング
  これは生成AIの普及に伴って活用度の増した分野です。合成データはAIや機械学習のモデルを訓練するためにも使われています。例えば、自動運転車のシステムをテストする際に、現実の事故データを使う代わりに合成データで様々なシナリオを再現し、シミュレーションを行うことができます。そのほかにも、自然科学分野の各種実験領域では盛んに活用されるようになっているようです。

a. 推進派の論点

• 従来の調査手法ではカバーできない、広範かつ充実した、整合性の高いデータが得られる（生成AIが膨大かつ多様なデータベースの蓄積の上に成り立っているため）
• 従来のデータと比較検証を行った事例では、おおむね90％以上の類似性を確保している（筆者は検証の具体的な内容までは確認できていませんが…）
• 少なくとも仮説構築段階や、調査企画の壁打ち段階では、有能な助手またはパートナーとして機能しうる（上記ビデオリサーチ社の事例など）
• 従来の市場調査用アクセスパネルの品質低下が懸念される中で、有効な代替手段と考えるべき（この点は正直、耳の痛いところではあります）
• 何といっても安価で迅速なデータ収集が可能になり、再シミュレーションもできる
  （→ 浮いた時間で、リサーチャーは分析や解釈に集中できる）

b. 批判派／慎重派の論点

（まず、既存の手法や考え方に変革をもたらすテクノロジーに対する懐疑的な反応が示されることは、人間としてごく自然な感情と思われますが、それは脇に置くとして、）

• 「それは、メイキングと何が違うのか？」。― しょせん、AIが勝手なアルゴリズムで作り出した架空のデータではないのか。
  （→ これに対しては「ウエイトバック集計よりは”よほどまし”では？」との反論あり）
• 厳密さ、客観性、透明性に欠ける（ブラックボックス化し、説明責任を果たせない）
1. － 合成データは現実のデータを完全に再現するものではないため、不適切に使用するとバイアスや誤解を増幅させる可能性がある
2. － 特に、元の学習データにバイアスや社会的偏見が含まれている場合、そうした偏見を増幅させたり、バイアスを永続化してしまう恐れがある
3. － 生成に使用されるアルゴリズムやデータソースの信頼性を検証することが困難
• 本質的に数学的にモデル化されたデータであり、過去の模倣であって、新しい市場環境に適応できないのではないか
  （→ これに対しては「最終意思決定段階では従来と同様の調査を行うことを否定しない。少なくとも前段階の時間やコストは節約できる」との反論あり）
• 倫理的な問題やコンプライアンス面のリスクを排除しきれないのではないか
• 合成データが他のデータと同様に学習用データに組み込まれた場合、データベース（データレイクともいう）が汚染されてしまうのではないか

（１）合成データは十分に匿名化され、（ほぼ）GDPRの規制対象外となる（はず）
この技術が、市場調査業界を変革する可能性を秘めたプライバシー強化技術であることは否定できません。合成データは、個々人の直接的な識別子を公開することなく、実世界のデータセットを模倣するように設計されており、特に患者の機密性が最重要課題である医療分野において、GDPRのような厳格な規制に準拠するための重要なツールとみなされています。
ただし、合成データが既存の法律の下で完全に匿名化されたデータとして分類できるかどうかは、現段階では（まだ）微妙な問題です。再識別リスク、厳格な検証プロセスの必要性、データセットのプライバシーと有用性のバランスを取ることの課題が議論されています。

（２）合成データは知的所有権の対象となるのか、また誰にデータの所有権があるのか
さらに、合成データのセットとそれを生成するアルゴリズムに関する知的所有権の問題も難しい課題です。この技術をさまざまな業界で倫理的かつ透明性のある方法で使用するための包括的な法的枠組みが求められており、当業界もそうした議論に参画しています。