最新ビジネス用語辞典

合成データが使われる場面

• 本番データを使えない環境でシステムをテストする
• 少ない事例を補い、AIモデルの検証ケースを増やす
• 個人情報を含むデータの利用範囲を抑える
• 異常値やまれな事故パターンを再現する
• 外部委託先へ安全に近い形の検証データを渡す

匿名化データとの違い

種類	特徴	注意点
匿名化データ	実データから個人を特定しにくく加工する	組み合わせで再識別されるリスクがある
仮名加工データ	氏名などを置き換え、照合情報を別管理する	個人情報保護法上の扱いを確認する
合成データ	実データの特徴を参考に人工的に作る	元データの特徴や偏りを引き継ぐことがある

品質を見る観点

1. 実データと近い分布や相関を保っているか。
2. 業務上あり得ない組み合わせが含まれていないか。
3. 個人や取引先を推測できる情報が残っていないか。
4. 本番で重要な例外ケースを十分に含むか。
5. 合成データで学習したモデルが実データでも機能するか。

使うときの注意

合成データは、実データを使わないための便利な手段ですが、「安全」「公平」「正確」を保証するものではありません。生成方法、元データ、評価結果、利用範囲を記録します。個人情報や機微情報が関係する場合は、社内規程と法令上の扱いを確認します。

業務での使い分け

画面表示や入力チェックのテストなら、現実に近い合成データが有効です。一方、信用判断、採用、医療、金融など人の権利に影響する用途では、合成データだけで性能を判断せず、実データや専門家レビューを含めた検証が必要です。

参考情報

• NIST AI Risk Management Framework
• 個人情報保護委員会

最終確認日: 2026年7月28日