サマリー

世界の合成データ生成市場は、2022年に3億1,000万米ドルと評価され、2028年までの年平均成長率は30.4%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。世界の合成データ生成市場は、人工知能（AI）および機械学習（ML）アプリケーションを促進するための高品質で多様なデータセットに対する急増する需要に牽引され、大きな成長を遂げている。合成データとは、実世界のデータを模倣して人工的に生成されたデータのことで、特にプライバシーとセキュリティが最重要視される医療や金融のような機密性の高い分野では、AIアルゴリズムの学習において極めて重要なものとなっている。この技術により、企業は個人のプライバシーを損なうことなく膨大かつ多様なデータセットを作成することができ、実データの取得、保存、共有に伴う制約を克服することができる。さらに、自律走行車、医療診断、予測分析など、多様な業界でAI主導型ソリューションの採用が増加していることも、市場の拡大を後押ししている。特定のユースケースに合わせてカスタマイズされたデータセットを生成する能力は、生成アルゴリズムの進歩と相まって、市場のイノベーションを促進している。企業がAIとML技術への投資を続ける中、合成データ生成ソリューションの需要は増加し、データ主導の意思決定と技術進歩の将来における基本的な要素として位置付けられる。
主な市場促進要因
多様で倫理的なデータソースへの需要
世界の合成データ生成市場は、多様で倫理的かつプライバシー重視のデータソースに対する需要の高まりにより急成長している。企業がAIやML技術を業務に組み込むにつれ、アルゴリズムのトレーニングやテストのための包括的なデータセットの必要性が著しく高まっている。高度なアルゴリズムによって作成された合成データは、このニーズを満たすだけでなく、特に医療や金融のような機密性の高い分野では、倫理的なデータ利用を保証する。企業はますます倫理的なデータプラクティスと規制コンプライアンスを優先するようになっており、合成データは不可欠なソリューションとなっている。特定の属性、シナリオ、複雑性を持つテーラーメイドのデータセットを生成する能力は、AIモデルの精度を高めます。さらに、データプライバシーに関する意識の高まりや、GDPRやHIPAAのような厳格な規制により、組織は合成データ生成のような代替方法を求めざるを得なくなり、それによって市場が前進している。
AIとMLの急速な技術進歩
AIとML技術の急速な進歩が合成データ生成市場を推進している。AIアルゴリズムの高度化に伴い、これらのアルゴリズムをトレーニングするための多様で複雑なデータセットの需要が急増している。最先端のAI技術によって生成された合成データは、現実世界のシナリオを正確に再現する。このシミュレーション能力は、自律走行車、ロボット工学、予測分析などの領域で非常に貴重である。生成アルゴリズムと深層学習モデルの絶え間ない進化により、実際のデータパターンを反映した高品質の合成データが確実に作成される。この技術力は、研究開発を加速させるだけでなく、業界全体のイノベーションを促進し、市場の成長を牽引している。
コスト効率と拡張性の重視
コスト効率と拡張性に優れたソリューションとして、合成データ生成を採用する企業が増えている。実世界のデータセットを取得するのは、特に専門分野では、法外な費用と時間がかかることがあります。合成データは合理的な代替手段を提供し、企業は膨大な量の多様なデータを、実データ収集の何分の一かのコストで迅速に生成することができます。このコスト効率は、合成データ生成プラットフォームのスケーラビリティと相まって、強固なAIとMLモデルのトレーニングを確保しながら予算を最適化することを目指す企業にアピールする。市場の成長は、合成データソリューションが提供する財務的な慎重さによって後押しされ、予算の制約の中でイノベーションを目指す企業にとって戦略的な選択肢となっている。
規制コンプライアンスと倫理的AIの実践
規制コンプライアンスと倫理的なAIの実践を重視する傾向が強まっていることは、合成データ生成市場の重要な促進要因である。厳しい規制は、特に医療や金融のような機密情報に関わる分野で、データ・プライバシーを守ることを組織に求めている。合成データは、AI開発のためのコンプライアンスと倫理的に健全なデータソースを提供することで、こうした懸念に対処する。合成データを活用する企業は、GDPRやHIPAAのような規範の遵守を保証することで、複雑な規制環境を自信を持って乗り切ることができます。さらに、合成データ生成は責任あるAIの原則に沿い、公平性、透明性、偏りの低減を促進する。AIとMLアプリケーションにおいて倫理的配慮が最重要となるにつれ、市場はコンプライアンスと倫理的なデータ実践を目指す企業からの需要の急増を目の当たりにしている。
業界に特化したアプリケーションの革新
市場の成長を後押ししているのは、合成データの産業別アプリケーションの革新である。ヘルスケア、自動車、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野が合成データを活用して業務に革命を起こそうとしている。ヘルスケアでは、合成データはAI主導の診断ツールや予測モデルの開発を促進し、患者の治療や研究を強化する。自動車企業は自律走行車のテストに合成データを活用し、実世界のシナリオにおける安全性と効率性を確保している。サイバーセキュリティ企業は、サイバー脅威をシミュレートするために合成データを利用し、セキュリティシステムの強固なテストを可能にしている。このような業界に特化したイノベーションは、合成データの多用途性を強調し、多様な領域での採用を促進している。企業が特定分野の発展に合成データの可能性を認識するにつれて、業界固有のアプリケーションとイノベーションの波に後押しされ、市場は拡大を続けている。
主な市場課題
データのプライバシーとセキュリティへの懸念
世界の合成データ生成市場が直面する主な課題の1つは、データのプライバシーとセキュリティに関するものである。様々な分野で合成データの需要が高まるにつれ、生成されたデータセットに個人を特定できる情報や機密情報が含まれないようにすることが極めて重要になっている。合成データの取り扱いを誤ると、意図せず個人情報が漏洩し、法的な影響や評判の低下につながる可能性がある。効果的なAIトレーニングのために現実的なデータセットを作成することと、データのプライバシーを保護することのバランスを取ることは、依然として複雑な課題であり、革新的な技術と強固な暗号化方法が必要である。
倫理的意味合いとバイアス
合成データ生成の倫理的意味は、重大な課題を提起している。多くの実データセットに内在するバイアスは、注意深く管理されなければ、不注意にも合成データセットに移行する可能性がある。生成プロセスで使用されるアルゴリズムは、知らず知らずのうちにバイアスを埋め込み、歪んだAIの結果につながるかもしれない。さらに、既存のバイアスを永続させることなく、真に代表的なデータとするために、どのようなデータを合成データセットに含めるべきかを決定するには、慎重な検討が必要である。このような課題に対処するには、合成データに偏りがなく倫理的に健全であることを保証するために、継続的なモニタリング、透明性のある方法論、倫理的ガイドラインの遵守が必要である。
実データとの統合
合成データを実際のデータソースとシームレスに統合することは複雑な課題である。多くのアプリケーションでは、包括的なAIトレーニングのために合成データと実データの融合が必要とされる。しかし、これらのデータセット間の形式、規模、複雑さの不一致は、効果的な統合の妨げとなる可能性があります。合成データを構造的にも文脈的にも実世界のデータとシームレスに整合させることは、実用的なシナリオで正確に動作するAIモデルを作成するために不可欠です。この統合ギャップを埋めるには、合成データと実データの効果的な統合を促進する高度なデータ処理技術と標準化されたフォーマットが必要です。
限られたドメイン特異性
合成データの生成は、しばしば高い領域特異性の達成に苦労する。さまざまな産業や研究分野では、その分野特有の環境を正確に模倣したデータセットが必要とされるが、これを正確に再現するのは困難である。例えば、ヘルスケアデータセットは複雑な医学的ニュアンスを捉える必要があり、金融データセットは複雑な市場行動のシミュレーションを必要とする。合成データの汎用性を維持しながら、このレベルの特異性を達成することは、依然としてハードルとなっている。ニュアンスの異なるデータパターンや特性をとらえるドメイン固有のアルゴリズムを開発することは極めて重要であり、特定の業界の多様なニーズに対応するための継続的な研究開発努力が求められる。
品質と多様性
合成データセットの質と多様性を確保することは永遠の課題である。高品質の合成データは、実世界のデータに見られる幅広いシナリオ、異常値、複雑性を包含していなければならない。様々な状況をカバーする多様なデータセットを生成することと、正確さと関連性という点でデータセットの質を確保することのバランスを取ることは、複雑である。さらに、信頼性の高いモデル学習を保証するために、データセット間の一貫性を維持することは、タスクをさらに複雑にしている。アルゴリズムにおける絶え間ない革新、エンドユーザーからのフィードバックループ、厳格な品質管理対策が、これらの課題に対処するために必要であり、合成データがAIとMLアプリケーションの貴重な資産であり続けることを保証する。
主な市場動向
多様な合成データソースに対する需要の高まり
世界の合成データ生成市場は、多様で包括的なデータセットへのニーズによって需要が急増している。ヘルスケアや金融から自律走行車やAI研究に至るまで、様々な産業が機械学習モデルを効果的に訓練するために高品質の合成データへの依存度を高めている。この需要に拍車をかけているのは、より多様なデータソースがよりロバストなAIアルゴリズムにつながるという認識だ。その結果、現実世界の複雑さを正確に模倣した合成データセットを作成する傾向が強まっている。多様な人口統計情報から複雑な環境変数に至るまで、市場では実世界の複雑なシナリオをカプセル化した合成データ・ソリューションが求められており、これにより企業はAIアプリケーションの精度と信頼性を高めることができる。
生成的逆数ネットワーク（GAN）の進歩
合成データ生成の状況は、Generative Adversarial Networks（GANs）の進歩によって大きく変わりつつある。機械学習システムの一種であるGANは、実データとますます区別がつかなくなる合成データの作成に役立っている。これらの洗練されたアルゴリズムにより、高解像度の画像、複雑なテキストデータ、さらにはマルチモーダルデータセットを驚くほどリアルに生成することができる。GANの絶え間ない進化は、学習技術とネットワーク・アーキテクチャの改善によって顕著であり、市場を再構築している。このトレンドは、より確かな合成データの生成を保証するだけでなく、合成データと実データセットのギャップを大幅に縮小し、様々な業界における最先端のAIモデルのトレーニングに貴重なものとなっています。
プライバシーを保護する合成データに注目
データのプライバシーが世界的に最大の関心事となる中、市場ではプライバシーを保護する合成データソリューションがトレンドとなっている。従来のデータ匿名化手法では不十分であることが判明し、個人や組織のプライバシーを保護しながら合成データを生成する高度な技術が開発されている。プライバシーを保護する合成データソリューションは、差分プライバシー、ホモモーフィック暗号化、連携学習などの技術を採用し、機密情報の安全性を確保しながら、AIのトレーニングに利用できるようにします。この傾向は、厳しいデータプライバシー規制の遵守が義務付けられているヘルスケアや金融など、機密データを扱う業界で特に顕著です。
ハイブリッド学習のための合成データと実データの統合
合成データ生成市場における注目すべきトレンドは、ハイブリッドトレーニングの目的で合成データセットと実世界データを統合することである。企業は、管理された多様なシナリオを提供する合成データと、信憑性とコンテキストを提供する実データを組み合わせることの価値を認識しつつある。このハイブリッド・アプローチにより、AIモデルを豊富なデータで学習させることができ、ロバスト性と実世界の状況への適応性の両方を確保することができる。合成データと実データのシームレスな統合は、AIアプリケーションの精度を高めるだけでなく、多様な領域にわたる複雑な機械学習モデルをトレーニングするためのコスト効率と拡張性に優れたソリューションを提供します。
SaaSベースの合成データプラットフォームの急成長
市場では、合成データ生成専用のSaaS（Software as a Service）プラットフォームが急増している。これらのプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなインターフェース、高度なアルゴリズム、スケーラブルなクラウドベースのソリューションを提供し、あらゆる規模の企業が合成データ生成にアクセスできるようにしている。SaaSベースのプラットフォームの利便性により、ユーザーは豊富な技術的専門知識を必要とすることなく、カスタマイズされた合成データセットを生成することができる。こうしたプラットフォームの導入が進むことで、企業はAIイニシアチブを迅速化し、開発コストを削減し、AIモデルの展開を加速することができる。この傾向は、市場が合成データ生成ツールへのアクセスを民主化する方向にシフトしていることを示しており、より幅広い業界や専門家がAIアプリケーションのために合成データの力を活用できるようになっている。
セグメント別インサイト
データタイプ別インサイト
収益面では、表形式データ・セグメントが2022年に38%超の最大シェアを占めた。関係者は、主に研究者からの強気の需要により、表形式データセグメントが世界市場で大きなシェアを占めると予想している。2020年10月、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、オープンソースのデータ生成ツール群「Synthetic Data Vault」を発表した。研究者らは、ユーザーはプロジェクトに必要なデータを表や時系列形式で入手できると主張した。さらに2019年、研究者チームは、モード固有の正規化で学習手順を後押しし、データの不均衡などに対処する条件付き表形式GAN（CTGAN）を提案した。研究者が表形式データを重視する中、エンドユーザー部門はデータプライバシー保護のために人工データを活用する可能性が高い。
画像・動画データ分野は、データベースを増強する需要の急増を背景に、合成データ生成市場シェアに大きく貢献すると予想される。さらに、合成メディアの利用は、発展途上国や先進国を問わず、オリジナルデータの置き換えとして顕著になっている。特に、合成画像＆動画は、自動車分野で大きな人気を集めている。例えば、2019年7月、Waymoはシミュレーションで100億マイル以上を走行したと主張した。業界プレーヤーは、消防車、パトカー、救急車、その他の緊急車両を発見するシステムを訓練するために合成画像＆動画データを使用すると予想され、業界の成長に良い兆しを見せている。
モデリングタイプの洞察
収益面では、エージェントベースモデリングセグメントが2022年に60％の最高シェアを占めた。エージェントベースモデリング（ABM）は、実世界データの物理モデルを作成し、同じモデルを用いてデータを再現することで人気を集めている。最近、エージェントベースモデリングは、金融分野で従来のモデルを凌駕する勢いを見せている。
不正検知システムのテストや開発のためのビジネス・トランザクションを生成する上で、非常に注目されている。業界関係者は、さまざまな種類のネットワークのモデリングを活用するために、ABMを頼りにすることが期待されている。ABMはまた、消費者とのやりとり、イノベーション、自動車、道路などのシミュレーションでも脚光を浴びている。
市場関係者は、その強固な交通制御・管理の浸透により、ABMを優先している。例えば、エージェントベースモデリングは、カーシェアリングやルート選択を重視し、斬新なシステムや戦略を生み出すことがトレンドとなっている。さらに、心理学的特性もエージェントモデルを促進する根拠となっている。また、エージェントベースのシミュレーションは、情報伝達プロセスや効果的なフィードバックを返すためのシェアリングモビリティ研究にも弾みをつけている。
アプリケーションの洞察
自然言語処理分野は、2022年に26％以上の収益シェアを占めた。合成データは、新しい言語リリースのブートストラップに役立つため、自然言語処理において飛躍的な利用を目撃している。2019年10月、アマゾンはアレクサの米国スペイン語、ヒンディー語、ブラジルポルトガル語バージョンを発表した。同社は、自然言語理解（NLU）システムのトレーニングデータを効率化し、完成させるために、合成データへの注力を強めている。NLPの最近の進歩は、企業がより迅速に行動するための合成データの必要性をさらに促進するだろう。
予測分析もまた、BFSIセクターからの堅調な需要に後押しされ、有望なアプリケーション・セグメントとして浮上している。銀行や金融部門は、不正検出のための予測分析に合成データを使用する可能性が高い。例えば、2020年9月、アメリカン・エキスプレスは、金融詐欺に対抗するための偽ビデオの作成を支援する技術のテストを報告した。同社は生成的敵対ネットワークを用いてクレジットカード詐欺を特定し、クレジットカード取引のように見える架空の金融データを生成する。さらに、保険分野では、販売強化と保険引受費用の最小化を目的とした予測アナリティクスの牽引力が見られる。エンドユーザーは、人工データを予測分析に利用することで、顧客のニーズや要望を見つけ出し、満足度を高める可能性が高い。
地域別インサイト
収益面では、北米が2022年に35%のトップシェアを占めた。米国とカナダは、不正検知、NLP、画像データに対する最終用途部門の傾斜が強まっていることから、有利な地域として浮上している。J.P.モルガン、アメリカン・エキスプレス、アマゾン、グーグルのウェイモなど、複数の企業が合成データへの投資を増やしている。
さらに、北米の合成データ生成市場予測では、コンピュータビジョンの足跡の拡大も良い結果をもたらすだろう。製造、地理空間画像、物理的セキュリティが顕著な牽引力となっている。例えば、2022年3月、ニューヨークとテルアビブにオフィスを構えるDatagenは、コンピュータビジョン・チームのための合成データ・ソリューションの成長を促進するため、シリーズBで5000万米ドルを調達した。さらに、自律走行車の台頭がこの地域のシミュレーションデータに拍車をかけている。自律走行車はシミュレーションデータによって地歩を固め、企業がエッジケースをテストすることを可能にし、事故のリスクを抑えている。米国などの先進国は、厳しい訓練要求や自動運転車の開発のために自律走行シミュレーションプラットフォームを強化している。
主要市場プレイヤー
ほとんどのAI
合成AI
スタティス
ワイデータ
エコビットd.o.o.
ヘイジー
キネティック・ビジョン社
カイメララボ
MDClone
ニューロメーション
TwentyBN
データジェン・テクノロジーズ
Informatica テストデータ管理
レポートの範囲
本レポートでは、合成データ生成の世界市場を以下のカテゴリに分類し、さらに業界動向についても詳述しています：
- 合成データ生成市場、データタイプ別
o 表形式データ
o テキストデータ
o 画像・動画データ
o その他
- 合成データ生成市場：モデリングタイプ別
o 直接モデリング
o エージェントベースモデリング
- 合成データ生成市場：オファリング別
o 完全合成データ
o 部分合成データ
o ハイブリッド合成データ
- 合成データ生成市場：用途別
o データ保護
o データ共有
o 予測分析
o 自然言語処理
o コンピュータビジョンアルゴリズム
o その他
- 合成データ生成市場、最終用途別
o BFSI
o ヘルスケア・ライフサイエンス
o 運輸・物流
o IT・通信
o 小売・Eコマース
o 製造業
o コンシューマー・エレクトロニクス
o その他
- 合成データ生成市場、地域別
o 北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
o ヨーロッパ
 フランス
 イギリス
 イタリア
 ドイツ
 スペイン
 ベルギー
o アジア太平洋
 中国
 インド
 日本
 オーストラリア
 韓国
 インドネシア
 ベトナム
南米
 ブラジル
 アルゼンチン
 コロンビア
 チリ
 ペルー
中東・アフリカ
 南アフリカ
 サウジアラビア
 UAE
 トルコ
 イスラエル
競争状況
企業プロフィール：世界の合成データ生成市場に参入している主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ：
Tech Sci Research社は、与えられた市場データを用いた世界の合成データ生成市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です：
企業情報
- 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング

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目次

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Synthetic Data Generation Market
5. Voice of Customer
6. Global Synthetic Data Generation Market Overview
7. Global Synthetic Data Generation Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Data Type (Tabular Data, Text Data, Image & Video Data, Others)
7.2.2. By Modeling Type (Direct Modeling, Agent-based Modeling)
7.2.3. By Offering (Fully Synthetic Data, Partially Synthetic Data, Hybrid Synthetic Data)
7.2.4. By Application (Data Protection, Data Sharing, Predictive Analytics, Natural Language Processing, Computer Vision Algorithms, Others)
7.2.5. By End-use (BFSI, Healthcare & Life sciences, Transportation & Logistics, IT & Telecommunication, Retail & E-commerce, Manufacturing, Consumer Electronics, Others)
7.2.6. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
7.3. By Company (2022)
7.4. Market Map
8. North America Synthetic Data Generation Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Data Type
8.2.2. By Modeling Type
8.2.3. By Offering
8.2.4. By Application
8.2.5. By End-use
8.2.6. By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1. United States Synthetic Data Generation Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Data Type
8.3.1.2.2. By Modeling Type
8.3.1.2.3. By Offering
8.3.1.2.4. By Application
8.3.1.2.5. By End-use
8.3.2. Canada Synthetic Data Generation Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Data Type
8.3.2.2.2. By Modeling Type
8.3.2.2.3. By Offering
8.3.2.2.4. By Application
8.3.2.2.5. By End-use
8.3.3. Mexico Synthetic Data Generation Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Data Type
8.3.3.2.2. By Modeling Type
8.3.3.2.3. By Offering
8.3.3.2.4. By Application
8.3.3.2.5. By End-use
9. Europe Synthetic Data Generation Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Data Type
9.2.2. By Modeling Type
9.2.3. By Offering
9.2.4. By Application
9.2.5. By End-use
9.2.6. By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1. Germany Synthetic Data Generation Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Data Type
9.3.1.2.2. By Modeling Type
9.3.1.2.3. By Offering
9.3.1.2.4. By Application
9.3.1.2.5. By End-use
9.3.2. France Synthetic Data Generation Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Data Type
9.3.2.2.2. By Modeling Type
9.3.2.2.3. By Offering
9.3.2.2.4. By Application
9.3.2.2.5. By End-use
9.3.3. United Kingdom Synthetic Data Generation Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Data Type
9.3.3.2.2. By Modeling Type
9.3.3.2.3. By Offering
9.3.3.2.4. By Application
9.3.3.2.5. By End-use
9.3.4. Italy Synthetic Data Generation Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Data Type
9.3.4.2.2. By Modeling Type
9.3.4.2.3. By Offering
9.3.4.2.4. By Application
9.3.4.2.5. By End-use
9.3.5. Spain Synthetic Data Generation Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Data Type
9.3.5.2.2. By Modeling Type
9.3.5.2.3. By Offering
9.3.5.2.4. By Application
9.3.5.2.5. By End-use
9.3.6. Belgium Synthetic Data Generation Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Data Type
9.3.6.2.2. By Modeling Type
9.3.6.2.3. By Offering
9.3.6.2.4. By Application
9.3.6.2.5. By End-use
10. South America Synthetic Data Generation Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Data Type
10.2.2. By Modeling Type
10.2.3. By Offering
10.2.4. By Application
10.2.5. By End-use
10.2.6. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Synthetic Data Generation Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Data Type
10.3.1.2.2. By Modeling Type
10.3.1.2.3. By Offering
10.3.1.2.4. By Application
10.3.1.2.5. By End-use
10.3.2. Colombia Synthetic Data Generation Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Data Type
10.3.2.2.2. By Modeling Type
10.3.2.2.3. By Offering
10.3.2.2.4. By Application
10.3.2.2.5. By End-use
10.3.3. Argentina Synthetic Data Generation Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Data Type
10.3.3.2.2. By Modeling Type
10.3.3.2.3. By Offering
10.3.3.2.4. By Application
10.3.3.2.5. By End-use
10.3.4. Chile Synthetic Data Generation Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Data Type
10.3.4.2.2. By Modeling Type
10.3.4.2.3. By Offering
10.3.4.2.4. By Application
10.3.4.2.5. By End-use
10.3.5. Peru Synthetic Data Generation Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Data Type
10.3.5.2.2. By Modeling Type
10.3.5.2.3. By Offering
10.3.5.2.4. By Application
10.3.5.2.5. By End-use
11. Middle East & Africa Synthetic Data Generation Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Data Type
11.2.2. By Modeling Type
11.2.3. By Offering
11.2.4. By Application
11.2.5. By End-use
11.2.6. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Synthetic Data Generation Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Data Type
11.3.1.2.2. By Modeling Type
11.3.1.2.3. By Offering
11.3.1.2.4. By Application
11.3.1.2.5. By End-use
11.3.2. UAE Synthetic Data Generation Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Data Type
11.3.2.2.2. By Modeling Type
11.3.2.2.3. By Offering
11.3.2.2.4. By Application
11.3.2.2.5. By End-use
11.3.3. South Africa Synthetic Data Generation Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Data Type
11.3.3.2.2. By Modeling Type
11.3.3.2.3. By Offering
11.3.3.2.4. By Application
11.3.3.2.5. By End-use
11.3.4. Turkey Synthetic Data Generation Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Data Type
11.3.4.2.2. By Modeling Type
11.3.4.2.3. By Offering
11.3.4.2.4. By Application
11.3.4.2.5. By End-use
11.3.5. Israel Synthetic Data Generation Market Outlook
11.3.5.1. Market Size & Forecast
11.3.5.1.1. By Value
11.3.5.2. Market Share & Forecast
11.3.5.2.1. By Data Type
11.3.5.2.2. By Modeling Type
11.3.5.2.3. By Offering
11.3.5.2.4. By Application
11.3.5.2.5. By End-use
12. Asia Pacific Synthetic Data Generation Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Data Type
12.1.2. By Modeling Type
12.1.3. By Offering
12.1.4. By Application
12.1.5. By End-use
12.1.6. By Country
12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
12.2.1. China Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.1.1. Market Size & Forecast
12.2.1.1.1. By Value
12.2.1.2. Market Share & Forecast
12.2.1.2.1. By Data Type
12.2.1.2.2. By Modeling Type
12.2.1.2.3. By Offering
12.2.1.2.4. By Application
12.2.1.2.5. By End-use
12.2.2. India Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.2.1. Market Size & Forecast
12.2.2.1.1. By Value
12.2.2.2. Market Share & Forecast
12.2.2.2.1. By Data Type
12.2.2.2.2. By Modeling Type
12.2.2.2.3. By Offering
12.2.2.2.4. By Application
12.2.2.2.5. By End-use
12.2.3. Japan Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.3.1. Market Size & Forecast
12.2.3.1.1. By Value
12.2.3.2. Market Share & Forecast
12.2.3.2.1. By Data Type
12.2.3.2.2. By Modeling Type
12.2.3.2.3. By Offering
12.2.3.2.4. By Application
12.2.3.2.5. By End-use
12.2.4. South Korea Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.4.1. Market Size & Forecast
12.2.4.1.1. By Value
12.2.4.2. Market Share & Forecast
12.2.4.2.1. By Data Type
12.2.4.2.2. By Modeling Type
12.2.4.2.3. By Offering
12.2.4.2.4. By Application
12.2.4.2.5. By End-use
12.2.5. Australia Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.5.1. Market Size & Forecast
12.2.5.1.1. By Value
12.2.5.2. Market Share & Forecast
12.2.5.2.1. By Data Type
12.2.5.2.2. By Modeling Type
12.2.5.2.3. By Offering
12.2.5.2.4. By Application
12.2.5.2.5. By End-use
12.2.6. Indonesia Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.6.1. Market Size & Forecast
12.2.6.1.1. By Value
12.2.6.2. Market Share & Forecast
12.2.6.2.1. By Data Type
12.2.6.2.2. By Modeling Type
12.2.6.2.3. By Offering
12.2.6.2.4. By Application
12.2.6.2.5. By End-use
12.2.7. Vietnam Synthetic Data Generation Market Outlook
12.2.7.1. Market Size & Forecast
12.2.7.1.1. By Value
12.2.7.2. Market Share & Forecast
12.2.7.2.1. By Data Type
12.2.7.2.2. By Modeling Type
12.2.7.2.3. By Offering
12.2.7.2.4. By Application
12.2.7.2.5. By End-use
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. Mostly AI
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Synthesis AI
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. Statice
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. YData
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. Ekobit d.o.o.
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Hazy
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. Kinetic Vision, Inc.
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. Kymera-labs
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
15.9. MDClone
15.9.1. Business Overview
15.9.2. Key Revenue and Financials
15.9.3. Recent Developments
15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.9.5. Key Product/Services Offered
15.10. Neuromation
15.10.1. Business Overview
15.10.2. Key Revenue and Financials
15.10.3. Recent Developments
15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.10.5. Key Product/Services Offered
15.11. TwentyBN
15.11.1. Business Overview
15.11.2. Key Revenue and Financials
15.11.3. Recent Developments
15.11.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.11.5. Key Product/Services Offered
15.12. DataGen Technologies
15.12.1. Business Overview
15.12.2. Key Revenue and Financials
15.12.3. Recent Developments
15.12.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.12.5. Key Product/Services Offered
15.13. Informatica Test Data Management
15.13.1. Business Overview
15.13.2. Key Revenue and Financials
15.13.3. Recent Developments
15.13.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.13.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer