AIモデルの開発やファインチューニングにおいて、
「高品質な学習データが足りない」
「プライバシーの問題で実データが使えない」といった課題に直面していませんか。この問題を解決する鍵として、大規模言語モデル（LLM）を用いた
「合成データ」が今、大きな注目を集めています。合成データとは、実データを模倣して人工的に生成されたデータのことです。
この記事では、LLMにおける合成データの基本から、具体的な生成手法、品質評価の指標、そして実際の活用事例までを網羅的に解説します。最後まで読めば、AI開発のボトルネックを解消し、モデルの性能を飛躍させるための具体的な道筋が見えるはずです。AI活用による業務効率化や新たな価値創出に関心のある方は、ぜひ当社の「AX CAMP」の資料もご覧ください。
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LLMにおける合成データとは？その基本を解説
LLMにおける合成データとは、実在するデータを模倣して人工的に生成された、実在しないデータを指します。大規模言語モデル（LLM）が持つ高度な文脈理解能力や言語生成能力を活用し、あたかも本物のようなテキスト、対話、コードなどをゼロから作り出す技術です。この技術により、開発者は実データに頼ることなく、AIの学習や評価に必要な大量のデータを手に入れられるようになります。（出典：合成データ生成技術の動向）
合成データの定義と実データとの違い
合成データは、実データ（現実世界で収集されたデータ）の統計的な特性やパターンを学習し、それらを再現するように生成されます。そのため、個々のデータは架空のものでありながら、データセット全体としては実データと非常によく似た性質を持つのです。この「実在しない」という点が、特にプライバシー保護の観点から非常に重要となります。
実データと合成データの主な違いを以下の表にまとめました。
| 比較項目 | 実データ | 合成データ |
|---|---|---|
| プライバシー | 個人情報を含むリスクが高い | 元データを直接含まないためリスクを低減できる |
| 入手コスト | 収集・ラベリングに高コスト | 生成コストは比較的低い |
| データ量 | 収集量に限界がある | 理論上は大量生成可能（※コスト・品質制約あり） |
| 希少ケース | 網羅が困難 | 意図的に生成可能 |
| バイアス | 社会的な偏りが含まれる可能性 | 意図的な設計を通じて軽減が可能 |
ただし、合成データも完全にリスクがないわけではありません。元データの特徴を学習する過程で個人が再識別されたり、特定の属性が推測されたりするリスクは残ります。そのため、差分プライバシーといった技術の適用や、独立したプライバシー評価（攻撃テスト）を併用するなど、厳格な監査とガバナンス体制の構築が不可欠です。
LLMが高品質なデータ生成に適している理由
近年のLLM、例えばOpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeシリーズなどは、従来の技術とは一線を画す品質の合成データを生成できます。その理由は、LLMが単語の並びだけでなく、複雑な文法構造、文脈、さらには文章の背後にある意図やニュアンスまで深く理解しているためです。
この能力により、特定のドメイン（医療、金融、法律など）に特化した専門的なテキストや、特定のシナリオを想定した対話データなど、極めて多様で質の高いデータを自在に生成できます。その結果、AIモデルの性能を特定の方向に強化したり、弱点を補強したりするための精密なチューニングが可能になるのです。
なぜ今LLMの合成データが注目されるのか？
LLMによる合成データが急速に注目を集めている背景には、AI開発が直面する2つの大きな課題、「データの枯渇」と「プライバシー保護」があります。事実、世界の合成データ生成市場は、2032年には299億6,000万米ドルに達すると予測されており、その重要性の高まりがうかがえます。（出典：合成データ生成の世界市場：産業動向、シェア、規模、成長、機会、2026-2032年予測）
これらの課題はAI技術が社会に浸透するほど深刻化しており、合成データはその有効な解決策として期待されています。さらに、モデルの性能をもう一段階引き上げるための「希少データの創出」という側面でも、その価値は計り知れません。
データ枯渇問題とプライバシー保護への貢献
AI、特にLLMの性能は、学習データの量と質に大きく依存します。しかし、インターネット上の高品質な公開データは有限であり、一部の研究では将来的なデータ枯渇のリスクも指摘されているのです。また、ユーザーデータなどの実データを利用する際には、GDPR（EU一般データ保護規則）や改正個人情報保護法に代表されるように、プライバシー規制が年々厳格化しています。
合成データは、これらの問題を同時に解決します。実在の個人情報を含まないためプライバシー侵害のリスクを根本から排除し、かつ理論上は無限にデータを生成できるため、データ枯渇の心配がありません。これにより、企業はコンプライアンスを遵守しながら、AI開発に必要なデータを安定的に確保できます。（出典：合成データ生成技術の動向）
希少データ（エッジケース）創出によるモデル性能向上
AIモデルの頑健性（ロバストネス）を高める上で、通常ではめったに発生しない「エッジケース」や「テールイベント」と呼ばれる希少なデータでの学習が不可欠です。例えば、自動運転AIにおける予期せぬ障害物の出現や、金融システムの不正検知における巧妙な新手の詐欺などがこれにあたります。
実データからこれらの希少な事例を十分に収集することは、時間的にもコスト的にも極めて困難です。しかし、LLMを使えば、特定の条件を指定して意図的にエッジケースのデータを大量に生成できます。これにより、モデルは未知の状況に対する対応能力を大幅に向上させ、より信頼性の高いAIシステムの構築が可能になるのです。
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LLMによる合成データの主要な生成手法
LLMを用いて高品質な合成データを生成するためには、いくつかの確立された手法が存在します。中でも特に重要で広く利用されているのが、「自己教示（Self-Instruct）」と「蒸留（Distillation）」です。これらの手法は、LLM自身の能力を最大限に活用して、データセットを自律的に拡張・改善することを目的としています。
さらに、生成と評価を繰り返して質を高める「自己改善（Self-Improvement）」のアプローチも注目されています。これらの手法を理解することで、より目的に合ったデータ生成が可能になります。
自己教示（Self-Instruct）と蒸留（Distillation）
自己教示（Self-Instruct）は、少数の手作業で作成した「シード」となるタスク（指示と応答のペア）をLLMに与え、それを手本としてLLM自身に新しいタスクを次々と生成させる手法です。生成されたタスクの中から質の高いものや多様性のあるものをフィルタリングし、再びシードとして利用することで、雪だるま式にデータセットを大規模化できます。このアプローチにより、人手を介さずに多様な指示データセットを効率的に構築できるのです。
一方、蒸留（Distillation）は、非常に高性能な「教師モデル」（例：GPT-5）にタスクを解かせ、その出力（思考プロセスや最終的な回答）を大量に生成します。そして、その生成された高品質なデータセットを使って、より軽量な「生徒モデル」を学習させる手法です。これにより、教師モデルの持つ高度な知識や能力を、より低コストで運用できる生徒モデルに効率的に「蒸留（継承）」させることができます。（出典：知識の蒸留（Knowledge Distillation）とは）
自己改善（Self-Improvement）
自己改善（Self-Improvement）は、LLMが一度生成したデータに対して、自己評価やフィードバックを行い、その結果を基に再度データを生成し直すという反復的なプロセスです。具体的には、LLMに「生成した回答は、この評価基準に照らして適切か？」といった自己評価プロンプトを与え、不十分な点があればそれを修正するように指示します。
このサイクルを繰り返すことで、生成されるデータの質をスパイラル状に高めていくことができます。特に、論理的な一貫性や専門性が求められる複雑なタスクのデータ生成において非常に有効な手法といえるでしょう。
実践！LLMで合成データを生成する基本ステップ
LLMを用いて合成データを生成するプロセスは、体系的なステップを踏むことで、その品質と効果を最大化できます。目的の明確化から始まり、生成、評価、そして反復的な改善に至るまで、各ステップで重要なポイントがあります。ここでは、合成データ生成プロジェクトを成功に導くための5つの基本ステップを紹介します。
このプロセスを理解することで、自社の課題解決に向けた具体的なアクションプランを描けるようになります。
- 目的の明確化
まず、合成データを何のために利用するのかを具体的に定義します。例えば、「顧客からの問い合わせに自動応答するチャットボットの対話精度を向上させたい」「特定の業界の専門用語を正確に理解するモデルを開発したい」など、目的によって生成すべきデータの内容や形式が大きく異なります。 - シードデータの準備
次に、LLMがデータを生成する際の「手本」となる少量の高品質なデータ（シードデータ）を用意します。これは手作業で作成する場合もあれば、既存の信頼できるデータから抽出する場合もあります。このシードデータの質が、最終的に生成されるデータ全体の品質を大きく左右します。 - 生成手法の選択とプロンプト設計
目的に応じて、前述の「自己教示」「蒸留」などの生成手法を選択します。そして、LLMに対してどのようなデータを生成してほしいかを具体的に指示する「プロンプト」を設計します。プロンプトには、出力形式、文体、含めるべき要素、避けるべき表現などを詳細に記述することが高品質化の鍵です。 - データの生成とフィルタリング
設計したプロンプトを用いてLLMにデータを生成させます。一度に大量のデータを生成した後、品質の低いデータやシードデータと重複しているデータなどを自動または手動で除去（フィルタリング）します。 - 品質評価と反復
生成されたデータセットが目的に合致しているか、後述する品質指標を用いて評価します。評価結果に基づき、プロンプトの改善やフィルタリング基準の見直しを行い、再度データ生成のステップに戻ります。このサイクルを繰り返すことで、データセットの品質を継続的に向上させます。
これらのステップを丁寧に進めることが、プロジェクトの成功に直結します。
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合成データの品質を評価する重要指標
生成した合成データがAI開発に本当に役立つかを判断するためには、その品質を客観的に評価することが不可欠です。品質評価は多角的な視点から行う必要があり、一般的に「忠実度（Fidelity）」と「多様性（Diversity）」が重要な指標とされます。これらは合成データが実データの特性をどれだけ忠実に再現し、かつ、どれだけ幅広いバリエーションを網羅しているかを示します。
しかし、これら2つだけでは十分ではありません。下流タスクでの実用性（Utility）、プライバシーリスク評価、分布の差を示す指標（例：Wasserstein距離）などを含めた総合的な評価が、高品質な合成データ活用の鍵となります。
忠実度（Fidelity）：実データとの統計的類似性
忠実度（Fidelity）は、合成データが元の実データと統計的にどれだけ似ているかを測る指標です。具体的には、データの平均値、中央値、標準偏差といった基本的な統計量や、変数間の相関関係、データの分布形状などを比較します。忠実度が高い合成データは、実データと同じようなパターンや関係性を持っており、実データの「代理」としてAIモデルの学習に用いることができます。
例えば、顧客の年齢と購買金額の関係性を実データで分析した際に特定の傾向が見られる場合、忠実度の高い合成データでも同様の傾向が再現されている必要があります。この指標の評価には、統計的検定や可視化ツールが用いられます。
多様性（Diversity）：データのバリエーションと網羅性
多様性（Diversity）は、生成された合成データがどれだけ広範なバリエーションをカバーしているかを測る指標です。たとえ忠実度が高くても、生成されるデータが毎回同じような内容ばかりでは、モデルが未知のデータに対応する能力（汎化性能）が育ちません。特に、発生頻度は低いものの重要なエッジケースをどれだけ含んでいるかが重要になります。
高品質な合成データは、実データに存在する主要なパターンだけでなく、マイナーなパターンや外れ値まで適切に網羅している必要があります。多様性を評価するには、データのユニークな値の数や、クラスタリング分析などを用いて、データが特定の領域に偏っていないかを確認します。
【2025年最新】LLM合成データの分野別活用事例
LLMによる合成データは、既に様々な分野で実用化が進んでおり、AI開発の在り方を大きく変えつつあります。特に、自然言語処理（NLP）タスクの精度向上や、プライバシーが厳しく問われる金融・医療分野での活用は目覚ましいものがあります。ここでは、具体的な最新の活用事例を紹介し、合成データがもたらす価値を明らかにします。
さらに、AX CAMPの研修を通じてAI活用を実現した企業の業務効率化事例もご紹介します。
NLPタスクの精度向上と対話AIへの応用
自然言語処理（NLP）の分野では、特定のタスク（例：感情分析、固有表現抽出、文章分類）を高い精度で実行するために、大量のラベル付きデータが必要です。しかし、人手によるラベリングは高コストです。そこで、LLMを用いて「この文章はポジティブな感情を表している」「この単語は人名である」といったラベル付きの合成データを大量に生成し、モデルの学習に活用するケースが増えています。
また、対話AI（チャットボット）の開発においても、想定される多種多様なユーザーからの質問とそれに対する模範応答のペアを合成データとして生成することで、より自然で気の利いた対話が可能なAIを効率的に育成しています。
金融・医療分野におけるプライバシー保護
金融分野では、顧客の取引履歴や個人資産といった機密性の高いデータを扱うため、実データの利用には厳しい制限があります。合成データを用いることで、個人を特定できない形でリアルな取引パターンを持つデータを生成し、不正検知モデルや信用スコアリングモデルの開発に活用されています。これにより、プライバシーを保護しつつ、モデルの精度を維持・向上させることが可能です。
同様に医療分野でも、患者の電子カルテや臨床試験データは極めてセンシティブな情報です。LLMを使って症状、診断、治療経過などの関係性を保持した合成患者データを生成することで、創薬研究や臨床予測モデルの開発を、倫理的な課題をクリアしながら加速させています。
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LLM合成データの生成に役立つツール・ライブラリ
LLMを用いた合成データの生成を効率的に行うためには、専用のツールやライブラリを活用することが推奨されます。これらのツールは、データ生成のプロセスを自動化し、品質評価や管理を容易にするための機能を提供します。ここでは、代表的なオープンソースのライブラリから、商用のエンタープライズ向けプラットフォームまで、目的別に選べる主要な選択肢をいくつか紹介します。
これらのツールを使いこなすことで、合成データ生成の専門知識がなくても、高品質なデータセットを迅速に構築することが可能になります。
- Synthetic Data Vault (SDV)
- Gretel.ai
- YData Fabric
- MOSTLY AI
- Hazy
Synthetic Data Vault (SDV) は、Pythonで利用できるオープンソースのライブラリで、特に表形式データの生成に強みを持ちます。様々な統計モデルや機械学習モデルをベースにしたデータ生成が可能で、研究開発やプロトタイピングに適しています。Gretel.aiは、開発者向けのAPIを中心にサービスを展開しており、テキストやJSONなど多様なデータ形式に対応した合成データ生成が可能です。プライバシー保護機能も充実しています。
YData FabricやMOSTLY AI、Hazyなどは、よりエンタープライズ向けのプラットフォームです。GUIベースの直感的な操作でデータ生成から品質評価、管理までを一気通貫で行えるのが特長で、大規模な組織でのデータ活用や、厳格なデータガバナンスが求められる場面で力を発揮します。（出典：合成データ生成の世界市場：産業動向、シェア、規模、成長、機会、2026-2032年予測）
LLM合成データ活用の注意点と今後の課題
LLMによる合成データは多くのメリットをもたらす一方で、その活用にはいくつかの注意点と乗り越えるべき課題も存在します。特に、元データに含まれるバイアスの増幅や、生成されたデータの品質管理は、慎重な取り扱いが求められる重要なポイントです。これらのリスクを理解し、適切に対処しなければ、かえってAIモデルの性能を低下させたり、不公平な判断を助長したりする危険性があります。
最も注意すべき点の一つは、バイアスの問題です。合成データは、学習元となる実データの特性を模倣するため、もし元データに性別や人種、年齢に関する社会的な偏り（バイアス）が含まれていた場合、合成データもそのバイアスを再現、あるいは増幅してしまう可能性があります。バイアスを含んだデータで学習したAIは、差別的な判断を下すリスクがあり、企業の信頼を損なうことにもなりかねません。対策としては、意図的な設計と検査を通じてバイアスを「軽減」することはできますが、完全な除去は困難です。具体的には、反事実データ生成、サンプリング制御、ポストホック正規化などの緩和手法を組み合わせることが求められます。
また、生成プロセスの管理が不十分だと、質の低い、あるいは無意味なデータを大量に生成してしまうリスクもあります。生成されたデータが本当に目的に合致しているかを常に評価し、フィードバックを繰り返す品質管理のループを確立することが不可欠です。さらに、現在の評価指標はまだ発展途上であり、生成されたデータの価値を完全に測定しきれていないという課題も残っています。今後は、より高度な評価手法の開発や、生成プロセスの透明性を高める技術が求められます。
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まとめ：LLM合成データでAI開発の可能性を広げよう
本記事では、LLMにおける合成データについて、その基本から生成手法、品質評価、活用事例、そして注意点までを包括的に解説しました。高品質な学習データの不足やプライバシー保護といった、現代のAI開発が直面する大きな壁を乗り越えるための強力なソリューションであることがお分かりいただけたかと思います。
最後に、本記事の要点をまとめます。
- 合成データとは：実データを模倣してLLM等で人工的に生成されたデータ。プライバシーやコストの課題解決に貢献する。
- 注目される理由：データ枯渇問題への対応、プライバシー規制の遵守、モデル性能を向上させる希少データの創出が可能。
- 主要な生成手法：LLMが自律的にデータを拡張する「自己教示」や、高性能モデルの知識を軽量モデルに継承させる「蒸留」がある。
- 品質評価が重要：実データとの類似性を示す「忠実度」と、データの網羅性を示す「多様性」に加え、実用性やプライバシーリスクなど多角的な評価が鍵となる。
合成データを効果的に活用するには、その生成から評価、運用に至るまでの一貫したノウハウと、それを実践できる人材が不可欠です。もし貴社が「AIを活用して業務を効率化したいが、何から手をつければいいかわからない」「専門的な知見を持つ人材が社内にいない」といった課題をお持ちであれば、ぜひ一度、当社の「AX CAMP」をご検討ください。専門家の伴走支援のもと、貴社のビジネスに直結するAI活用の実現を支援します。
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