23 November, 20251. シンセティックデータが注目される背景
- 実データのプライバシー規制が厳格化し、共有が困難に。
- モデルのバイアスを是正するため、多様なケースを生成したい。
- ハードウェア/ロボティクスのシミュレーションで高速検証が必要。
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2. ガバナンスの柱
- 生成プロセス管理: 使用モデル・シード・パラメータを記録。
- 品質評価: 多様性・忠実度・プライバシーリスクを数値化。
- 利用制御: シナリオ別に利用可否を定義し、期限や削除ポリシーを設定。
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3. チェックリスト
- モデルが実データを過度に記憶していないか？
- 合成データの分布が業務要件と一致しているか？
- 生成したデータを第三者へ提供する際の契約は整備済みか？
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4. KPI例
| KPI | 目標 |
|---|---|
| プライバシーリスクスコア | 安全基準以下 |
| バイアス指標 | 実データ比±5%以内 |
| ドキュメント更新頻度 | 月次 |
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5. オペレーションモデル
- データステュワードを任命し、生成リクエストを承認制に。
- モデルカード/データカードを作成し、再利用時の透明性を確保。
- 監査ログをクラウドストレージに保存し、比較検証を容易に。
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6. まとめ
シンセティックデータは万能ではありません。生成プロセスの透明性と、品質・プライバシーの定量評価をセットで実施してこそ、安心して本番活用できます。
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