合成データ生成のマスタリング:応用とベストプラクティス

合成データ生成のマスタリング:応用とベストプラクティスを最大限活用する方法

企業はデータを最も秘匿の情報として保護すべきであり、これがデジタル領域での持続的な影響を生み出すエネルギー源であると言えます。同様の目的を追求するために、合成データは実際のデータを模倣し、PIIを明かさずに多くのデータ機能を可能にする武器です。リアルタイムデータに比べてその有用性は劣りますが、多くのユースケースで同等に価値があります。

たとえば、デロイトはトレーニングデータの80%を合成データフィードから生成したMLモデルを使用しています。

高品質な合成データを得るためには、企業のダイナミックなニーズと同様にシンクロするデータ生成プラットフォームが必要です。

重要な合成データの利用事例は何ですか?

合成データ生成は正確なMLモデルの構築に役立ちます。特に企業が自身のMLアルゴリズムをトレーニングする必要があり、利用可能なデータセットが非常に不均衡な場合には、合成データ生成は非常に有効です。データプラットフォームを選ぶ前に、以下は可能な使用事例の概要です。

  • 合成データはソフトウェアQAプロセスをより良いテスト環境と、したがってより良い製品のパフォーマンスに装備します。
  • 合成データは、本番データが存在しないか不足している場合に、MLモデルのトレーニングを補完します。
  • PIIデータセットを公開せずに、合成データを配布することによって、第三者やパートナーに認可を与えることができます。具体的な例としては、金融データや患者データが挙げられます。
  • デザイナーは制御された環境で製品のパフォーマンスを評価するための基準として合成データを使用することができます。
  • 合成データは、仮説をテストおよび検証するための行動シミュレーションを可能にします。

合成データ生成のベストプラクティスは何ですか?

  • データのクリーンさを確保する:これはどんなデータプラクティスにもおける第一の基本ルールです。ガベージインとガベージアウトのような状況を避けるために、データの調和を確保してください。これは、異なるソースの同じデータ属性が同じ列にマッピングされることを意味します。
  • ユースケースの関連性を確保する:異なる合成データ生成技術は、異なるユースケースに適しています。選択した生成技術が適用可能かどうかを評価してください。
  • 統計的な類似性を保持する:統計的な特性は、元のデータセットの特性を一致させ、維持する必要があります。これには属性を保持することも含まれます。
  • データのプライバシーを守る:生成されたデータの中の機密情報を保護するための適切なプライバシー保護措置を実装してください。これには匿名化、一般化、または差分プライバシーテクニックが含まれる場合があります。
  • データ品質の検証:合成データの品質を、元のデータに対して徹底的に検証してください。統計的な特性、分布パターン、相関に関して類似性を評価してください。

企業による合成データ生成

さて、これまで話してきたのとは全く異なるアプローチであるエンティティベースのデータ管理です。単純に言えば、特定のビジネスエンティティのためにデータを格納または生成することで、一貫性と最適利用を確保します。エンティティベースのアプローチでは、匿名のまま正確さを保ちつつ、関連性のあるデータセットを作成します。

例えば、医療分野では、この方法を使用して、プライバシーを保護しつつ、研究や分析の目的で正確な医療記録を作成することができます。同様に、顧客、デバイス、注文などのビジネスエンティティに対しても、人工的でありながらほぼ正確なデータセットを作成することができます。

エンティティ中心の合成データ生成は、テスト、分析、および機械学習モデルのトレーニングなど、さまざまなビジネスアプリケーションにおいて、関連性のある整合性とコンテキストに特化した正確さを維持するための基本戦略として重要です。以下は、主な利点の概要です。

  • フォーカスされたエンティティ生成:各ビジネスエンティティの関連データがシステム全体で文脈的に正確で一貫性があることを保証します。
  • エンティティモデルとの参照整合性:包括的なガイドとして機能し、フィールドを整理・分類して参照整合性を維持します。
  • テクニックの多様性:有効で一貫性のあるデータの生成には生成型AIを使用し、特定のフィールドルールにはルールベースのエンジンを使用し、新しい識別子での複製にはエンティティのクローニングを使用し、セキュアなプロビジョニングにはデータのマスキングを使用します。
  • アプリケーション間の一貫性:AIモデルのトレーニングでもデータの安全性を確保するために、エンティティベースのアプローチは合成データの中での一貫性と正確性を保証し、すべての段階で参照整合性を維持します。

過去に多くの製品がエンティティベースのモデルを試みましたが、成功したのはわずかです。しかし、K2Viewはデータファブリックとメッシュ製品において、エンティティベースのモデルを最初に導入し特許を取得しました。データファブリックは、専用のマイクロデータベースにすべてのビジネスエンティティのデータを保存する一方、数百万のレコードを保存します。彼らの合成データ生成ツールは、ソースデータの取得からサブセッティング、パイプライン化、その他の操作までのエンドツーエンドのライフサイクルをカバーしています。このソリューションは、MLモデルのトレーニングに適した正確で規制対応であり、かつ生命的な合成データを作成しているため、いくつかのフォーチュン500企業に信頼されています。

一方、エンティティベースのモデルはないものの、GretelやMOSTLY AIなどの合成データジェネレータは、異なる利点を提供しています。

Gretelは、MLエンジニア向けにAPIを提供し、匿名化された安全な合成データの作成を推進し、プライバシーと整合性を保持しています。

一方、新しいプラットフォームであるMOSTLY AIは、実世界のデータをシミュレートし、詳細な情報粒度を保護しながら、機密データを保全します。

結論

GDPRなどの規制の厳格化に伴い、企業は慎重に行動する必要があります。そうでなければ、意図しない違反でも大きなペナルティを引き寄せてしまうかもしれません。適切な合成データプラットフォームとのパートナーシップは、企業が国境を越えてシームレスに運営することを可能にします。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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