合成データの力でAIとデータモデルを正確に駆動する

データの未来：AIを進化させる合成データの力

2024年6月18日
翻訳: 逆井 晶子

この記事は米Catchpoint Systems社のブログ記事「The power of synthetic data to drive accurate AI and data models」の翻訳です。
Spelldataは、Catchpointの日本代理店です。
この記事は、Catchpoint Systemsの許可を得て、翻訳しています。

私たちはデータが豊富な世界に生きています。
クリック、スワイプ、「いいね！」、シェア、オンラインでの購入のすべてが、企業がサービスを最適化するために使用するデータポイントを生成します。
しかし、現実世界の膨大なデータであっても、特にIT運用における人工知能（AIOps: Artificial Intelligence for IT Operations）の開発においては限界があります。

ここで登場するのが合成データ(Synthetic Data)です。
最近の生成AIの進歩により、プライバシーを侵害せずに実際のデータパターンを模倣する高品質の合成データを作成できるようになりました。
これにより、より正確で公平なAIへの魅力的な道が開かれます。
以下で、合成データがどのようにAIを変革し、Catchpointでの私たちの能力を向上させるかを紹介します。

AIにおける合成データの革新的な役割

合成データ(Synthetic Data)はAIの世界を変革しており、小売、ロボティクス、医療などの様々な分野でますます活用されています。
合成データの主な利点の一つは、実際のデータが持つ制限や課題を克服できることです。
これには、データの不足、プライバシー、バイアス、品質の問題が含まれます。

合成データは、大量に作成でき、倫理的・法的な制約を超えず、多様でバランスの取れた属性を持ち、高精度かつ忠実なものを提供できます。
ここでは、AI開発における合成データの利点の一部を紹介します：

より多くのデータがより優れたAIを生む

AIの持続的な課題の一つは、十分かつ関連性の高い高品質なトレーニングデータを得ることです。
合成データは事実上無限のデータへのアクセスを提供し、データが増えることでAIとデータモデルが継続的に改善されます。

プライバシーを保護する

GDPRのような法律とプライバシー意識の高まりにより、実際のユーザーデータを取得してAIをトレーニングすることがますます難しくなっています。
合成データは、ユーザー情報を含まないためプライバシーを保護します。
さらに、次世代レコメンデーションシステム、予測タイピング、音声アシスタントなどのアプリケーションにおいて、個人データを損なうことなく、よりきめ細かなパーソナライゼーションが可能になります。

バイアスを軽減する

実際のデータには、性別や人種に関連する無意識の社会的バイアスが含まれることがよくあります。
バイアスのあるデータをAIに供給すると、バイアスのある結果が生まれます。
合成データは、バイアスの軽減のためにセンシティブな属性を削除することで、解決策を提供します。
これは特に、医療や金融などのセンシティブな分野で重要です。

競争の場を平等にする

合成データは、特にスタートアップや小規模企業にとって、質の高いデータへのアクセスを民主化します。
合成データを有用な量で生成するには、大規模な研究予算は不要です。
大企業も小企業も、AIの専門知識がなくても、クラウドAPIを通じて合成データを利用できます。

新しい可能性を引き出す

合成データは、実際のデータでは不可能な新しいシナリオを作成し、仮説をテストし、エッジケースを探求し、反事実を生成するなどの新しい可能性とイノベーションをもたらします。
また、特定のデータセットに依存しない、より優れたアルゴリズムの開発の道を開き、合成マイノリティデータを通じてコーナーケースをより多くストレステストすることで、堅牢性と精度を向上させます。

リスクを低減する

合成データは、シミュレーション、エッジケースのテスト、その他の実験に理想的であり、実際のシステムやユーザーに影響を与えることはありません。
これにより、自動運転車のような新しい技術が数十億マイルのテストを必要とする場合に、安全性のリスクや導入の障壁を最小限に抑えます。

AIOpsを強化する合成モニタリングデータ

ITインフラストラクチャやアプリケーションのモニタリングにおいて、実世界のデータの膨大な量、速度、多様性が最も顕著です。
この文脈で、合成データはAIOpsのゲームチェンジャーとして登場します。
機械学習、データ分析、オートメーションを統合することで、AIOpsはIT運用を大幅に強化し、モニタリング、インシデント管理、サービス提供を含む多くの分野で活用されます。

合成データは、AIモデルをトレーニングし、より正確かつ効率的にするために不可欠です。
モデルの精度が向上することで、データ駆動の洞察、予測、推奨を通じて、ITチームの有効性、信頼性、パフォーマンスが向上します。

Catchpoint: 卓越した合成データでAIOpsを強化

AIOpsの性能は、その基礎となるデータにかかっています。
ここでCatchpointの合成データが重要な役割を果たします。
Catchpointの合成データは、その量だけでなく、行動可能な洞察に富んでいることが際立っています。
このデータリッチでシグナルリッチなアプローチにより、すべてのデータポイントがAIモデルの向上に有意義に貢献します。

私たちのグローバル・オブザーバビリティ・ネットワークは、毎日、デジタル体験に関する数十億のデータポイントを収集し、エンドユーザーの体験、ネットワークパフォーマンス、およびアプリケーションの挙動を様々な場所、デバイス、シナリオからキャプチャしています。
私たちのデータにより、AIOpsはノイズを減らし、死角をなくし、シグナルを強化することで、より高い精度、正確さ、信頼性を達成することができます。

Catchpointの合成データがより優れたデータモデルを作り出す方法

Catchpointの合成データは、アルゴリズムのトレーニングとテストに使用する特徴、変数、次元を提供することで、AIOpsがより優れたデータモデルを作り出すことを可能にします。
この包括的なアプローチにより、ITチームは、実際のデータでは明らかでない、または利用できない新しいパターン、トレンド、相関関係を見つけることができます。
また、不確実性、変動性、複雑性に対処できる、より堅牢でレジリエントなデータモデルを生み出します。

Catchpointは、豊富なデータコーパスに基づいた高度な生成AI手法を使用して、プライバシーに配慮した合成モニタリングデータを作成します。
この高度なデータにより、AIOpsモデルは、デジタル体験の問題を収益やブランドの評判に影響を与える前に、自動的に検出、診断、修正することができ、より予測的かつ正確になります。
さらに、私たちの高度な生成AI手法は、「低シグナルノイズ比」を優先し、無関係なデータやノイズを除去します。
これにより、最も関連性の高い情報に基づいて正確な予測と意思決定ができる、より精密で信頼性の高いAIモデルが実現します。

合成データとともに未来を迎える

私たちが探求してきたように、合成データは技術革新の最前線に立ち、AIとAIOpsに数多くの利点を提供します。
実際のデータを模倣しながら、プライバシー問題に対処し、バイアスを軽減し、AIモデルの品質を向上させるその能力は比類がありません。
小規模な企業にとっての競争の場を平等にし、医療、金融、IT運用などの分野を変革する合成データは、単なるツールではなく、イノベーションと進歩の触媒です。

しかし、すべての合成データが同じではありません。
Catchpointは、独自の合成モニタリングデータで際立っています。
世界最大の独立したグローバル・オブザーバビリティ・ネットワークからのデータに基づいてトレーニングされた、業界で最も正確で完全なデータセットを提供し、より自動化された世界を実現します。

私たちの最新のAI機能、特に画期的な「インターネットソナー」について詳しく知ってください。

オンデマンドウェビナーをご覧になり、CatchpointのAI搭載インターネットパフォーマンスモニタリングで企業がインターネットの複雑さに対処する方法を学びましょう。