시장보고서 | 연간정보서비스 | 맞춤형시장조사 | 메일링 | 비교리스트
세계 합성 데이터 생성 시장
Synthetic Data Generation
상품코드 : 1561829
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 304 Pages
 라이선스 & 가격 (부가세 별도)
US $ 5,850 ￦ 8,487,000
PDF (Single User License) help
PDF 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄는 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.
US $ 17,550 ￦ 25,463,000
PDF (Global License to Company and its Fully-owned Subsidiaries) help
PDF 보고서를 동일 기업의 모든 분이 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄는 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.


한글목차

합성 데이터 생성 세계 시장은 2030년까지 37억 달러에 달할 전망

2023년에 3억 2,390만 달러로 추정되는 합성 데이터 생성 세계 시장은 2023-2030년간 CAGR 41.8%로 성장하고, 2030년에는 37억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 에이전트 기반 모델링은 CAGR 43.3%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때 25억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 직접 모델링 부문의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 39.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 8,510만 달러로 추정, 중국은 CAGR 39.2%로 성장 예측

미국의 합성 데이터 생성 시장은 2023년 8,510만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 분석 기간 2023-2030년의 CAGR 39.2%를 견인해 2030년까지 5억 3,210만 달러 규모에 이를 것으로 예측되고 있습니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 37.9%와 35.5%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 27.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 합성 데이터 생성 시장- 주요 동향과 촉진요인 정리

합성 데이터 생성: 고급 AI와 머신러닝을 위한 길 열기

합성 데이터 생성은 AI와 머신러닝 모델에서 사용하기 위해 현실 세계의 데이터를 시뮬레이션한 인공 데이터를 만드는 과정입니다. 현실 세계의 관찰과 상호작용에서 수집되는 전통적인 데이터와는 달리, 합성 데이터는 실제 데이터의 특성과 패턴을 모방하기 위해 알고리즘으로 생성됩니다. 이 기술은 특히 실세계 데이터가 부족하거나 기밀성이 높거나 입수가 어려운 시나리오에서 AI 모델의 훈련과 검증에 중요한 역할을 합니다. 관리되고 확장 가능한 데이터 소스를 제공함으로써, 합성 데이터 생성은 연구자와 개발자가 보다 견고하고 정확한 AI 모델을 교육할 수 있게 해주며, 실제 세계 용도에서 보다 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. AI와 머신러닝이 계속 진행되고 있는 가운데, 합성 데이터 생성은 혁신을 가능하게 하고 전통적인 데이터 수집 방법의 한계를 극복하기 위해 점점 더 중요해지고 있습니다.

기술의 발전은 합성 데이터 생성을 어떻게 강화하고 있는가?

기술의 진보는 합성 데이터 생성의 기능을 크게 향상시켜 더욱 정교하고 정확하며 널리 적용할 수 있도록 합니다. 생성적 적대 네트워크(GAN) 및 기타 고급 머신러닝 알고리즘의 개발로 복잡한 이미지, 동영상, 시계열 데이터 등 실세계 데이터와 매우 유사한 고품질 합성 데이터를 생성할 수 있는 능력이 향상되었습니다. 자연언어처리(NLP)의 진보로 언어 번역, 감정 분석, 챗봇 등의 분야에서 AI 모델 학습에 필수적인 합성 텍스트 데이터를 생성할 수 있게 되었습니다. 합성 데이터 생성과 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 통합을 통해 기업은 데이터 생성 노력을 손쉽게 확장할 수 있어 AI 모델 교육 및 테스트에 대량의 합성 데이터를 제공할 수 있습니다. 또한, 데이터 강화로 알려진 실제 세계 데이터와 결합된 합성 데이터를 사용하는 것은 AI 교육 데이터 세트의 다양성과 견고성을 향상시키는 일반적인 방법입니다. 이러한 기술 혁신으로 자율주행차와 헬스케어에서 금융과 사이버보안에 이르기까지 다양한 업계에서 합성 데이터 생성의 채용이 진행되고 있습니다.

합성 데이터 생성의 주요 용도와 이점은?

합성 데이터 생성은 광범위한 응용 분야에서 사용되며 AI 및 머신러닝 모델의 개발과 배포를 강화하는 수많은 이점을 제공합니다. 자동차 산업에서 합성 데이터는 자율 주행 차량 훈련에 필수적이며 실제 세계 데이터만으로는 어려운 다양한 운전 시나리오와 환경을 제공합니다. 의료 분야에서 합성 데이터 생성은 의료 영상, 진단 및 치료 계획을 위한 AI 모델의 개발을 지원하는 반면 기밀성이 높은 실세계 데이터를 필요로 하지 않기 때문에 환자의 프라이버시를 확보할 수 있습니다. 수 있습니다. 금융 분야에서는 부정 탐지, 위험 평가, 알고리즘 트레이딩에 합성 데이터를 활용하여 금융기관은 고객 데이터를 손상시키지 않고 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 개발할 수 있습니다. 합성 데이터 생성의 주요 이점으로는 대규모로 다양한 데이터 세트를 생성할 수 있다는 것, 데이터 프라이버시와 보안의 향상, 실세계의 데이터 수집에의 의존도의 저감, 특정의 이용 사례에 맞춘 데이터를 작성 할 수 있는 일 등을 들 수 있습니다. 합성 데이터를 사용함으로써 기업은 AI 모델의 개발을 가속화하고 비용을 절감하며 실제 세계의 데이터 제한과 관련된 문제를 극복할 수 있습니다.

합성 데이터 생성 시장의 성장을 가속하는 요인이란?

합성 데이터 생성 시장의 성장은 여러 요인에 의해 야기됩니다. AI 및 머신러닝 모델을 교육하기 위한 고품질의 다양한 데이터에 대한 수요 증가는 합성 데이터 생성이 이러한 요구를 충족하는 확장성이 높은 솔루션을 제공하기 때문에 중요한 추진 요인이 되었습니다. 또한 생성 모델, NLP, 클라우드 컴퓨팅의 기술적 진보는 합성 데이터 생성 툴의 기능과 접근성을 높이기 위해 시장 성장을 가속하고 있습니다. 데이터의 프라이버시와 보안에 대한 관심 증가는 고급 AI 기능의 혜택을 받으면서 기밀 정보를 보호하려는 조직의 움직임으로 합성 데이터 수요를 더욱 밀어 올리고 있습니다. 또한 자율주행차, 헬스케어, 금융 등 다양한 업계에서 AI 및 머신러닝의 용도가 확대되고 있으며, 이러한 분야에서는 모델 개발에 대량의 고품질 데이터가 필요하기 때문에 시장 성장에 기여합니다. 또한 데이터의 부족과 편향을 극복하기 위한 귀중한 툴로서 합성 데이터가 인식되고 있는 것도 시장의 성장을 지지하고 있습니다. 이러한 요인은 데이터 생성 기술의 지속적인 혁신과 함께 합성 데이터 생성 시장의 지속적인 성장을 뒷받침하고 있습니다.

조사 대상 기업 예(주목의 52사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

JHS
영문 목차

영문목차

Global Synthetic Data Generation Market to Reach US$3.7 Billion by 2030

The global market for Synthetic Data Generation estimated at US$323.9 Million in the year 2023, is expected to reach US$3.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 41.8% over the analysis period 2023-2030. Agent-based Modeling, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 43.3% CAGR and reach US$2.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Direct Modeling segment is estimated at 39.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$85.1 Million While China is Forecast to Grow at 39.2% CAGR

The Synthetic Data Generation market in the U.S. is estimated at US$85.1 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$532.1 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 39.2% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 37.9% and 35.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 27.9% CAGR.

Global Synthetic Data Generation Market - Key Trends and Drivers Summarized

Synthetic Data Generation: Paving the Way for Advanced AI and Machine Learning

Synthetic data generation is the process of creating artificial data that simulates real-world data for use in AI and machine learning models. Unlike traditional data, which is collected from real-world observations and interactions, synthetic data is generated algorithmically to mimic the characteristics and patterns of actual data. This technology plays a crucial role in training and validating AI models, particularly in scenarios where real-world data is scarce, sensitive, or difficult to obtain. By providing a controlled and scalable data source, synthetic data generation allows researchers and developers to train more robust and accurate AI models, leading to better performance in real-world applications. As AI and machine learning continue to advance, synthetic data generation is becoming increasingly important for enabling innovation and overcoming the limitations of traditional data collection methods.

How Are Technological Advancements Enhancing Synthetic Data Generation?

Technological advancements are significantly enhancing the capabilities of synthetic data generation, making it more sophisticated, accurate, and widely applicable. The development of generative adversarial networks (GANs) and other advanced machine learning algorithms has improved the ability to generate high-quality synthetic data that closely resembles real-world data, including complex images, videos, and time-series data. Advances in natural language processing (NLP) have enabled the generation of synthetic text data, which is critical for training AI models in areas such as language translation, sentiment analysis, and chatbots. The integration of synthetic data generation with cloud computing platforms has made it easier for organizations to scale their data generation efforts, providing large volumes of synthetic data for training and testing AI models. Additionally, the use of synthetic data in combination with real-world data, known as data augmentation, has become a common practice for improving the diversity and robustness of AI training datasets. These technological innovations are driving the adoption of synthetic data generation across various industries, from autonomous vehicles and healthcare to finance and cybersecurity.

What Are the Key Applications and Benefits of Synthetic Data Generation?

Synthetic data generation is used in a wide range of applications, offering numerous benefits that enhance the development and deployment of AI and machine learning models. In the automotive industry, synthetic data is critical for training autonomous vehicles, providing diverse driving scenarios and environments that would be challenging to capture through real-world data alone. In healthcare, synthetic data generation supports the development of AI models for medical imaging, diagnosis, and treatment planning, while ensuring patient privacy by eliminating the need for sensitive real-world data. The finance sector leverages synthetic data for fraud detection, risk assessment, and algorithmic trading, allowing financial institutions to develop more accurate and reliable models without compromising customer data. The primary benefits of synthetic data generation include the ability to generate large and diverse datasets, improved data privacy and security, reduced dependency on real-world data collection, and the ability to create data that is tailored to specific use cases. By using synthetic data, organizations can accelerate the development of AI models, reduce costs, and overcome the challenges associated with real-world data limitations.

What Factors Are Driving the Growth in the Synthetic Data Generation Market?

The growth in the Synthetic Data Generation market is driven by several factors. The increasing demand for high-quality, diverse data to train AI and machine learning models is a significant driver, as synthetic data generation provides a scalable solution to meet this need. Technological advancements in generative models, NLP, and cloud computing are also propelling market growth, as these innovations enhance the capabilities and accessibility of synthetic data generation tools. The rising focus on data privacy and security is further boosting demand for synthetic data, as organizations seek to protect sensitive information while still benefiting from advanced AI capabilities. Additionally, the expansion of AI and machine learning applications across various industries, including autonomous vehicles, healthcare, and finance, is contributing to market growth, as these sectors require large volumes of high-quality data for model development. The increasing recognition of synthetic data as a valuable tool for overcoming data scarcity and bias is also supporting the growth of the market. These factors, combined with continuous innovation in data generation technologies, are driving the sustained growth of the Synthetic Data Generation market.

Select Competitors (Total 52 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
ⓒ Copyright Global Information, Inc. All rights reserved.
PC버전 보기