AIの学習プロセスにおいて、合成データは、現実世界のデータを模倣してアルゴリズムによって生成された人工的な情報群です。これは、プライバシー保護の観点から機密性の高い個人情報を含む実データが利用できない場合や、特定のレアな事象のデータが不足している場合に特に価値を発揮します。

具体的には、合成データは現実のデータの統計的特性や分布パターンを学習した生成モデル、例えばGAN（敵対的生成ネットワーク）やVAE（変分オートエンコーダ）を用いて作成されます。この手法により、元データに類似した、しかし元の個人を特定できない新たなデータセットが大規模に生成可能となります。

この人工的に生成されたデータは、機械学習モデルの訓練、テスト、および検証に活用されます。

例えば、自動運転車の開発においては、現実にはめったに発生しない交通事故のシナリオをシミュレーションするために合成データが用いられます。また、医療分野においては、患者のプライバシーを保護しつつ、希少疾患の診断モデルを訓練するのに役立ちます。

合成データの利用は、実データの収集にかかるコストと時間を削減し、データセットのバイアスを調整する機会を提供します。これにより、AIモデルの性能向上と頑健性の確保に大きく貢献します。

しかしながら、生成されたデータが実データの多様性を完全に捉えきれていない場合、モデルの汎化性能に影響を与える可能性があるため、その品質管理が重要となります。