AI開発に黄色信号？ 市場急成長で“学習用データ枯渇”の懸念 解決策といわれる「合成データ」とは何か：小林啓倫のエマージング・テクノロジー論考（4/4 ページ）

[小林啓倫，ITmedia]

プライバシーとセキュリティにもリスク

　さらに懸念があるのが、プライバシーとセキュリティのリスクだ。前述の通り、合成データ利用のメリットの一つとして挙げているのがプライバシーや機密データの保護だが、合成データの生成が不適切な形で行われた場合、元のデータに関する情報を漏えいしてしまう可能性がある。

　個人情報や機密情報に基づく合成データの利用時には、そうした重要な情報を危険にさらす潜在的なリスクが存在しているという前提で、あらかじめ対策を講じておかなければならない。

　また合成データが倫理的に使用されるのか、という懸念も生まれている。合成データを使うことで、ディープフェイクなどの誤解を招く有害なコンテンツの生成が、さらに高度化・容易化しかねない。

　意図的かどうかを問わず、バイアスを適切に除去していない合成データが広く利用された場合、既存のバイアスを永続化させるシステムが生まれてしまう可能性がある。そうした倫理的な問題は、合成データの責任ある使用と厳格な監視の必要性を示している。

どう向き合う、ビジネスチャンスと規制のリスク

　こうした各種のリスクと限界に対処するには、合成データ生成の方法を慎重に検討し、生成したデータを厳密に評価、その品質と目的への適合性を継続的にモニタリングすることが不可欠となる。合成データは確かに大きな可能性を秘めているが、その使用には十分な注意と適切な管理が必要だ。

　AI全体についてもいえることだが、大きなメリットとデメリットの両方を持つ技術が普及するとき、そこにはビジネスのチャンスと規制のリスクが生まれる。合成データも同様で、この価値のある手法を安全かつ正しく使いこなすために、さまざまな企業やスタートアップが関連サービスを提供するようになっている。

　一方、合成データの利用拡大に伴い、その使用に関する倫理的ガイドラインや法整備がされていくと考えられる。こうした流れの中で、合成データの信頼性と安全性が向上し、より広範な採用が進み、企業にはより重い責任が課せられるようになるだろう。ますます複雑化するAIとデータを巡り、最新の動向を注視することが求められている。