合成データ生成

合成データ生成とは、実際の測定データや画像の代わりに、シミュレーションやAIによって人工的に作成したデータを生成する技術です。

実データを大量に集めることが難しい場合や、危険・高コスト・時間がかかる場合に、仮想環境や生成AIを使って学習用データを作成します。

AI学習、外観検査、ロボット認識、自動運転、デジタルツイン、シミュレーション、強化学習などで使用され、近年のAI開発で重要な技術となっています。

■イメージ

実データ → 少ない ↓ シミュレーション / AI生成 ↓ 合成データ ↓ 学習

※人工データを作る。

■なぜ必要か

※AI開発で必須。

■合成データの作り方

※複数方法あり。

■AI開発の流れ

実データ+合成データ ↓ 学習 ↓ モデル ↓ 推論

※精度向上。

■製造業での用途

※実データ不足を補う。

■外観検査例

正常画像 → 多い NG画像 → 少ない ↓ 合成 NG画像増やす

※異常学習に必須。

■デジタルツインとの関係

Digital Twin ↓ Simulation ↓ Synthetic Data ↓ AI

※連携多い。

■強化学習との関係

仮想環境 ↓ 試行 ↓ データ生成 ↓ 学習

※実機不要。

■メリット

■デメリット

※Sim2Real重要。

■Sim2Real

※重要概念。

■よく使われる技術

※AI開発。

■関連用語

■まとめ

合成データ生成とは、AI学習用に人工的なデータを作る技術です。外観検査・ロボット・DXで重要なデータ生成技術です。