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市場調查報告書
商品編碼
1684595

合成資料生成市場機會、成長動力、產業趨勢分析與 2025 - 2034 年預測

Synthetic Data Generation Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 180 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

2024 年全球合成資料生成市場價值為 3.105 億美元，預計 2025 年至 2034 年期間的複合年成長率為 35.2%。市場擴張的激增主要是由於對訓練人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 模型的資料的需求不斷成長。人工智慧和機器學習技術在很大程度上依賴大量高品質和多樣化的資料才能準確且有效率地運行，隨著這些技術繼續影響全球產業，合成資料在推動其發展方面發揮著越來越重要的作用。

合成數據生成市場 - IMG1

合成資料透過提供複製真實世界狀況的人工產生的資料集，幫助企業克服資料限制、隱私問題和取得挑戰。這使企業能夠在遵守隱私法規的同時創建更強大和可靠的 AI/ML 模型。隨著醫療保健、汽車和零售等行業的人工智慧和機器學習應用不斷成長，對合成資料的需求只會加劇，使市場快速加速。

市場範圍
起始年份 2024
預測年份 2025-2034
起始值 3.105億美元
預測值 61億美元
複合年成長率 35.2％

在應用方面，合成資料生成市場分為幾個主要類別，包括 AI/ML 模型訓練、隱私保護、測試資料管理、資料分析和視覺化等。 AI/ML 模型訓練領域佔據最大的市場佔有率，到 2024 年將佔總量的 30%。隨著對訓練和改進 AI 和 ML 模型的多樣化和高品質資料集的需求不斷增加，該領域預計將在 2034 年創​​造 20 億美元的收入。隨著人工智慧和機器學習擴大嵌入到業務流程和應用中，擁有全面且具代表性的資料集對於確保這些技術實用、有效且能夠應對現實世界的挑戰至關重要。

就資料類型而言，市場分為圖像和影片、表格、文字和其他部分。文字資料部分目前是主導部分，到 2024 年將佔據 34.5% 的市場。這種成長可歸因於各個領域的自然語言處理 (NLP) 應用的激增，例如客戶服務自動化、內容創建、情緒分析和分析。隨著這些領域的人工智慧應用不斷成長，對多樣化和高品質文字資料的需求也在不斷成長，以訓練和增強理解、解釋和生成人類語言的模型。

北美合成資料生成市場是全球市場的關鍵參與者，到 2024 年將佔據 34% 的市場。該地區的主導地位得益於其先進的技術基礎設施、領先技術公司的強大影響力以及對人工智慧和機器學習研發的大量投資。此外，政府機構和研究機構的支持以及對人工智慧/機器學習發展的資金不斷增加，進一步推動了該地區對合成資料解決方案的需求。各行業對資料隱私和安全的需求日益成長，也加速了合成資料生成技術的採用，鞏固了北美在該市場的領導地位。

目錄

第 1 章：方法論與範圍

  • 研究設計
    • 研究方法
    • 資料收集方法
  • 基礎估計和計算
    • 基準年計算
    • 市場估計的主要趨勢
  • 預測模型
  • 初步研究與驗證
    • 主要來源
    • 資料探勘來源
  • 市場定義

第 2 章：執行摘要

第 3 章：產業洞察

  • 產業生態系統分析
    • 數據生成和合成資料提供商
    • 資料隱私和安全供應商
    • 技術提供者
    • 最終用戶
  • 供應商概況
  • 利潤率分析
  • 技術與創新格局
  • 重要新聞及舉措
  • 監管格局
  • 合成資料的用例
  • 衝擊力
    • 成長動力
      • 人工智慧/機器學習模型訓練需求不斷成長
      • 隱私問題和法規遵循性
      • 對增強測試和模擬的需求日益成長
      • 資料生成工具的技術進步
    • 產業陷阱與挑戰
      • 品質和現實問題
      • 資料和演算法偏差的可能性
  • 成長潛力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL 分析

第4章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣

第5章：市場估計與預測：按數據，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 圖片和影片
  • 表格
  • 文字
  • 其他

第6章：市場估計與預測：按供應量，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 全合成
  • 部分合成

第 7 章：市場估計與預測：按發電技術，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 統計方法和模型
  • 基於規則的系統
  • 基於代理的系統
  • 深度學習方法
  • 其他

第 8 章：市場估計與預測：按應用，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • AI/ML 模型訓練
  • 隱私保護
  • 測試資料管理
  • 數據分析和視覺化
  • 其他

第 9 章：市場估計與預測：按最終用途，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 金融保險業協會
  • 醫療保健與生命科學
  • 製造業
  • 科技與電信
  • 汽車與運輸
  • 其他

第 10 章：市場估計與預測：按地區，2021 - 2034 年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 英國
    • 德國
    • 法國
    • 西班牙
    • 義大利
    • 俄羅斯
    • 北歐
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 韓國
    • 澳新銀行
    • 東南亞
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
  • 中東及非洲
    • 阿拉伯聯合大公國
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯

第 11 章：公司簡介

  • Aetion
  • Anylogic
  • Anyverse
  • Bifrost
  • Cvedia
  • DataGen
  • GenRocket
  • Gretel
  • Hazy
  • K2View
  • MDClone
  • Mindtech Global
  • Mostly AI
  • Rendered.AI
  • Sagemaker
  • Sogeti
  • Synthesis AI
  • Syntho
  • Tonic AI
  • Ydata.AI
簡介目錄
Product Code: 13007

The Global Synthetic Data Generation Market, valued at USD 310.5 million in 2024, is projected to expand at a CAGR of 35.2% from 2025 to 2034. The surge in market expansion is primarily driven by the escalating need for data to train artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models. AI and ML technologies rely heavily on vast amounts of high-quality and varied data to function accurately and efficiently, and as these technologies continue to shape industries globally, synthetic data plays an increasingly vital role in fueling their development.

Synthetic Data Generation Market - IMG1

Synthetic data helps businesses overcome data limitations, privacy concerns, and acquisition challenges by providing artificially generated datasets that replicate real-world conditions. This enables businesses to create more robust and reliable AI/ML models while complying with privacy regulations. As AI and ML applications in industries like healthcare, automotive, and retail continue to grow, the demand for synthetic data will only intensify, positioning the market for rapid acceleration.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$310.5 Million
Forecast Value$6.1 Billion
CAGR35.2%

In terms of application, the synthetic data generation market is segmented into several key categories, including AI/ML model training, privacy protection, test data management, data analytics, and visualization, among others. The AI/ML model training segment holds the largest market share, accounting for 30% of the total in 2024. This segment is set to generate USD 2 billion by 2034 as the need for diverse and high-quality datasets to train and refine AI and ML models continues to rise. With AI and ML increasingly embedded in business processes and applications, having comprehensive and representative datasets is essential for ensuring these technologies are practical, effective, and ready for real-world challenges.

When it comes to data types, the market is divided into image & video, tabular, text, and other segments. The text data segment is currently the dominant segment, accounting for 34.5% of the market share in 2024. This growth can be attributed to the surge in natural language processing (NLP) applications across various sectors, such as customer service automation, content creation, sentiment analysis, and analytics. As AI adoption in these areas continues to grow, so does the demand for diverse and high-quality text data to train and enhance models that understand, interpret, and generate human language.

The North American synthetic data generation market is a key player in the global landscape, capturing a 34% market share in 2024. This region's dominance is driven by its advanced technological infrastructure, a strong presence of leading technology companies, and significant investments in AI and machine learning research and development. In addition, the support from government agencies and research institutions-along with growing funding for AI/ML advancements-further drives the region's demand for synthetic data solutions. The increasing need for data privacy and security across industries also accelerates the adoption of synthetic data generation technologies, solidifying North America's leadership in this market.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 3600 synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
    • 3.1.1 Data generation and synthetic data providers
    • 3.1.2 Data privacy and security vendors
    • 3.1.3 Technology providers
    • 3.1.4 End users
  • 3.2 Supplier landscape
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Key news & initiatives
  • 3.6 Regulatory landscape
  • 3.7 Use cases of synthetic data
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Rising demand for AI/ML model training
      • 3.8.1.2 Privacy concerns and regulatory compliance
      • 3.8.1.3 Growing need for enhanced testing and simulation
      • 3.8.1.4 Technological advancements in data generation tools
    • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.8.2.1 Quality and realism concerns
      • 3.8.2.2 Potential for data and algorithmic bias
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Data, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Image & video
  • 5.3 Tabular
  • 5.4 Text
  • 5.5 Others

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Offering, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Fully synthetic
  • 6.3 Partially synthetic

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Generation Technique, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Statistical methods & models
  • 7.3 Rule-based system
  • 7.4 Agent-based system
  • 7.5 Deep learning methods
  • 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 AI/ML model training
  • 8.3 Privacy protection
  • 8.4 Test data management
  • 8.5 Data analytics and visualization
  • 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 BFSI
  • 9.3 Healthcare & life sciences
  • 9.4 Manufacturing
  • 9.5 Technology & telecommunications
  • 9.6 Automotive & transportation
  • 9.7 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Spain
    • 10.3.5 Italy
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Aetion
  • 11.2 Anylogic
  • 11.3 Anyverse
  • 11.4 Bifrost
  • 11.5 Cvedia
  • 11.6 DataGen
  • 11.7 GenRocket
  • 11.8 Gretel
  • 11.9 Hazy
  • 11.10 K2View
  • 11.11 MDClone
  • 11.12 Mindtech Global
  • 11.13 Mostly AI
  • 11.14 Rendered.AI
  • 11.15 Sagemaker
  • 11.16 Sogeti
  • 11.17 Synthesis AI
  • 11.18 Syntho
  • 11.19 Tonic AI
  • 11.20 Ydata.AI