合成表形式データ生成に関する包括的サーベイ（A Comprehensive Survey of Synthetic Tabular Data Generation）

田中専務

拓海先生、表形式の合成データという論文があると聞きましたが、私にはまだピンと来ません。現場のデータが足りないときに使えるという理解で合っていますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！合っています。要するに実データの代替や補完を目的として、表（タブ）形式のデータを機械で作る技術です。現場でのデータ不足、プライバシー保護、偏りの是正に役立てられるんですよ。

田中専務

ただ現場としては、生成したデータが本当に使えるか、品質の担保が心配です。何をもって『良い』合成データと言うのですか。

AIメンター拓海

大丈夫、きちんと評価軸があります。結論を三つにまとめると、1) 実データに近い統計的性質、2) 下流の機械学習タスクでの性能維持、3) プライバシー保護の度合い、の三点です。これらを指標化して確認しますよ。

田中専務

それは社長に説明しやすいですね。ですが、技術的にどのアプローチが良いのか迷います。GANとかLLMとか最近耳にしますが、どれが現場向きでしょうか。

AIメンター拓海

良い質問です。技術は大きく三つに分かれます。伝統的手法のGAN（Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク）やVAE（Variational Autoencoder、変分オートエンコーダ）、拡散モデル（diffusion models）、そして大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、巨大言語モデル）を応用する方法です。現場では目的に応じて使い分けますよ。

田中専務

これって要するに、目的に合わせて『手段を使い分ける』ということですか？コストや導入の手間も考えないといけません。

AIメンター拓海

その通りですよ。まとめると、1) 小規模で手早く試すなら既存のVAEやGANベース、2) 精度や分布表現が重要なら拡散モデル、3) テキストやルールに基づく複雑な生成ならLLM応用、という選び方です。コストはモデルの大きさと評価工数に直結します。

田中専務

導入後に品質が悪ければ現場で混乱します。現場受け入れのために、どんな運用ルールを作るべきですか。

AIメンター拓海

運用ルールは三点です。1) 合成データの利用目的を明確にすること、2) 評価指標（統計的整合性、タスク性能、プライバシー指標）を事前に合意すること、3) 実データと混ぜて使う場合の検証プロセスを定めること。これがあれば現場は安心できますよ。

田中専務

なるほど。費用対効果をどう示すかも重要です。短期的なPoCで評価できる指標例を教えてください。

AIメンター拓海

短期PoCなら三つの簡易指標が現実的です。1) 下流モデルの精度差（実データのみと合成データ併用の差）、2) 基本統計量の差分（平均、分散など）、3) 匿名化・プライバシーリスクの簡易評価。これだけで経営層に投資判断の材料が出せます。

田中専務

ありがとうございます、整理できました。自分の言葉で言うと、合成表データは『現データの不足や偏りを補い、下流の分析やモデル学習を安全に支援するツール』であり、評価と運用ルールを揃えれば導入可能という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

その通りですよ！素晴らしい要約です。大丈夫、一緒にPoC設計すれば必ず進みますよ。