日本の合成データAI市場最前線：国産LLMとプライバシー保護技術が描く1兆円時代

日本の生成AIおよび合成データ市場は、2025年現在、世界的な技術革新と国内独自の需要が交錯することで急成長を遂げている。市場規模は2030年までに1兆円を超えるとの予測が複数存在し、年平均成長率は30%以上に達すると見込まれている。この急拡大の背景には、NTT「tsuzumi」や楽天「Rakuten AI 7B」に代表される国産大規模言語モデルの登場がある。これらは「主権AI」として、データ主権やセキュリティを重視する金融機関・行政機関に強い支持を受けている。

一方で、画像や音声といった生成AI分野では、著作権やプライバシーといった法的・倫理的課題が市場選択を左右している。学習データの出自が明確で商用利用が保証されたAC写真AIラボやAdobe Fireflyといったサービスが企業から高評価を得ている。さらに、生成AI導入に不可欠な技術として、個人情報を適切に処理するデータマスキングや匿名化ツールへの需要が急増している。特にInsight Maskingやtasokarenaといった日本語特化型のソリューションは、国内企業にとって欠かせない存在となりつつある。

こうした状況は、単なるAIの導入ブームを超えて、企業の競争力、社会的信頼、そして規制対応を含む「戦略的課題」としての意味を帯び始めている。本記事では、日本の合成データ市場の現状と未来を多角的に分析し、企業が次に取るべき一手を探る。

爆発的成長を遂げる日本の合成データ市場

日本の生成AIおよび合成データ市場は、前例のない成長速度で拡大している。2023年に約1,118億円規模であった国内需要は、2030年には約1兆7,774億円に達すると予測されており、年平均成長率は47.2%に達する見込みである。富士経済の調査によれば、2028年度の国内生成AI市場は1兆7,397億円に達し、IDC JapanはAIシステム市場が2029年までに4兆1,873億円に到達すると見込んでいる。このように複数の調査機関が一致して高成長を予測しており、日本市場は世界のAI市場と連動しながらも独自の拡大軌道を描いている。

世界市場の動向をみると、合成データ生成分野は2024年の5億7,602万ドルから2030年には34億23万ドルに成長するとされ、CAGRは34.43%に達する。日本市場もこの波に乗り、特に金融、医療、行政といった機密データを扱う分野での導入が進んでいる。企業は顧客情報や取引記録をAI学習に活用したいと考える一方で、個人情報保護の要請が強まっており、合成データや匿名化技術の需要が急速に高まっている。

また、スタートアップ投資の活発化も市場成長を後押ししている。2025年上半期の国内スタートアップ資金調達総額は3,399億円に達し、その多くがAI関連分野に流入した。世界的にも2024年にはAIスタートアップが1,000億ドル以上を調達しており、ベンチャーキャピタル投資の約3分の1がAIに集中している。こうした投資の加速は、AI基盤技術から応用サービスに至るまで、エコシステム全体の発展を促している。

さらに、日本市場特有の特徴として「導入のパラドックス」が存在する。野村総合研究所の調査では、日本人の61%が生成AIを認知している一方で、実際に利用したのはわずか9%にとどまった。このギャップはAI専門人材不足によるものであり、導入意欲と実行能力の乖離が市場の大きな課題となっている。ただし、この状況はソリューションプロバイダーにとって大きなビジネスチャンスでもあり、今後は技術提供と人材育成を一体化した支援モデルが成長の鍵を握るだろう。

主権AIの台頭：NTT・楽天が切り拓く国産LLMの可能性

日本市場の急成長を牽引しているのが、NTTや楽天をはじめとする国内大手企業による国産大規模言語モデル（LLM）の開発である。NTTが開発した「tsuzumi」は軽量かつ高性能を特徴とし、特にセキュリティやデータ主権を重視する企業や自治体から高い評価を得ている。すでに東京通信大学での教育分野導入が決定し、金融機関や自治体を含む500以上の企業・団体から相談が寄せられている。日本語処理に特化した設計により、顧客対応や法務文書、医療分野など多様な領域での活用が期待されている。

楽天が開発した「Rakuten AI 7B」は、フランスMistral AIのオープンモデルをベースに日本語最適化を施したモデルである。商用利用が可能で、楽天市場や楽天トラベルの膨大なデータとの連携により、パーソナライズされた商品推薦や旅行プラン生成を実現する強みを持つ。楽天グループのエコシステムと結びつくことで、単なる言語モデルにとどまらず、事業全体の競争優位性を支える基盤となっている。

さらに、サイバーエージェントの「CyberAgentLM」は16,384トークンという長大なコンテキスト長を持ち、長文処理能力で際立っている。Preferred Networks傘下のPreferred Elementsは「PLaMo-13B」を開発し、世界水準の性能を日英両言語で実現している。これらの国産モデルは、単なる技術競争を超えた戦略的意義を持ち、日本におけるデータソブリンティ確立の柱となる。

金融や行政など、国外サーバーにデータを送信できない分野では、国産LLMの存在が特に重視されている。セキュリティ上の利点に加え、日本語特有の敬語や専門用語を適切に扱える能力は、ビジネス現場での活用に直結する。今後、国産モデルが「信頼性」と「文化適合性」を武器に、グローバルモデルとの差別化を強め、日本市場の独自性を形成していくことは間違いない。

この動きは、AI時代における日本の技術的自立を象徴すると同時に、データ主権を守る戦略的な布石でもある。国内の主権AIが確立されれば、日本は単なるAI利用国にとどまらず、アジア地域における技術発信地としての地位を確立する可能性を秘めている。

画像生成AIと著作権リスク：企業が直面する課題

画像生成AIは、革新的なクリエイティブ手法を提供する一方で、著作権リスクという避けられない課題を抱えている。特に日本企業が商用利用を検討する際には、学習データの出自や利用範囲の透明性が重要視される。ACワークスが提供する「AC写真AIラボ」は、学習データを自社の写真素材サイトに限定しているため、利用者は著作権侵害の懸念なく画像を生成できる。この法的安全性が企業ユーザーの支持を集めているのは偶然ではない。

一方で、MidjourneyやStable Diffusionといったグローバルモデルは高性能であるが、その学習データはウェブ全体から収集されており、著作権処理が不透明である。このため、広告や製品デザインに利用する場合、訴訟リスクやブランド毀損につながる可能性がある。例えば、Bing Image Creatorは明確に商用利用不可とされており、用途制限が企業導入の大きな障壁となる。

企業が安全に利用できるサービスは限られている。Adobe FireflyはAdobe Stockのライセンス済み画像やパブリックドメイン素材を学習データとすることで、商用利用時の法的リスクを大幅に低減している。こうした「クリーンデータ」を活用したサービスは、企業が安心して利用できる環境を整備しつつある。

画像生成AIの市場は次第に二極化している。個人ユーザー向けには高性能だが法的にグレーなサービス群が人気を集める一方で、企業は安全性を優先してクリーンデータ型のサービスを選択する傾向が強まっている。広告や販促物において著作権侵害のリスクを回避することは、単なるコンプライアンスの問題にとどまらず、企業ブランドの維持に直結する。

要点を整理すると以下のようになる。

• グローバルモデル：高性能だが著作権処理が不透明でリスク大
• クリーンデータ型サービス：法的安全性を保証し企業利用に適合
• 日本企業の動向：商用利用では安全性重視の選択が増加

企業が画像生成AIを選ぶ基準は、性能ではなく「商用安全性」であるという流れが今後ますます鮮明になっていくだろう。

音声合成市場における「信頼プレミアム」と国内ベンダーの強み

音声合成技術は、従来の単調な読み上げから、感情や方言を含む自然な表現へと進化している。日本市場では無料や低コストのツールも普及しているが、公共交通機関や行政、防災といったミッションクリティカルな領域では、依然として高価格帯の国内ベンダー製品が選ばれる傾向が強い。これを支えるのが「信頼プレミアム」と呼ばれる要素である。

株式会社エーアイの「AITalk」はその代表例であり、全国自治体の55%以上が防災行政無線に導入している。喜怒哀楽の感情表現や関西弁への対応力は、単なる機能の一つではなく、地域住民にとって自然で安心感のある情報伝達を可能にする。HOYAの「ReadSpeaker」も東海道新幹線や東急電鉄の駅構内放送に採用され、信頼性の高い音声技術として社会インフラを支えている。

一方で、無料利用可能なVOICEVOXやグローバルAPIサービスは高品質かつ商用利用も可能である。しかし、公共性の高い現場では、国内サポート体制や日本語特有のイントネーション再現力が評価され、国内ベンダーの優位性が維持されている。特に災害時や緊急放送では、一語一句の明瞭性が人命に直結するため、海外サービスの汎用性よりも国内製品の「絶対的な信頼性」が優先される。

比較すると以下の通りである。

サービス	主な特徴	導入分野	強み
AITalk（エーアイ）	感情表現・方言対応、日本語特化	防災行政無線、公共交通	高信頼性、国内導入実績
ReadSpeaker（HOYA）	多言語対応、組み込み型提供	鉄道、カーナビ	グローバル展開と国内信頼性
VOICEVOX	無料・商用利用可、キャラ音声	個人クリエイター、動画制作	アクセシブルで普及度高い

**企業や自治体が選ぶのは、単なる価格や性能ではなく「安心して任せられる技術」**である。これが音声合成市場において国内ベンダーが持つ最大の競争優位であり、今後も強固な地位を維持すると考えられる。

データマスキングと匿名化技術：生成AI普及を支える安全基盤

生成AIの普及に伴い、企業は顧客情報や取引記録といった機密性の高いデータを活用する必要性に迫られている。しかし、こうしたデータをそのままAIに入力することは、情報漏洩やプライバシー侵害につながるリスクが高い。その解決策として注目されているのがデータマスキングや匿名化技術である。

日本市場では、特に日本語特化型のツールが急成長している。インサイトテクノロジーが提供する「Insight Masking」は、ひらがな・カタカナ・漢字といった日本語の表記揺れにも対応し、データの論理的な整合性を保ったままマスキングを実現する。従来20時間以上かかっていたマスキング作業を数分に短縮した事例もあり、金融機関や大手プラットフォーム企業での導入が進んでいる。

NTTテクノクロスの「tasokarena」は、表形式データと自由記述テキストの両方に対応し、ローカル環境で動作するLLMを搭載している点が特徴である。これにより、データを外部に送信することなく個人情報を特定精度高く検出・匿名化でき、自治体や医療機関での導入が広がっている。

代表的な国内外ツールの比較は以下の通りである。

ツール名	提供元	対応データ	特徴	主な用途
Insight Masking	インサイトテクノロジー	DB, CSV, テキスト	日本語特化、AI自動検出	テストデータ生成、金融業務
tasokarena	NTTテクノクロス	表形式・自由記述	ローカルLLM活用、高精度	行政・医療の匿名化
個人情報マスキングAI	ユーザーローカル	テキスト文書	クラウド/オンプレ両対応	生成AI利用時の前処理
Private AI	Private AI社	テキスト, 画像, 音声	プライベートクラウド展開可	LLM利用前の安全加工

企業が生成AIを導入すればするほど、匿名化やマスキング技術が不可欠となる。これらは単なる補助的なセキュリティ機能ではなく、生成AIの活用と並行して成長する不可分の技術基盤となりつつある。

主要ユースケース：金融・行政・医療で進む実装事例

データマスキングや匿名化技術はすでに多様な産業で実用化されている。特に金融、行政、医療といった分野では、機密性の高いデータを扱うため、その必要性が顕著である。

金融分野では、SBI生命保険が「Insight Masking」を導入し、分析用データの作成工数を大幅に削減した。従来の手作業によるマスキングから解放されることで、業務効率化とセキュリティ強化を同時に実現している。また、金融機関ではNTTの「tsuzumi」のような国産LLMへの関心も高まっており、オンプレミスで安全に運用できるAI環境が求められている。

行政分野では、神戸市が問い合わせデータを匿名化処理し、市民サービスの改善に活用している。福井県や町田市などもAI導入を検討しており、自治体における業務効率化と市民対応の高度化に寄与している。匿名化ツールは行政の透明性と市民の信頼を両立させる鍵となっている。

医療分野では、東海大学医学部付属病院が研究用データ共有のために匿名化技術を活用している。改正された次世代医療基盤法により「仮名加工医療情報」の活用枠組みが整備され、今後は匿名化技術を組み合わせた医療データの二次利用がさらに進むと見込まれる。

具体的なユースケースの整理は以下の通りである。

• 金融：SBI生命によるマスキング導入で20時間超の作業を数分に短縮
• 行政：神戸市が市民データを匿名化しサービス改善に活用
• 医療：大学病院で研究用データを匿名化、法制度の整備で加速

これらの事例は、生成AIと匿名化技術が単なるIT導入を超えて、組織全体の競争力や信頼性の基盤を形成していることを示している。安全性を担保したデータ活用こそが、日本の生成AI活用拡大を後押しする原動力となっているのである。

今後の課題と戦略提言：人材不足、規制対応、倫理的課題

生成AIと合成データの市場は急速に拡大しているが、その普及にはいくつかの大きな障壁が存在している。特に、日本において深刻なのはAI人材の不足である。野村総合研究所の調査では、多くの企業が生成AIの導入に強い関心を示しながらも、実際の導入率は世界平均に比べて低い。その背景には、AIの設計や運用を担える専門家が極端に不足している現状がある。株式会社NABLASの中山浩太郎氏も、AI人材不足が導入の最大のボトルネックであると指摘しており、企業が抱える「導入のパラドックス」を象徴している。

加えて、AIが生み出す情報の正確性に対する懸念も強い。国内調査によれば、約3割の企業担当者が「生成AIは事実に基づかない情報を生み出す危険性がある」と回答しており、ハルシネーション問題が企業利用の妨げとなっている。金融や医療など、正確性が絶対条件となる分野では、この課題を解決できなければ導入は進まない。さらに、ディープフェイク技術を悪用した偽情報拡散のリスクも高まっており、情報の信頼性を確保する取り組みが急務である。

規制対応もまた大きな論点である。日本では改正個人情報保護法や次世代医療基盤法の改正など、AI活用を前提とした制度整備が進んでいる。しかし、生成AIの急速な技術進化に比べれば、法整備のスピードは遅い。著作権の帰属やAIによる差別的表現の是正、匿名加工データの活用基準など、未解決の課題が多く残されている。経済産業省も、生成AIが雇用に与える影響を限定的としつつ、社会全体でのデジタルスキル底上げが必要だと強調している。

これらを踏まえた戦略的提言は次の通りである。

• 企業は「プライバシー・ファースト」を徹底すべき：生成AI導入の前に、データマスキングや匿名化ツールへの投資を優先することが、信頼性と法的安定性を確保する鍵となる。
• 業界特化型AIの活用強化：汎用モデルに依存するのではなく、金融・医療・行政など特定領域に最適化されたAIを導入することで、最大のROIを実現できる。
• 人材育成とリスキリングの推進：社内教育や大学・専門企業との連携により、AIを活用できる人材を計画的に育成することが必要である。
• 倫理ガイドラインと法整備の加速：産学官連携によって透明性の高いルールを策定し、社会的合意を形成することが信頼構築につながる。

市場拡大を持続的に実現するためには、技術的な革新だけでなく、人材・法制度・倫理という複合的な課題に正面から向き合うことが不可欠である。 日本企業がこれらを克服できるか否かが、今後の国際競争力を左右する分水嶺となるだろう。