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• 合成データ生成 2026 完全ガイド — Gretel · MOSTLY AI · Tonic · Hazy · Synthea · SDV · Mimesis · Faker · Distilabel · Argilla 徹底解剖

  2026年、合成データ(synthetic data)はもはや「本物がないときの次善策」ではない。GDPR/HIPAAの壁、不均衡クラス、希少ケース、そしてLLMが要求する数兆トークンの渇望が、合成データを一級市民へと押し上げた。MOSTLY AIがGretelを買収した後の新しい地形図、TonicのRDBMSマスキング・スタック、MIT発SDVのCTGAN/TVAE、医療のSynthea、そしてLLM時代のDistilabel・Sel

  2026-05-16 · 40 分で読めます #synthetic-data#gretel#mostly-ai#tonic#hazy

• AIデータラベリング・キュレーションツール 2026 — Label Studio・CVAT・Roboflow・Cleanlab・Argilla・Apify・Firecrawl 徹底比較(モデルよりデータがモデルを作る)

  AIシステムの本当の仕事はモデルではなくデータで起こる。2026年現在のデータラベリング・キュレーションツールの地図を描く — Label Studio(汎用OSS)、CVAT(ビジョン)、Roboflow(ビジョン+オートラベル)、Cleanlab(ラベル誤り検出)、Argilla(HFテキストラベリング)、Galileo/Arize Phoenix(LLM eval+データキュレーション)、Lilac(データセット検査)、Refue

  2026-05-14 · 27 分で読めます #data-labeling#label-studio#cleanlab#galileo#apify

• データ中心のAI完全ガイド：高品質データでAI性能を最大化する

  データ中心のAI（Data-Centric AI）を完全マスター。データ品質の測定、ラベル修正、データ拡張、合成データ生成、Cleanlab、能動学習、データフライホイールまで実践コードで徹底解説。

  2026-03-17 · 24 分で読めます #data-centric-ai#data-quality#data-labeling#synthetic-data#ai