UKリテール合成データ生成デモ

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UKリテール合成データ生成デモ

UKリテール合成データ生成デモ

本リポジトリは、英国の小売取引データセットを用いてリアルでプライバシー保護された合成データを生成するデモプロジェクトです。小売、EC、金融、サプライチェーンなどの業界で、実データの代替としてテストや分析、機械学習に活用できる合成データの作成手法を紹介しています。実世界のタブラー（表形式）データを基に、個人情報を保護しつつも統計的性質を維持したデータ生成を実現しており、データサイエンティストやエンジニアに有用なリソースとなっています。

https://github.com/syncora-ai/uk-retail-synthetic-data-generation

概要

本リポジトリ「uk-retail-synthetic-data-generation」は、英国の小売取引に関する実データセットをベースに、プライバシーを保護しつつも現実的な合成データを生成するデモプロジェクトです。対象データには国名、顧客ID、単価、請求日、数量、商品コードなどのカラムが含まれており、これらの構造を模倣しながら生成することで、実データの統計的特徴を保持しつつ個人情報の漏洩リスクを回避しています。小売業界のみならず、金融やサプライチェーン領域でも安全にデータを共有・活用したい場面での利用を想定しています。データサイエンスや機械学習の実験環境構築に最適な素材を提供している点が特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 121
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 121
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 実際の英国小売取引データをベースに合成データを生成
  • プライバシー保護を重視したリアルなデータモデリング
  • 小売・EC・金融・サプライチェーン分野でのテストや分析に活用可能
  • Jupyterノートブック形式での手順解説を提供

技術的なポイント

本プロジェクトは、実データの統計的性質を再現しながら個人識別情報を排除した合成データの生成に焦点を当てています。元データはタブラー形式で、国名（Country）、顧客ID（CustomerID）、単価（UnitPrice）、請求日（InvoiceDate）、数量（Quantity）、商品コード（StockCode）などのカラムを含みます。これらの多様な型のデータを単純な乱数生成ではなく、実データの分布や相関関係を保持する形で模倣することが求められます。

具体的には、統計モデリングや機械学習技術を用いて各属性の分布を学習し、複数カラム間の依存関係も考慮して合成データを生成します。例えば、請求日と数量の関係や、商品コードごとの単価分布などを再現することで、生成データがリアルな業務シナリオの再現に耐えられる品質を実現しています。

また、顧客IDなどの識別子は単純なコピーを避け、匿名化かつ一意性を保った形で生成。これにより、プライバシーリスクを抑制しつつ、データの一貫性や分析の有用性を両立しています。ノートブック形式で提供されているため、利用者は生成プロセスの各ステップを確認・カスタマイズ可能です。

さらに、合成データは機械学習のトレーニングや検証データとしても利用できるため、実データの共有制限がある環境でも安心して活用できます。こうした合成データ技術は、特に個人情報保護法やGDPRなどの規制が厳しい業界でのデータ利活用促進に貢献します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: git管理対象外ファイルの指定
  • LICENSE: ライセンス情報
  • README.md: プロジェクト概要や使い方の説明
  • notebooks: 合成データ生成の手順を示したJupyterノートブック群

まとめ

実データの特徴を活かした高品質な合成データ生成の実用例。

リポジトリ情報：