WebデータはAI学習のソース。

だが、もはや新しいものは年ごとにしかでてこないくらいにWebは学習されてしまっている。

そのため、特定の分野でのデータ収集が課題となるということかもしれないが、実際には、合成データということで学習データが生成AIによって生成できるという。

特に危険回避など実際のデータが得難いものについては、合成データを使い学習することで高機能なAIを作れるというのだから、AIがAIをトレーニングする時代。

日本もこの世界で戦う価値があるだろう。

Yahoo!より、

2026年問題でAIの学習データが底をつく？サム・アルトマン「巨大モデルへ突き進む時代は終わった」

2/8(日) 7:00配信DIAMONDonline

「2026年問題」とは、言語生成AIの学習に使える“高品質なテキストデータ”（ニュース、論文、百科事典など）が、モデルの巨大化ペースに対して足りなくなる、という懸念です。
この話が面白いのは、データ不足＝終わりではなく、データ不足＝次の戦い方への移行を意味している点にあります。

ウェブ全体には文章も画像も山ほどある。けれども「学習に向く品質」のデータは限られる。
さらにやっかいなのは、今後ウェブ上のコンテンツに生成AIの出力がどんどん混ざること。
結果として、AIが集めた学習データの中に、別のAIが作った文章・画像が混ざるのは避けにくくなります。

ここで起き得るリスクはシンプルです。

つまり怖いのは「データが枯れる」より、学習データの品質管理が難しくなることです。

対策として出てくるのが、合成データ（データ合成）。
これは「別の生成AIが作ったデータ」も、設計して学習に使うという発想です。

ポイントは、

自動運転AIは、とにかく「事故を避ける能力」が重要。
でも現実には、事故が起きそうな状況はそう頻繁に集められません。
そこで、実写の走行画像をベースにして、雨・夜・混雑・飛び出しなどを生成AIで合成できれば、危険回避の学習が一気に進む、というロジックになります。

要するに、
現実で集めにくいデータほど、合成で強くなる。

大量の実走行データを持つ海外勢が有利だった分野でも、
合成データが当たり前になると「データを持っている企業が強い」から「必要データを設計して合成できる企業が強い」へ寄っていきます。

記事内の比喩でいうなら、データ戦略は数独みたいなもの。
最初に“埋めるべきマス”（核になるデータ）を見極めて集め、残りは合成で埋める。
闇雲な収集より、設計が勝負になります。

合成データが増えるほど、次に差がつくのは計算資源（計算能力）や、
合成データの検証・評価（本当に現実に耐えるか）になります。
「AIがAIを鍛える」時代は来ても、最後は検証が要る。ここはサボれません。

出典（読み上げ用）
Yahoo!ニュース（DIAMOND online）「2026年問題でAIの学習データが底をつく？…」

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