simulate data
発音
/ˌsɪmjuleɪt ˈdeɪtə/
SIMulate DAta
💡 「シミュレイトゥ」と「デイタ」をそれぞれ明確に発音します。「シミュレイト」の最初の「シ」と「デイタ」の「デイ」に強勢を置くと自然に聞こえます。
使用情報
構成単語
意味
（特定の目的のために）現実のデータの特徴、パターン、挙動を模倣する人工的なデータを生成する、模擬データを生成する。
"To create or generate artificial data that imitates the characteristics, patterns, and behavior of real-world data, often for testing, analysis, modeling, or training purposes."
💡 ニュアンス・使い方
このフレーズは、主に科学、工学、IT、金融、ビジネス分析などの技術的・学術的な文脈で使われます。実際のデータ収集が困難、高コスト、時間がかかる場合や、特定のシナリオ（例えば、リスクの高い金融取引、レアな障害発生、未来の気候変動など）をテストしたい場合に利用されます。客観的で技術的な作業を表すため、感情的なニュアンスは含まれません。正確性や効率性、予測可能性の向上を目指す意図が込められています。非常にフォーマルで専門的な表現であり、日常会話で使われることはほとんどありません。
例文
We need to simulate data to test the performance of the new algorithm.
新しいアルゴリズムの性能をテストするために、データをシミュレーションする必要があります。
Researchers often simulate data to model complex biological systems.
研究者は複雑な生物学的システムをモデル化するために、しばしばデータをシミュレーションします。
The software engineers decided to simulate data for the stress testing phase.
ソフトウェアエンジニアは負荷テストの段階でデータをシミュレーションすることにしました。
To predict market trends, financial analysts frequently simulate data based on historical patterns.
市場の動向を予測するため、金融アナリストは過去のパターンに基づいて頻繁にデータをシミュレーションします。
The study utilized a machine learning model to simulate data for rare disease outbreaks.
その研究では、まれな疾病の発生をシミュレーションするために機械学習モデルが利用されました。
In cybersecurity, it's crucial to simulate data to develop robust detection systems.
サイバーセキュリティにおいて、堅牢な検知システムを開発するためにはデータをシミュレーションすることが非常に重要です。
They are developing a tool that can automatically simulate data for various test cases.
彼らは様々なテストケースに対応するデータを自動的にシミュレーションできるツールを開発しています。
Simulating data can help identify potential flaws in a system before deployment.
データをシミュレーションすることで、システム展開前の潜在的な欠陥を特定するのに役立ちます。
Students in data science courses often learn how to simulate data for their projects.
データサイエンスのコースの学生は、プロジェクトのためにデータをシミュレーションする方法をよく学びます。
We can simulate data to explore 'what-if' scenarios without real-world consequences.
現実世界の結果を伴わずに「もし〜だったら」というシナリオを探るために、データをシミュレーションできます。
類似表現との違い
「simulate data」と非常に似ており、ほぼ同義で使われます。「synthetic data」は「人工的に合成されたデータ」を意味し、データがコンピューターによって生成されたものであることをより明確に強調します。文脈によってどちらも使われますが、特に「生成」という行為に焦点を当てる場合に用いられます。
「dummy data」は「仮のデータ」「お試しデータ」というニュアンスが強く、主にソフトウェアテストやプロトタイピングの目的で一時的に使われるデータを指します。必ずしも実際のデータパターンを忠実に模倣するわけではなく、構造が合っていれば中身は適当でも良い場合があります。「simulate data」の方が、より現実的なデータ特性を模倣することに重点を置いています。
「model data」は、データを分析し、その構造や関係性、傾向などを抽象化して表現するプロセスを指します。データそのものを生成するというよりは、データの背後にあるメカニズムやパターンを数学的・統計的に記述する行為です。シミュレーションされたデータを用いてモデルを構築することはありますが、「simulate data」とは異なる概念です。
主にソフトウェア開発の文脈で使われる表現で、実際のデータがまだ利用できない場合や、外部システムとの連携をテストする際に一時的に使用する「模倣データ」を指します。「dummy data」と似ていますが、より具体的なインターフェースやAPIの応答を模倣する意味合いが強いです。これも「simulate data」のように複雑なデータ特性を再現するよりは、形式的な適合性を重視します。
よくある間違い
「data」は、単数形「datum」の複数形として使われることもありますが、現代英語では不可算名詞として扱われることが一般的です。そのため、「datas」という複数形にすることは通常ありません。「data」自体が「複数の情報」を意味します。
「データをシミュレーションする」という動詞句としては「simulate data」が最も自然です。「do data simulation」も文法的に間違いではありませんが、「perform data simulation」の方がよりフォーマルで専門的な文脈に適しています。
学習のコツ
- 💡「simulate」は動詞、その後に目的語の「data」が続くことを意識しましょう。セットで覚えれば、データを作成する文脈で自然に使えます。
- 💡主に技術的な文脈や学術的な議論で使われる専門用語です。日常会話で使うことはほとんどありません。
- 💡「synthetic data（合成データ）」という言葉も一緒に覚えておくと、この概念がより深く理解できます。
- 💡データ分析、AI開発、システムテストなど、特定の分野に特化した表現だと認識しておきましょう。
対話例
新製品開発に関する技術会議
A:
Before we launch the new system, we need to ensure its robustness. How should we proceed with testing?
新システムをローンチする前に、その堅牢性を確保する必要があります。テストはどのように進めますか？
B:
I suggest we extensively simulate data under various load conditions to identify any bottlenecks.
様々な負荷条件下でデータを徹底的にシミュレーションし、ボトルネックを特定することを提案します。
研究室でのプロジェクト相談
A:
The real-world medical data is too sensitive and scarce for our research on disease progression.
私たちの病気の進行に関する研究にとって、実際の医療データは機密性が高すぎ、また不足しています。
B:
In that case, we should consider how to effectively simulate data that closely mirrors real patient information without compromising privacy.
その場合、プライバシーを侵害することなく、実際の患者情報を密接に反映するデータを効果的にシミュレーションする方法を検討すべきです。
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