連合学習

連合学習とは、複数のクライアント端末や組織が持つデータを中央のサーバーに集約することなく、分散した状態で協調して機械学習モデルを訓練する学習手法です。従来の機械学習では、データを一箇所に集めて学習を行うことが一般的でしたが、連合学習では各端末上でモデルの訓練を行い、その結果得られたパラメータや勾配情報のみを中央サーバーに送信して統合します。これにより、生データを外部に送信する必要がなくなるため、個人のプライバシーや企業の機密情報を保護しながら、グローバルモデルを構築することが可能になります。医療分野や金融分野など、法規制やセキュリティ上の理由からデータ共有が困難な領域において、データの活用アプローチとして注目を集めています。