連合学習とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

Q: 連合学習なら、個人情報の問題は起きませんか？

リスクは減りますが、ゼロにはなりません。学習結果から元のデータが推測される攻撃も研究されています。差分プライバシーなどの対策を組み合わせることがあります。

Q: スマホのAIでも使われていますか？

キーボードの入力予測などで使われた例があります。Googleが、スマートフォンのキーボードの予測変換で活用したと説明しています。端末ごとの入力内容を送らずに改善できる点が利点です。

Q: 自社で導入するのは難しいですか？

専門の知識が必要で、単独での導入は簡単ではありません。まずは、データを集めずに済む別の方法がないか検討します。必要になったときは、実績のある開発会社に相談しましょう。

連合学習（Federated Learning）
- 連合学習（Federated Learning）関連用語
連合学習（Federated Learning）で知っておくと得する有益情報
連合学習（Federated Learning）やさしい解説
連合学習（Federated Learning）についてのみんなの疑問
AI関連の用語集【まとめ】

連合学習（Federated Learning）

アイちゃんのイラスト — データは手元に残し、学びだけ集める
データは各自の手元に残します。
学んだ結果だけを送ります。
集めて1つのAIを育てます。

連合学習とは、データを手元に置いたまま、学習の結果だけを集めて1つのAIを育てる方法のことです。通常は、学習用のデータを1か所に集めますが、個人情報や機密を含む場合は難しいものです。連合学習では、各端末や各社が自分のデータで学び、その結果（モデルの更新分）だけを送ります。Googleが2016年ごろに提唱し、スマートフォンの入力予測などに使われてきました。

連合学習（Federated Learning）関連用語

連合学習（Federated Learning）に関連する単語は以下の通りです。

連合学習（Federated Learning）で知っておくと得する有益情報

連合学習は、データを共有しにくい場面で注目される方法です。仕組みと注意点を3つ紹介します。

データは外に出ない元のデータは手元に残るので、集めるときの漏えいの危険を減らせます。
学習結果にも注意送る更新分から元のデータが推測される恐れもあり、追加の対策が使われます。
参加者の足並みが要る端末や会社ごとにデータの質が違うため、全体で良い結果にするには工夫が必要です。

通常の学習との比べ方

観点	通常の学習	連合学習
データの置き場	1か所に集める	各自の手元に置く
送るもの	元のデータ	学習結果（更新分）
向く場面	データを集められる	集めにくい（個人情報など）