ハイブリッド環境における分散型AI学習のためのフェデレーションラーニング活用

ハイブリッド環境における分散型AI学習のためのフェデレーションラーニング活用とは

ハイブリッド環境における分散型AI学習のためのフェデレーションラーニング活用とは、AWSなどのクラウド環境とオンプレミス環境が混在するシステムにおいて、個々のデータソースが持つプライバシー性の高いデータを外部に移動させることなく、AIモデルを共同で学習させる技術と、その実践を指します。各データオーナーは自身のローカルデータでモデルを学習し、その学習結果（モデルの重みなど）のみを共有することで、中央集約型の学習に比べてデータのプライバシーとセキュリティを高度に保ちながら、分散環境全体で高性能なAIモデルを構築することが可能になります。これは、親トピックである「ハイブリッド構成」におけるAI開発・運用を効率化し、データの所在地規制やセキュリティ要件が厳しいシナリオにおいて特に有効なアプローチとなります。

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