連合学習（Federated Learning）を活用したプライバシー保護型データ解析

連合学習（Federated Learning）を活用したプライバシー保護型データ解析とは

連合学習（Federated Learning）を活用したプライバシー保護型データ解析とは、複数の分散したデータソースが各自のデータを外部に持ち出すことなく、共同で機械学習モデルを訓練する技術です。各データ所有者は自身のローカルデータでモデルを学習させ、その学習結果（モデルの重みや勾配など）のみを中央サーバーに送信します。中央サーバーはこれらの学習結果を集約し、グローバルモデルを更新します。このプロセスを繰り返すことで、データそのものが共有されることなく、プライバシーを保護しながら高性能なAIモデルを構築できます。特に、機密性の高い個人情報や企業データを取り扱う「情報漏洩対策」の文脈において、DX推進とデータ保護を両立させるための重要なソリューションとして位置づけられます。

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