連合学習（Federated Learning）とは？
読み方: レンゴウガクシュウ
30秒まとめ
データを一か所に集めずに複数のデバイス・拠点で分散学習する手法。プライバシー保護AI技術。
連合学習（Federated Learning）の意味・定義
連合学習（Federated Learning、フェデレーテッドラーニング）は、学習データを中央サーバーに集約せず、各デバイスや拠点でローカルに学習を行い、モデルの更新情報（勾配やパラメータ）のみを共有する分散学習手法です。2016年にGoogleが提案し、スマートフォンのキーボード予測改善に初めて実用化されました。医療データ、金融データなど、プライバシーやデータ主権の観点から共有が困難なデータでもAIモデルを構築できる利点があります。GDPR等のデータ保護規制にも適合しやすく、病院間での医療AIモデルの共同学習や、複数企業での協調的なAI開発などに活用されています。差分プライバシーやセキュアアグリゲーションと組み合わせることで、より強固なプライバシー保護が実現できます。