フェデレーテッドラーニングの強みとは？

フェデレーテッドラーニング（連合学習）とは、従来の機械学習が補えない弱点部分をカバーすることができる新たな機械学習の手法として注目を集めています。

この概念は2017年にGoogleが提唱したもので、データを集約せずに分散した状態で機械学習を行う手法です。

今回の記事ではフェデレ―テッドラーニングとは何か、強みや活用例について見ていきます。

連合学習の特徴

連合学習ではデータの集約をせずに機械学習を行い、改善点などの必要な要素のみ集計します。

そのため、ビックデータの収集する必要がなく、データの計算負荷や通信量の負荷を減らすことが可能です。

さらに、データがデータの持ち主から離れることがないので、プライバシーも確保できます。

フェデレーテッドラーニングの利点

プライバシー保護の側面

一般的な機械学習ではデータをオンライン上でやり取りしていました。

つまり、個人情報を含む多くのデータが送信され、プライバシー情報の漏洩の危険が大いにありました。

しかし、フェデレーテッドラーニングでは機械学習した結果やプロセスのみをコアデータから切り離して送信するため、プライバシー情報の漏洩の危険性を低くすることができます。

機密データ漏洩リスク

従来型の機械学習において大きな課題とされていた開発段階での企業秘密など、重要データの保護はフェデレ―テッドラーニングによりリスクの削減ができます。
開発をするために重要なデータを社外のクラウドサーバへ送信する必要が無くなるため、機密データの漏洩リスクが少なくなります。

フェデレーテッドラーニングの活用法

スマートフォンの学習

GoogleはAndroid 10の学習アルゴリズムにフェデレーテッドラーニングを取り入れています。

スマートフォンに機械学習プログラムを実装することにより、動作問題が発見された場合に、それらのデータを元に修正プログラムを構築する事により動作問題の解決へと導きます。

医療現場での活用

医療現場では医療用AIに症例データを学習させることで、医療技術・性能を向上させる取り組みがされています。

しかし、症例データなどを用いるということで患者のプライバシー漏洩問題に関する懸念や膨大なデータ送信時の負荷が課題となっています。

プライバシーの観点において、患者データを匿名のまま活用しつつ、医療用AIを安全でスムーズに機械学習させるアルゴリズムの構築が可能なフェデレ―テッドラーニングは医療現場にお手も大きな注目を集めています。

参考：フェデレーテッドラーニングとは？メリットや事例まで詳しく解説！ – PigData|ビッグデータ収集・分析・活用ソリューション (pig-data.jp)

参考：【2022年】IT、ICTのトレンドキーワード！政府白書などから予測しました | Qbook

参考：連合学習(Federated Learning)についてわかりやすく解説！ – 秘密計算の国内最大ブログ | Acompany Co., Ltd.