連合学習（Federated Learning）

連合学習（Federated Learning）とは、個々の端末やサーバーに分散されたデータを一元的に集めることなく、各デバイス上でAIモデルを学習させ、その結果だけを中央に集約して全体のモデルを更新する機械学習の手法です。 個人情報や機密データを外部に送信せずに済むため、プライバシー保護と分散処理の両立が可能となるのが特徴です。 この仕組みでは、ユーザーのスマートフォンやエッジデバイスなどで個別にモデルを訓練し、重みやパラメータなどの学習結果だけをサーバーに送信します。サーバーはそれらを集約・統合し、グローバルなモデルをアップデートし、再び各端末に配布します。これにより、個々のローカルデータは端末から出ることなくAIモデルを強化できます。 連合学習の代表的な利点： • データの機密性を保持しつつAIモデルを構築できる • データ送信量が少なく通信コストを抑えられる • 規制の厳しい分野（医療・金融など）でのAI活用が可能になる • 多数のユーザーから継続的にモデル改善ができる 実際には、GoogleがAndroidスマートフォンでの文字入力（Gboard）に連合学習を採用しており、ユーザーごとの使い方を反映しつつ、プライバシーを保ったまま予測精度を高めています。 一方で、端末性能の差や通信環境のばらつき、悪意のある端末の参加によるセキュリティリスク（例：Poisoning Attack）など、技術的な課題も残されています。 今後、「個人データを守りながら高度なAIを提供する」というニーズの高まりとともに、連合学習は医療、モバイルアプリ、IoTなど多くの分野で重要な基盤技術となっていくと考えられています。