1分で分かるAI用語：連合学習「Federated Learning」とは——Gensparkが解説
連合学習（Federated Learning）とは
連合学習とは、データを中央に集約することなく、各クライアントデバイス上で分散されたデータを用いて機械学習モデルを学習する手法です。この手法では、個人データをそのまま共有することなく、プライバシーを保護しながらモデルを構築することが可能です。
連合学習の仕組み
具体的なプロセスは以下のようになります。
初期AIモデルの配布: 中央サーバーが初期モデルを各クライアントに配布します。
クライアントでの学習: 各クライアントは自身のデータを用いてローカルにモデルを学習します。
モデルの更新: 学習が完了したら、クライアントはモデルの更新情報（重みや勾配）を中央サーバーに送信します。
更新モデルの集約: 中央サーバーは受け取った情報を集約し、新しいモデルを構築します。
更新されたモデルの配布: この更新モデルが再び各クライアントに配布され、次のラウンドの学習が開始されます。
このサイクルを繰り返すことで、各クライアントのデータを検知しながらモデルの精度を向上させます。
連合学習の利点
連合学習の主な利点は、以下の通りです。
プライバシー保護: 生のデータをクラウドや中央サーバーに転送することなく、個別のデバイスで学習を行うことで、プライバシーのリスクを軽減します。
データ分散: データが分散している環境でも学習を行えるため、多様なデータソースを活用できる点がメリットです。
通信コストの削減: 大量のデータを送信する必要がなく、モデルの重みや勾配だけをやり取りするため、通信帯域の利用が効率的です。
適用例
連合学習はさまざまな分野で適用されており、具体的な例として以下が挙げられます。
スマートフォンのキーボード予測: GoogleのGboardでは、ユーザーのタイピングパターンをモデル化する際に連合学習が使用されています。このことで、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、より正確な予測を行うことが可能になります。
医療データ分析: 複数の病院が連携して患者データを共有せずに機械学習モデルを構築することで、病気の予防や治療に貢献しています12。
不正取引検知: 金融機関での連合学習を用いることで、各機関が個別に収集した不正取引のデータを統合的に分析し、不正検知の精度を向上させることが期待されています。
課題
連合学習にはいくつかの課題もあります。
通信コスト: 学習過程で頻繁にモデルを更新する必要があるため、通信量が増大する可能性があります。
モデルの精度: 各クライアントのデータがバイアスを持つ場合、全体のモデルの精度が影響を受けることがあります3。
セキュリティのリスク: モデルの更新情報が悪意のある攻撃者によって盗まれるリスクも考慮する必要があります。
このように、連合学習はデータプライバシーの保護を実現しながら、多様なデータを活用する新たな手法として注目されています。
連合学習のプロセスは、各クライアントが独自の環境で学習した後、モデルの更新情報を中央サーバーに送信し、中央サーバーがこれを集約して新しいモデルを作成することで進行します。この際、やり取りされるのは生データではなく、モデルの重みや勾配情報のみであるため、プライバシーを確保しつつ、モデリングが行われる点が特徴です。
特に、連合学習は医療や金融などの産業でのデータ共有が難しい場合に効果的とされています。例えば、複数の病院が連携して患者情報を利用したAIモデルを構築するシナリオでは、プライバシーを侵害することなく、COVID-19の患者に対する酸素需要を予測するモデルの開発が行われています。
また、各クライアント間のデータの質や量の違いにより、連合学習によるモデル精度の低下が懸念されるため、効果的なアルゴリズムやテクニックの開発が求められています。特に、通信コストの低減、プライバシーの保証、モデルの頑健性、そしてパーソナライゼーションが中心的な研究課題とされています。
