フェデレーテッドラーニング入門：分散学習でプライバシーと効率を両立する方法

フェデレーテッドラーニング入門：分散学習でプライバシーと効率を両立する方法

中央集約せずに学習を進めるフェデレーテッドラーニングの基本、メリット、実装パターン、運用上の注意点をわかりやすく解説します。

フェデレーテッドラーニングは、端末や組織に分散したデータを中央に集めずに学習を行う分散学習の手法で、プライバシー保護と効率の両立を目指します。

主なメリットは、個人情報や機密データを送信せずにモデルを改善できる点や、データ局所性を活かして帯域を節約できる点です。特に医療や金融などの分野で有効です。

実装パターンは大きく分けて「クロスデバイス」と「クロスシロ―」があり、学習の集約にはFedAvgなどの集約アルゴリズムが使われますモデル集約.

ツールやライブラリにはTensorFlow Federated、Flower、PySyftなどがあり、プロトタイプの開発や実験に便利です。

運用では通信コスト、デバイスの異種性、攻撃（逆向き攻撃やデータ汚染）への対策が課題です。差分プライバシーや暗号化集約で差分プライバシーを導入し、通信遅延を考慮したスケジューリングが重要です。

まずは小さなユースケースでの段階的導入と観測性の整備から始め、運用での成功事例を積み重ねることを推奨します。

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最終更新: 2026-02-21