連合学習

連合学習は、データを一元管理せず、各デバイスで個別学習したモデルの更新情報のみをサーバーで集約する分散型機械学習手法です。Googleが提唱しました。GDPRの「設計段階からのプライバシー保護」原則やISO/IEC 27701の要求事項に合致し、個人データ保護法遵守とAI活用を両立させるための重要なプライバシー強化技術（PET）と位置づけられています。

実務応用では、①共同目標とガバナンスの確立、②各拠点へのローカル学習環境の展開、③安全な集約サーバーの構築、④グローバルモデルの反復的更新、という手順を踏みます。例えば、複数病院が患者データを共有せずに診断AIを共同開発する事例があります。これにより、個人情報保護法遵守率の向上やデータ漏洩リスクの低減といった定量的効果が期待できます。

主な課題は、①モデル更新情報からの個人情報推測リスク、②各拠点のデータ品質の不均一性、③通信コストの高さです。対策として、差分プライバシー技術の導入による匿名化、FedProxのような高度な集約アルゴリズムの採用、そしてモデル圧縮技術の活用が有効です。これらにより、セキュリティと性能のバランスを取ることが重要となります。

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