セキュア連合学習

連合学習とは、各組織が持つデータを一か所に集めることなく、AIモデルを学習する技術です。データを集約する代わりに、各組織が持つデータで学習されたAIモデルを統合することで学習を実現します。
NTT 社会情報研究所では、連合学習に差分プライバシー技術を組み合わせることで、より安全に高精度な学習を可能にするセキュア連合学習技術の研究開発に取り組んでいます。

セキュア連合学習の利点として、データを外部に渡さずに AI モデルを活用できるため、データのプライバシーを保護したままデータ利活用できます。これにより、組織間でデータを持ち寄らずに協力して AI モデルを学習可能になります。その結果、組織を超えたデータ活用が可能になるため、金融×ECサイト、医療×保険など新たなビジネスチャンスの創発が期待されます。

セキュア連合学習には、データの種類に応じた 2 つの手法があります。水平連合学習（Horizontal Federated Learning, HFL）は、同じ種類のデータを持つ複数の組織が AI モデルを協力して学習する方法です。例えば、複数の小売業者がそれぞれの店舗の売上データを使いながら、需要予測 AIモデルを学習する場合があります。垂直連合学習（Vertical Federated Learning, VFL）は、異なる種類のデータを持つ組織が協力して AI を学習する方法です。例えば、同じ顧客の銀行の取引履歴と EC サイトの購買データを組み合わせて、購買予測AIモデルを学習する場合があります。
水平連合学習 は「同じ種類のデータを持つ組織向け」、垂直連合学習は「異なる種類のデータを持つ組織向け」という違いがあります。

セキュア連合学習を活用することで、安心・安全に高性能な AI モデルを学習することが可能になります。