appr20111101lp ― データを共有せずに、高精度AIモデルを共同開発 ―
株式会社アプリズムでは現在、連合学習（Federated Learning）技術を活用したAIモデル開発のPoC（概念実証）を実施しています。
本取り組みは、データを外部に持ち出すことなく複数拠点・複数企業間でAIの精度向上を実現する、新しいデータ活用の形を検証するものです。
■ 背景
AI活用が進む一方で、次のような課題が多くの現場で顕在化しています。
・ 個人情報や機密データを外部に共有できない
・ 拠点ごとにデータが分断され、十分な学習データが集まらない
・ データ統合のための法務・セキュリティ調整コストが高い
これらの制約により、本来実現できるはずの高精度なAIモデル開発が難しいケースが増えています。
アプリズムでは、こうした課題を解決するアプローチとして連合学習に着目し、実環境での有効性を検証しています。
■ 連合学習とは
連合学習（Federated Learning）とは、
データそのものを集約せず、各拠点にデータを保持したままAIモデルのみを共同で学習させる仕組みです。
従来の学習方法
・ 各拠点のデータを一箇所に集約
・ セキュリティ・法規制・契約面のハードルが高い
連合学習
・ データは各拠点に残したまま
・ 学習済みモデルのパラメータのみを共有
・ プライバシーとセキュリティを確保しながら精度向上が可能
■ 今回のPoC概要
本PoCでは、複数環境に分散したデータを用い、連合学習によるモデル精度向上と運用実現性を検証しています。
主な検証項目
・ 分散環境下でのモデル学習精度の向上度
・ 通信負荷および学習時間の最適化
・ セキュリティ・プライバシー保護の実装検証
・ 実運用を想定したシステム構成の妥当性
■ 技術構成（PoC環境）
・ 分散拠点ごとのローカル学習環境
・ モデルパラメータのみを集約するセキュアなサーバー
・ 暗号化通信およびアクセス制御によるセキュリティ対策
・ エッジ／オンプレミス環境を想定した実装検証
アプリズムはこれまで培ってきたエッジAI・分散処理・セキュアシステム設計の知見を活かし、本PoCを推進しています。
■ 期待される効果
連合学習の活用により、以下のような効果が期待されます。
✔ データを外部に出さずにAI精度を向上
✔ プライバシー・機密情報の保護強化
✔ 拠点間・企業間での安全なAI共同開発
✔ データ不足環境におけるモデル性能の底上げ
医療、製造、流通、スマートシティなど、高い機密性が求められる分野でのAI活用加速が見込まれます。
■ 今後の展開
本PoCの結果をもとに、アプリズムでは
・ 実運用レベルの連合学習基盤の構築
・ 業界特化型の連合学習ソリューション提供
・ セキュアAI活用コンサルティングへと展開していく予定です。
「データは出せないが、AI精度は上げたい」
そのような課題をお持ちの企業様との共創を進めてまいります。