プライバシー保護に有効な機械学習の新手法、「連合学習」とは「連合学習」は、学習用データを1つの拠点やサーバーに集約することなく機械学習モデルを開発する手法。2017年に米Google（グーグル）が提唱した。個人情報に関わるデータや機密性の高いデータなど外部と共有できないデータを扱うモデルを、プライバシーを確保しながら開発する際に有用だ。 機械学習によってモデルを開発するには、大量のデータを使ってモデルをトレーニングする必要がある。多くの場合は、複数のサーバーや拠点などに分かれているデータを1カ所にまとめてデータセットを作成し、モデルの開発に使う。 一方で連合学習は、トレーニングや評価などに使うデータはやり取りせず、トレーニングによって得られたモデルの変更点のみをやり取りする点が特徴だ。複数の病院が個別に保有する臨床データ、消費者のパソコンやスマートフォン内のデータなど、一定の形式のデータが多数の場所に散在する環境でモデル開発する場合に向く。 連合
