連合学習技術

機微データ保護と強化を実現するeFL-Boost

AIモデルは、モデルの元となるデータ量が多ければ多いほど精緻になるという考え方が一般的。他方で、データ量を確保するために、機微なデータを公開することは情報保護の観点から困難である。
連合学習技術は複数の組織等が保有するデータを共有することなく、AIモデルを統合する技術である。1組織でのデータ量に制限があり、かつデータが機微で組織間での共有が難しい機微なデータを利用する人工知能において、連合学習技術の応用が期待される。
テーブルデータ分析に頻繁に用いられるブースティング木は連合学習が難しいモデルである。弊社では eFL-Boost を用いることで決定木連合学習を実現し、機微なデータを利用するAIモデルの強化に貢献している。