• 作成日 : 2026年2月25日

連合学習とは？仕組み・導入のステップを詳しく解説

連合学習とは、データを外部に集約せずにAIモデルを共同で学習させる分散型の機械学習手法です。個人情報や機密データを保持したままAIを高度化できるため、医療・金融・製造業など厳格なデータ管理が求められる分野で注目されています。

当記事では、連合学習の仕組みや導入ステップ、運用時の注意点などを体系的に解説します。

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そもそも連合学習とはどのような技術なのか？

連合学習とは、データを外部に集約せずに、各拠点や端末に分散したままAIモデルを共同で学習させる技術です。

従来の機械学習では、学習用データを1か所のサーバーに集めて解析する方法が一般的でした。しかし、個人情報保護や機密情報管理の観点から、データの外部持ち出しが難しい環境も増えています。こうした課題を解決する手法として注目されているのが連合学習です。

連合学習では、各拠点のシステムや端末内でデータを用いてモデルを学習させ、その結果として得られた「学習済みパラメータ」だけを中央サーバーに送信します。中央サーバーはそれらを統合し、より精度の高い共通モデルへと更新します。この仕組みにより、元のデータを外部に出さずにAIの性能を向上させることが可能になります。

そのため、医療・金融・製造業など、厳格なデータ管理が求められる分野でも活用が進んでおり、セキュリティとAI活用を両立する技術として重要性が高まっています。

なぜ今ビジネスの現場で連合学習が求められているのか？

連合学習は、データを外部に出さずにAIを高度化できるため、厳格なセキュリティ要件を持つ企業で急速に注目されています。

DXを推進する中で、AI活用は競争力向上のポイントとなっています。しかし、個人情報保護法や社内規程により、データの外部持ち出しが制限されるケースも少なくありません。そのような環境下で、セキュリティとAI活用を両立できる技術として、連合学習の重要性が高まっています。

顧客の個人情報や企業の機密データを保護するため

連合学習は、個人情報や機密情報を外部に移動させることなくAIを学習させられる点が大きな強みです。

多くの企業では、顧客データや取引情報、設計情報などが厳格に管理されています。これらを1か所に集約する従来型の機械学習では、情報漏えいリスクやコンプライアンス違反の懸念が常につきまといます。

連合学習では、各拠点や端末内でデータを保持したまま学習を行い、学習結果であるパラメータのみを共有するため、生データが外部サーバーに保存されることはありません。これにより、情報セキュリティポリシーや法令を遵守しながらAI活用を推進できる環境を整えやすくなります。

特に金融、医療、公共分野など、高度なデータ保護が求められる業界で導入が進んでいる理由の1つです。

膨大なデータを送受信する際の通信負荷とコストを抑えるため

連合学習は、データそのものではなく学習済みのパラメータのみを送信するため、通信負荷を大幅に軽減できます。ビッグデータを扱う現場では、画像やログデータなど容量の大きいデータを中央サーバーへ集約する際、通信帯域の圧迫やクラウド利用料の増大が課題になります。

連合学習では、各拠点でローカル学習を行い、結果のみを送信します。送信されるのはモデルの更新情報であり、元データそのものではありません。この仕組みにより、ネットワーク帯域の消費を抑えつつ、クラウドへのデータ転送量も最小限にできます。結果として、インフラコストの最適化と安定したAI運用の両立が可能です。

組織や企業の壁を越えたデータの共同活用を促進するため

連合学習は、データを共有せずにモデルだけを共同で改善できるため、企業間連携を促進します。従来、複数企業でデータを共同利用する場合、契約面や法的制約、情報管理の課題が大きな障壁となっていました。特に競合関係にある企業同士では、データの直接共有は現実的ではありません。

連合学習では、各組織が自社データを保持したままモデルの学習に参加できます。中央サーバーには個別データではなく、統計的に処理されたパラメータのみが送信されます。そのため、データの秘匿性を維持しながら、業界全体で精度の高いAIモデルを構築できます。これにより、サプライチェーン全体や業界横断での高度な予測・分析が現実的な選択肢となります。

連合学習がデータを保護しながらAIを成長させる仕組みとは？

連合学習は「データは動かさず、学習結果だけを共有する」という仕組みによって、セキュリティを確保しながらAIモデルを高度化します。

従来の集中型学習では、データを中央に集めてから解析していました。しかし、連合学習では各拠点で学習を実行し、成果のみを統合します。この分散型の構造により、データの外部持ち出しを避けつつ、モデル精度を段階的に向上させることが可能です。

ここでは、連合学習の仕組みについて詳しく解説します。

各拠点の端末内でデータの学習と解析を行う

連合学習では、学習処理を各拠点や端末内で実行し、生データは外部に送信しません。企業の支社、工場、病院、店舗など、それぞれの拠点に蓄積されたデータは、拠点内のサーバーや端末で直接学習に利用されます。これにより、個人情報や機密情報がネットワークを通じて外部へ転送されることを防げます。

たとえば、顧客行動データや設備の稼働ログなども、各拠点内でモデルを更新するために活用されます。この段階では、データそのものは閉じた環境にとどまり、外部との共有は発生しません。そのため、社内規程や法令に基づくデータ管理要件を満たしながらAI活用を進められる点が大きな特徴です。

学習の成果であるパラメータをサーバーへ送信する

各拠点は、学習後に得られたモデルの更新情報（パラメータ）のみを中央サーバーへ送信します。送信されるのは、学習によって調整された重みや係数といった数値情報です。元の顧客データやログデータがそのまま外部へ出ることはありません。

この設計により、通信される情報量は生データに比べて大幅に小さくなります。また、暗号化通信や認証を組み合わせることで、送信経路における情報漏えいリスクも低減できます。結果として、セキュリティ水準を保ちながら、複数拠点の学習成果を効率よく集約することが可能です。

中央サーバーで各拠点の情報を統合してモデルを更新する

中央サーバーは、各拠点から集めたパラメータを統合し、より精度の高い共通モデルへと更新します。この統合処理では、各拠点で得られた更新情報を平均化や重み付けなどの方法で組み合わせます。これにより、単一拠点では得られない多様なデータ特性を反映したモデルが構築されます。

更新されたモデルは、再び各拠点へ配布され、次の学習サイクルに活用されます。「学習→統合→再配布」という循環を繰り返すことで、データを集約せずともモデルの精度を段階的に向上させられます。

実際に連合学習をビジネスに導入する際の手順とは？

連合学習を成功させるには、目的の明確化・分散環境の整備・継続的なモデル更新という段階的な導入プロセスが不可欠です。単に技術を導入するだけでは、期待した効果は得られません。セキュリティ要件や既存システムとの整合性を踏まえ、計画的に進めることが大切です。

ここでは、DX担当者が押さえておきたい基本的な導入ステップを解説します。

解決したい課題と学習に必要なデータ項目を明確にする

最初に行うのは、ビジネス課題と学習に必要なデータ項目を具体化することです。「業務を効率化したい」「予測精度を上げたい」といった抽象的な目標だけでは、適切なモデル設計はできません。たとえば、需要予測であれば販売履歴や在庫情報、設備保全であれば稼働ログやエラー履歴など、必要なデータを特定する必要があります。

あわせて、個人情報や機密情報の取り扱い区分を整理し、どの拠点でどのようなデータを学習に利用するかを定義します。この段階で要件を明確にすることで、過剰なデータ利用や不要なリスクを避け、目的に沿った連合学習環境を構築できます。

データを移動させずに学習できる分散環境を整備する

次に、各拠点でローカル学習を実行できる分散環境を整備します。具体的には、拠点内サーバーやエッジデバイスに学習用ソフトウェアを導入し、中央サーバーと安全に通信できる仕組みを構築します。通信経路の暗号化やアクセス制御の設定も欠かせません。

また、拠点ごとのITインフラ性能の差異を確認し、学習処理に必要な計算資源を確保します。分散環境が不安定だと、モデル更新が滞る可能性があるので、事前にネットワーク帯域やセキュリティポリシーを確認し、実運用を想定した設計を行うことがポイントです。

モデルの配布と更新を繰り返して予測の精度を高める

連合学習は一度の学習で完結せず、モデルの配布と更新を繰り返すことで精度を向上させます。中央サーバーで統合されたモデルは、再び各拠点へ配布されます。各拠点では最新モデルを用いて再学習を行い、成果を再度送信します。このサイクルを複数回実行することで、データの多様性を反映した高精度モデルが構築されます。

あわせて、定期的に予測精度や業務改善効果を評価し、必要に応じて特徴量や学習条件を見直します。継続的な改善プロセスを組み込むことで、連合学習を単なる実験ではなく、持続可能なビジネス基盤として定着させられます。

連合学習を安全かつ効果的に運用するための注意点とは？

連合学習はデータを保護できる一方で、通信・セキュリティ・データ品質の管理を怠ると効果が十分に発揮されません。分散型という特性上、複数拠点をまたぐ運用体制が必要になるので、技術面だけでなく、運用設計やリスク管理まで含めて最適化しましょう。

ここでは、DX担当者が押さえるべき主な注意点を解説します。

通信環境の不安定さによる学習の中断に備える

分散環境では、通信の遅延や断絶が学習プロセスに影響を与える可能性があります。連合学習では、各拠点が一定期間ごとにパラメータを中央サーバーへ送信します。しかし、ネットワークが不安定な場合、更新が遅延したり、一部拠点の結果が反映されなかったりすることがあります。

そのため、再送制御やタイムアウト設定、途中経過の保存などの仕組みを設けることが大切です。また、通信状況を監視するログ管理体制を整えることで、問題発生時に迅速な対応が可能になります。特に海外拠点や工場など、回線品質に差がある環境では事前検証が不可欠です。

モデル送信時の改ざんやサイバー攻撃を防ぐ対策を行う

学習済みパラメータの送信時には、改ざんや不正アクセスを防ぐセキュリティ対策が必須です。連合学習では生データを送信しませんが、モデル更新情報が攻撃対象になる可能性があります。悪意ある改ざんが行われると、AIの予測精度が低下するだけでなく、誤った判断につながる恐れもあります。

対策としては、通信の暗号化、電子署名による真正性確認、アクセス制御の徹底などが挙げられます。さらに、異常値検知の仕組みを組み込むことで、不自然なパラメータ更新を早期に発見できます。セキュリティ設計を最初から組み込むことが、安全な運用の前提です。

拠点ごとのデータの偏りが解析精度に与える影響を考慮する

拠点ごとにデータの特性が異なる場合、モデル全体の精度に偏りが生じる可能性があります。たとえば、都市部と地方店舗では顧客属性が異なることがあります。このような差異が大きいと、特定の拠点に最適化されたモデルになり、全体最適が崩れる恐れがあります。

そのため、データ分布の確認や重み付けの調整、定期的な精度評価が大切です。また、少数データしか持たない拠点への配慮も必要です。拠点間のバランスを考慮しながら統合方法を設計することで、連合学習の効果を最大化できるでしょう。

データを守りながらAIを進化させる連合学習

連合学習は、データを動かさずにAIモデルを成長させる革新的な分散学習技術です。各拠点で学習したパラメータのみを統合する仕組みにより、セキュリティを確保しながら高精度モデルを構築できます。

ビジネスに導入する際は、課題定義・分散環境整備・継続的なモデル更新という段階的プロセスが大切です。また、通信安定性やサイバー攻撃対策、データ偏りへの配慮も欠かせません。連合学習は単なる技術ではなく、DX時代における安全なAI活用基盤として、今後さらに重要性を増していくでしょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。