フェデレーション学習（Federated Learning）を用いた機密データの安全なAIガバナンス体制

フェデレーション学習（Federated Learning）を用いた機密データの安全なAIガバナンス体制とは

フェデレーション学習（Federated Learning）を用いた機密データの安全なAIガバナンス体制とは、AIモデルの学習において、個々のデータ所有者が保有する機密データを中央サーバーに集約することなく、データがローカルに留まった状態で学習を行い、その学習結果（モデルの更新情報）のみを共有・統合することで、プライバシーとセキュリティを確保する仕組みです。これにより、医療データや金融データなど、厳格な規制下にある機密情報を扱うAIシステムにおいて、データ主権を尊重しつつ、データ漏洩リスクを低減し、AIの透明性・説明責任を向上させるためのガバナンス体制を構築することが可能となります。これは「AI規制対応」の文脈において、特にデータプライバシー規制への準拠を実現する上で極めて重要なアプローチとなります。

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