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レンゴウガクシュウってご存知ですか?
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Masahiko Hashimoto
September 08, 2026
Technology
79
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レンゴウガクシュウってご存知ですか?
連合学習ってご存知ですか?
第7回東海医療DX研究会でお話したスライドです。
Masahiko Hashimoto
September 08, 2026
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Transcript
レンゴウガクシュウってご存知ですか? はしもとまさひこ @第7回東海医療DX研究会
自己紹介 Name: はしもとまさひこ(鹿さん) @shikanotsukimi • • • • • 東海道らぐ
(Tokaido LinuxUesrGruop) OSC名古屋の中の人 日本openSUSEユーザ会 なんとなくかな漢字変換を実装してる人 一応本業もAI屋さん。←某研究所でお仕事してる人 ※今日はこの話 そういえば最近「物理文芸部の活動報告」って小説を書いてたような書いてないような?? 2/16
そういえばOSC名古屋ってなんだっけ? オープンソースカンファレンス名古屋の略。 来年も5月に開催予定! ※スタッフ絶賛募集中〜 場所は毎年 吹上ホール です! 3/16
今日のお話 連合学習ってご存知ですか? 4/16
連合学習とは?(こんなやつ?) 某研究所に 作らされた 動画です! 5/16
もう少しわかりやすく? 彼女たちはネット ワークで繋がって いるため高確率で あいこになる ……らしい 著作権に抵触しないよう とある画像をAIに 修正させました(ぉぃ) 6/16
で。結局、連合学習って? 連合学習 従来のAI開発 拠点A 拠点B 拠点A 1001011 0101 100101 10101
100101 10101 100101 10101 中央サーバー 中央サーバー 100101 10101 100101 10101 拠点B 100101 10101 100101 10101 データを サーバーに送る 100101 10101 100101 10101 1001011 0101 拠点C 拠点D モデルパラメータを サーバーに送る 100101 10101 拠点C 拠点D 7/16
どんな利点がある? 拠点A 機密データなどを外に出すことなく AIを学習させることができる 10010110 101 拠点B 1001011 0101 中央サーバー
サーバーに集めるのは AIのモデルパラメータのみ 10010110 101 データは外に出さない 1001011 0101 拠点C 拠点D 8/16
連合学習の仕組み ① 自クライアントのみの学習データを用いて クライアントが学習を実施 拠点B 拠点A 100101101 01 10010110 101
② 学習結果となるAIパラメータをサーバーへ送信 サーバーはそれを集約する ③ 各クライアントから集められたAIパラメータを 集約(具体的には平均化)する ④ 集約されたAIパラメータを 各クライアントへ配信する 以降、①へ戻る ① ② 100101101 01 ③ 中央サーバー ④ 10010110 101 拠点C 拠点D 9/16
こんな仕組みも使えます! 拠点B 拠点A AIモデルから学習に使用したデータを復元する モデル反転攻撃の存在 100101101 01 1001011 0101 差分プライバシー(Differential
Privacy): ⇒送信するAIパラメータにノイズを加算することで 元の学習データを復元しにくくする AIパラメータ ノイズ 加算して サーバーへ送信 より強固にデータを守る! 1001011 0101 ① ② ③ 中央サーバー ④ 1001011010 1 復元不可 1001011 0101 拠点D 拠点C ここにノイズ を加算 10/16
こんなことできます!(たぶん) ①医療画像解析(?) ②インフォームド・コンセント(??) ③……を掛け合わせたみたいなやつ(???) 何を言ってるんだ!? と思われるかもしれませんが 一つ一つ説明していきます(^^;; 11/16
①医療画像解析 世界各地の病院の医療画 像をネットワークで繋い で学習させてるデモ (……のつもり) https://journal.ntt.co.jp/article/14508 12/16
②インフォームド・コンセント 医療従事者が患者に対し、病状や治療内容、リスクについて十分に説明し、患 者がそれを正しく理解・納得した上で、自分の意思で医療方針に同意するプロ セス(説明と同意)のこと →すみません私あまり詳しくわかってません! で、この説明をするのに 生成AI(LLM)を使って難解な医療用語をわかりやすい言葉に置き換える みたいなこともできます(たぶん) 13/16
③……を掛け合わせたようなやつ(?) 医療画像を解析して、結果を患者さんのわかりやすい言葉に 置き換えて説明する(VLMの活用) 医療画像 VLM Vision Language Model わかりやすい言葉に 置き換えた日本語文章
14/16
今日聞いてみたいこと 1.改めて、医療分野におけるAI活用って どんなものがありますか? 2.そもそもAIモデルを 再学習させる必要はありますか? 3.結局連合学習って使い道ありますか? 15/16
おまけ JDLA(日本ディープラーニング協会)向けの 動画もあるのでこちらもよろしければ。 何故やることに なったのだろう?? 16/16