オムロンは、ある集団から集めたデータに基づく機械学習モデルと、別の集団から得たデータによる機械学習モデルを組み合わせて、統合した機械学習モデルを生成する技術を開発した(図1)。これまでは2つの集団の“生データ”のレベルで合体させたデータを学習させて統合モデルを作ることが一般的だったが、今回の新技術では生データ同士での統合は不要だ。

図1 新技術のイメージ
(図:オムロン)
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 これまでAI(人工知能)のエンジンとなる機械学習モデルを構築する場合、例えばA社がより大きな集団のデータから機械学習させる目的で、自社で収集した個人情報データにB社が集めた個人情報データを統合することは難しかった。B社が、A社に個人情報を別会社に提供する許可を個人から得ておく必要があるためだ。許可がなければ、A社は限られたデータに基づくAIに頼らざるを得ない。

 こうした状況のままでは、膨大で幅広いデータを獲得できる立場にある米4社「GAFA〔米グーグル(Google)、米アマゾン・ドット・コム(Amazon.com)、米フェイスブック(Facebook)、米アップル(Apple)〕」などのプラットフォーマーに対して、それ以外の企業がAIの活用で優位な立場を築くことは難しい。今回の技術は、個人情報などの制約を受けずに、大規模データから生成するのと同等の学習モデルの構築を目指したものだ。

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