Research on Federated Learning for Economic Data Analysis

Research Project

Project/Area Number	25K05040
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research Institution	Hosei University
Principal Investigator	劉慶豊法政大学, 理工学部, 教授 (60378958)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	Federated Learning / Heterogeneity / Machine Learning / Few-shot Learning / Econometrics
Outline of Research at the Start	本研究は、経済データ分析におけるプライバシー保護とデータの有効活用のトレードオフを解決するため、Federated Learning (FL) の手法を拡張し、経済データに適用することを目指す。本研究では、サンプルサイズやデータ分布の異質性に対応できるFLの新手法を開発し、特定のクライアントの効率性を高めるFocused FLを提案する。また、FLの分野で注目される垂直的FL技術を取り入れ、異業種のクライアント間のデータ共有を促進し、経済データの分析精度を向上させ、プライバシーを保護しつつ、効率的な経済データ分析を実現するための基盤を提供する。