経済データ分析のための連合学習に関する研究

• 研究課題/領域番号: 25K05040
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07030:経済統計関連
• 研究機関: 法政大学
• 研究代表者: 劉 慶豊 法政大学, 理工学部, 教授 (60378958)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: Federated Learning / Heterogeneity / Machine Learning / Few-shot Learning / Econometrics

研究開始時の研究の概要

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。