KDDI株式会社(本社:東京都千代田区、株式会社KDDI総合研究所(本社:埼玉県ふじみ野市)、国立研究開発法人情報通信研究機構(本部:東京都小金井市)、グリーンブルー株式会社(本社:神奈川県横浜市)、日本電気株式会社(本社:東京都港区)、株式会社ピコラボ(本社:東京都港区)、さくらインターネット株式会社(本社:大阪府大阪市北区)、凸版印刷株式会社(本社:東京都文京区)の8者は、総務省の令和5年度情報通信技術の研究開発課題である「安全なデータ連携による最適化AI技術の研究開発」の委託先として選定されました。それを受け、8者にプラナスソリューションズ株式会社(本社:東京都新宿区)、ギリア株式会社(本社: 東京都台東区)を加えた10者で、2023年7月28日に総務省委託研究開発「安全なデータ連携による最適化AI推進コンソーシアム」を設立しました。このコンソーシアムは、多様なデータを安全に連携させることを可能とする分散型機械学習技術を確立することを目指します。これにより、プライバシーデータや機密データ等を含む実空間に存在するデータを分野の垣根を越えてAI学習に活用することを可能とし、分野横断的な社会課題の解決や産業競争力の向上に貢献します。本コンソーシアムは、本研究開発において大きく3つの活動を行います。さらに3つの活動を組み合わせた分散型機械学習技術を活用し、具体的な社会実装シーンを想定した技術実証を行います。多様なデータを組み合わせ複雑な予測を可能とする大規模マルチモーダル深層学習モデルの構築技術、及び、実空間から収集するデータの差異を吸収可能な、ロバストなマルチモーダルAI技術の研究開発を行います。・多様・不均衡・少量データに対するロバストな深層学習技術(担当:株式会社KDDI総合研究所)・異分野データ横断的な予測を可能にする深層学習技術(担当:国立研究開発法人情報通信研究機構)・参加型地域安全サービスにおける検証技術(担当:KDDI株式会社)マルチモーダル深層学習モデルを対象に、エッジ環境の限られた計算資源の規模に応じて、効率的に学習を行う技術の研究開発を行います。・エッジの多様性を考慮した高効率な連合型エッジAI技術(担当:国立研究開発法人情報通信研究機構)・リスク・ベネフィット適応ナビゲーションにおける検証技術(担当:グリーンブルー株式会社)マルチモーダル深層学習モデルを対象に、多数のエッジ環境間におけるデータの偏りを前提とした⾼精度な連合学習技術の研究開発を行います。・安全に個別環境適応が可能な連合学習技術(担当:日本電気株式会社)・連合学習フレームワーク技術(担当:株式会社ピコラボ)・エッジ・クラウド連携による基盤モデル最適化技術(担当:さくらインターネット株式会社、プラナスソリューションズ株式会社、ギリア株式会社)・スマートシティ市民サービスにおける検証技術(担当:凸版印刷株式会社)本研究開発で確立した分散型機械学習技術を活用し、多様なデータを安全に連携させることを可能とする「データ連携AIプラットフォーム」を創出します。これにより、分野を横断したデータ活用を進め、社会課題の解決や産業競争力の向上に貢献します。10者は、本コンソーシアム活動を通じて安全なデータ連携による最適化AI技術の研究開発を推進していきます。