台帳型連合学習の通信頻度を自動調整する技術で特許取得
公開：
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本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。
- 発表元
- 株式会社Rosso
- 配信日時
- 2026年9月28日 18時07分
- 転載日
- 2026年9月30日
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クライアントごとにモデルの更新タイミングを調整し、通信負荷の低減を図る
株式会社Rosso（本社：東京都渋谷区、代表取締役：川畑 和成、以下Rosso）は、連合学習における通信頻度を動的に調整する「動的通信間隔計画法（Adaptive-K）」を、台帳型連合学習と組み合わせた技術について、特許を取得したことをお知らせします。
本技術は、学習に参加する各端末・拠点（クライアント）とサーバーの間でモデルを交換する頻度をクライアントごとに調整するものです。サーバー側モデルとの統合結果に基づき、次回の更新タイミングを決定することで、不要な通信の削減を図ります。
技術の背景
連合学習は、各端末や拠点が保有する学習データを一か所に集めることなく、それぞれの学習結果を共有し、AIモデルを更新する技術です。
動的通信間隔計画法（Adaptive-K）は、連合学習におけるモデル交換の頻度に着目した技術です。クライアントごとに通信間隔を調整し、データに偏りがある環境での効率的な学習を目指します。
技術の特徴
モデルの統合結果に応じた更新タイミングの調整
各クライアントのモデルとサーバー側のモデルを統合した結果に基づき、次回の更新タイミングを調整します。モデル交換の頻度を動的に変えることで、通信負荷の低減を図ります。
クライアントごとの通信間隔の自動調整
通信間隔をクライアントごとに自動調整します。各クライアントが保有するデータに偏りがある環境で、それぞれの状況に応じた学習と通信を支援します。
今回の特許は、この動的通信間隔計画法を台帳型連合学習と組み合わせて利用する技術を対象としています。
想定する活用分野
本技術は、複数の端末や拠点が連携してAIを学習する場面での活用を想定しています。
-
ロボティクス
複数のロボットがそれぞれの稼働環境で学習し、モデルを共有する際の通信負荷の低減。 -
スマートファクトリー・産業用機器
設置環境や稼働状況が異なる機器間で、設備の予兆検知などに用いるAIを共同学習する際の通信頻度の調整。 -
医療
患者データを各医療機関内に保持して行う連合学習において、施設間のモデル交換に伴う通信負荷の低減。
会社概要
会社名：株式会社Rosso
代表者：代表取締役 川畑 和成
創 業：2006年5月23日
所在地：東京都渋谷区神山町7‐12 ユースクエア渋谷神山町5F
事業内容：AI/データ分析、Webアプリケーション
クラウドの導入に関するコンサルティング
AI/データ分析に関するPoC（概念実証）・分析・モデル開発・チューニング
オープン/Web系、業務系、ネイティブアプリケーションに関する設計・開発・保守
インフラ基盤導入に関する設計・構築・運用保守
従業員数： 88名（2026年9月現在）
株 主：株式会社シーエーシー（100%）
派遣許可番号：派13-305548
登録番号：T5011001047421（適格請求書発行事業者）
ISMS認証：JQA-IM1217（ISO/IEC 27001:2013）
Pマーク：21000992（06）号
URL：https://rosso-tokyo.co.jp/
【本プレスリリースに関するお問い合わせ先】
株式会社Rosso
担当：新倉 愛一朗
Tel：03-6427-9037
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