マクニカ、エッジコンピューティング時代の連合学習プラットフォームである TieSet社の「STADLE™」の取り扱いを開始
半導体、ネットワーク、サイバーセキュリティ、AI/IoTにおけるトータルサービス・ソリューションプロバイダーの株式会社マクニカ（本社：神奈川県横浜市、代表取締役社長：原 一将、以下マクニカ）は、連合学習のリーディングカンパニーTieSet（タイセット） Inc.（本社：アメリカカリフォルニア州、Co-founder＆CEO：Kiyoshi Nakayama、以下TieSet社）と販売パートナーシップを締結したことを本日発表いたします。これにより、今まで実現が難しかったビッグデータ活用におけるエッジAI（デバイス側で実装するAI技術）の効率的な学習と、プライバシー保護やコンプライアンス準拠の両立を支援いたします。
■ビッグデータ活用におけるAIの課題
ビッグデータを使ったAI利用には様々な課題があり、特に分散環境で多数のデバイスを接続するIoT環境では以下のような問題があります。
・IoTデバイスから生成される膨大なデータを扱うためのコンピューティングリソースやネットワークリソースの枯渇
・データ処理遅延によるリアルタイム処理対応実現の難しさ
・顧客や利用者からの情報収集によるプライバシー保護の懸念
これらの問題への対処方法として、データの集約をせずに機械学習を行う分散型のAI技術である連合学習が注目を集めています。ビッグデータをエッジ側から収集しなくても、分散された状態で利用することができるため、データの処理や通信量が低減され、プライバシーも確保できます。
＜ビッグデータ活用におけるAIの課題と連合学習プラットフォーム「STADLE™（ステードル）」開発背景＞
・IoTデバイスから生成される膨大なデータを扱うためのコンピューティングリソースやネットワークリソースの枯渇
・データ処理遅延によるリアルタイム処理対応実現の難しさ
・顧客や利用者からの情報収集によるプライバシー保護の懸念
これらの問題への対処方法として、データの集約をせずに機械学習を行う分散型のAI技術である連合学習が注目を集めています。ビッグデータをエッジ側から収集しなくても、分散された状態で利用することができるため、データの処理や通信量が低減され、プライバシーも確保できます。
＜ビッグデータ活用におけるAIの課題と連合学習プラットフォーム「STADLE™（ステードル）」開発背景＞
■連合学習プラットフォーム TieSet社「STADLE™」
STADLE™は、世界最先端の分散AI技術を実現させる連合学習のプラットフォームです。
STADLE™は、エッジAI側の生データを共有することなく、エッジAIのモデルを学習させることができます。具体的には、エッジAI側のローカルAIモデルのパラメータのみを集め、クラウドAI側でそれらを統合したグローバルモデルを生成し、それらをエッジAI側に返すことで、エッジAIの学習を推進することが可能です。生データを共有しないため、従来のコンピューティングリソースやネットワークリソースの圧迫や処理遅延の問題を解消することができます。
また、データ共有による個人情報漏洩のリスクを軽減し、高度なプライバシー保護を提供することもSTADLE™の特徴のひとつです。
これらの特徴を併せ持つSTADLE™は、企業に効率的で安全なAIのモデル学習環境を提供します。
＜連合学習プラットフォーム「STADLE™」全体像＞
STADLE™は、エッジAI側の生データを共有することなく、エッジAIのモデルを学習させることができます。具体的には、エッジAI側のローカルAIモデルのパラメータのみを集め、クラウドAI側でそれらを統合したグローバルモデルを生成し、それらをエッジAI側に返すことで、エッジAIの学習を推進することが可能です。生データを共有しないため、従来のコンピューティングリソースやネットワークリソースの圧迫や処理遅延の問題を解消することができます。
また、データ共有による個人情報漏洩のリスクを軽減し、高度なプライバシー保護を提供することもSTADLE™の特徴のひとつです。
これらの特徴を併せ持つSTADLE™は、企業に効率的で安全なAIのモデル学習環境を提供します。
＜連合学習プラットフォーム「STADLE™」全体像＞
STADLE™は、個人情報が保護されることや、分散環境下で使用できること、リアルタイム処理が可能であることから、医療分野や金融分野、スマートフォン分野、製造分野、ADAS（先進運転支援システム）などの自動車分野での活用が期待されています。
マクニカでは、データ利活用を推進するためのソリューションとして、Splunk（データ分析プラットフォーム）、データブリックス（データレイクハウスプラットフォーム）、TripleBlind（秘密計算を活用したプライバシー保護）、brighter AI（次世代匿名加工技術）とラインナップを揃え、お客様の要望や課題に沿った環境を実現しています。上記に加え、今回のTieSet社の STADLE™ 連合学習ソリューションを提供することにより、エッジAIの学習効率化やプライバシー保護を強化し、企業のデータ利活用をより一層支援してまいります。
【製品の詳細はこちら】
https://www.macnica.co.jp/business/dx/manufacturers/tieset/
【製品に関するお問合せ先はこちら】
株式会社マクニカ TieSet担当
TEL：045-476-2010
E-mail：tieset-sales@macnica.co.jp
※本文中に記載の社名及び製品名は、株式会社マクニカおよび各社の商標または登録商標です。
※ニュースリリースに掲載されている情報（製品価格、仕様等を含む）は、発表日現在の情報です。 その後予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご承知ください。
マクニカでは、データ利活用を推進するためのソリューションとして、Splunk（データ分析プラットフォーム）、データブリックス（データレイクハウスプラットフォーム）、TripleBlind（秘密計算を活用したプライバシー保護）、brighter AI（次世代匿名加工技術）とラインナップを揃え、お客様の要望や課題に沿った環境を実現しています。上記に加え、今回のTieSet社の STADLE™ 連合学習ソリューションを提供することにより、エッジAIの学習効率化やプライバシー保護を強化し、企業のデータ利活用をより一層支援してまいります。
【製品の詳細はこちら】
https://www.macnica.co.jp/business/dx/manufacturers/tieset/
【製品に関するお問合せ先はこちら】
株式会社マクニカ TieSet担当
TEL：045-476-2010
E-mail：tieset-sales@macnica.co.jp
※本文中に記載の社名及び製品名は、株式会社マクニカおよび各社の商標または登録商標です。
※ニュースリリースに掲載されている情報（製品価格、仕様等を含む）は、発表日現在の情報です。 その後予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご承知ください。
TieSet Inc.について
TieSetはシリコンバレーに拠点を置き、プライバシー保護や機会学習の効率化を実現させるAI技術として注目を集めている「Federated Learning」の研究開発をリードする第一人者らによって創業され、世界最先端の分散AI技術を実現させるプラットフォーム STADLE™を開発しました。
IoTやエッジコンピューティング、分散学習技術のさらなる普及を⾒据え、インテリジェンスの共有やAIにおける学習を大きく進化させることにより、実現困難であったクリティカルなデータ課題を解決し、現実社会生活に真に価値をもたらすAI技術の基盤構築をサポートしています。
■会社名：TieSet Inc.
■設 立：2020年
■本社所在地：Santa Clara, California, United States
■代表者：Kiyoshi Nakayama
■ウェブサイト： https://tieset.com/
IoTやエッジコンピューティング、分散学習技術のさらなる普及を⾒据え、インテリジェンスの共有やAIにおける学習を大きく進化させることにより、実現困難であったクリティカルなデータ課題を解決し、現実社会生活に真に価値をもたらすAI技術の基盤構築をサポートしています。
■会社名：TieSet Inc.
■設 立：2020年
■本社所在地：Santa Clara, California, United States
■代表者：Kiyoshi Nakayama
■ウェブサイト： https://tieset.com/
株式会社マクニカについて
マクニカは、1972 年の設立以来、最先端の半導体、電子デバイス、ネットワーク、サイバーセキュリティ商品に技術的付加価値を加えて提供してきました。従来からの強みであるグローバルにおける最先端テクノロジーのソーシング力と技術企画力をベースに、AI/IoT、自動運転、ロボットなどの分野で新たなビジネスを展開しています。「Co.Tomorrowing」をスローガンに、最先端のテクノロジーとマクニカが持つインテリジェンスをつなぎ、ユニークなサービス・ソリューションを提供する存在として、社会的価値を生み出し未来社会の発展へ貢献していきます。当社は、横浜に本社を構え、世界24か国/地域80拠点をベースにグローバルなビジネスを展開しています。詳細はWebサイト（https://www.macnica.co.jp）をご覧ください。
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