ソサイエティ5.0は、サイバー空間と現実空間の融合を目指すものである。今日の情報量の巨大化に伴い、 現実空間もクラウドからIoT(モノのインターネット)向きのエッジコンピューティングに移行しつつある。 それでは、エッジコンピューティングに適した機械学習とは、どのようなものであろうか。 本研究では、”モノ”から得られたデータを複数のサーバに分割したまま学習を実行するシステムの提案を目指す。 すなわち、“学習データの分割(分散)＋並列計算＝(エッジコンピューティングに適した)高速で安全な学習法”のアイデアのもと、 システムの提案と実装を行っている。

　人工知能(AI)を支える機械学習について多くの研究が行われている。 特に、CNNをはじめとするニューラルネットワーク(NN)には、理論から応用まで多くの関心が集まっている。 NNは、多くの問題に、“どうすればよいか”の答を容易に返してくれるが、“なぜそうするか”の問いに答えることは難しい。 いわゆるAIの”ブラックボックス問題”である。 ファジィシステムは、機械学習を実現するシステムの一つであり、このような問題に答えてくれる。 このシステムの新しい学習法についての研究を行っている。 例えば、以下に示すような、移動物体が障害物を避けて目的地に到着する問題を考える。通常の機械学習法では、答えのルートを与えてくれるが、 “なぜそうするか”に答えることは難しい。ファジィシステムは、学習の結果、以下に示す定性的なルールを与えてくれる。