連合学習の本は、理論や実装、応用など扱うテーマがさまざまで、どれを選べばよいか迷いますよね。
目次にあるテーマを見比べると、プライバシー保護やPythonでの実装など、読みたい切り口に合わせて候補を絞りやすくなります。
今回は、連合学習を扱う6冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主な内容・テーマ | 参考価格 |
|---|---|---|
 Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習 | プライバシー保護技術と背景、水平・垂直連合学習、連合転移学習、応用事例 | 4,730円（2026-11-03時点） |
 Federated Learning with Python | Pythonによる連合学習システムの設計・実装と、既存フレームワークを使ったアプリケーション開発 | 8,368円（2026-11-03時点） |
 Federated Learning: Theory and Practice | 連合学習のアーキテクチャ・アルゴリズム・システムモデル、セキュリティ、産業応用 | 19,527円（2026-11-03時点） |
 Federated Learning: Privacy and Incentive | プライバシー保護とインセンティブ機構を中心に、連合学習の産業・ビジネス応用も扱う | 14,946円（2026-11-03時点） |
 Handbook on Federated Learning | 連合学習の進歩・応用・機会を掲げるハンドブック | 12,010円（2026-11-03時点） |
 Federated Learning: A Primer for Mathematicians | 応用数学を背景とする読者向けの入門。連合学習、マルチパーティ計算、エッジコンピューティング、連合学習システムへの攻撃を扱う | 27,591円（2026-11-03時点） |
Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習
連合学習の基本から応用まで、プライバシー保護の観点で学びたい人には、『Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習』がおすすめです。連合学習の技術的背景や代表的な実用例を紹介し、水平・垂直連合学習、連合転移学習も章ごとに扱います。コンピュータビジョン、自然言語処理、推薦システムでの応用に加え、連合強化学習や応用事例も取り上げています。
Federated Learning with Python
Pythonで連合学習システムの設計・実装や、既存フレームワークを使ったアプリ開発を学びたい人には、『Federated Learning with Python』がおすすめです。連合学習の概念的な基礎を扱っており、対象レベルは中級から上級です。サンプルコードファイルのダウンロード案内もあります。
英語の書籍なので、英語での読書が購入時の条件になります。
Federated Learning: Theory and Practice
コンピュータサイエンス・コンピュータ工学・工学分野の研究者や学生、産業実務者には、『Federated Learning: Theory and Practice』がおすすめです。連合学習のアーキテクチャ、アルゴリズム、システムモデルを扱い、脆弱性やセキュリティ、公平性、産業応用まで学べます。プライバシー保護音声認識や、倫理・法的課題を扱う章もあります。
書籍の言語は英語です。
Federated Learning: Privacy and Incentive
連合学習をプライバシー保護と参加インセンティブの両面から学びたい、学術界や産業界の読者には『Federated Learning: Privacy and Incentive』がおすすめです。さまざまな攻撃に対するプライバシー保護手法や、個人の参加を促すインセンティブ機構を扱い、産業・ビジネスでの応用も紹介しています。本書は、線形代数・微積分・ニューラルネットワークの基礎的な理解がある読者を想定しています。FinTechやマーケティングの分野知識もあると役立ちます。
Handbook on Federated Learning
連合学習の進歩・応用・今後の機会をテーマにした英語版を読みたい人には、『Handbook on Federated Learning』がおすすめです。
Federated Learning: A Primer for Mathematicians
学部レベルの応用数学を背景に、連合学習の基本を学びたい人には『Federated Learning: A Primer for Mathematicians』がおすすめです。簡単な連合学習の枠組みを理解するためのコンピュータサイエンスの基礎を扱い、マルチパーティ計算やエッジコンピューティングも取り上げています。詳細な図やダイアグラムも多数掲載され、概念の理解を助けてくれます。
英語版なので、英語で読む書籍を探している方にもおすすめです。
連合学習の学びたいテーマで選ぶ
- プライバシー保護を含め、連合学習の基本から応用まで学びたい人
- Pythonで連合学習システムの設計・実装や、既存フレームワークを使ったアプリ開発を学びたい人
- 連合学習の理論や産業応用を学びたい、コンピュータサイエンス・コンピュータ工学・工学分野の研究者や学生、産業実務者
- プライバシー保護と参加インセンティブを学びたい、学術界や産業界の人
- 連合学習の進歩・応用・今後の機会を扱う英語版を読みたい人
- 学部レベルの応用数学を背景に、連合学習の基本を学びたい人
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