1 本研究の学術的背景は、データのプライバシーとセキュリティへの需要の増加により、分散クライアント間での学習を可能にしつつデータのプライバシーとセキュリティを保護する「Federated Learning（FL）」という分散学習手法が注目されているということです。しかし、大規模な基盤モデルの登場に伴って、FLは資源の制約やクライアント間のデータの分布のずれという課題に直面しています。さらに、これらの基盤モデルはしばしば所有権が制限され、モデルへのアクセスが制限されることで資源効率の高いFLへの適応が急務となっています。これらの課題をどのように解決するかが、本研究の核心となる学術的「問い」です。

2 本研究の目的は、資源の制約と個別化（クライアント間のデータの分布のずれ）の両方に対応するために、ゼロ次最適化を用いた個別化フェデレーテッド学習用の方法「ZOOPFL」を提案することです。また、その独自性・創造性は、大規模な基盤モデルへの適用とその個別化に対応することにあります。これまでの手法では、基盤モデルがブラックボックス（内部の仕組みがわからない）だと適用困難であったことに対して、本研究の提案する方法なら実現可能とされています。

3 本研究が着想に至った経緯は、データのプライバシーやセキュリティへの関心の高まり、そしてそれに伴うFederated Learningの注目増加にあります。本研究は、資源制約と分布のずれに対応する手法が必要となっている中、ゼロ次最適化を用いた個別化フェデレーテッド学習用の方法を提案しています。

4 本研究では、「ZOOPFL」というゼロ次最適化を用いた新しい手法を開発しました。この手法は、入力の手術とセマンティックな再マッピングのストラテジーを提案し、ゼロ次最適化を通じて学習します。これにより、計算コストを削減し、クライアント間での情報の共有を行い、またより良い個別化を実現します。コンピュータビジョンと自然言語処理のタスクにおける幅広い実験を通じて、大規模なブラックボックスモデルに対するフェデレーテッド学習を初めて達成することが明らかにされました。

5 本研究の有効性は、豊富な理論的支持と、幅広い実験によって検証されました。具体的には、提案手法の動作に関する洞察を提供し、その信頼性を裏付ける形で理論的な裏付けを行っています。また、コンピュータビジョンと自然言語処理のタスクを用いた実験により、「ZOOPFL」が効果を発揮し、また多様な状況に対応可能であることを実証しました。