コヴェント・ガーデン、イギリス、2026年8月4日、Chainwire

FLock.ioは、プライバシーを保護するAIを使用して主要な疾患に取り組む2つのNHSトラストの事例により、世界経済フォーラム（WEF）のMINDSプログラムで注目を集めました。両トラストは、同社の連合学習プラットフォームを使用して臨床モデルをトレーニングしながら、100%のデータ主権を維持しています。

ムーアフィールズ眼科病院およびユニバーシティ・カレッジ・ロンドン病院（UCLH）は、眼科疾患検出と糖尿病管理の2つのユースケースでFLock.ioを利用しています。このアプローチにより、機密性の高い患者データを共有することなく共同研究が可能になり、プライバシー規制やセキュリティ要件がAIの導入を制限する可能性がある医療などの規制産業が直面する課題に対処しています。ムーアフィールズは欧州で最も古くからある最大規模の眼科治療・教育・研究センターの1つであり、UCLHはユニバーシティ・カレッジ・ロンドンに属する主要な教育病院です。

この評価により、FLock.ioの取り組みは、アクセンチュアと協力して影響力の大きい現実世界のAIアプリケーションの拡大に焦点を当てた、より広範なMINDSプログラムおよびエコシステムの中で位置づけられました。最新のMINDS参加組織には、レノボ、オキシデンタル、TCL Industries、ハイセンス日立、KUKAなどが含まれています。

FLock.ioを活用した連合学習のNHSユースケース2例

FLock.ioは、UCLのNHS研究者やUCLHの臨床パートナーと協力して、グルコースモニタリングアラートの開発に取り組んでいます。このシステムは、400人以上の患者のデータをローカルで学習したAI主導の予測を臨床医に提供します。英国、欧州、米国、中国のパートナー間での共同トレーニングをサポートしながら、患者データが安全なNHSトラストネットワークから外部に漏れないようにし、100%のデータ主権を維持します。EUのGDPRや他の地域の同等の規制などの枠組みの下で国境を越えた健康データの転送が厳しく制限されていることを考慮すると、複数の管轄区域にまたがってトレーニングできる能力は特に重要です。

英国、東南アジア、東アジアの全域で、糖尿病管理アプリを使用する患者を含む約14,000人のエンドユーザーがFLock.ioのプラットフォームを利用しています。次の段階として、100人の患者を対象とした多大陸規模のグルコース予測の実証実験が今夏に開始される予定です。FLock.ioの推定では、現在糖尿病管理に費やされている100億ポンド以上の1%の削減に基づき、NHSにおけるAI主導の予防は年間1億ポンド以上の節約をもたらす可能性があります。糖尿病治療はNHSの支出の中で最大の単一部門の一つであり、同医療機関は患者の転帰を改善しながらコストを管理するために、デジタルツールやAIツールを積極的に模索しています。

ムーアフィールズ眼科病院との取り組みでは、FLock.ioは連合学習による眼科疾患検出の初期研究を完了しました。現在、同院の画像データを使用してAIモデルのトレーニングが進められています。このプロジェクトは、従来の集中型AIが直面していたスケーリングの限界に対処し、NHSトラスト間で機密性の高い画像データを外部と共有することなく、複数拠点でのトレーニングを可能にすることを目的としています。

長期的な目標は、これらのモデルを他のNHSトラストにも展開することです。FLock.ioは、NHSの公費負担医療制度と一貫したデータガバナンスにより、他の市場に拡大する前に大規模な連合学習を実証するための理想的な環境であると述べています。

連合学習は、生データを共有することなく、共同でAIモデルのトレーニングを可能にします。各参加者は、オンプレミスまたはエッジデバイス上でモデルをローカルかつ安全にトレーニングします。共有されるのは暗号化されたモデルの更新情報のみであり、それらが集約されてモデルのパフォーマンスが向上し、リアルタイムの推論が可能になります。

FLock.ioが解決を目指す問題

FLock.ioは、病院、銀行、政府機関など機密情報を取り扱う規制産業において、データプライバシー規制とセキュリティへの懸念がAIの利用を制限していると述べています。その結果、組織はAIの導入を避けるか、ドメインの精度に欠ける、あるいはコンプライアンスリスクをもたらす汎用モデルに依存することになりかねません。

同社は、集中型のクラウドベースのAIトレーニングやオンプレミスでのモデル展開を含む従来のアプローチは、通常、大量の計算リソースを必要とすると指摘しています。また、こうした方法では強固なプライバシー保護や、モデル汚染攻撃およびデータ漏洩に対する保護を保証することはできず、モデルの精度が低下する可能性もあるとしています。

FLock.ioについて

FLock.ioは、データプライバシーを優先するエンタープライズグレードの連合学習および分散型AIソリューションに注力する、AI研究およびインフラ企業を自称しています。その分散型連合学習アーキテクチャと、本番環境に対応したプラットフォーム（AI Arena、FL Alliance、FLock API Platform）は、組織が完全なデータプライバシー、モデルの所有権、そして設計レベルでの規制遵守を維持しながら、ローカルハードウェア上でカスタムAIモデルのトレーニングと展開を行えるように設計されています。

同社によると、連合学習とブロックチェーンベースの検証の組み合わせにより、モデル精度が37%向上し、総所有コストが44%削減され、データ漏洩やモデル汚染攻撃のリスクが軽減され、展開時間が63%短縮されます。また、モデル更新ごとのトレーニングエネルギーが80%削減されるため、より持続可能なアプローチであるとも述べています。

マレーシアのサラワク州政府も現在、医療分野を含む主権AIのパイロット事業をFLock.ioと完了しようとしています。FLock.ioによると、このパイロットはその後、米国、欧州、中国の病院パートナーによって展開され、アジア太平洋地域および欧州における国境を越えた医療AI協力の標準を確立する予定です。

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