本論文では、連邦学習環境における決定木の集約プロセスを提案する。このプロセスは、クライアントの決定木を集約して解釈可能な単一の大域的決定木を構築する。この集約プロセスは、クライアントの決定木の品質を評価し、高品質な決定木のみを選択して集約することで、大域的決定木の性能を向上させる。