本論文では、プライバシー制約下での分散型多タスク学習の2つの方法論的進展を提示する。第1に、これまでガウス混合モデルに限定されていたCollabDictフレームワークを、異常検知に焦点を当てた変分オートエンコーダ(VAE)に拡張する。第2に、CollabDictで学習したモデルを外部で共有する際のデータプライバシー漏洩リスクについて、数学的分析を行う。