フェデレーテッド学習（FL）は、プライベートデータを中央サーバーに移動することなく、協力的なモデルトレーニングを可能にする手法です。しかし、従来のFLには、計算資源とプライバシーリスク、更新トラフィックの増大、データの非独立同分布性などの課題があります。本研究は、量子計算を取り入れた新たなパラダイムとして量子フェデレーテッド学習（QFL）を提案し、従来のFLが抱える問題を解決しつつ、迅速な計算能力を提供します。QFLの一般的なアーキテクチャや、それにおけるクライアントとサーバーの役割、通信手段を概説。また、QFLのシステムを量子アーキテクチャやデータ処理方法に基づいて分類し、医療や車両ネットワーク、無線ネットワーク、ネットワークセキュリティにおける応用を示します。QFLは、従来のFLに比べて通信効率やセキュリティ、パフォーマンスを向上させる可能性を持ちます。最後に、QFLの課題や今後の研究方向についても議論しています。