Deltaの提案手法は、データの分散学習や連合学習の文脈で活用することが可能です。例えば、データの分散学習においては、複数のデバイスや環境で学習を行う際に、プライバシー保護やデータセキュリティを確保しながら効率的な学習を実現するためにDeltaの手法を適用することができます。また、連合学習においては、複数の組織やデバイス間でモデルを共同学習する際に、プライバシーを保護しながらモデルの精度を維持するためにもDeltaのアプローチが有効です。さらに、異なる環境やデバイスでの学習においても、プライバシー保護とモデルの効率的な学習を両立させるための手法としてDeltaは有用であり、データのセキュリティを確保しながら学習の効率性を向上させることができます。