実世界のデータ異質性を反映した大規模データセットの開発と評価は、パーソナライゼーション連邦学習の実用性を高めるために不可欠です。多様なデータソースからのデータを集約し、異なるクライアントの特性を考慮したデータセットを構築することで、pFLアルゴリズムの性能をより正確に評価することができます。特に、テキストデータや画像データなど、異なるドメインにおけるデータセットを作成することで、pFLの適用範囲を広げ、プライバシーを保護しながらも効果的な学習を実現することが期待されます。このようなデータセットは、将来的な研究や実装において重要な基盤となるでしょう。