CATEGORY

健康関連のソーシャルディスコースにおける情報探索イベントの可視化（Characterizing Information Seeking Events in Health-Related Social Discourse）

田中専務

拓海先生、最近チームから「SNSの投稿を使って患者さんの本当のニーズを拾える」と聞きまして、研究論文も回ってきたんですけれども、何がどう違うのかさっぱりでして。これ、要するにうちの現場で役に立つんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この研究はSNS上の会話を「イベント」というまとまりで見て、現場のニーズや誤解をより正確に拾えるようにするアプローチなんですよ。要点は三つです：1) 投稿の背景にある

AIBRプレミアム
非構造化データストリーム上の集計クエリの高速化（Accelerating Aggregation Queries on Unstructured Streams of Data） 前の記事 実験データとシミュレーションデータの融合による高精度機械学習力場（Accurate machine learning force fields via experimental and simulation data fusion） 次の記事

関連する記事

  • 論文研究

慢性疾患と向き合う心のケア：IoTを用いた解釈可能なAIアプローチ (Care for the Mind Amid Chronic Diseases: An Interpretable AI Approach Using IoT)

田中専務拓海先生、最近部下から慢性疾患とメンタルの話でAIを使えると言われまして。ただ、正直ピンと来ないのです。これって本当に現場で役に立つのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！慢性疾患患者のうつ傾向をIoTで検出する研究が進んでいますよ。重要なのは「誰が判断するか」を明

  • 論文研究

輸送政策最適化のための機械学習代理モデル（Machine Learning Surrogates for Optimizing Transportation Policies with Agent-Based Models）

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「シミュレーションにAIを使えば政策検討が早くなる」と聞きまして、正直何を意味しているのか掴めておりません。要するに、我々が検討している渋滞対策や駐車規制の効果を瞬時に評価できるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね

  • 論文研究

コードリポジトリの実行可能環境自動構築（Repo2Run: Automated Building Executable Environment for Code Repository at Scale）

田中専務拓海先生、最近社内でソフトウェア開発の話が増えてまして、テストが通らないと現場が止まると聞きました。こういう論文が重要と聞きましたが、要するに何ができるようになるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この研究は「多数のGitHubリポジトリで実際に動

  • 論文研究

人間とAI生成データの融合（Cyborg Data: Merging Human with AI Generated Training Data）

田中専務拓海先生、最近部下から「合否判定や評価をAIで自動化できる」と聞かされまして、でも現場の手書き採点データが少ないと言われ困っているんです。要するに、少ない現場データでAIを使う方法があるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。今回の研究は「人が付

  • 論文研究

KANDY ベンチマーク：増分的ニューラル・シンボリック学習とカンディンスキーパターンによる推論（The KANDY Benchmark: Incremental Neuro-Symbolic Learning and Reasoning with Kandinsky Patterns）

田中専務拓海先生、最近若手が「KANDYってベンチマークが注目」と言うのですが、正直何がそんなに新しいのか分からなくて困っています。要するに弊社が投資する価値があるのかを短く教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！短く言うと、KANDYは“イメージ理解（見た目の情

  • 論文研究

日刊ニュースを用いた連続評価：LLMは先見的か？（Are LLMs Prescient? A Continuous Evaluation using Daily News as the Oracle）

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）を使って予測や洞察を取るべきだ」と言われまして、投資対効果が本当にあるのか、一度整理して教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整

AI Business Reviewをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む