田中専務
拓海さん、お手すきでしょうか。部下から『ローカル正則化がすごいらしい』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって我が社のものづくりに何か役立ちますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を三つで整理しますよ。第一にローカル正則化（local regularizer、ローカル正則化）は、判断を点ごとに柔軟に変える仕組みです。第二に今回の研究は、その仕組みでも学べない問題があると示しています。第三に結果は理論的な限界を示すもので、現場の直接的なツール提案とは別物です。
田中専務
点ごとに柔軟に変える、ですか。具体的にはどう違うのですか。弊社はデータが少ないことが多く、現場ごとに挙動が変わります。これと相性が良さそうに聞こえますが。
AIメンター拓海
その通り、田中専務。その説明を三点で。第一、古典的な正則化（classical regularizer、古典的正則化）はモデル全体に一つの“重さ”を課す。第二、ローカル正則化は各テスト点ごとに重さを変えられる。第三、だから特定の現場や条件に合わせやすいという利点があるのです。ただし今回の論文は『それでも万能ではない』と示していますよ。
田中専務
なるほど。で、今回の論文は「学べない問題がある」と言うわけですね。これって要するに『ローカル正則化だけでは会社のあらゆる課題を解けない』ということ？投資対効果を考えると重要な点です。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！その理解はかなり核心に近いです。要点を三つで補足します。第一、この論文は
