フィッシング検出における機械学習モデルのバイアス軽減（Mitigating Bias in Machine Learning Models for Phishing Webpage Detection）
田中専務拓海先生、最近うちの若手から「AIでフィッシング対策を強化すべきだ」と言われまして。ただ、本当に効果が出るのか、データを集めるコストと導入後の投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見通しがつきますよ。今回の論文は、訓練データの偏り
Bias
4040背景バイアス緩和のための高速ISNet（Faster ISNet for Background Bias Mitigation on Deep Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近「背景バイアス」って言葉を部下から聞くんですが、実際どういう問題なんでしょうか。うちの製品画像の話にも関係しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！背景バイアスとは、画像の背景にあるノイズや共通パターンが、モデルの判断に過度に影響し、実際に注目すべき対象を見
トピックモデリング：トークン出力を超えて（TOPIC MODELLING: GOING BEYOND TOKEN OUTPUTS）
田中専務拓海先生、最近「トピックモデリング」というのを検討するように部下から言われまして、正直どこから手を付ければ良いか分からない状況です。要するに、これって現場で使えるものなんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。まず結論を三点でまとめま
事前学習とダウンストリーム設定におけるバイアス評価とデバイアシングのギャップ（The Gaps between Pre-train and Downstream Settings in Bias Evaluation and Debiasing）
田中専務拓海先生、お世話になります。うちの若手が「PLMのバイアスは事前学習と実務で挙動が違う」と言ってきて、正直何を基準に対策すればいいか分かりません。これって要するにどう違うんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、事前学習で出る性向と、実際に業務用に手を加えた
差次的な特徴未報告がアルゴリズムの公平性に与える影響（The Impact of Differential Feature Under-reporting on Algorithmic Fairness）
田中専務拓海先生、最近部下から『この論文を読め』と言われたのですが、タイトルが難しくて尻込みしています。要するに何が問題になっているのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、それは「一部の人についてだけデータの一部が記録されていないために、AIの判断が偏る」という話です
因子分解可能マルコフ決定過程のための正則化アンサンブル価値分解（REVALUED: Regularised Ensemble Value-Decomposition for Factorisable Markov Decision Processes）
田中専務拓海先生、最近部下が『価値分解を使えば離散アクションが多い問題でも効率化できます』と言ってきて、正直ピンと来ないのですが、これは我が社の生産ラインの自動化に役立ちますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、この研究は複数の小さな
DCRMTA: マルチタッチアトリビューションのための非バイアス因果表現（DCRMTA: Unbiased Causal Representation for Multi-touch Attribution）
田中専務拓海先生、最近部下から『マルチタッチアトリビューション』がどうのと言われましてね。投資対効果の話らしいですが、私には何が新しいのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つにまとめられますので、経営判断に直接使える話にします
HEARING LOSS DETECTION FROM FACIAL EXPRESSIONS IN ONE-ON-ONE CONVERSATIONS（1対1会話における顔表情からの聴覚障害検出）
田中専務拓海先生、最近部下から「顔の表情で聴覚の問題が分かる研究がある」と聞きまして、正直半信半疑です。要するに人の表情だけで聞こえにくさを判断できるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！確かに顔の表情から会話中の困り感や疲労が現れることがあり、それを手がかりに聴覚の問題
拡散モデルにおけるデータ帰属とタイムステップ誘発バイアス — Data Attribution for Diffusion Models: Timestep-induced Bias in Influence Estimation
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「拡散モデルの学習データの影響を調べるべきだ」と言われて戸惑っています。要は、どの学習データが生成結果にどれだけ効いているかを知りたいと。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！拡散モデル（Diffusion Models、拡散モ
テクスチャバイアスに囚われるか？ 深層インスタンスセグメンテーションの大規模比較（Trapped in texture bias? A large scale comparison of deep instance segmentation）
田中専務拓海先生、最近部下から『インスタンスセグメンテーション』って言葉が出てきて、うちも導入を検討したほうがいいと言われました。正直、ピンと来ないのですが、本当に使い物になる技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心してほしいのは、インスタンスセグメンテーショ