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Bias

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木構造ベースの欠損値補完法の評価 — Evaluating tree-based imputation methods as an alternative to MICE PMM for drawing inference in empirical studies

田中専務拓海先生、最近部署で「欠損データを機械学習で補完したら統計結果が変わる」と聞いて困っています。実際どれくらい信頼できる方法なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！欠損値補完は統計の土台を左右しますよ。今回の研究は、従来のMICE PMMと呼ばれる手法と、木構造ベー

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機械学習における公正かつ透明な利用に向けた科学データ論文の準備性（On the Readiness of Scientific Data Papers for a Fair and Transparent Use in Machine Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「データ論文を使えばAI導入が早く進みます」と言われて困っています。正直、データ論文というものが何を示しているのか、経営判断としてどう評価すべきかが分かりません。投資対効果が見えないと承認できないのですが、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らし

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バイオメトリクスにおけるモデル圧縮技術（Model Compression Techniques in Biometrics Applications: A Survey）

田中専務拓海先生、最近部下から「生体認証にAIを入れるといい」と言われているのですが、うちの現場は端末が古くて動くか心配なのです。論文で何が変わったのか、まず端的に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、一緒に整理できますよ。結論を先に言うと、この論文は生体

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自然言語処理の「植民地的衝動」：ベンガル語感情分析ツールとアイデンティティに基づくバイアスの監査 (The “Colonial Impulse” of Natural Language Processing: An Audit of Bengali Sentiment Analysis Tools and Their Identity-based Biases)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から『AI導入で顧客対応を自動化しよう』と提案されて困っております。とくに感情分析という技術が出てきて、SNSの評価やクレーム対応に使えると言われるのですが、これって本当に現場で使って大丈夫なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らし

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ChatGPTベース推薦システムにおけるバイアスの理解：プロバイダ公平性、時間的安定性、最新性 — Understanding Biases in ChatGPT-based Recommender Systems: Provider Fairness, Temporal Stability, and Recency

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『ChatGPTでレコメンドやれば面白いっすよ』って言うんですが、そもそもこれ、うちのような現場で導入して投資対効果が合う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、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、ChatGPT系モデルを

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シーンレベルのオブジェクトが物体検出に与える影響の測定（Measuring the Impact of Scene Level Objects on Object Detection: Towards Quantitative Explanations of Detection Decisions）

田中専務拓海先生、最近部下から『物体検出の説明性を高める研究』って話を聞きまして、正直よく分からないんです。これって要するに、うちの工場のカメラが誤検知しなくなるってことでしょうか？投資する価値はありますか？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。結論を先に

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多言語ヘイトスピーチの解析と検出（Analysis and Detection of Multilingual Hate Speech Using Transformer Based Deep Learning）

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「SNSの誹謗中傷を自動で見つけてほしい」と言われまして、何を基準に判断するのかよく分からないのです。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。今回の論文は多言語でヘイトスピーチを検出する仕組みを提案してお

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特徴の安定性保持と不確実なデータ下の意思決定支援（Preservation of Feature Stability in Machine Learning under Data Uncertainty for Decision Support in Critical Domains）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が『欠損データに強い特徴の安定化』って論文が良いって言うんですが、正直ピンと来ないんです。これって現場でどう効くんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は単純で、機械学習モデルが『重要だと判断するデータの要素（特徴）が、データの欠損によっ

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生存アウトカムにおける異質な治療効果の推定（Estimating Heterogeneous Treatment Effects on Survival Outcomes Using Counterfactual Censoring Unbiased Transformations）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『この論文を参考にすれば患者ごとに効果を見分けられる』と聞いたのですが、我々のような製造業でも使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、医療以外でも『誰にどの施策が効くか』を見極める考え方は使えますよ。今日

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バイアスを持つ評議会からの適応的合意学習による医療画像のデバイアス（Medical Image Debiasing by Learning Adaptive Agreement from a Biased Council）

田中専務拓海先生、最近部下から「医療画像のAIは病院ごとのクセを覚えてしまう」と聞いたのですが、具体的にはどんな問題なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！医療画像のAIは、レントゲン写真に付いた病院固有の印（例えば写り込みやマーク）を“近道”として学習してしまい、本当の

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