分類タスクの常識バイアスモデリング（Common Sense Bias Modeling for Classification Tasks）
田中専務拓海さん、最近部下から「データのバイアスを直さないとAIは使えない」と言われて困っているんですが、どういうことなのか簡単に教えてもらえますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、モデルが本来注目すべきではない「場の手がかり」をあてにしてしまうことです。大丈夫、一
Bias
4033サンプル選択におけるバイアスの理解と緩和（Understanding and Mitigating the Bias in Sample Selection for Learning with Noisy Labels）
田中専務拓海先生、最近部下が「ラベルにノイズがあるデータでも学べる手法が重要です」と言うのですが、正直ピンと来ておりません。これは現場で本当に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！ラベルに間違いが混じるデータでも、正しく学べると現場での信頼性やコスト削減につながる
リソース制約下の非同期フェデレーテッド学習システムにおけるシステムバイアスの軽減（Mitigating System Bias in Resource Constrained Asynchronous Federated Learning Systems）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「フェデレーテッドラーニングを導入すべきだ」と言われまして、しかし現場の端末は性能がバラバラで、うちのような中小製造業で本当に効果が出るのか分からず不安です。要するに投資対効果が見えないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点です
画像アップサンプリング手法の公平性ベンチマーク（Benchmarking the Fairness of Image Upsampling Methods）
田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。最近、部下から「画像を高解像度化するAIの公平性が問題だ」なんて話を聞いたのですが、正直ピンと来ないのです。企業の投資として本当に気にする必要があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、すごく重要な話ですよ。要点は3つで
データリーケージ（情報漏洩）がもたらす評価の欺き — Don’t Push the Button! Exploring Data Leakage Risks in Machine Learning and Transfer Learning
田中専務拓海さん、最近部下から「機械学習で成果を出せる」と言われて困っています。ツールが簡単になったと聞くが、信用して大丈夫なのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ツールが便利になった分だけ注意点も増えていますよ。特に気をつけたいのが「データリーケージ（data le
外観バイアスを除去した視線推定：確率的被験者単位の敵対学習（Appearance Debiased Gaze Estimation via Stochastic Subject-Wise Adversarial Learning）
田中専務拓海先生、最近部署で「視線推定（Gaze Estimation）」の話が出ましてね。現場ではカメラ映像から顧客の視線を読み取る提案があるんですが、実際に導入する価値があるのか判断できなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！視線推定は実用価値が高い領域ですよ。今
双周波数変調によるキャビティ–マグノン系の弱磁場センシング強化（Enhancing Weak magnetic field sensing of cavity-magnon system with dual frequency modulation）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から“マグノン”だの“キャビティ”だの聞かされて頭が混ざっているのですが、要するに我が社の磁気センサーや品質管理で役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。まず結論だけをお伝えすると、この研究は“
定数ステップサイズQ学習の分布的収束・バイアスと外挿（Constant Stepsize Q-learning: Distributional Convergence, Bias and Extrapolation）
田中専務拓海先生、最近部下に「Q学習（Q-learning）の新しい論文が出ました」と言われまして、早速お伺いしたいのですが、結論を先に教えていただけますか。投資対効果に直結するポイントを知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から申し上げますと、この論文は実務でよく
データアーティファクトを減らす適応的アップサンプリングアルゴリズム（No More Distractions: an Adaptive Up-Sampling Algorithm to Reduce Data Artifacts）
田中専務拓海さん、最近部下から『データの偏りでモデルが誤学習している』と聞いたのですが、そもそもデータの“アーティファクト”って何ですか。うちの現場でどう気をつければいいのか、実務目線で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！アーティファクトとは、データに含まれる「偶発的
弱教師あり医用画像分割のための漸進的プロトタイプ較正とノイズ抑制（ProCNS: Progressive Prototype Calibration and Noise Suppression for Weakly-Supervised Segmentation）
田中専務拓海先生、最近部下から「この論文が良い」と聞いたのですが、学術的な話は難しくて。要点だけ、経営判断につながる形で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、一緒にやれば必ずできますよ。結論を先に言うと、この論文は「少ないラベルで医用画像の正確な領域分割を