ラベルを保った多段階データ拡張による頑健性向上の実践（Label-Preserving Data Augmentation Method for Training Robust Classifiers）
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「データ拡張でモデルを強くできます」と聞かされたのですが、現場導入に際して何を重視すればいいのか分かりません。投資対効果、運用負荷、あと現場の混乱が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心していただきたいのは
Continual Learning
1092継続的テーブル意味解析における文脈のパラメータ化：パラメータ効率的ファインチューニングとインコンテキストチューニングの解放 (Parameterizing Context: Unleashing the Power of Parameter-Efficient Fine-Tuning and In-Context Tuning for Continual Table Semantic Parsing)
田中専務拓海さん、お忙しいところ失礼します。最近、うちの現場でAIを導入すべきだと若手が言い出しまして、どこから手を付ければよいか分かりません。今回の論文は経営判断にどんな示唆がありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点は三つです。第一に
Open-VCLIP++によるオープンボキャブラリ動画CLIPモデルの構築（Building an Open-Vocabulary Video CLIP Model）
田中専務拓海先生、最近部下に「動画解析でゼロショットが使える論文がある」と言われまして、何だか慌てております。要はうちの古い現場カメラでも新しい異常を見つけられるようになる、という理解で合っていますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大筋ではそれに近いです。今回の研究はCLIP
スパイキングニューラルネットワークにおける継続学習の検証（Investigating Continuous Learning in Spiking Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近部下から「継続学習」って言葉をよく聞くのですが、正直ピンと来ません。今回の論文は何を示しているんでしょうか。現場導入を考える上で要点を教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、スパイキングニューラルネットワーク（Spiking Neura
クロスアテンションと不変ドメイン学習に基づく堅牢な画像透かし（Robust Image Watermarking based on Cross-Attention and Invariant Domain Learning）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から画像透かし（ウォーターマーク）技術をAIで強化できると聞いたのですが、正直ピンときていません。うちのような製造業で、本当に実用になるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、画像透かし技術は知的財産の保護や正当性
適応的マルチヘッド対比学習（Adaptive Multi-head Contrastive Learning）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「コントラスト学習が有望」と言われているのですが、正直何が肝心なのか掴めなくて困っています。経営判断として導入の可否をきちんと説明できるレベルにしておきたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょ
継続学習における正答率低下の診断：リードアウトのミスアライメントが主要因（Diagnosing Catastrophe: Large Parts of Accuracy Loss in Continual Learning Can Be Accounted for by Readout Misalignment）
田中専務拓海先生、最近部下から「継続学習が必要だ」と言われまして、ただ現場の教育データを追加すると昔の精度が落ちると聞きました。これは本当に避けられない現象なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！継続学習（Continual Learning、CL；継続的に新しいタスクを
TAIL：模倣学習のためのタスク固有アダプタ（TAIL: Task-specific Adapters for Imitation Learning）
田中専務拓海先生、最近部下から「大きな事前学習モデルをロボット制御にも使える」という話を聞きましてね。正直、どこまで本気にすべきか判断がつかず困っています。これって要するに現場で使えるってことなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、整理すれば見えてきますよ。今
情報理論的視点からの破局的忘却の緩和（InfoCL） — InfoCL: Alleviating Catastrophic Forgetting in Continual Text Classification from An Information Theoretic Perspective
田中専務拓海先生、最近部下から「InfoCL」という論文の話を聞きまして、うちの現場でも使えるのか気になっています。要するに何を変える技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！InfoCLはContinual Learning（CL） 継続学習の文脈で、過去に学んだこと
アドベクティブ・ディフュージョンで強化するグラフトランスフォーマー（Advective Diffusion Induced Graph Transformers / Supercharging Graph Transformers with Advective Diffusion）
田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近部下から『グラフ系AIを導入すべきだ』と言われまして。そもそもグラフ系って現場にどう役立つんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！グラフは社内の関係性や部品の接続、サプライチェーンなどの“つながり”をそのままデータ化できる形式で