汎用的攻撃的発言識別に向けて（Towards Generalized Offensive Language Identification）
1.概要と位置づけ結論から述べる。本研究が最も大きく変えた点は、「攻撃的発言検出の実用性評価」において単一データセットでの高精度は意味を持たないことを明確に示し、複数データセットを跨いだ汎用性（generalizability）検証の必要性をベンチマークとして提示したことである。本稿は実務視点から
Fairness
1548履歴的一貫性による汎化性能の向上：Deep Companion Learning（Deep Companion Learning: Enhancing Generalization Through Historical Consistency）
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「Deep Companion Learningって論文がすごい」と聞かされまして、正直何が画期的なのかサッパリでして……投資対効果の観点で短く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！大丈夫です、簡潔にいきますよ
フェデレーテッドラーニングにおける個別化によるグループ公平性の向上（ENHANCING GROUP FAIRNESS IN FEDERATED LEARNING THROUGH PERSONALIZATION）
田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から「個別化したフェデレーテッドラーニングで公平性が改善する」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。うちの現場に導入するかどうか、肝心の点を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！大丈夫です、要
ライドシェアにおけるアルゴリズム公正性の評価（Evaluating Fairness in Black-box Algorithmic Markets: A Case Study of Ride Sharing in Chicago）
田中専務拓海さん、最近部署で『配車アプリの料金や運転手の賃金に偏りがあるらしい』と騒ぎになってまして、具体的に何が問題なのか教えてくださいませんか。私、デジタルは苦手でして、どこを注目すればいいのか分からないんです。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。要
家父長制は男性も傷つけるのか — So, is your model aware that the patriarchy hurts men too? A Discussion on Fairness Assumptions
田中専務拓海先生、最近、部下から「公平性を考えたモデルを入れるべきだ」と言われて戸惑っています。うちの現場で本当に役立つものなのか、投資対効果が見えないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性の研究は、一見哲学的ですが、実務的には投資対効果と導入コストの両方を見なければなり
大規模言語モデルにおける公平性を三時間で学ぶ（Fairness in Large Language Models in Three Hours）
田中専務拓海先生、最近部下から「大規模言語モデルの公平性を考えないとまずい」と言われて困ってます。正直、何をどう気にすればいいのか全く分かりません。要するに何が問題なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ 大規模言語モデル（Large Language Models, LLM
多言語における音声と顔の対応を高めるコントラスト学習ベースのチェイニングクラスタ（Contrastive Learning-based Chaining-Cluster for Multilingual Voice-Face Association）
田中専務拓海先生、最近の論文で「声と顔を結びつける」研究が盛んだと聞きましたが、うちの現場で何が変わるんでしょうか。正直、技術の全体像がつかめないんです。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。今回の論文は「多言語環境でも同一人物の声と顔をより正確に結びつ
階層的完全確率的設計によるランダム化輸送計画（Randomized Transport Plans via Hierarchical Fully Probabilistic Design）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下が"輸送計画の確率化"が重要だと言い出して、正直戸惑っております。これって要するに、今までの一つの最適解を決めるやり方と何が違うのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと、従来のOptimal Transp
コンピュータビジョンにおける公平性とバイアス軽減（Fairness and Bias Mitigation in Computer Vision: A Survey）
田中専務拓海さん、最近社内で「コンピュータビジョンの公平性」って話が出てきましてね。うちの現場で導入したいけど、何が問題になるのかよくわからなくて困っております。要するに導入前にどんな点を注意すればいいですか？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。まずは
宇宙・空中・地上統合ネットワークにおける階層型フェデレーテッドエッジ学習の公平な資源配分（Fair Resource Allocation For Hierarchical Federated Edge Learning in Space-Air-Ground Integrated Networks via Deep Reinforcement Learning with Hybrid Control）
田中専務拓海先生、最近うちの若手から「SAGINでHFLを回してみよう」と言われましてね。正直、頭がこんがらがってしまって、何から手を付ければいいのかわかりません。要するに、何が会社の利益に直結するんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが、要点は三