異種フィードバックを用いた大規模言語モデルのファインチューニングの枠組み（A Framework for Fine-Tuning LLMs using Heterogeneous Feedback）
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『論文読め』と言われたのですが、抽象的で尻込みしています。今日の論文は何を変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、簡単に説明できますよ。要点は三つです：複数形式の人の評価を一つにまとめること、
Fairness
1548確率的グラフ上の逐次条件輸送による解釈可能な反事実公正性（Sequential Conditional Transport on Probabilistic Graphs for Interpretable Counterfactual Fairness）
田中専務拓海さん、最近部下が「個別の公平性を示せる手法がある」と言ってきて、何を言っているのかさっぱりでして、まずは要点を教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く三点で整理しますよ。第一に、この研究は「個々人に対してその人が別の属性だったらどう扱われた
都市環境における交通・障害物を考慮したUAV位置決め（Traffic and Obstacle-aware UAV Positioning in Urban Environments Using Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、この論文の要点を一言で教えてくださいませ。最近、部下から『UAVを使って現場の通信を改善できる』と聞きまして、実務で使えるか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論はシンプルです。UAV（Unmanned Aerial Vehicle、無人航空機）を
自動データFAIR化のためのAutoFAIR（AutoFAIR: Automatic Data FAIRification via Machine Reading）
田中専務拓海先生、最近社内のデータが山ほどあるんですが、現場から『まとめて活用したい』と言われて困っております。FAIRって言葉だけ聞くんですが、実際に何をすればいいのか見当がつきません。これって要するに投資に見合う効果があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、
多モーダルな性別公平性と抑うつ予測（Multimodal Gender Fairness in Depression Prediction: Insights on Data from the USA & China）
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「音声や表情まで使うAIでうつを見つけられる」と聞きまして。ただ、性別や国によって精度が違うと話が出ており、導入判断に迷っております。要するに現場で使える技術なのか知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言
データ追加のジレンマ（The Data Addition Dilemma）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「データを増やせば精度が上がる」と言われているのですが、本当にそうなるのか心配でして。追加データを入れる判断基準を論文で学べると聞きましたが、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、データを増
グラフ上の差分プライバシーによるデータ公開：非効率性と不公平性（Differentially Private Data Release on Graphs: Inefficiencies and Unfairness）
田中専務拓海先生、最近役員から「ネットワークのデータを匿名化して外部に出せ」って話が出て困っています。こういうデータって本当に安全に出せ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！ネットワークデータは扱いが難しいですが、大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。結論か
オンライン学習における露出バイアスの緩和（Mitigating Exposure Bias in Online Learning to Rank Recommendation: A Novel Reward Model for Cascading Bandits）
田中専務拓海先生、最近部下から「レコメンドの公平性が大事だ」と聞きまして、何やら露出の問題があると。これって要するに一部の商品ばかりお客に見せてしまう、ということですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その通りです。露出バイアスとは一部の商品や出品者が繰り返し表示され、他が埋もれ
混合動機ゲームにおける間接的互恵性による公正な協力の学習（Learning Fair Cooperation in Mixed-Motive Games with Indirect Reciprocity）
田中専務拓海先生、最近部下から「間接的互恵性で協力が続くらしい」と聞きまして、でも正直ピンときません。特にうちのように部署や立場が違う人が混ざっていると、どうやって公平な協力が生まれるんですか？投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論をシンプルに。間接的
複数の非二値敏感属性に直面したときのモデル内差別の近似（Approximating Discrimination Within Models When Faced With Several Non-Binary Sensitive Attributes）
田中専務拓海さん、最近うちの現場で「AIが偏る」とか「公正性を測る指標が足りない」と聞くんですが、経営的には何が問題になるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！問題は単に一つの属性（例えば性別）だけでなく、年齢や地域、職歴といった複数の敏感属性が絡むと、偏りが見えにくくな