推薦のためのリッチなビューを生成する二重の敵対的撹乱子（Dual Adversarial Perturbers Generate Rich Views for Recommendation）
田中専務拓海先生、最近部下からGraph Contrastive Learningって言葉が出てきて、会議で焦ってしまいました。要するに推薦システムをより賢くするための新しい手法という理解でいいのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Graph Contrastive Le
Fairness
1548CURE4Rec：推薦システムの「忘却」を評価するベンチマーク（CURE4Rec: A Benchmark for Recommendation Unlearning with Deeper Influence）
田中専務拓海先生、最近「機械的にデータを忘れさせる」って話を聞いたんですが、あれは本当に現場で使えるんでしょうか。うちみたいな古い製造業にも関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！機械に記憶を消させる、いわゆる機械的忘却（Machine Unlearning）ですが、結論
視覚言語モデルにおける顔の社会的知覚（Social perception of faces in a vision-language model）
田中専務拓海先生、最近部下から『CLIPというのが顔写真で判断してしまうらしい』と聞きまして、正直言って何を心配すればいいのか分かりません。うちの現場にどう影響しますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！CLIPは視覚と言語を結びつける大きなモデルで、写真と文章を同じ“意味空間”で
医師紹介ネットワークのリッチ曲率による特徴付け (Characterizing Physician Referral Networks with Ricci Curvature)
田中専務拓海先生、最近部下が「医療ネットワークの解析でリッチ曲率が重要だ」と言うのですが、正直なところピンと来ません。今の会社でどう役立つのか、簡単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、順を追ってお話ししますよ。要点は三つです：リッチ曲率はネットワークの
音声処理におけるプライバシーと公平性の相互作用の検討（Examining the Interplay Between Privacy and Fairness for Speech Processing: A Review and Perspective）
田中専務拓海先生、最近うちの現場で音声入力や通話データを使った仕組みを検討しておりまして、プライバシーと公平性の話が出てきました。正直、どこから手を付ければいいのか分からないのですが、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理してお伝えしますよ。まず
データ前処理が債務不履行確率モデルの公平性に与える影響（The effects of data preprocessing on probability of default model fairness）
田中専務拓海先生、最近部下から「信用リスクにAIを入れましょう」と言われているのですが、ある論文がSVDという前処理で公平性が損なわれると書いてあって不安です。要するに導入してもリスクが増えるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、落ち着いて順を追って見てい
複数の専門教師による知識蒸留で公平性を高める顔認識（MST-KD: Multiple Specialized Teachers Knowledge Distillation for Fair Face Recognition）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下が最近『公平な顔認識』の論文を勧めてきて、何が変わるのか聞かれたのですが、正直ピンと来ていません。要するに我々の現場で使える話なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これって現場での『偏り（バイアス）を減らす』取り組みで、投資対効果
機械学習エンジニアリングにおける公平性配慮プラクティスのカタログ（A Catalog of Fairness-Aware Practices in Machine Learning Engineering）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「公平性（Fairness）を考えた開発が必要です」と言ってきて困っております。結局どう変わるのか要点だけ教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。まず、モデルを作るだけでなく「公平性を評価し続ける仕組み」を作ること、次に設
微細な特徴を活用した公平な顔属性分類（FineFACE: Fair Facial Attribute Classification Leveraging Fine-grained Features）
田中専務拓海先生、最近部下から『顔認識系のAIは偏るので気をつけろ』って言われましてね。正直、何がどう偏るのかピンと来ないのですが、うちの顧客接点で使うとまずいでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず要点を3つに分けて説明しますよ。1つ目は『偏りがどう現れるか』、
グラフモデルの公平性を考慮した推定（Fairness-Aware Estimation of Graphical Models）
田中専務拓海先生、最近部署で『グラフモデルの公平性』って話が出てきておりまして、正直言って何を気にすればいいのか分かりません。これってうちの製造ラインに関係ありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を分かりやすく整理しますよ。簡単に言えば、グラフモデルは各要素の関係