公平性を考慮した決定木テスト時シミュレーション法（FairTTTS: A Tree Test Time Simulation Method for Fairness-Aware Classification）
田中専務拓海さん、最近、データの偏りで困っている部署があって、部下に『公平性の高いAIを使おう』と言われたんです。そもそも公平性って経営判断にどう関係するんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性は単なる倫理的要件ではなく、顧客信頼や法的リスク、そして長期的な事業継続性
Fairness
1546分散準ニュートン法による公平かつ高速な連合学習（Distributed Quasi-Newton Method for Fair and Fast Federated Learning）
田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下から「連合学習を導入すべきだ」と言われまして、何が良くて何が問題なのか見当がつかないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。一緒に整理すれば必ず見通しが立ちますよ。まずは結論だけ先にお伝えしますと、この論文は「連
勾配ベースの多目的ディープラーニング（Gradient-Based Multi-Objective Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近社内で「マルチタスク学習」とか「多目的最適化（MOO）」って話が出るんですけど、現場にどう響くのかよく分かりません。要するに投資に見合うのか知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ。簡単に言えば、勾配ベースの多目的ディープラーニングは、
都市予測における空間的不均衡を是正する手法（Mitigating Spatial Disparity in Urban Prediction Using Residual-Aware Spatiotemporal Graph Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近部下から「AIで地域ごとの予測誤差を減らすべきだ」と言われまして。要はうちの配車や設備投資が偏らないようにしたいという話です。今回の論文はその話に関係ありますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ありますよ。端的に言うと、この研究は「都市をまたぐ予測で、ある地
戦略的エージェントの応答比較：分析モデルとLLM生成応答の比較（How Strategic Agents Respond: Comparing Analytical Models with LLM-Generated Responses in Strategic Classification）
田中専務拓海先生、最近部下から“戦略的分類”なる話が出まして、現場から『AIを使うと人がそれに合わせてズルし始める』と聞きました。要するに、うちが作った判定ルールを人が覚えて賢く振る舞うって話ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その理解でほぼ合っていますよ。戦略的分類（Str
生成モデルは公平か？皮膚科画像生成における人種バイアスの研究（Are generative models fair? A study of racial bias in dermatological image generation）
田中専務拓海先生、最近うちの部下から「生成AIを医療や現場写真の補助に使える」という話が出てきまして。ところが、皮膚の写真で肌の色が違うと結果に差が出るらしいと聞いています。これって投資に値する技術なんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、生成モデル