オンラインレンディングにおける信用リスク予測への機械学習応用（Machine Learning Application in Online Lending Credit Risk Prediction）
田中専務拓海さん、この論文はオンラインでの貸し付け（オンラインレンディング）で信用リスクをどう予測するか、という話だと聞きました。要するに銀行の融資判断をコンピュータで自動化して、より多くの人に貸せるようにするということですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大筋はその通りです。
Fairness
1623バンディットにおける校正された公平性（Calibrated Fairness in Bandits）
田中専務拓海さん、最近うちの部下が「バンディット」って研究が公平性に重要だと言ってまして。正直、何をどうすればいいのかさっぱりでして。要するに会社の採用や割当を機械に任せるときの話でしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。これは単に『機械に任せる』
病歴から人種・民族を推定するRIDDLE（Race and ethnicity Imputation from Disease history with Deep LEarning）
田中専務拓海先生、最近部下が電子カルテのデータを使って何かできると言うのですが、匿名化された医療データで人種や民族が欠けていると困ると聞きました。これ、経営的にはどういう意味があるのでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！田中専務、結論から言うと、欠けた人種・民族情報を高精度
警察の写真ラインナップ向け推薦システムの試み（Towards Recommender Systems for Police Photo Lineup）
田中専務拓海先生、最近部下が「AIで効果出る」と言うんですが、具体的にどんな話をするべきか分からなくて困ってます。先ほど送られてきた論文の要旨をまず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！この論文は「写真ラインナップ（photo lineup）」という現場作業
公平性の「不可能性」（The impossibility of “fairness”）
田中専務拓海先生、最近部署で『公平性』に関する論文が話題になっておりまして、部下から導入の判断を求められています。ただ、そもそも公平性って何を指すのか、どれを優先すべきか判断がつきません。要するに導入すべきか否か、投資対効果の観点で教えていただけますか。AIメンター拓海田中専務、素晴らし
パート損失による深層表現学習（Deep Representation Learning with Part Loss for Person Re-Identification）
田中専務拓海先生、最近部下から人物のカメラ映像で人を見つけるAIを導入すべきだと言われまして、どれが本当に使える技術なのか判断がつきません。今回の論文は何を変えたんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、既存の人物再識別（Person Re-Identificati
差別的転移（Discriminatory Transfer）
田中専務拓海さん、最近うちの部長が「転移学習を使えば現場の予測が良くなる」と言うのですが、現場の不安もあるようでして、単純に導入すればいい話なのか判断に困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！転移学習、つまりtransfer learning (TL) (転移学習)は、既に
企業の当座預金取引と信用不安リスク：統計学習手法の応用（Checking account activity and credit default risk of enterprises: An application of statistical learning methods）
田中専務拓海先生、最近部下から「当座預金の取引を使って与信リスクを予測できる」という話を聞きまして、正直言ってピンと来ないのです。これって実務で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に、口座の入出金は現金の
フェアなパイプライン（Fair Pipelines）
田中専務拓海先生、部下から『AIで選考を効率化すべきです』と言われて困っております。うちの会社にとって公平性ってどこまで気をつける必要があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！公平性は単にアルゴリズムを直すだけでなく、意思決定の流れ全体を見ることが重要なのです。一緒に段
推薦における多面性の公平性（Multisided Fairness for Recommendation）
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。部下に『推薦システムに公平性が必要だ』と言われまして、正直ピンと来ておりません。要はユーザーに平等に見せればいいだけという理解で良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！いい質問です。単純に『全員に同じ確率で表示する』