効用と公平性のトレードオフの見つけ方（Utility-Fairness Trade-Offs and How to Find Them）
田中専務拓海先生、お伺いします。我が社でAIを使って採否や機械判定を考える際、効用と公平性がぶつかるという話を聞いたのですが、具体的にどういうことなのでしょうか。投資対効果を心配しています。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。端的に言えば、効用とは目的
Fairness
714無限次元モデルにおける制約付き関数パラメータの統計的学習（Statistical learning for constrained functional parameters in infinite-dimensional models with applications in fair machine learning）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下に「フェアネス（公平性）を考えたAIを導入すべきだ」と言われているのですが、正直何から手を付ければいいのかわからなくて困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文は「予測モデルに
価格弾力性の最適化と公平性を同時に実現する手法（OptiGrad: A Fair and more Efficient Price Elasticity Optimization via a Gradient Based Learning）
田中専務拓海先生、最近、保険料の決め方でAIを使う話が増えていると聞きましたが、我々中小企業にも関係ある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ありますよ。今回の論文は保険の価格（プライシング）をAIで最適化しつつ、公平性も保つ方法を示しています。大事なのは利益、成約率、そ
合成音声検出器におけるバイアスの理解（FairSSD: Understanding Bias in Synthetic Speech Detectors）
田中専務拓海さん、最近「合成音声の検出器にバイアスがある」と聞いたのですが、うちの顧客対応や社内通話にも関係しますか。正直、技術の話は苦手でして…AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、要点だけ掴めば実務判断はできるんです。簡単に言うと、この研究は合成音声を見分ける仕組みが
REQUAL-LM：集約による信頼性と公平性（Reliability and Equity through Aggregation in Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近社内でAIを導入すべきだという話が出てましてね。ただ、我々は現場の安全性や公平性に敏感です。新しい論文でREQUAL-LMという名前を見たのですが、要するにどういうことなんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！REQUAL-LMは「LLMをブラックボッ
データストリームにおける公平性を組み込んだ進化的多目的最適化による自己調整メモリ分類器（Evolutionary Multi-Objective Optimisation for Fairness-Aware Self Adjusting Memory Classifiers in Data Streams）
データストリームにおける公平性を組み込んだ進化的多目的最適化による自己調整メモリ分類器EVOLUTIONARY MULTI-OBJECTIVE OPTIMISATION FOR FAIRNESS-AWARE SELF ADJUSTING MEMORY CLASSIFIERS IN DATA STR
セキュリティとプライバシーのプロダクト包摂（Security & Privacy Product Inclusion）
田中専務拓海先生、最近うちの若手から『プロダクトの包摂（inclusion）が大事』って言われて困ってまして。要するにうちがやるべきことは何なんでしょうか。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！田中専務。要点を先に3つだけお伝えします。1) 包摂とは全ユーザ
逆因果的戦略環境における学習と両側市場への影響 — LEARNING IN REVERSE CAUSAL STRATEGIC ENVIRONMENTS WITH RAMIFICATIONS ON TWO SIDED MARKETS
田中専務拓海さん、最近部下から「逆因果的…なんとかって論文が面白い」と聞いたのですが、正直タイトルだけではピンと来ません。これって要するに我々の採用や評価をAIで変える話ですか？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！簡単に言うと、本論文は「会社が決める評価基準
収入と健康要因を用いた機械学習による糖尿病予測（Predicting Diabetes with Machine Learning Analysis of Income and Health Factors）
田中専務拓海先生、最近部下から「機械学習で糖尿病を予測できる」と聞いたのですが、本当に事業で使えるのか見当がつきません。まずは要点だけ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！結論を3点で言うと、1) 所得（income）が糖尿病リスクの重要な因子として扱える、2)
フェデレーテッドラーニングにおける同時複数モデルの公平な学習 — Fair Concurrent Training of Multiple Models in Federated Learning
田中専務拓海さん、最近「フェデレーテッドラーニング」って言葉を聞くようになりまして、当社でも何かできないかと部下に言われましてね。要するに何が変わるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！フェデレーテッドラーニング（Federated Learning, FL、分散学習）は、デ