多フィールド宇宙論エミュレータ（Cosmological multifield emulator）
田中専務拓海先生、最近話題の論文があると聞きました。要するに何が新しい研究なんでしょうか。私は理論と現場の違いがいつも気になりますので、投資対効果の観点で教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この研究は、宇宙の大規模構造に関する複数の「場（field）」を、深層学
GANs
242材料微細構造の3D再構成のための生成機械学習モデル（A Generative Machine Learning Model for Material Microstructure 3D Reconstruction and Performance Evaluation）
田中専務拓海先生、最近部下から「2次元写真から3次元を復元するAIが凄い」と聞いたのですが、うちの現場にも使えるものなのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば使えるかどうかは明確になりますよ。まず結論を一言でいうと、2次元（2D）画像から材料の3次元
長尾（テール）問題を制するクラス条件付きGANの訓練法：低解像度での非条件学習による知識共有（Taming the Tail in Class-Conditional GANs: Knowledge Sharing via Unconditional Training at Lower Resolutions）
田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から『GAN（Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク）で画像合成をやりたい』と言われたのですが、データが偏っていると困ると聞きました。うちのように製品写真が少ないカテゴリがある会社だと
コピュラの効率的な準ランダムサンプリング（An Efficient Quasi-Random Sampling for Copulas）
田中専務拓海先生、最近部下から「コピュラとGANを使ってリスク管理のシミュレーションを改善できる」と聞きまして。正直、何を導入すれば投資対効果が出るのか分かりません。要点から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、一緒に整理しましょう。結論を先に述べると、
拡散モデルとGANによる指紋画像生成（Fingerprint Synthesis from Diffusion Models and GANs）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「データが足りないから合成データを使いましょう」と言い出して困っているんですが、そもそも指紋の合成って実務で役に立つんでしょうか。投資対効果が見えないんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文は指紋画像を高品質に人工生成し
画像ダウンスケーリング評価のためのレート・ディストーション指標 (Image Downscaling Assessment by Rate-Distortion)
田中専務拓海先生、最近部下に『画像処理でAIを入れるべき』と言われまして、ダウンスケーリングって話が出ているんですけど、正直ピンと来ないんです。これって会社の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！まず結論を先に言うと、この論文は画像を小さくするときに失う
バニラGANに対するワッサースタインの視点（A Wasserstein perspective of Vanilla GANs）
田中専務拓海先生、最近部下から『GANを入れよう』と言われて困っております。そもそもバニラGANって何が違うのか、経営判断に活かせる点を簡潔に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！まず結論を3点にまとめますよ。1) バニラGANは生成モデルの原型であること、2)
カントの哲学的美学をニューラルネットワークで説明する（A neural network account to Kant’s philosophical aesthetics）
田中専務拓海先生、最近若い人たちが話しているのを聞いて、GANっていうのが芸術の話と結びついていると聞いたのですが、正直よく分かりません。これって要するにAIが絵や音楽を作る仕組みの話なんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。Generative A
最適入力次元と適応的生成器構造を伴う生成的敵対学習（Generative adversarial learning with optimal input dimension and its adaptive generator architecture）
田中専務拓海先生、最近部下に「GANを触った方が良い」と言われましてね。生成モデルは興味はあるのですが、何を基準に投資すれば良いのか見当がつきません。今回の論文は何を変えるものでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、生成的敵対ネットワーク（Generative
複数の差分プライバシー合成データセットからの結合規則による推論（INFERENCE WITH COMBINING RULES FROM MULTIPLE DIFFERENTIALLY PRIVATE SYNTHETIC DATASETS）
田中専務拓海先生、最近うちの部下が「合成データを使えば個人情報の心配が減る」と言うのですが、本当に実務で使えるものなんでしょうか。投資対効果を知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、合成データは本当に有効な選択肢になり得るんですよ。ただし、合成データの作り方や統計