合成画像を用いたコンピュータビジョン学習への影響（The Effects of using created Synthetic images in Computer Vision training）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「合成画像を使えば学習データはもう集めなくていい」と聞きまして、本当に投資対効果が出るのか見当がつきません。これって要するに実物の写真をコンピュータで作って学習させるとコストが下がるという話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点
GANs
241Generative Models at the Frontier of Compression: A Survey on Generative Face Video Coding（生成顔動画符号化に関する調査）
田中専務拓海先生、最近部下から『顔の動画をすごく圧縮できる新しい技術』だと聞いたのですが、どこが凄いんでしょうか。本当に現場で使えるのか判断したいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、Generative Face Video Coding（GFVC）（生成顔動画
交通事故検出と解析のための生成的敵対ネットワークと畳み込みニューラルネットワークの統合（Integrating Generative Adversarial Networks and Convolutional Neural Networks for Enhanced Traffic Accidents Detection and Analysis）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、部下から監視カメラ映像で事故を自動検出できるようにしろと言われまして、何から手を付ければ良いのか見当が付かないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！事故検出は命に関わる応用ですから大事ですよ。まずは何がネックかを整理しましょう
縦断（ロングチューディナル）データのGANによる補完──分類への課題と示唆（Imputation of Longitudinal Data Using GANs: Challenges and Implications for Classification）
田中専務拓海先生、最近部下から「縦断データにGANを使って欠損を埋める研究が進んでいる」と言われたのですが、そもそも縦断データとは何かから教えてください。現場でどう役立つのかイメージが湧かなくて困っています。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！縦断データとは、同じ対象を時間を追って何
HER2matchデータセットを用いた仮想染色におけるGANと拡散モデルの比較（GANs vs. Diffusion Models for virtual staining with the HER2match dataset）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近部下から『仮想染色』という言葉が出てきて、何をどう変える技術なのか全く見当がつきません。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！仮想染色は、顕微鏡で見るための化学的な染色工程をデジタルデータで再現する技術ですよ。
消費者苦情のNLP評価とテキスト生成における多様な評価指標の性能（Performance of diverse evaluation metrics in NLP-based assessment and text generation of consumer complaints）
田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『苦情データにAI入れたら効率化できる』と言われまして。ただ、どの指標で良し悪しを判断すればいいのかがわからず戸惑っています。これって結局、うちの投資に見合う効果が出るんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょ
物理指向の深層学習による放射線治療計画（Physics-Guided Radiotherapy Treatment Planning with Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近若手から「AIで放射線治療のプラン作れるらしい」と聞いたのですが、本当に現場で使える技術なのでしょうか。うちの現場に入れて投資に値するか心配です。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に順を追って整理すれば見えてきますよ。要点だけ先に言うと、今回の研究
GANET-SEG: Adversarial Learning for Brain Tumor Segmentation with Hybrid Generative Models（GANET-SEG：ハイブリッド生成モデルを用いた脳腫瘍セグメンテーションの敵対的学習）
田中専務拓海先生、最近部下から論文を渡されまして。要はAIで脳腫瘍を画像から見つける話だと聞いたのですが、何がそんなに新しいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、限られた注釈付きデータでも精度を上げる工夫を入れた点が肝心ですよ。大丈夫、一緒に順を追って理解でき
互いに排他的な確率空間と局所相関仮説による画像生成の再考（Exploring Image Generation via Mutually Exclusive Probability Spaces and Local Correlation Hypothesis）
田中専務拓海先生、最近部下から「新しい論文で生成モデルの限界がわかった」と言われて困っております。要するに、私どもの投資が無駄になる可能性があ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！大丈夫、投資がすべて無駄になるわけではありませんよ。今回の論文は「生成モデルが本当に新
未来のネットワークと通信のための拡散モデル（Diffusion Models for Future Networks and Communications）
田中専務拓海さん、最近「拡散モデル」って言葉を耳にするんですが、うちの無線や工場の通信で本当に役に立つんですか。現場に入れると投資がかさむので、実利のある話だけ聞きたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に3つだけお伝えしますよ。1) 通信のモデル化と復元に