電気通信業界におけるプライバシー保護型顧客離反予測モデル（PRIVACY-PRESERVING CUSTOMER CHURN PREDICTION MODEL）
田中専務拓海先生、この論文がうちのような古い製造業でも役に立つ話か教えてください。部下から「顧客離反予測にAIを使おう」と言われまして、個人情報をどう守るのか心配なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけお伝えすると、この論文は「クラウドで機械学習を使っても顧客データ
GANs
239前立腺癌の危険臓器の線量容積ヒストグラムを単純な構造体積パラメータから予測する機械学習（Machine learning for prediction of dose-volume histograms of organs-at-risk in prostate cancer from simple structure volume parameters）
田中専務拓海先生、最近部署で「AIで線量を予測できる」という話が出ておりまして、部長に説明を求められています。しかし正直、画像や難しい計算はよくわかりません。要するに我々の現場で使えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しい言葉は後でゆっくり解説しますよ。今回
入力画像の自己注意領域で元のマスクを置換することで強化される画像インペインティング（Image inpainting enhancement by replacing the original mask with a self-attended region from the input image）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『画像の欠損部分をAIで埋められる』と聞きまして、我が社の製品写真修正に使えるか相談に来ました。学術論文を持ってきたのですが、まず全体の要点を3つ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！要点は三つです。第一に、欠損
星のスペクトルにおける物理的・化学的特性の分離法（A method based on Generative Adversarial Networks for disentangling physical and chemical properties of stars in astronomical spectra）
田中専務拓海先生、今日はお時間ありがとうございます。部下たちから『AIでスペクトル解析が進んでいる』と聞いて焦っているのですが、そもそも論文の話って経営にどう関係するのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資判断に直結する点が見えてきますよ。結論か
MWAデータにおけるラジオハロー検出のための深層ニューラルネットワークと生成的データ拡張（Radio Halo Detection in MWA Data using Deep Neural Networks and Generative Data Augmentation）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。先日、部下から「ラジオハローの自動検出に機械学習を使う論文がある」と聞きまして、正直どこに価値があるのか見当がつきません。これって要するに投資に値する研究なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論
脳腫瘍のセグメンテーションと合成のためのアンサンブル手法（An Ensemble Approach for Brain Tumor Segmentation and Synthesis）
田中専務拓海さん、お忙しいところすみません。最近、部下から『MRIの画像解析にAIを入れたらいい』と言われているのですが、正直ピンと来ていません。先日渡された論文のタイトルだけ見てきたのですが、『アンサンブル』とか『合成』とか並んでまして。これって要するに現場で使える話なんでしょうか？AI
条件付きGANにおける適応重みマスキングによるFew‑Shot学習（Few-Shot Learning with Adaptive Weight Masking in Conditional GANs）
田中専務拓海先生、少し教えてください。最近部下から「Few‑Shot学習で生成モデルを使えば現場のデータ不足が解決する」と言われまして、正直ピンと来ないのです。要するに現場で使える話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと「少量の実データしかない場面で、賢くデ
ラテントニューラル確率微分方程式におけるノイズ推定の改善（Improving the Noise Estimation of Latent Neural Stochastic Differential Equations）
田中専務拓海さん、最近の論文で「ノイズ推定を改善する」とか出てきたんですが、私みたいなデジタル苦手でも理解できますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。難しく聞こえる言葉はありますが、結論だけ先に言うと「モデルが現場の『ばらつき』を正しく学べるようにする工夫」
データ増幅の情報理論的限界（An information theoretic limit to data amplification）
田中専務拓海先生、最近部下が「生成モデルでデータを増やせる」と言ってまして、計算コストが減るって話らしいのですが、本当に得しているんですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで、効果、限界、検証方法です。これは計算資源を節約できる一方で情報の
精鋭ハイパー辺への同質ノード注入によるハイパーグラフ攻撃（Hypergraph Attacks via Injecting Homogeneous Nodes into Elite Hyperedges）
田中専務拓海先生、最近部下から「ハイパーグラフが狙われている論文」を読めと言われまして。正直グラフやハイパーグラフという言葉からして腹落ちしておりません。まず結論を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！大丈夫、簡潔に結論を言いますよ。要するにこの論文は「ハイ