テキスト豊富グラフの階層的圧縮（Hierarchical Compression of Text-Rich Graphs via Large Language Models）
田中専務拓海先生、最近部下から‘‘グラフデータにAIを入れるべきだ’’と言われまして、隣接ノードに長い文章がいっぱい付いているタイプのデータだと聞きました。これって具体的に何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、ノードに付く文章が多いと、従来のグラフ
Neural Networks
4496モチーフ駆動サブグラフ構造学習（Motif-driven Subgraph Structure Learning for Graph Classification）
田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下からグラフニューラルネットワークっていうのが設備保全や品質検査でよく効くと聞くんですが、現場で何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけお伝えすると、本論文は“部分グラフ（subgraph）”という単
画像とテキストのマッチングを高度化するマルチモーダル深層学習アーキテクチャ（Advanced Multimodal Deep Learning Architecture for Image-Text Matching）
田中専務拓海先生、最近部下から画像と文章を結びつけるAIの話を聞きまして、我が社でも何か使えそうだと言われているのですが、正直ピンと来ないんです。これ、事業にどう効くんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで整理しますよ。第一に、画像とテキストを正確に紐付
等変ニューラルネットワークの分離能力（Separation Power of Equivariant Neural Networks）
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『等変ニューラルネットワーク』を使えばうちの製造データでも良い成果が出ると言われ、正直戸惑っています。これって結局、うちの現場で投資に値する技術なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理していき
E(2)-等変特徴を用いた電波銀河の形態分類（E(2)-Equivariant Features in Machine Learning for Morphological Classification of Radio Galaxies）
田中専務拓海先生、最近若手が『この論文が面白い』と言っているんですが、電波銀河の分類で手作りの特徴量が深層学習と比べて有効だと書いてあります。これって我々のような現場で役に立つ話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大雑把に言えば、深層学習（Convolutional Ne
状態空間モデルによる長列処理の総覧（STATE-SPACE MODELING IN LONG SEQUENCE PROCESSING: A SURVEY ON RECURRENCE IN THE TRANSFORMER ERA）
田中専務拓海先生、この論文はざっくり言うと何を変えるんでしょうか。現場に入れる価値があるか知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は長い時系列データを効率よく扱うために、Transformer（トランスフォーマー）系の技術と状態空間モデル（State‑Space M
ヤコビアン強化ニューラルネットワーク（Jacobian-Enhanced Neural Networks）
田中専務拓海さん、うちの技術部から『微分も学習させたニューラルネットがいいらしい』と聞いたのですが、現場に入る価値は本当にありますか？ 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！大丈夫、一緒に見ていけば必ずわかりますよ。端的に言えば、ヤコビアン（Jacobian）
エージェントベース動力学の最適制御とDeep Galerkinフィードバック則（Optimal Control of Agent-Based Dynamics under Deep Galerkin Feedback Laws）
田中専務拓海先生、最近役員から『高次元の制御問題をニューラルネットで解く論文がある』と聞きまして、正直何が変わるのか見当がつきません。うちの工場で使うと本当に効果がありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば導入の判断基準がはっきりしますよ。端的に言うと、
トランスフォーマーとニューラルアルゴリズム推論器の融合（Transformers meet Neural Algorithmic Reasoners）
田中専務拓海さん、最近また難しそうな論文の話を聞きましてね。要するに、うちの現場で使えるような話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これが何を変えるかを結論から三つに分けてお伝えしますよ。まず、この研究はトランスフォーマーの柔軟性とグラフ型の頑健な計算能力を組
NEURAL NETWORKS IN NON-METRIC SPACES（非距離空間におけるニューラルネットワーク）
田中専務拓海先生、最近部下から「非標準的なデータに使えるニューラルネットの論文」があると聞きました。専門外の私にも分かるように教えていただけますか。現場で役に立つかが知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これなら経営判断に直結する話です。端的に言うと「空間の性質