二層ディープ領域分解法（Two-level deep domain decomposition method）
田中専務拓海先生、最近読んだ論文で「Deep-DDM（深層領域分解法）」って言葉が出てきたんですが、現場で役に立つんでしょうか。うちの現場は古くからの分業制で、デジタル化は進んでいません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Deep Domain Decomposition（Deep
Neural Networks
4704グラフ協調フィルタリングの公平な増強（Fair Augmentation for Graph Collaborative Filtering）
田中専務拓海さん、最近うちの若手が「推薦の公平性を考えた増強が大事だ」って騒いでましてね。論文まで上がってきたんですが、正直何が新しいのか掴めなくて。これって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！大丈夫、要点を3つで整理しますよ。1つ目、推薦で使う“グラフ”
適応モーメント最適化で学習したニューラルネットワークのパラメータ空間におけるデジタル揺らぎの幾何学構造（Geometrical structures of digital fluctuations in parameter space of neural networks trained with adaptive momentum optimization）
田中専務拓海さん、この論文の概要をざっくり教えてください。部下から「Adamが不安定だ」と聞いて焦っているのです。これって要するに学習がふらつく話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦らなくていいですよ。要点は三つです。第一に、Adamという最適化手法で学習中に生じる
高度な原子レベル表現によるタンパク質柔軟性予測（Advanced Atom-level Representations for Protein Flexibility Prediction Utilizing Graph Neural Networks）
田中専務拓海先生、最近部下から「原子レベルでタンパク質の動きを予測できる新しい研究がある」と聞きまして、正直何がどう変わるのか分からず困っています。うちの事業で使えるなら投資を考えたいのですが、要するにどういうことですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えばこの研
Non-Homophilic Graph Pre-Training and Prompt Learning（非ホモフィリックグラフの事前学習とプロンプト学習）
田中専務拓海先生、最近部下からグラフニューラルネットワークとかプロンプト学習って話を聞いて、うちの現場にも使えるのか悩んでいるんです。要するに現場での投資対効果が知りたいのですが、どう説明すれば良いですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。結論を先
Poplar: 異種GPUクラスタ上での分散DNN学習の効率的スケーリング（Poplar: Efficient Scaling of Distributed DNN Training on Heterogeneous GPU Clusters）
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『異種GPUクラスタを使えば学習コストが下がる』と言われまして、実際どう違うのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つで、機材の違いをどう扱うか、ソフトが自動で負荷
多層レベルでの人工ニューラルネットワークの解釈可能性（Multilevel Interpretability of Artificial Neural Networks: Leveraging Framework and Methods from Neuroscience）
田中専務拓海先生、先日部下に「AIの内部を理解する研究が重要だ」と言われたのですが、正直ピンときません。何がそんなに変わるのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って噛み砕いて説明しますよ。結論を先に言うと、AIの“中身”を多角的に見ることで、安全性や説明可能
放射線科医レポートから画像ラベルへ：整形外科X線分類の学習における潜在ディリクレ配分法の評価（From Radiologist Report to Image Label: Assessing Latent Dirichlet Allocation in Training Neural Networks for Orthopedic Radiograph Classification）
田中専務拓海先生、最近部下が「レポートからAIで画像ラベルを作れる」と言っていて急に心配になりました。これって現場ですぐ使える話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つ、何を自動化するか、データは十分か、臨床での精度は出るか、です。
量子畳み込みニューラルネットワークは（事実上）古典的にシミュレート可能である（Quantum Convolutional Neural Networks are (Effectively) Classically Simulable）
田中専務拓海先生、最近役員から「QCNNっていうのが注目だ」と聞きまして、正直何がすごいのかさっぱりでして。これって現場に価値を出せる話ですか？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、QCNNは設計上の良さから期待が持てる一方で、実は多くの状況で「古典的に」シミュレ
分子力学力場のデータ駆動型パラメータ化による広範な化学空間のカバー（Data-Driven Parametrization of Molecular Mechanics Force Fields for Expansive Chemical Space Coverage）
田中専務拓海先生、最近若手から『新しい力場（force field）ってすごいらしい』と聞いたのですが、正直ピンときません。うちの現場でメリットがあるか、結論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！大丈夫です、結論から申し上げますと、この研究は『従来は手間のかかっ