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個別化治療ルールにおける最適輸送学習：価値最適化と公平性の両立（Optimal Transport Learning: Balancing Value Optimization and Fairness in Individualized Treatment Rules）

田中専務拓海先生、最近部下から「個別化治療ルールとか公平性を考える最適輸送って論文が出てます」と聞きまして、正直よくわからないのですが、経営に関係ありますか。投資対効果で判断したいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論を先に言うと、この研究は「個

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非パラメータ化で最適収束率を達成する非線形半ノルム縮小とQ学習への応用（Parameter-free Optimal Rates for Nonlinear Semi-Norm Contractions with Applications to Q-Learning）

田中専務拓海先生、最近若手から『Q学習の収束が速くなった』という話を聞いたのですが、どこが変わったんでしょうか。現場で使える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、一緒に整理すれば必ず見通しは立ちますよ。要点は三つにまとめられますから、まずは結論からお伝

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マイクログリッド電圧制御のためのオフライン強化学習（OFFLINE REINFORCEMENT LEARNING FOR MICROGRID VOLTAGE REGULATION）

田中専務拓海先生、最近社内で「オフライン強化学習」って言葉が出てきましてね。現場の現実感覚としては、実機をぐるぐる試すのは怖いんです。論文の話を噛み砕いて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！オフライン強化学習（Offline Reinforcement Lear

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反事実Q学習と線形Buckley–James法による縦断生存データ解析（Counterfactual Q-Learning via the Linear Buckley–James Method for Longitudinal Survival Data）

田中専務拓海先生、最近部下から「臨床データの不完全さを踏まえたAIで治療方針を決める論文がある」と聞きました。要するに、観測されない結果をどう扱うかで方針が変わるという話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。今回の論文は、生存時間など途中で観測が

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想像制限付きQ学習（Imagination-Limited Q-Learning for Offline Reinforcement Learning）

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「オフライン強化学習が実務で使える」と言われまして、何をもって良い・悪いを判断すればいいのか見当がつかないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、オフライン強化学習（Offline Reinforcement

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医療処置最適化のためのオフラインガーディアン付き安全強化学習（Offline Guarded Safe Reinforcement Learning for Medical Treatment Optimization Strategies）

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「オフライン強化学習を医療にも使えるようにした論文がある」と騒いでまして、正直何が変わるのか掴めないのです。要するにどこが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！この研究の肝は「安全に学習を進めるためのガーディアン（guardian）

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DialogXpert：オンライン価値ベース強化学習とLLM事前知識による知的で感情対応の会話（DialogXpert: Driving Intelligent and Emotion-Aware Conversations through Online Value-Based Reinforcement Learning with LLM Priors）

田中専務拓海先生、最近部下から“DialogXpert”という論文の話を聞きまして、要するに何が凄いのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！DialogXpertは会話を“受け答え”から“目標遂行”へと自ら導く仕組みを示した研究ですよ。大丈夫、一緒に分解していけるんで

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オフライン強化学習における選択的状態適応正則化（Learning to Trust Bellman Updates: Selective State-Adaptive Regularization for Offline RL）

田中専務拓海先生、最近部下から「オフライン強化学習が業務で使える」と言われて困っているのですが、何をどう信じて実装すれば良いのか全く見当がつきません。まずは要点を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、一緒に整理すれば必ずできますよ。結論を先に3点で言うと

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Qπ実現可能なMDPにおける逆Q学習の正しいやり方（Inverse Q-Learning Done Right: Offline Imitation Learning in Qπ-Realizable MDPs）

田中専務拓海先生、最近部下に「逆強化学習」とか「オフライン模倣学習」って言葉が出てきて、正直混乱しています。要するにうちの現場で使え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！大丈夫です、落ち着いて整理しますよ。今日話す論文は、オフライン模倣学習（offline imi

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より高く請求することを学ぶ：Q学習エージェントによる共謀の理論的研究（Learning to Charge More: A Theoretical Study of Collusion by Q-Learning Agents）

田中専務拓海先生、最近社内で「AIが勝手に値上げして共謀的になってしまう」と聞きまして、随分と騒がしいのですが、本当でしょうか。投資対効果の観点で、うちのような製造業でも関係する話なのでしょうか。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。端的に言うと、特定の学

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