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平均場制御とエンベロープQ学習による移動分散エージェントの編成（MFC-EQ: Mean-Field Control with Envelope Q-learning for Moving Decentralized Agents in Formation）

田中専務拓海さん、お忙しいところ失礼します。最近、現場から『編成を保ったまま多数のロボットが動く』みたいな研究が出ていると聞きましたが、どれほど実務に近いものな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！まず結論を言うと、大規模な分散エージェントが『安全に・編成を保ちなが

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マルチカバレッジを用いた強化学習ベースのREST APIテスト（Reinforcement Learning-Based REST API Testing with Multi-Coverage）

田中専務拓海さん、最近うちの若手からAPIのテストにAIを使えるって聞いたんですが、正直ピンと来ません。そもそもRESTって何から始めればよいのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！REST (Representational State Transfer)（表現状態の転移）は

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自律軍用車両におけるインシデント対応のための強化学習の探究（Exploring reinforcement learning for incident response in autonomous military vehicles）

田中専務拓海先生、件の論文について聞きたいのですが、要点を簡単に教えていただけますか。うちの現場にも関係がありそうでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、自律走行する軍用地上車両（UGV）がサイバー攻撃を受けた際に、検出後の対応（インシデントレスポンス）を強化学習で学

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マルコフ過程ノイズを許す確率近似手法の汎用定理（Stochastic Approximation with Unbounded Markovian Noise: A General-Purpose Theorem）

田中専務拓海先生、最近部下から「強化学習」やら「サンプル複雑度」やら聞かされて混乱しています。うちの現場で使える話でしょうか、率直に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、一緒に整理していきましょう。今日は「マルコフ過程による雑音（Markovian no

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スマートに考え、SMARLで行動する！確率論的論理駆動によるマルチエージェント強化学習の安全性分析 (Think Smart, Act SMARL! Analyzing Probabilistic Logic Driven Safety in Multi-Agent Reinforcement Learning)

田中専務拓海さん、最近部下が「SMARLって論文が良いらしい」と言うのですが、そもそも何が新しいのか教えていただけますか。うちのような現場でも意味があるのか心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、SMARLは「複数のエージェン

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Navigation with QPHIL: Quantizing Planner for Hierarchical Implicit Q-Learning（ナビゲーションとQPHIL：階層的暗黙Q学習のための量子化プランナー）

田中専務拓海先生、お聞きしたい論文があると部下に言われたのですが、オフラインで動くロボの長距離ナビの話だと聞きました。正直、難しくて何が新しいのか掴めません。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！この研究は「長距離の経路をどう安定して計画するか」を変えた研究

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デジタルカズン選択のカバレッジ解析 — Coverage Analysis for Digital Cousin Selection

田中専務拓海先生、最近部下からQラーニングって聞くんですが、うちみたいな製造現場で本当に効果があるんでしょうか。どこから手を付ければ投資対効果が出るのか不安でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！Q-learning（Qラーニング）は強化学習、つまりロボットや制御系が試行錯誤で最

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異種混在IoTネットワークにおけるQ学習ベースの認知サービス管理（Q-CSM: Q-Learning-based Cognitive Service Management in Heterogeneous IoT Networks）

田中専務拓海さん、この論文って要するにうちの現場のセンサーがバラバラで困っている問題をどうにかする話ですか？現場からは「遅延が増えて寿命が短くなった」と報告を受けておりまして、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、田中専務。要点は三つで整理できますよ。

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協調型マルチエージェント強化学習の平均場サンプリング (Mean-Field Sampling for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、最近部下が『マルチエージェント』とか『平均場』って言い出して、会議で置いていかれそうです。いったい何がそんなに良いのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！マルチエージェント強化学習（Multi-Agent Reinforcement Learning, M

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インコンテキスト学習のためのデモンストレーション選択（Demonstration Selection for In-Context Learning via Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から「In-Context Learning（ICL、インコンテキスト学習）を使えばAIが少ないデータで学べる」と聞きまして、でも現場でどれを見せればいいのか悩んでいるようです。要するに、どの事例を見せるかでAIの精度が変わるという話ですか?AIメンター拓海素晴

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