選手の負傷予測を高める方法（Effective injury forecasting in soccer with GPS training data and machine learning）
田中専務拓海先生、部下から『選手のケガをAIで予測できるらしい』と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、本当に現場で役に立つものですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論から言うと『データで負傷リスクを予測し、現場の意思決定を支援できる可能性が高い』ですよ。一緒に段階を
Training Data
157学習して「どこを見るか」を決める：3Dシーンのためのデータ駆動視点セット選択（Learning Where to Look: Data-Driven Viewpoint Set Selection for 3D Scenes）
田中専務拓海先生、最近部下から合成画像を使ったAIモデルの話が出てきて、どこから手を付ければよいか分かりません。要するに、ただたくさん画像を作れば良いという話ではないのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大量に作ればよいというのは一つの直感ですが、実は『どの視点で撮るか（どの
Fidelity-based supervised and unsupervised learning for binary classification of quantum states（量子状態の2値分類のための忠実度に基づく教師あり・教師なし学習）
田中専務拓海先生、最近部下から「量子コンピュータを使った分類ができる」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するにうちの業務データを早く判別してくれる新しいアルゴリズムという理解で合っていますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理すれば全く怖くありませんよ。要
分子MIMO通信のチャネルモデリングにおける機械学習手法（Machine Learning based Channel Modeling for Molecular MIMO Communications）
田中専務拓海先生、最近の論文で「分子MIMO」という言葉を聞きました。現場から『導入すべきだ』と言われて困っているのですが、これは一体何なのでしょうか。投資対効果をまず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！分子MIMOは難しそうに聞こえますが、要点は三つだけです。
汚染された訓練データを伴う敵対的ソース識別ゲーム（Adversarial Source Identification Game with Corrupted Training）
田中専務拓海先生、最近部下から「訓練データが汚染されるとAIの判定が狂う」と聞きまして、正直ピンと来ておりません。これって要するに我々の品質管理データにウソが混ざるような話なんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！その認識は非常に近いです。簡単に言うと、AIが学ぶためのサンプル
弱教師ありDCNNによるRGB-D物体認識（Weakly-supervised DCNN for RGB‑D Object Recognition in Real‑World Applications Which Lack Large‑scale Annotated Training Data）
田中専務拓海さん、お忙しいところすみません。最近、現場の部下が『データが足りなくても学習できる手法がある』と言っているのですが、正直ピンと来なくて。うちの工場のように写真をたくさんラベル付けできない現場でも、使える技術なんですか？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
幾何マッチングのための畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ（Convolutional neural network architecture for geometric matching）
田中専務拓海先生、先日部下から『画像の位置合わせにAIを使える』と聞いて驚きました。うちの現場でも古い部品写真と現物の位置合わせを自動化できるならコスト削減になりそうですが、本当に実用にな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、一緒に整理すれば実用性が見えて
外見を超えて見る：再識別におけるディープCNNのための合成訓練データ（Looking Beyond Appearances: Synthetic Training Data for Deep CNNs in Re-identification）
田中専務拓海さん、最近部下が『再識別』って技術が現場で重要だと言いましてね。正直、カメラ映像を人ごとに紐づける話くらいしか分かりません。これって要するにどんな価値があるんでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、シンプルに説明しますよ。再識別は監視カメラや店舗カメラで、
動画における動きパターンの学習 (Learning Motion Patterns in Videos)
田中専務拓海先生、最近部下から「動画解析で動く物を自動で抜き出せる技術がある」と聞いたのですが、うちの工場でも使えるものなのでしょうか。正直、映像とカメラの動きの区別とかピンと来ません。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず端的に結論をお伝えしますと、この研究は「カメラ自体が動いて
Socratic Learning：学習データ中の潜在サブセットを生成モデルに組み込む手法（Socratic Learning: Augmenting Generative Models to Incorporate Latent Subsets in Training Data）
田中専務拓海先生、最近部下から『弱い監督（weak supervision）でデータ作って学習させれば早く安く回せます』と言われまして、実際どうなのかと悩んでおります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！弱い監督（weak supervision）はコストと速度を下げる有望な手法です