本作ではキャラクターボイスを採用していないが、タイトルコールなどの声を子安武人が担当しており、作品内の漫画的な効果音（草が揺れる時の「ガサガサ」や拍手する時の「パチパチ」など）は子安が文字をそのまま読み上げた声が流れる。スタッフロールではこれを「効果音ボイス」と表記している。
ステージ.
ミニゲーム.
玉木泰男
経歴.
むっしゅ
むっしゅは、日本の漫画家、イラストレーター。島根県出身。
時報映画
概要.
運用.
関連形式.
鈴木久章
経歴.
本山一雄
経歴.
萩原晴二
経歴.
公平性 (機械学習)
機械学習における公平性（こうへいせい、）は、機械学習モデルを用いた自動意思決定の過程でのアルゴリズムバイアスを是正する取り組みのことを指す。機械学習のプロセスを経たコンピュータによる意思決定が機微なに基づいている場合、そのような意思決定は不公平とみなされる場合がある。機微な変数の具体例には、性別、民族、性的指向、障害の有無などが挙げられる。他の多くの倫理的な概念と同様に、公平性やバイアスの定義は常に論争の的となってきた。一般に、意思決定が人々の生活に影響を与える場合、公平性やバイアスの問題が重要になってくると考えられる。機械学習の分野では、アルゴリズムバイアスの問題はよく知られており、広く研究の対象となっている。結果は多様な要素によって歪められ、特定の集団や個人にとって不公平とみなされる場合がある。このような事例の例として、ソーシャルメディアサイトがパーソナライズされたニュースを消費者に配信する場合などが挙げられる。
背景.
論争.
集団公平性規準.
今、幾つかのこれら機微な変数によって影響されない予測であるかどうか、与えられた分類子が公平であるならば、三つの主な評価規準を定義する。
独立性.
と記す。この記法は次の式でも表すことができる：
分離性.
と記す。この記法は次の式でも表すことができる：
充分性.
と記す。この記法は次の式でも表すことができる：
定義の間の関係.
上記に与えた三つの定義に関する主要な結果を要約すると：
集団公平性の定義の数学的定式化.
基本定義.