本稿では語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation,WSD)の領域適応が共変量シフトの問題と見なせることを示し，共変量シフトの解法である確率密度比を重みにしたパラメータ学習により，WSDの領域適応の解決を図る．共変量シフトの解法では確率密度比の算出が鍵となるが，ここではNaiveBayesで利用されるモデルを利用した簡易な算出法を試みた．そして素性空間拡張法により拡張されたデータに対して，共変量シフトの解法を行う．この手法を本稿の提案手法とする．BCCWJコーパスの3つ領域OC（Yahoo!知恵袋），PB（書籍）及びPN（新聞）を選び，SemEval-2の日本語WSDタスクのデータを利用して，多義語16種類を対象に，WSDの領域適応の実験を行った．実験の結果，提案手法はDaum{\'e}の手法と同等以上の正解率を出した．本稿で用いた簡易な確率密度比の算出法であっても共変量シフトの解法を利用する効果が高いことが示された．より正確な確率密度比の推定法を利用したり，最大エントロピー法の代わりにSVMを利用するなどの工夫で更なる改善が可能である．また教師なし領域適応へも応用可能である．WSDの領域適応に共変量シフトの解法を利用することは有望であると考えられる．