ソースドメインのデータによって分類器を学習し，ターゲットドメインに適応することを領域適応といい，近年さまざまな手法が研究されている．しかし，語義曖昧性解消(WSD:WordSenseDisambiguation)について領域適応を行った場合，最も効果的な領域適応手法は，ソースデータとターゲットデータの性質により異なる．本稿ではそれらの性質から，WSDの対象単語タイプ，ソースドメインとターゲットドメインの組み合わせに対して，最も効果的な領域適応手法を決定木学習を用いて自動的に選択する手法について述べるとともに，どのような性質が効果的な領域適応手法の決定に影響を与えたかについて考察する．