本論文では語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation，WSD)の教師なし領域適応の問題に対して，共変量シフト下の学習を試みる．共変量シフト下の学習では確率密度比$w({\bmx})=P_T({\bmx})/P_S({\bmx})$を重みとした重み付き学習を行うが，WSDの場合，推定される確率密度比の値が小さくなる傾向がある．ここでは$P_T({\bmx})$と$P_S({\bmx})$をそれぞれ求めて，その比を取ることで$w({\bmx})$を推定するが，$P_S({\bmx})$を求める際に，ターゲット領域のコーパスとソース領域のコーパスを合わせたコーパスを，新たにソース領域のコーパス$S$と見なすことで，先の問題に対処する．BCCWJの3つの領域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．$w({\bmx})$を推定する手法として，$P_T({\bmx})$と$P_S({\bmx})$を求めずに，$w({\bmx})$を直接推定するuLSIFも試みた．また確率密度比を上方修正するために「$p$乗する」「相対確率密度比を取る」という手法も組み合わせて試みた．それらの実験の結果，提案手法の有効性が示された．