自然言語処理で使われる帰納学習では，新聞データを用いて新聞用の分類器を学習するなど，ドメインAのデータを用いてドメインA用の分類器を学習することが一般的である．しかし一方，ドメインBについての分類器を学習したいのに，ドメインAのデータにしかラベルがついていないことがあり得る．このとき，ドメインA（ソースドメイン）のデータによって分類器を学習し，ドメインB（ターゲットドメイン）のデータに適応することを考える．これが領域適応であり，様々な手法が研究されている．しかし，語義曖昧性解消(WordSenseDisambiguation，WSD)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，ソースドメインのデータ（ソースデータ）とターゲットドメインのデータ（ターゲットデータ）の性質により異なる．SVM等の分類器を利用してWSDを行う際にモデルを作る単位である，WSDの対象単語タイプ，ソースドメイン，ターゲットドメインの三つ組を1ケースとして数えるとする．本稿では，このケースごとに，データの性質から，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．本稿の構成は以下のようになっている．まず\ref{Sec:関連研究}節で領域適応の関連研究について紹介する．\ref{Sec:領域適応手法の自動選択}節では領域適応手法をどのように自動選択するかについて述べる．\ref{Sec:データ}節では本研究で用いたデータについて説明する．\ref{sec:決定木学習におけるラベル付きデータの作成方法と学習方法}節では決定木学習におけるラベル付きデータの作成方法と学習方法について述べ，\ref{Sec:結果}節に結果を，\ref{Sec:考察}節に考察を，\ref{Sec:まとめ}節にまとめを述べる．