HumanoidBench内で成功したHierarchical Learning Approachは他の領域でも有効性が期待されます。例えば、「push」と「package」という特定のManipulation Tasksだけでなく、「highbar」「door」「hurdle」といったLomotion Tasksやさらに複雑なManipulation Tasksでも同様のアプローチが役立つ可能性があります。
この階層型学習方法は長期間計画や多様な技能セット取得といった課題へ対応することから，人型ロボット開発分野以外でも広範囲に活用可能です．他分野へ展開する際，任意数また任意種類等々柔軟性ある訓練データ受容力及び情報抽出能力強化必要不可欠です．