この研究から得られる知見を活用すると、セミ教師あり学習が特に有効であるタスクを予測することが可能です。具体的には、ベイズリスクが低いタスクや、SNR（信号対雑音比）が高いタスクでは、セミ教師あり学習がより効果的であると予測されます。つまり、タスクが比較的解決しやすい場合や、データの品質が高い場合には、セミ教師あり学習が大きな利点をもたらす可能性があります。逆に、タスクが困難であったり、データの品質が低い場合には、セミ教師あり学習の効果が限定される可能性があります。したがって、タスクの難易度やデータの特性を考慮して、セミ教師あり学習の適用範囲を予測することが重要です。