本研究で提案されているMeta-RTLフレームワークは、共通感覚推論の特定のタスクにおいて優れた性能を示していますが、他の共通感覚推論タスクにも適用可能であると考えられます。共通感覚推論は、物理的および社会的な規則性に基づく推論能力を模倣することを目的としており、さまざまな形式のデータセットが存在します。Meta-RTLのアプローチは、ソースタスクからターゲットタスクへの知識転移を強化学習を用いて動的に行うため、異なるデータセットの特性に応じて重みを調整することが可能です。したがって、他の共通感覚推論タスクにおいても、同様の手法を適用することで、低リソース環境下での性能向上が期待できるでしょう。