SSRMをより広範な強化学習アライメントの文脈で活用するためには、報酬モデルの改善だけでなく、ポリシーモデルの最適化手法との統合が重要です。具体的には、SSRMで得られた高品質な報酬モデルを用いて、ポリシーモデルの訓練を行う際に、報酬信号をより効果的に活用することができます。例えば、強化学習のアルゴリズム（PPOやDPOなど）と組み合わせることで、報酬モデルから得られるフィードバックを基にポリシーモデルを更新し、より人間の好みに沿った行動を学習させることが可能です。また、SSRMのプロセスを通じて得られた擬似ラベルを用いて、ポリシーモデルの訓練データを拡張することも考えられます。これにより、ポリシーモデルはより多様な状況に対処できるようになり、全体的なアライメントプロセスの効率化が図れます。さらに、SSRMの手法を他のアライメント手法（例えば、RSFやDPO）と組み合わせることで、報酬モデルの強化とポリシーモデルの最適化を同時に進めることができ、強化学習のアライメント全体を効率化することが期待されます。