高速自然勾配降下（FNGD）手法は深層学習以外でも有用性を持つ可能性があります。例えば以下の分野で応用されるかもしれません：
自然言語処理：テキストデータや言語モデリングタスクでは多くの場合大規模なニューラルネットワークアーキテクチャー（例：Transformer）を使用します。FNGD手法はこれらのタスクでも効率的なトレーニング方法として活用できる可能性があります。
強化学習：強化学習では価値関数や方策関数等多くパラメータ更新しなければならない部分から成り立っており，そのため，従来より時間・計算コスト面で苦戦してきました．そこで，本稿内記述した「SMW-based NGD」方式及び「Coefficient-Sharing」技術等専門知識から得た情報利用すれば，旧来型強化学研究者向け新世代システム開発支援サポート出来る事間違い無しです．