LLM-guidedおよびNovel-Mappingアプローチは、特に特徴名が曖昧または無意味な場合に有効であることが示されていますが、これらのアプローチの有効性をより広範なシナリオで検証することが重要です。具体的には、異なるドメインやデータセットに対してこれらのアプローチを適用し、生成されたデータの質や効率を比較する必要があります。例えば、医療データ、金融データ、または製造業のデータなど、さまざまな業界のデータセットを使用して、これらのアプローチがどのように機能するかを評価することが考えられます。また、異なるLLMのバリエーションやパラメータ設定を試すことで、最適なプロンプト構築戦略を特定し、実用的なアプリケーションにおける適用可能性を高めることができます。