確率的オートマトンの遷移確率をデモンストレーションの頻度に基づいて決定することは、専門家の好みを反映する上で有効ですが、他の要因を考慮することも可能です。例えば、環境の変化やロボットの状態、タスクの進行状況など、動的な要因を考慮することで、より適応的な遷移確率を設定することができます。これには、強化学習の手法を取り入れ、ロボットが実行中のタスクに基づいて遷移確率をリアルタイムで調整するアプローチが考えられます。また、異なるデモンストレーションから得られた情報を統合し、遷移確率を更新することで、より多様な状況に対応できる柔軟な行動が可能になります。このように、遷移確率の決定において多様な要因を考慮することで、ロボットの行動の精度と効率を向上させることが期待されます。