FedLAP-DPは連邦学習に特化して設計されていますが、その手法やアプローチは連邦学習以外の領域にも応用可能性があると考えられます。例えば、データのプライバシー保護や分散学習の最適化など、他の分野や問題にもFedLAP-DPの手法を適用することで効果的な結果を得ることができるかもしれません。さらに、連邦学習以外の分野においても、データのプライバシーとパフォーマンスの両方を重視する必要がある場面でFedLAP-DPの手法が有用である可能性があります。そのため、FedLAP-DPの適用範囲は連邦学習以外にも広がる可能性があると言えます。