CHECK-EVALの枠組みは、他の自然言語生成（NLG）タスクにも適用可能です。例えば、対話生成やクリエイティブライティング、機械翻訳など、さまざまなNLGタスクにおいて、チェックリストを用いた評価が有効であると考えられます。しかし、適用にあたっては、いくつかの課題が存在します。まず、各タスクに特有の評価基準を明確に定義する必要があります。対話生成では、応答の自然さや関連性が重要視される一方、クリエイティブライティングでは独自性や表現力が求められます。これにより、チェックリストの生成プロセスが複雑化する可能性があります。また、異なるタスクにおける人間の評価基準の多様性も考慮する必要があり、これがCHECK-EVALの一貫性に影響を与える可能性があります。したがって、タスクごとの特性を理解し、それに基づいた柔軟な評価フレームワークを構築することが求められます。