この種類の指示調整フレームワークは、他の領域でもさまざまな利点を提供する可能性があります。例えば、製造業では機械学習モデルを使用して生産プロセスを最適化する際に、人間からの指示やフィードバックを効果的に組み込むことが重要です。また、教育分野では個々の学習者に合わせたカスタマイズされた教材やアシストを提供する際にも活用できます。さらに、金融業界ではリスク管理や投資戦略の決定支援など多岐に渡る用途が考えられます。