本研究で提案したテール平均TDアルゴリズムは、主に完全観測のマルコフ決定過程（MDP）に基づいていますが、部分観測MDP（POMDP）への拡張は理論的に可能です。POMDPでは、エージェントは状態を完全には観測できず、観測信号に基づいて行動を選択します。このような設定では、観測の不確実性を考慮する必要があります。具体的には、観測モデルを導入し、観測から得られる情報を利用して価値関数を更新する方法が考えられます。テール平均の手法は、部分観測の下でも適用可能であり、観測の不確実性を考慮した上での収束速度の解析を行うことで、有限時間挙動を評価することができるでしょう。さらに、部分観測の下での最適行動を選択するためのポリシー改善手法を組み合わせることで、より一般的な強化学習の枠組みを構築することが期待されます。