異種システム間で知識移転を行うことによる利点は、データの希少性や高コストな状況でもモデルの汎化能力と堅牢性を向上させることが挙げられます。同じクラス内のシステムから得られた知識を活用することで、実際のトレーニングデータに加えて多様な合成データを生成し、モデルパフォーマンスを向上させることが可能です。一方で、課題としては合成データの信頼性や品質確保が難しく、時にはバイアスが導入される可能性もある点が挙げられます。