追加のトレーニングデータを他のドライビングシーケンスから導入することによって、様々な影響が考えられます。まず第一に、トレーニングデータセットの多様性が向上し、モデルは異なる環境や条件下での適応能力を高める可能性があります。新しいシーンや交通パターンから学習したモデルは、汎用性が向上し特定の都市や地域に限定されないより広範囲で使用可能となるでしょう。また、自動アノテーションフレームワークも改善されたトレーニングデータを取り込むことで精度向上が期待されます。ただし、新たなトレーニングデータを導入する際には品質管理やバランスの取れたサンプリングが重要です。