サブゴールの候補集合を自動的に抽出する方法は、今後の研究の重要な方向性となるでしょう。現在の手法では、ドメイン専門家が手動で候補を定義する必要がありますが、機械学習やデータマイニング技術を活用することで、デモンストレーションデータから自動的にサブゴールを抽出することが可能です。例えば、クラスタリングアルゴリズムを用いて、デモンストレーション中の状態を分析し、頻繁に出現する状態をサブゴールとして特定することが考えられます。また、深層学習を用いた特徴抽出技術を導入することで、より複雑なタスクにおけるサブゴールの自動抽出が実現できるかもしれません。これにより、ロボットはより多様なタスクに対応できるようになり、学習効率も向上するでしょう。