LLMで生成した合成データは、スタンス検出以外のさまざまな自然言語処理タスクにも有効に活用できます。例えば、感情分析、テキスト生成、機械翻訳、質問応答システムなどが挙げられます。合成データを使用することで、大規模なラベル付きデータセットが不足している場合でも、モデルのトレーニングや性能向上を実現することが可能です。また、合成データを活用することで、特定のタスクに特化したモデルの構築や、未知のデータに対する汎化能力の向上など、さまざまな自然言語処理タスクにおいて効果的な結果を得ることができます。