専門家の行動データを活用せずにロボットの探索を効率化する方法として、自己教師あり模倣学習（Self-Supervised Imitation Learning, SSIL）を提案することができます。この手法では、専門家のデモンストレーションから得られた純粋な状態情報のみを利用し、エージェントの探索をガイドします。具体的には、エージェントが訪れた状態に対して、デモンストレーションから最も近い状態を取得し、その状態に基づいて擬似的な行動ラベルを生成します。この擬似的な行動ラベルを用いることで、エージェントは専門家の行動を模倣することなく、探索を効率化し、最適な解を見つけることが可能になります。このアプローチは、従来の模倣学習手法に比べて、行動ラベルの必要性を軽減し、探索の効率を向上させることができます。