場所概念転移学習モデルはロボットが新規環境に移動した際に，学習環境において獲得した場所の知識を転移することを目的としたモデルである．しかし，先行研究では，このモデルが新規環境に場所の知識を転移するのに有効であるとは示されなかった．そこで本研究では，場所概念転移学習モデルの名前・位置予測の大規模な性能評価実験を実施し，このモデルが新規環境に場所の知識を転移するのに有効であるのかを検証する．実験より，このモデルが新規環境に対して，高い名前及び位置の予測性能を持ち，場所の知識を転移することが可能であることを示した．
