関連する複数のタスクがあるとき,これらを別々に解くより同時に解いたほうが効果的なことがある.このようはアプローチは多タスク学習 (MTL) と呼ばれる.この論文では新しい多タスク学習法を提案する.提案法はすべてのタスクの解が必ず近くなることが保証されるように,タスク間の関係を局所的に制御する.この考えをサポートベクトルマシンに適用すると,その最適化問題は二次錘計画問題で表現できることを示す.多クラス識別,順序回帰,リンク予測の問題が多タスク学習問題として扱えることを示し,実験により提案法の有用性を示す.