モデルの勾配を利用してラベル無し画像の影響力を推定し，Active Learningを行う．従来手法はタスクやモデル固有の基準に基づいてサンプル選択を行なっていたため，使える場面が限られていたが，提案手法はモデルの勾配のみを利用しているため，タスクにもモデルにもとらわれない．CIFAR10，VOC2012，COCOにおいて，少なくとも12%，13%，16%のアノテーションコストの削減を実現した．