自動運転のキーとなる要素としてDNNモデルが挙げられるが、既存のDNNモデルは人間の行動を模倣するモデルであり、画像の意味を汲み取る能力に欠けている。この問題は訓練データにマッチしない状況に対して適応できないことを意味する。本研究では、この問題を解決するため、自然言語を用いた人間のアドバイスを入力に取り入れることで、モデルの状況適応能力の向上を目指す。