IoTデバイスから成るシステムの高速な構築には、類似システムの学習モデルを転用することで効率的に学習する転移強化学習が有効である。ただし、転移の効果はデバイス設置位置等のシステム構成の違いに依存するため、学習モデルと転移を実施するシステムの相性を確認する必要がある。我々は、カメラをセンサとするシステムにおいて、その画像データの分析に基づいて相性を確認する方式を提案する。具体的には、学習効率との相関が想定される入力画像の類似性や入力画像中の制御対象の大きさを基にした転移実施の判断および学習モデル選択を行う。経路探索シミュレーションを用いた評価実験を通して、提案方式による学習効率の向上を示す。