機械学習では、解きたいタスクに対する学習データが少ない場合、類似するタスクで学習したモデル（学習済みモデル）を使ってモデルの精度を上げる転移学習という手法が使われる。その際、適切な学習済みモデルを選ぶ手法としてTASK2VECが提唱されている。TASK2VECはフィッシャー情報行列を用いてタスクをベクトル化することにより、タスクの類似度を計算できる。先行研究では英語自然言語処理におけるTASK2VECの有効性検証が行われていたが、言語によりその有効性が変化する可能性がある。そこで、本研究では日本語自然言語処理タスクに対する有効性を検証した。