本稿では、カーネルリッジ回帰（KRR）が実世界の構造化された非独立同分布（非i.i.d.）データに対してどのように一般化できるかを体系的に研究します。特に、複数のノイズを伴う観測が共通の信号から派生するノイズ除去スコア学習の状況に焦点を当てます。新たなブロックワイズ分解法を用いて、依存データに対する精密な集中解析を行い、KRRの超過リスク境界を導出します。これらの境界は、(1) カーネルスペクトル、(2) 因果構造パラメーター、(3) サンプリングメカニズムに明示的に依存します。さらに得られた結果をノイズ除去スコア学習に応用し、一般化保証を確立し、ノイズデータポイントのサンプリングに関する実践的なガイダンスを提供します。本研究はKRRの理論を進展させ、現代的な機械学習アプリケーションにおける依存データの解析のための実用的ツールを提供します。