本記事は、サポートベクターマシン（SVM）とツインサポートベクターマシン（TWSVM）に基づくマルチタスク学習（MTL）についての包括的な調査を行っています。MTLは、関連する複数のタスクを同時に学習し、共有情報を活用して一般化能力、効率性、頑健性を向上させる手法です。特にデータが不足している場合や高次元のシナリオにおいて有効です。近年のMTL研究は深層学習が主流となっていますが、SVMとTWSVMもその解釈可能性や理論的厳密性、小規模データセットに対する有効性から依然として重要です。この記事では、共有表現、タスクの正則化、構造的結合戦略といったMTLアプローチに重点を置き、TWSVMを用いたマルチタスク設定の新興拡張にも触れています。理論的特性、最適化戦略、実験的性能の比較を行い、コンピュータビジョン、自然言語処理、バイオインフォマティクスなどの応用についても議論します。最後に、研究のギャップを特定し、スケーラブルで解釈可能、かつ信頼できるMTLフレームワーク構築のための今後の方向性を提案しています。