本論文では、非教師ありドメイン適応における分布シフトの問題に対して、モーメントマッチングアプローチを用いて取り組んでいます。従来の手法は、低次統計モーメントをアドホックな類似度を用いて埋め込み空間内で整合させることが一般的でしたが、本提案では、リーマン距離を活用してこれらの分布の固有幾何を利用する原則的な代替手段を提示します。具体的には、シーゲル埋め込みを通じて第1および第2次モーメントを対称正定値行列（SPD行列）として表現し、自然な幾何距離を用いて同時に適応させる手法を提案します。これにより、分布の平均と共分散構造を保持し、クロスドメイン比較のためのより適切なメトリックを実現します。また、リーマン多様体の距離をターゲットドメインの誤差境界に結びつけ、画像ノイズ除去と画像分類のベンチマークで方法の有効性を検証しました。