アンサンブル学習が効果的でなかった理由は、トレーニングされたモデル間の高い相関性にあります。異なるモデルが同様の予測を行う傾向があると、それらを組み合わせてもパフォーマンスが向上しないことがあります。この場合、各モデルが提供する多様性や独自性が不足しており、アンサンブル全体の能力を引き出すことができませんでした。