外科手術タスクの自動化において、専門家の行動データを活用する際の主な課題は、行動ラベルの取得が困難であることです。具体的には、専門家の行動を記録するためのセンサーがノイズの影響を受けやすく、正確な行動ラベルを得ることが難しい場合があります。また、専門家の行動は連続的に実行されるため、ロボット学習に適した形に変換することが困難です。さらに、行動の手動アノテーションは専門知識を必要とし、時間とコストがかかるため、特に複雑なロボットタスクにおいては実用的ではありません。このような理由から、専門家の行動データを活用することは、効率的な学習を妨げる要因となります。