提案手法は、損失関数が凸でない場合には適用が難しいことがあります。特に、損失関数が非凸である場合、最適化問題が複雑になり、局所最適解に陥るリスクが高まります。このような状況では、提案手法の下限が保証されない可能性があります。対処法としては、まず損失関数を凸に近似する方法が考えられます。例えば、非凸な損失関数を局所的に凸な部分で近似し、その近似を用いて下限を導出することができます。また、他のロバストな推定手法や、非凸最適化に特化したアルゴリズムを用いることで、より良い推定結果を得ることができるかもしれません。さらに、損失関数の特性に応じて、異なる下限導出手法を検討することも有効です。