本手法で得られた区別不可能な状態や時変パラメータの特性は、実世界のシステム同定問題において非常に有用です。具体的には、これらの特性を利用することで、観測データから得られる情報を最大限に活用し、モデルの同定精度を向上させることができます。例えば、区別不可能な状態が存在する場合、これを考慮した上でモデルを設計することで、同定の不確実性を低減し、より信頼性の高い推定を行うことが可能です。また、時変パラメータの特性を理解することで、システムの動的変化に適応したモデルの更新や、予測精度の向上に寄与することができます。これにより、実世界の複雑な生物学的システムに対する理解が深まり、より効果的な制御や介入戦略の策定が可能となります。