Physics-Informed Neural Networks (PINNs)は、通常のニューラルネットワークよりも複雑な構造を持ち、その内部動作が非常に複雑であり、一般的な統計的手法や線形モデルと比べて解釈性が低いとされています。具体的には、PINNsの隠れ層や活性化関数の組み合わせが物理学的な意味を持つため、単純な重みやバイアスだけでは全体像を把握することが難しい点が挙げられます。また、PINNsは物理法則に基づく微分方程式を学習するため、その出力結果から直接物理現象を説明することも困難です。