この研究では主にNOMA技術とその統合したClustered Federated Learning（CFL）アプローチに焦点が当てられており、非IIDデータ分布下での学習性能向上が探求されています。しかしながら、他の無線通信制約条件や問題点として考えられる要素も存在します。例えば、電力消費量やチャネル容量制約などが挙げられます。また、リソース割り当てやサブチャンネル設計などでも課題が生じる可能性があります。これらの要素は今後の展開や応用時に留意すべきポイントです。