MLアプローチにはいくつかの欠点があります。第一に、過学習（オーバーフィッティング）のリスクが存在し、十分な制御や正則化手法が必要です。また、MLモデルはブラックボックスであるため解釈性に欠ける場合があります。さらに、大規模なトレーニングデータセットや高度なコンピュータリソースが必要とされることも課題です。加えて、「ドメインシフト」と呼ばれる現象では新しい環境下でのパフォーマンス低下も起き得ます。