本研究では、提案手法であるPrivate Count Release（PCR）が異なる要素ごとに正確なカウントを公開する際に他の方法よりも優れた結果を示す理由はいくつかあります。まず第一に、PCRはユーザーごとの寄与上限や境界値に依存せず、従来のアプローチで必要だったパラメータチューニングや適切な境界設定が不要である点が挙げられます。これにより、PCRはシンプルかつスケーラブルなアプローチを提供し、複雑さや専門知識の必要性を低減します。
また、PCRは差分プライバシー保護下で高い精度のカウント情報を返すことが可能であり、その過程で最小限のハイパーパラメータ調整しか必要としない点も重要です。この効率的かつ信頼性の高いデータ処理手法は他のアプローチよりも優れた結果を生み出し、異なるデータ解析タスクにおける実用的な展開が可能とされています。