この研究によると、特定のモデリングやデータシナリオでは、conformal predictionが単純な予測信頼セット（credible sets）を使用する場合に比べてout-of-distribution coverageを低下させる可能性があります。具体的には、以下の点が挙げられます：
モデルが過度に自信過剰である場合：モデルの予測信頼セット（credible sets）がキャリブレーションデータセットで望ましいカバレッジを超えている場合、conformal predictionはout-of-distribution coverageを低下させる傾向があります。
データ分布から大きく外れた入力：特定のin-distributionデータから大きく外れたout-of-distribution入力では、conformal predictionはその保証範囲外となり、正確なカバレッジを提供しない可能性があります。
これらの要因によって、一部のシナリオではconformal predictionの利用は逆効果となり、機械学習システム全体のパフォーマンスを損なうことが示唆されています。