1. 個人内変動への対応の難しさ
同一人物が書いた文字であっても、体調、精神状態、筆記姿勢、年齢、薬の影響などによって、筆跡の数値データは常に変動します。
- 誤判定のリスク: 変動の許容範囲（データベース上の基準）を超えると、同一筆者であっても「別人の筆跡」と数値的に判断されてしまうことがあります。
- 時間経過による変化: 加齢や病気により筆跡は10年単位で大きく変わるため、古い対照資料を数値解析に用いると精度が低下します。
2. 「作為（偽造）」の見落とし
意図的に筆跡を似せようとしたり（模倣）、自分の筆跡を隠そうとしたり（偽装）する「作為」が加えられた場合、数値上の特徴だけでは不十分な場合があります。
- 観察の必要性: 数値データは点画の角度や比率を客観的に示しますが、筆順の不自然さや震え、躊躇などの「筆の運び（運筆）」に現れる不自然さは、熟練した鑑定士による視覚的な観察を併用しなければ見抜けないことがあります。
3. 解析可能な情報の制限
数値解析は、十分な量の文字データがある場合に効果を発揮しますが、以下の条件下では精度が著しく制限されます。
- 短いテキスト: 署名のみや短い文章では、比較に必要な特徴（点画の角度や面積比など）の数が不足し、統計的な信頼性が得られません。
- 文字種による差: 漢字に比べ、ひらがなやカタカナ、数字は構成が単純なため、数値的な個別性が現れにくく、客観的な鑑定が困難になる場合があります。
4. 証拠としての信頼性と運用の課題
- 決定的証拠にはならない: 数値解析の結果であっても、それ単体で100%の結論を導くことはできません。裁判では他の証拠と合わせた総合的な判断材料の一つとして扱われます。
- 標準化の欠如: 筆跡鑑定には国家資格が存在せず、鑑定士や業者によって使用する解析手法やデータベースが異なるため、結果にばらつきが生じることがあります。
