一方、不良検出の場合はどうだろうか。不良の例として「傷」を考えてみると、傷にはそれぞれ異なる形状があり、定形は存在しない。したがって、不良検出プログラムを作成するには、コードを何度もテストして改良を重ねる必要があり、非常に手間と時間のかかる作業になる。これに対し、AIによる不良検出は、比較的単純な方法で実現できる。とはいえ、AIに正しく学習させるには、学習のために適切な代表サンプル画像を収集するなど、いくつかの課題がある。

老舗、新興を問わず、多くの企業がAI市場に参入しているため、販売競争は熾烈を極めている。そのため、各社は導入によるメリットをこれでもかと並べ立てているが、そのすべてが実現するわけではない。やがて、期待した効果が得られず、AIを敬遠する企業も出てくるだろう。そこで市場は「幻滅の谷」と呼ばれる状態に陥る。しかしいずれは、影響力を強め、実績を積み上げた少数のプレーヤーが生き残ることで市場は淘汰される。それに伴い、AIのメリットが具体的に実感されやすくなり、市場も拡大していくだろう。

AIの効率性と有効性を高める新たなAI技術が登場することを期待したい。

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