On the other hand, a flaw, say a scratch, has a unique shape for which there is no template. Programming flaw detection can be a very tedious and time-consuming effort with lots of testing and refinement of the code. AI can address finding flaws in a rather straightforward manner. However, there are challenges in getting the training right including collecting a suitably representative set of sample images for training.

Because there are so many companies, established and new, promoting their AI products in the market, competition is fierce for sales. Promises are rampant. Not all promises will be realized. Soon, there will be places where AI is less welcome because of past failures. The market descends into what is known as the valley of disillusionment. Eventually, as the market aligns with fewer players establishing traction and building track records, the benefits of AI will be realized, and the market will grow.

Expect new AI technologies to emerge that enhance the efficiency and effectiveness of AI.

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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※原文記事を機械翻訳＋人手校正（ポストエディット）にて作成しております。