抑制要因：AIベースのテクノロジーを採用することに対するメーカー間の抵抗。

AI技術は、より良い予知保全や機械検査プロセスに役立つツールをメーカーに提供します。しかし、製造業者は、コストのかかる機械や設備に新しい技術やAIベースのソリューションを採用することに消極的です。誤操作がコストの上乗せにつながる可能性があるからです。さらに、多くのメーカーは、保守・点検プロセスの精度という点で、AIベースのソリューションの能力に疑問を感じています。これらのことを考えると、AIを活用したソリューションは、費用対効果が高く、効率的で安全であることをメーカーに理解してもらうのは難しい傾向にあります。しかし、ここにきて、メーカーはAIベースのソリューションの潜在的なメリットと、それがもたらすアプリケーションのスペクトルについて、受け入れつつあります。

課題：限られた熟練労働力

企業は、複雑なAIシステムを開発・管理・導入するために、コグニティブコンピューティング、機械学習（ML）や機械知能、ディープラーニング、画像認識などの技術に精通しているなど、一定のスキルを持った人材を必要とします。また、AIソリューションを既存のシステムに統合するには、ヒトの思考を再現するための膨大なデータ処理が必要となります。些細なミスでも、システムの故障につながり、結果に悪影響を及ぼす可能性があります。さらに、AI・ML技術の専門的な基準や認定がないことが、AIの成長を抑制しています。AIサービスプロバイダーは、技術に対する認識と専門知識の不足から、現場でのソリューションの展開・サービス提供に関して課題に直面しています。