　林氏は「工場やインフラにおける故障や不具合、異常の発生率は数万件に1件以下のレベルであり、ほとんど起こらない。つまり、故障や不具合、異常の教師データは豊富に用意できないので、収集／蓄積したデータから異常値を検知する判別ルール（モデル）を作成する必要がある。この分野でも、当社はさまざまな取り組みを進めており、Rinzaを応用展開していきたいと考えている。工場やインフラの予兆検知は数百億円のビジネス規模になるだろう」と述べている。

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「大人」の人工知能が製造業を革新するのは2030年以降
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は2016年4月21日に会見を開き、今後の人工知能技術の進展と、その発展が産業分野にもたらす影響を予測した「次世代人工知能技術社会実装ビジョン」を公表した。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
製造業で人工知能はどう使うべきなのか
日本IBMとソフトバンクは、自然対話型人工知能「ワトソン（Watson）」の日本語版の提供を開始する。自然言語分類や対話、検索およびランク付け、文書変換など6つのアプリケーションをサービスとして展開する。
富士通が量子コンピュータ超える新AI技術、グラフ構造データへの深層学習適用も
富士通研究所が人工知能（AI）技術の最新成果を発表。「量子コンピュータを実用性で超える新アーキテクチャを開発」と「人やモノのつながりを表すグラフデータから新たな知見を導く新技術『Deep Tensor』を開発」の2件である。
シンギュラリティは今の人工知能技術の先にはない――ガートナー
ガートナージャパンは、2017年における戦略的テクノロジートレンドのトップ10を発表。3つの傾向として「デジタルメッシュ」「どこでもインテリジェンスとなる世界」「デジタルプラットフォーム革命」を挙げている。
日立の人工知能技術「H」が“汎用AI”だからできること
日立製作所は、ユーザーイベント「Hitachi Social Innovation Forum 2016 TOKYO」において、同社の人工知能（AI）技術「Hitachi AI Technology/H（以下、H）」を紹介するデモ展示を行った。