　分野別では、検品・検査分野の2017年度の売上高は9億6000万円となり、2018年度は18億6500万円、2021年までに236億円市場になると予測する。当分野ではそのほとんどが製造業における実績で、検品、検査工程のスピード化や人件費削減などの費用対効果が分かりやすいところから導入が進んでいる。

　マーケティング分野の2017年度の売上高は4億円となり、2018年度は7億2000万円、2021年度までには65億円市場となると予測。多様なソリューションが展開されているが、現状は来店者の属性把握などのソリューションの売上が最も大きい。

　測定、観測、探索分野の2017年度の売上高は2億9000万円となり、2018年度は6億3200万円、2021年度までに140億円市場になると予測する。現在は土木インフラや医療分野での活用が多いが、今後は他分野への活用が広がることで市場規模も拡大する。

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
日本ディープラーニング協会がG検定合格者の会を開催、コミュニティー設立へ
日本ディープラーニング協会は2018年7月4日、東京都内で「G検定」合格者の会を開催した。2017年12月と2018年6月に試験を行ったG検定の合格者1959人のうち約180人が参加。成績優秀者を表彰するとともに、G検定合格者によるコミュニティーを設立する方針を明らかにした。
日本は既にディープラーニングで後進国となりつつある――東大松尾教授
生産設備から社会インフラ、各種災害対策まで「メンテナンス」「レジリエンス」に関する最新の製品や技術、サービスを一堂に集めた展示会「メンテナンス・レジリエンスTOKYO2018」（2018年7月18～20日、東京ビッグサイト）の特別講演に東京大学大学院工学系研究科特任准教授の松尾豊氏が登壇。「AIの発達によりわれわれの生活・産業がどのように変わるのか」をテーマにディープラーニング研究の重要性について紹介した。
芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI（人工知能）。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。