まず画像認識テクノロジーによるアスベスト分析が、挙げられます。画像認識技術は鉱綿に使用される試料の画像を解析し亜鉛綿の量やカテゴリーを、自動的に特定することが出来ます。これによりアスベスト分析の効率化や正確性の向上が、期待されます。自然言語処理テクノロジーによる有害繊維も注目されていると、言えます。

自然言語処理技術はアスベスト分析に使用される報告書などのテキストを、解析し毒物の量やカテゴリーを特定することができます。これにより鉱綿の効率化や正確性の向上が、期待されます。音波センサーテクノロジーによるアスベスト分析も研究されています。音波センサー技術は、アンフィボールなどを含む建築材料などの振動を、解析し有害物質の量や種類を特定することが出来ます。

これにより試料採取が困難な場合で、も正確な有害繊維を行うことができるようになります。これらの機能を、準備することでアスベスト分析の効率化や正確性の向上が期待されます。しかしこれらのテクノロジーは、まだ実用化されていないものもあり正確性や信頼性については検証が必要です。これらの技術を、活用する為には高度な知識や技能が大切であることも課題の一つで、す。

一方で鉱綿には人間の目で確認することが必要な時も存在します。マイクロスコープで試料を観察することが主な方法ですが人間の目で見て初めて特定で、きる場合もあります。そのため人間の専門家の判断が大切な時も存在します。