マーカーレスアプローチは他の環境や条件でも有効性を発揮する可能性があります。例えば、屋外空間や変動する環境下でも同様に優れたパフォーマンスを示すことが考えられます。このアプローチでは学習ベースの手法が採用されており、新しいオブジェクトクラスや形状へも柔軟に対応できるため、多様な場面で利用可能です。また、高度な画像処理技術と3Dデータ処理手法の組み合わせによって精密な物体認識・位置決めが行われるため、変動する条件下でも信頼性の高い成果が期待されます。