深層学習ベースのコーディングツールの実用化に向けては、いくつかのアプローチが考えられます。まず、計算コストの削減が重要です。提案されたルックアップテーブル（LUT）を活用した手法のように、深層ニューラルネットワーク（DNN）の推論プロセスをLUTで置き換えることで、リアルタイム処理が可能になります。これにより、ハードウェアの性能に依存せず、エネルギー効率を向上させることができます。
次に、フィルタリングの精度を向上させるために、トレーニングデータの多様性を増やすことが考えられます。多様なシーンや条件でのデータを用いることで、モデルの汎用性を高め、異なるコーディングシナリオにおいても高いパフォーマンスを発揮できるようになります。
さらに、ユーザーのニーズに応じたカスタマイズ可能なモデルの開発も重要です。特定のアプリケーションやデバイスに最適化されたモデルを提供することで、実用性を高めることができます。これにより、特定の用途に特化したコーディングツールが実現し、ユーザーの要求に応じた柔軟な対応が可能になります。