アスベスト分析は試料を採取してマイクロスコープで調べることで行われますが、試料が正確に有害物質を含んでいるかどうかを検討することは困難な時があるので、す。亜鉛綿のカテゴリーによっては装置での判定が難しい場合もあります。これらの問題点に、対処する為により効率的な解析方法や技術の開発が求めたとえば人工知能（AI）や機械学習のテクノロジーを、用立てすることで鉱綿の効率化が期待されていると、言えます。これで解析にかかる時間や出費を削減することができ正確性も向上する可能性が、存在します。
ビルの歴史や建築年代使用された材料などのアイデアを基に、毒物の存在を予測する技術も開発されています。これによって事前にアンフィボールなどの存在を、アスベスト分析で予測し効率的な除去作業を行うことができるようになります。有害物質の代替素材の開発も進んで、いると言えます。亜鉛綿の代替素材としてグラスウールや石綿セメントセラミック繊維などが、あります。
これらの素材はジュクサイトと同様の耐久性や断熱性を、備えていますが調子への影響が少ないため建造の安全性とすこやかさ性を確保すること、が出来ます。しかしAIや機械学習のテクノロジーの活用やクロシドライトなどの代替素材の開発などさまざまな技術の進歩に、よってアスベスト分析に関する問題点の解決が期待されています。これでビルの安全性と調子性を確保することができ社会的な責任の果たし方に、つながる重要なプロセスであることがわかります。