Segment Anything Model 3（SAM3）は、コンピュータビジョン分野に衝撃を与え、自然言語によるオブジェクトセグメンテーションを可能にする「プロンプト可能な概念セグメンテーション（PCS）」を搭載し、ゼロショット推論の実現に成功した。しかし、プロダクション環境では性能と実用性のバランスが重要であり、専門モデルがSAM3を上回る可能性があることが実証された。本研究では、5つのデータセット（小麦検出、監視カメラでの武器検出、コンクリートクラック、血液細胞、ポートレート画像の背景除去）を対象に、SAM3と専門モデル（YOLOv11）を比較。訓練データは限られ、計算リソースは6時間以内という実践的な制約のもとで実験を実施。 結果、SAM3は汎用性と柔軟性に優れるものの、専門的なタスクでは専門モデルが上回った。特に、小麦検出ではYOLOv11がmAPでSAM3を12.4%上回り、武器検出（131枚）では20.5%の差をつけるなど、データが限られた状況でも専門モデルが優位。コンクリートクラックではAPで58%以上の差が生じ、血液細胞でも20.8%の差。ポートレート画像の背景除去では、解像度と訓練時間の不利にもかかわらず、MAE（エッジ精度）でSAM3を27.92%上回った。これは、専門モデルが髪の毛の細部や透け感をより正確に捉えるため。 この結果から、SAM3は開発プロセスの加速器としての役割が最適であり、プロダクションでは、限られたデータとリソースで訓練された専門モデルがコスト効率・信頼性・精度において優位であることが明らかになった。専門モデルはハードウェア要件が低く、再訓練や環境特化が容易で、長期的な運用において安定性が高い。一方、SAM3はカテゴリが固定されていない、柔軟なタスクに最適。結論として、AIの未来は「汎用モデル」と「専門モデル」の協働が鍵。SAM3は「ビジョンアシスタント」、専門モデルは「プロダクションエキスパート」として役割分担が不可欠。