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一般的なアノテーションの必要なAI検査製品は、正確なアノテーションが求められます。神経を使い、時間をかけて丁寧に作成する必要があります。一方、 は不良付近を１クリックするだけ。パソコンに不慣れな方でも大丈夫です。多少ずれたりはみ出しても精度に影響ありません。

一般的なAI検査製品は学習中、損失などのグラフを表示するだけで、適切に学習できているか判断が困難なことも多いです。一方、 では、AIの個性（正常と不良の捉え方）をパっとわかるよう図示します。学習中から、良いAIができつつあると自信が持てます。

は精度上げのプロセスによってAIを作りこむ製品です。 この動画では、精度上げのプロセスの中でも重要な要素である「触診」を紹介します。触診をすることで、AIが不良個所をどのように感じているのかを把握することができます。

を使って学習、精度確認する手順を紹介します。 この動画では、AIなどの分析手法の最適モデルを競い合う有名なプラットフォーム Kaggle のコンテストで使われたデータセットの一つ DAGM 2007 competition dataset の Class1 を使います。

を使ってAIモデルを作成する一連の流れを説明します。精度を作りこむための独自の学習プロセスをご覧ください。