アノテーション作業が一切不要で、精度追求が出来る点が時間短縮につながりました。アノテーション作業を行うだけで、労力がかかるが、PhoxterのStellaControllerの場合はアノテーション作業無しで、精度の高いAIモデルを作成できるため、学習開始までのリードタイムが短くすみました。これにより、色々なパターンでの学習を掛けることが出来、最適なパラメータを最短で導き出すことが出来ました。最短で立ち上げることが出来れば、他の仕事に時間を割くことが出来るため、費用対効果が非常に高いです。

300万円払ってPOCを依頼したAIベンダーさんとのやり取りは、良品、不良品のアノテーション作業を全部依頼する形だったのでエクセルで3000枚の画像を指示するだけで往復のコミュニケーションで1～2カ月かかっていました。
PhoxterのStellaControllerを使用することで数秒で良品、不良品を振りわける作業の変更もできるので圧倒的に検証が進むようになりました。

ルールベースで難渋していた過検知画像を、ものの10分程度でほぼ100％の検知精度が出せることに驚きました。また、ルールベースとAI検知が同時実装可能となるため、他社のシステムに比べて最も使いやすい仕組みだと納得しています。