津田 和呂
JFE条鋼|鉄・金属|ITコンサルタント|300-1000人未満|導入決定者|契約タイプ 有償利用
「実務解析者」兼「全社DS推進者」としての使い勝手評価
予測分析で利用
良いポイント
・解析過程の見える化
前処理過程・モデリング過程などでどの解析パーツをどの順番で適用したかが容易に確認可能。これにより後から自分で振り返った際や他メンバーが確認した際に、簡単に解析過程や意図を振り返ることができる。
・多種解析手法を包含
従来の統計解析手法から最新の機械学習手法まで幅広くツール内に包含されている。
・前処理~モデリング~結果確認までの充実した機能
他の最新機械学習ツールではモデリング重視のものが多いが、本ツールは前処理や視覚化処理まで含めてバランスよく含まれている。
・LowCodeツールとしてのバランスの良さ
初心者向けへの程良い使い勝手、ベテラン向けの程よい拡張可能性を兼ね備えている。
改善してほしいポイント
特になし。
使い方などは公式マニュアル以外にもQiitaなどのサイトに販売元社員による多くの投稿があり、フォローも充実している。
新しい機能などもタイムリーに盛り込まれてきている。
どのような課題解決に貢献しましたか?どのようなメリットが得られましたか?
製造プロセスの諸元設定、不良品発生や製造装置トラブルの原因究明(事後解析)、製造装置トラブルの予兆検知などに貢献している。
検討者へお勧めするポイント
・解析過程の見える化
前処理過程・モデリング過程などでどの解析パーツをどの順番で適用したかが容易に確認可能。これにより後から自分で振り返った際や他メンバーが確認した際に、簡単に解析過程や意図を振り返ることができる。
・多種解析手法を包含
従来の統計解析手法から最新の機械学習手法まで幅広くツール内に包含されている。
・前処理~モデリング~結果確認までの充実した機能
他の最新機械学習ツールではモデリング重視のものが多いが、本ツールは前処理や視覚化処理まで含めてバランスよく含まれている。
・LowCodeツールとしてのバランスの良さ
初心者向けへの程良い使い勝手、ベテラン向けの程よい拡張可能性を兼ね備えている。
Asuka Saito
OFFICIAL VENDER日本アイ・ビー・エム株式会社|テクニカルセールス
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