IBM SPSS Modelerの評判・口コミ 全23件

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レビューに基づくAI要約

更新日:2025年12 月22 日

製品の良いポイント
レビュー設問の「製品の良いポイント」の項目を要約しています。

GUIとローコードの強さ

GUIベースで前処理から可視化・モデリングまで一貫して扱え、非プログラマでも解析を進められる点が多く評価されています。

機能の包括性と教育性

前処理や多様なアルゴリズム、可視化機能や研修・コミュニティ支援が揃い、チームでの共有や教育に有用とされています。

課題解決に役立ったこと
レビュー設問の「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?」の項目を要約しています。

業務課題の具体的解決

異常検知や不良要因解析、売上や顧客分析など現場課題への適用事例が報告され、業務改善や予防保全で効果を上げていると評価されています。

データ利活用の立ち上げ支援

データ統合・クレンジングから解析まで一貫対応でき、初期のデータサイエンス活動やDX人材育成の支援に貢献している事例が多く見られます。

どのような人におすすめか
レビュー設問の「検討者へお勧めするポイント」の項目を要約しています。

非プログラマや初心者向け

プログラミング不要でローコードにより解析できるため、ビジネスユーザーやプログラミング教育が難しい組織に向いていると考えられます。

データ利活用を始める組織

多様な前処理や解析手法が揃うため、データ利活用をこれから始めるチームやBI置換、プロトタイピングに適していると評価されています。

※実際のレビューをもとに、AIが内容をわかりやすく要約しました。

IBM SPSS Modelerのユーザーレビュー・評価一覧

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    • 鉱業

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並び順

非公開ユーザー

その他金融|研究|20-50人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

機械学習をするなら、モデラーで十分

予測分析で利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・様々のモデルが入っているためいきなりすぐに使える点
・ノンコーディングである点
その理由
・パラメーター等もほとんどいじる必要がなく、deepでポンができるため。
・ノンコーディングなので、プログラミングの知識が必要ないため誰でも使えるため。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・アカウント関連が非常に分かりづらい
・説明らしい説明がないため、自分でやって試しながら理解するしかない点
その理由
・おそらく色んな会社やアプリを買収合併してできたため、それぞれの一気通貫性がなく、
良くアカウント関連のせいで問題が起こる。
また、一方でIBM側も全員がそれを分かっている訳ではないのでCSの質にもムラがある。

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?

解決できた課題・具体的な効果
・具体的には言えないが、社内で利用している重大プロジェクトの予測モデルの作成。
具体的な効果としては、excelの統計モデルから、デジタル化への換装ができた点。
課題に貢献した機能・ポイント
・モデル作成が簡単なので、モデル作成よりもモデルの中身や結果の精度の検証に多大な時間を使えた点。
・モデル作成⇒システム化まで、一気通貫でできた点。

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非公開ユーザー

医薬品・化粧品|営業・販売・サービス職|1000人以上|ユーザー(利用者)|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

必要十分条件を満たして、中級者~上級者は何不自由ない

予測分析で利用

良いポイント

直感的にデータを操作して、加工や結合できることが非常に良い。また、用意されているモデルも分かりやすく、流行りの勾配ブースティングのアルゴリズムもあり、汎用的。
モデルのアウトプットも、過去の実施データを保存しておけるのが地味に便利で、気になったときにさっと結果を振り返れるのが良い。

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非公開ユーザー

運輸|宣伝・マーケティング|1000人以上|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

データの加工からモデリングまですべてGUIで実施できる

予測分析で利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

・モデリングだけでなく、データの加工も同じワークベンチで実施可能。直感的なアイコンを並べることでSQLをかけないユーザーでも容易にローデータを加工できる。またローデータを改変せずに分析ができるので分析による「事故」が起きない。
・統計について詳しくなくても直感的な操作でモデリングが可能。基礎的な手法から高度な機械学習まで40種類以上のモデルがバンドルされている。

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g2crowd

米国(G2 Crowd)のレビュー

本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。

Deepak R.

Deepak R.

American Express|Machine Learning Practitioner | Applied Data Science | Exploring Scientific Computing | MatLab & Python Programmer | AWS & Cloud Data Management|Financial Services

投稿日:

素晴らしいビジュアルデータマイニングツール。

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

私はIBM SPSS ModelerとIBM SPSS Statisticsの両方を使用しました。
機械学習パイプラインにはSPSS Modelerを使用しました。また、コーディングを気にせずにリサーチペーパーのMLベストプラクティスを実装するためにも使用しました。

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Praloy S.

Praloy S.

Computer Software

投稿日:

コンピュータ化:SPSS Modeler

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

1) わかりやすい。
2)ドラッグアンドドロップシステム。
3)コンピュータ化。
4)コードの動作が少ない。
5) 時間の節約。

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  • 原文
Manisha  C.

Manisha C.

Education Management

投稿日:

効率的な分析

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

SPSS Modelerは、データの準備、モデリング、展開のプロセスを簡素化し、データサイエンティストとアナリストがより効率的かつ効果的に作業できるようにし、時間とリソースを節約します。

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Henri A.

Henri A.

ITConcepts Schweiz|Regional Business Director chez ITConcepts Schweiz|Information Technology and Services

投稿日:

AI ジャーニーの第一歩

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

市場調査プロジェクトではSPSS Modelerを使用して、プロファイルを識別する特徴のグループを特定します。SPSS Modelerのクラスタリング機能は実行が速く、信頼できる結果が得られます。

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Sounak R.

Sounak R.

LTI - Larsen & Toubro Infotech|Big Data Engineering | Data Driven | LTI|Pharmaceuticals

投稿日:

優れた機能と豊富な学習リソースを提供します

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

製造装置のスループットの最適化(OEE->総合設備効率)過去の情報に基づいて製品のサイクルタイムを予測し、それに基づいてリソースを割り当てることで、リソースのアイドル時間を短縮し、スループットを最大化できます。

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Verified User in Marketing and Advertising

Verified User in Marketing and Advertising

Marketing and Advertising

投稿日:

IBMのベスト・アナリティクス・ツール

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

顧客セグメンテーション、解約予測

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Jessica S.

Jessica S.

Primary/Secondary Education

投稿日:

高度なデータ分析のための強力なツール-IBM SPSS Modeler・レビュー

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

このソフトウェアには、さまざまな機械学習アルゴリズムと統計アルゴリズムが用意されており、ユーザーはさまざまなモデリング手法を探索できます。意思決定ツリーやクラスタリングからニューラルネットワークや時系列分析まで、SPSS Modelerは幅広い分析アプローチに対応しています。

その際立った特徴の1つは、堅牢なデータ準備ツールです。データのクリーニング、変換、操作のためのグラフィカルインターフェイスにより、ユーザーは外部ツールを必要とせずにデータを効率的に前処理できます。

SPSS ModelerにはAutoML機能が含まれているため、特定のデータセットに最適なモデルを簡単に見つけることができます。この機能は、機械学習を初めて使用するユーザーや、手動でモデルを選択して調整する専門知識がないユーザーにとって特に便利です。

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