IBM SPSS Modelerの評判・口コミ 全24件

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レビューに基づくAI要約

更新日:2026年7 月1 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。

ノーコード操作性

GUI中心のノーコード/ローコード操作で前処理からモデリングまで一貫して扱え、解析過程の可視化やチーム共有が容易である点が高く評価されている。

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。

業務課題への適用効果

製造不良要因特定や予兆検知、ID-POSや来店予測、BI移行などで異常検知や因子抽出、予測モデルにより業務改善に寄与していると評価されている。

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。

非プログラマ向け導入推奨

プログラミング経験の少ないビジネスユーザーやデータ利活用を始めたい組織、社内教育やスキル向上を目指すチームに適しているとされる。

※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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並び順

非公開ユーザー

株式会社ダスキン|ファーストフード|経営・経営企画職|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
投稿日:

SaaS版SPSSは残念すぎる。改善を望む。

予測分析で利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・ノーコードで直感的かつわかりやすい
・ケースによるが、処理速度が速い
・操作も容易
・複数のモデル機能を備えているため、データ加工だけでなくモデル作成もできる

改善してほしいポイント

・SaaS版のModer Flowを使用しているが、セッション切れが頻発する。
・DBとの接続も頻繁に切れる。
・途中で処理が止まることがある(ストリームエラーではなく、アクセスの問題かもしれない)が、原因は不明。
これらにより、SaaSの使い勝手が非常に悪い。また、SQLプッシュバックが効かないノードがあると、処理速度が極端に落ちるため、そこも改善を希望する。当社の分析のやり方もよくない(分析用のデータレイクがなく、業務用DBを参照している)ため、何かご提案いただけるならお願いしたい。

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?

ID-POS分析を行う際、データ量が多すぎて困難だったが、膨大なデータを処理できるようになった。今後もID-POS分析を強化し、CRM分析や需要予測に活用できることを期待している。

検討者へお勧めするポイント

ノーコードで使い勝手が良い。分析初心者でも使いやすい。分析機能は特にモデルが充実している。

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Asuka Saito

Asuka Saito

OFFICIAL VENDER

日本アイ・ビー・エム株式会社

いつも弊社製品をご愛顧いただき、誠にありがとうございます。 また、この度は貴重なご意見・ご感想をお寄せいただき、重ねて御礼申し上げます。 皆様からのフィードバックは、私たちの製品やサービスの向上に大きな助けとなります。今後もお客様の声に真摯に耳を傾け、より良い製品を提供できるよう努めて参ります。 今後もSPSS Modelerが皆様のお役に立てることを心より願っております。 何卒よろしくお願い申し上げます。

非公開ユーザー

機械器具|製品企画|1000人以上|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

IBM SPSS Modeler

予測分析で利用

良いポイント

分析のカバー範囲が広く、世の中のメジャーなアルゴリズムの適用・評価が可能である。分析・予測・診断などのための分析が容易である。

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非公開ユーザー

大学|その他専門職|300-1000人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

これまでSPSSシリーズを使用している人ならすぐに活用できる

予測分析で利用

良いポイント

IBM SPSS Statisticsは仮説検証型のソフトウェアであるのに対し、Modelerは仮説発見型のソフトウェアとなっている。
使用方法は、これまでのSPSSシリーズとの共通点が多いので、 SPSSシリーズを使用している人であれば、すぐにModelerを活用することができるだろう。また、Statisticsで用いたデータをModelerに移し分析することで、同じデータベースから異なる分析ができ、そこから様々な示唆を得ることができる。

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非公開ユーザー

その他小売・卸売|社内情報システム(企画・計画・調達)|50-100人未満|IT管理者|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日:

価格だけの価値は十分にあるデータ分析ツール

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?

データ分析を実施する際どこに一番時間が掛かるかと言えば、データスクリーニング作業がそれにあたり、全体工数の7~8割くらいにはなるかと思われます。IBM SPSS Modelerを使うことで、このスクリーニング作業をかなり効率的に進めることができると思います。また統計学などの専門知識がない担当者でもそれなりの分析を実施することができるため、かなり高価なツールではあるものの使いこなせれば価格に見合っただけの価値は出すことができるツールであると思います。

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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。

Atul K.

Atul K.

HP|Strategy, CI & Analytics at HP Inc. | GroupM | Deloitte | Absolutdata | GlobalData | WNS R&A|Consumer Goods

投稿日:

多変量回帰のような統計モデリングを行うための非常に優れたツール

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?

製品/ブランドに関連する特定の傾向をより正確に予測し、より正確に予測するのに役立ちます。

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Verified User in Market Research

Verified User in Market Research

Market Research

投稿日:

不合理なデータ用のクリーナー

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?

IBM SPSSの助けを借りて、データの検証と集計の部分も行います。表形式のデータを確認したり、さまざまなクライアントからの不条理なデータのデータクリーニングにも使用します。

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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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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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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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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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