IBM SPSS Modelerの評判・口コミ 全18件

改善してほしいポイント

様々なアルゴリズムがあるが、どのアルゴリズムを使えばいいか、その結果をどう評価すればいいかなど、もう少し丁寧なヘルプなどがあればいいと思います。また、ツールの価格が高くハードルが高い。

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？

プラントのデータ分析・予測、販売予測、異常診断などいろいろな観点での結果がだせる。最初は使い勝手になれないが、使ううちに、繰り返し計算など簡単にできるので使いやすいと感じてきた。

改善してほしいポイント

IBM SPSS Statisticsが、最近、Ｒに代替されていることを考えると、StatisticsとModelerを統合した方が良いのではないかと思う。

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？

Modelerを用いることにより、データから仮説の検証を行うだけでなく、統計的に予測を行うことが可能となった。
Modelerは、データから予測を行う際に自動でいくつかの手法を比較、検討することができるため、より良い手法を取ることができる。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

まず第一はやはり導入費用がかなり高い点です。もう少し手軽に使えるプランなどあれば（導入時の障壁もかなり下がり）良いと思います。また導入しただけで自力で使いこなせるほど簡単なツールではないがマニュアル類が充実していないため、最初はコンサルの使用がほぼ必須となってしまう点が（導入費用をさらに押し上げる結果にもなるため）残念です。もっとマニュアルや活用サイトなどが充実すればより良いと思います。

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？

これまで分析の元ネタとなるデータはあったが、分析の知識が乏しく、また専用ツールもなかった。EXCELで分析するには扱えるデータ件数にも限りがあり、殆どは想像や仮定でのマーケティング施策となっていた。IBM SPSS Modelerを導入したことで、大量のデータを使った分析が可能になったことと、自分たちでは想定しえなかった顧客セグメントが見える様になるなど、分析とその後の施策検討に大変役立った。

改善してほしいポイント

マニュアルの見づらさ(説明が非常に機械的で理解するのが難しい)や独特な関数(CLEM式)の改善があるとなおよいと思う。
また、コレボレーション機能(CADS)については使用の難易度が高いように思う(使い方を理解するのに時間がかかるので社内一般ユーザーへの展開が難しい)

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？

製造工場における歩留まり改善、不具合要因解明、品質の連続予測といった点で効果を上げている。長年アナログで解決が難しかった課題の解決に役立っている。

検討者へお勧めするポイント

社内のデータエンジニアリング強化をしたいが、社員一人一人にPythonなどのプログラミング学習をさせることが困難な場合にお勧めできると考えられる。

改善してほしいポイント

関数ごとにプッシュバック機能が使えるかを画面上からもわかるようにしてほしい。
※よさそうな関数が見つかった後にプッシュバックが効かないことがわかると別のアプローチを考えないといけないため

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
・大規模データの分析及び俗人化の解消
課題に貢献した機能・ポイント
・SQLプッシュバック
・GUIベースの画面

改善してほしいポイント

グラフ等のデータの可視化機能が少し弱い(見にくい)ように思う。
機械学習モデルの出力結果を、画像ではなくデータとしてExcel等に貼り付けられるようになると、より使いやすい

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？

社内に散在するデータの統合、クレンジングから、それを用いた分析に至るまで幅広く使用することが出来た。
AI活用を求められる案件に対して、柔軟に対応することが出来た。

改善してほしいポイント

出力項目の編集する画面では、表示サイズを任意のサイズにできないなど、若干操作に慣れが必要かもしれません。

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？

保険契約の不適切な取扱を検知するための説明変数を特定するために教師あり学習で使いました。教師データが少なかったため、スタッフはかなり苦労していました。

検討者へお勧めするポイント

機械学習の分析テーマが社内にあふれているという状況でなければ、他の従量課金の製品を選定することをお勧めします。

改善してほしいポイント

かなり改善されてきたという印象はありますが、まだまだ見える化、グラフ化の能力が弱いようには感じます。
また、分析結果の“語”を理解するには、ある程度の統計解析の知識は必須です。用語を理解するまで、何か紐づけされていると、初心者にとってさらに良くなると思います。

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？

アソシエーションモデルを作成して、受注実績データから個々仕様の相互の関連性を見えるようにしました。これからの活用次第で、実効果を上がっていくと思います。

検討者へお勧めするポイント

繰り返しになりますが、インターフェースの優れた秀逸は統計解析ツールであることは間違いありません！

改善してほしいポイント

IBM Software群なのでもっとWatsonやIBMクラウドとも親和性を高めて欲しい。
そうでなければ、AWSやGoogle Cloudとも。
AWSやSnowflakeは充実してきたが、Google Cloudとの親和性も高まると助かる。

もっとも、汎用のODBCやPython連携ノードでもそれはある程度実現できるのは素晴らしい。

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？

当社のデータサイエンスチームの初期の活動、様々な業務での様々なデータ分析、MLopsの取組、どれもSPSS modelerに支えてもらいました。
IoTデータ、セールス・マーケティングに係るデータ、HR等コーポレートのデータ、各種ログ、等々、何でもSPSS modelerと立ち向かってきました

改善してほしいポイントは何でしょうか？

マニュアルが非常に貧弱なことです。英語文を逐語訳したような読みづらいマニュアルはあるのですが、ユーザー目線での直感的にわかりやすいマニュアルはなく、ユーザー同士での情報交換が一番の情報ソースになってしまっています。
細かいパラメータ設定値がたくさんあるので、それがどういう意味をなしているかが細かく説明されている資料があるだけでも全然違うのですが・・

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？

最大のメリットは、高度な統計知識やプログラミング技術がなくても、誰でも容易にクイックにデータ加工・分析作業を行えることです。これにより、非常にスピーディーな分析が行え、分析の試行錯誤が非常に早く回せています。
また何より、隠れたメリットとして、GUIでアイコン配置することによりストリーム（プログラムのようなもの）を作るのですが、これによりデータ加工〜分析のプロセスが「可視化」「記録」できることがあります。エクセルでデータ加工すると、データ加工のプロセスが隠れてしまい、属人化されがちです。また加工した自分自身でさえも、「あれどうやって加工したんだっけ・・・」となることもしばしば。SPSS Modelerを用いれば、このあたりのプロセスが全て可視化・記録されるので、分析作業の引き継ぎなどの際も大変便利です。