IBM SPSS Modelerの評判・口コミ 全21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

欲しい機能・分かりづらい点
・グラフの描画を高速化して欲しい。横軸を時間にすると描画が遅いので、Index等に変更する事で
　高速化できますが、一手間かかります。
・解析結果をBI的に表示する事がModeler単体ではできない為、別アプリで実現する必要があります。

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？

解決できた課題・具体的な効果
・お客様が蓄積した大量の生産データ（ビッグデータ）を解析する事で、不具合原因となるパラメータと閾値を見つける事で、不具合発生前に生産設備を停止させる事ができた。

検討者へお勧めするポイント

ローコードで解析できるので幅広い職層、プログラミングスキルが低い方に使って貰う事ができると思います。
(エクセルの関数くらいは使えないと、厳しいですが、、)
とはいえ、IBM様の操作教育もしくは解析サービスを利用して、習熟したエンジニアの方をまずは育てる事は必要だと思います。(ツールによらず解析の基本等を学ぶ必要はあると思います。そうでないと結果がでずにプロジェクト終了します。)

改善してほしいポイント

エンドユーザーに広めるにはインストールが少し面倒でした。
エラーがわかりにくい時があるので、エラー発生時のメッセージをわかりやすくしてもらえると良いかと思います
SPSSでもデータの権限管理できるとさらに利用を広げられると思います

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？

ＢＩツールの老朽化更新として、またDX人材の育成も目的としてデータ活用を積極的に行うツールとして使っています
ある程度のアルゴリズムの知識は必要ですが、用意されているものも多く入りやすいと思いました。

検討者へお勧めするポイント

データ分析用途としてはとても使いやすやすいのでは、データ抜くツールとしてはもったいない

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

簡単だからこそ、なぜその分析結果になったのかを語れるようにならなければならない。
ツールの活用に加えて統計学の知識は自身で学ぶ必要があることは当然である。

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？

トップライン向上や自社業務の効率化である。
これまでは結果を分析することに終始していたが、機械学習を中心とした予測モデルを使いこなすことで、ビジネスインパクトが向上した。

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。