ドラッグ・アンド・ドロップで直感的に操作できるデータサイエンス・ツールを活用して、ROIを向上させ、価値実現までの時間を短縮しましょう。
概要
IBM SPSS Modeler は、分析初心者からデータサイエンティストまで誰でも簡単にデータから価値を引き出せる、エンタープライズ向けビジュアル型データマイニング／機械学習（ML）ソリューションです。プログラミング不要で、ドラッグ＆ドロップ操作できるGUIが特徴で、またデータの準備から探索、予測分析、モデルの管理・運用まで、すべてがひとつのツールで完結します。
マーケティング、金融、製造、医療、小売など、あらゆる業界でデータ活用とデータ駆動型の意思決定を支えるソリューションとして導入されています。圧倒的な信頼と導入実績を誇るIBM SPSS Modelerで、データ資産を最大限に活用しましょう。
SPSS Modelerの年間サブスクリプション（月額￥84,400）をオンライン購入いただいた方へ、もれなく書籍「実践！異常検知と故障予測」をプレゼントいたします。サンプルデータもダウンロード可能で、即座に実践にお役立ていただけます。
この機会に予測分析のビジネス活用をお得に始めましょう（在庫には限りがあり、予告なく終了する場合があります）。
ビジネス向けIT製品・クラウドサービスのレビュープラットフォーム「ITreview（アイティーレビュー）」に寄せられたお客様の声をご紹介します。総合満足度4.5で機能面や使いやすさを高く評価されており、2025年10月にはITreview Grid Award 2025 Fallの予測分析部門でリーダーに選出されました。
主な機能・特長
製造業における異常検知、金融業における不正リスク管理、マーケティングの需要予測や顧客離脱防止から、リアルワールドデータ（RWD）を活用した臨床研究まで。IBM SPSS Modelerには金融・製造・流通・医療・マーケティングなどのさまざまな業界の複雑なデータを活用し、実用的なインサイトを簡単に抽出できる機能、手法が豊富に搭載されています。
データ分析に必要な機能がアイコンとして準備されており、ドラッグ＆ドロップで分析プロセスを簡単に構築できるGUIで、データ準備からモデル評価までの流れを一目で把握できます。
スマートチャート推奨機能で、数十のオプションの中からデータに最適なチャートを見つけるので、説得力のあるビジュアルで、洞察をすばやく簡単に共有できます。
文系の方や深い専門知識がない方でも簡単に扱え、実務に活用できます。
Scikit-learnやTensorFlowからIBM SPSS Modelerまで、最も一般的な機械学習フレームワークからモデルを保存して、デプロイします。
特別なプログラミングや統計の知識がなくても、業務知識があればデータから課題解決のためのプロセスを作成することができます。
IBM SPSS Modelerは高精度な予測モデリングのために、データを最適な形式に自動的に変換します。
ドラッグ＆ドロップで分析プロセスを構築できるビジュアルワークフローを採用し、ストリーム内のデータマイニング処理を可視化します。
作成したストリームそのものが直感的であるため、ノウハウとしてチームや組織で容易に共有でき、一度作成された定型処理は別業務でアレンジ、拡張が可能です。
IBM SPSS Modelerは、高精度な予測モデリングのために、データを最適な形式に自動的に変換します。例えば複雑なリアルワールドデータ（RWD）などのビッグデータであっても、わずか数回のクリックで、データの加工、分析、修正箇所の特定、フィールドの選別、新たな属性の導出が可能です。
ストリームを自動化して予測値をデータベースに日々更新したり、クラウドに展開してリアルタイムで活用したりすることができ、作成したプロセスを業務に活用しやすいことが特徴です。
分析に必要な準備時間と分析から洞察を得るまでの時間を大幅に短縮し、データ活用と意思決定のスピードが格段に向上します。
IBM SPSS Modelerは、決定木、ニューラル・ネットワーク、回帰の各モデルをサポートしています。また、ARMA、ARIMA、指数平滑法を利用できるようになりました。
予測変数と外れ値検出を用いた伝達関数、アンサンブルと階層モデルのメリットもあります。ベクター・マシンと時間的因果モデリングをサポートし、時空間予測には時系列と空間ARを採用します。
IBM SPSS Modelerは、R、Python、Spark、Hadoopの活用を可能にし、分析性能を強化します。
サーバー版を利用するとデータベースとのSQL連携や自動処理も可能です。
オープンソースの柔軟性とIBMの信頼性の両立により、既存の分析資産をエンタープライズ環境に適した形で拡張できます。
製造業における異常検知、金融業における不正リスク管理、マーケティングの需要予測や顧客離脱防止から、リアルワールドデータ（RWD）を活用した臨床研究まで。IBM SPSS Modelerには金融・製造・流通・医療・マーケティングなどのさまざまな業界の複雑なデータを活用し、実用的なインサイトを簡単に抽出できる機能、手法が豊富に搭載されています。
データ分析に必要な機能がアイコンとして準備されており、ドラッグ＆ドロップで分析プロセスを簡単に構築できるGUIで、データ準備からモデル評価までの流れを一目で把握できます。
スマートチャート推奨機能で、数十のオプションの中からデータに最適なチャートを見つけるので、説得力のあるビジュアルで、洞察をすばやく簡単に共有できます。
文系の方や深い専門知識がない方でも簡単に扱え、実務に活用できます。
Scikit-learnやTensorFlowからIBM SPSS Modelerまで、最も一般的な機械学習フレームワークからモデルを保存して、デプロイします。
特別なプログラミングや統計の知識がなくても、業務知識があればデータから課題解決のためのプロセスを作成することができます。
IBM SPSS Modelerは高精度な予測モデリングのために、データを最適な形式に自動的に変換します。
ドラッグ＆ドロップで分析プロセスを構築できるビジュアルワークフローを採用し、ストリーム内のデータマイニング処理を可視化します。
作成したストリームそのものが直感的であるため、ノウハウとしてチームや組織で容易に共有でき、一度作成された定型処理は別業務でアレンジ、拡張が可能です。
IBM SPSS Modelerは、高精度な予測モデリングのために、データを最適な形式に自動的に変換します。例えば複雑なリアルワールドデータ（RWD）などのビッグデータであっても、わずか数回のクリックで、データの加工、分析、修正箇所の特定、フィールドの選別、新たな属性の導出が可能です。
ストリームを自動化して予測値をデータベースに日々更新したり、クラウドに展開してリアルタイムで活用したりすることができ、作成したプロセスを業務に活用しやすいことが特徴です。
分析に必要な準備時間と分析から洞察を得るまでの時間を大幅に短縮し、データ活用と意思決定のスピードが格段に向上します。
IBM SPSS Modelerは、決定木、ニューラル・ネットワーク、回帰の各モデルをサポートしています。また、ARMA、ARIMA、指数平滑法を利用できるようになりました。
予測変数と外れ値検出を用いた伝達関数、アンサンブルと階層モデルのメリットもあります。ベクター・マシンと時間的因果モデリングをサポートし、時空間予測には時系列と空間ARを採用します。
IBM SPSS Modelerは、R、Python、Spark、Hadoopの活用を可能にし、分析性能を強化します。
サーバー版を利用するとデータベースとのSQL連携や自動処理も可能です。
オープンソースの柔軟性とIBMの信頼性の両立により、既存の分析資産をエンタープライズ環境に適した形で拡張できます。
データ活用 × 製造業
ギヤの摩耗状態から故障時期を推測するなど、使用状況に応じて交換が必要な産業用ロボットを稼働データから予測し、生産計画に影響が出ない事前の対応を実現しました。
過去の実績に基づく品質予測モデルに生産前の配合を入力することで、品質基準値を満たすか否かを判定。基最適な配合により、生産工程における品質向上を実現しました。
エンジンなどの鋳造工程で、製造条件から不良を判定する予測モデルにより、高価なX線検査をする前に不良品を見極め、大幅なコストダウンが可能になりました。
案件ベースの積み上げ予測と時系列によるハイブリッド予測として案件受注台数を予測し、部品在庫の削減によりコスト削減も実現しました。
引き合いにおける納期紹介段階で90％以上の適合率を達成する受注成否予測モデルを構築し、部品在庫の削減によりコスト削減も実現しました。
過去の故障やメンテナンス状況、稼働データから要因を特定し、早期のメンテナンス要員配置、交換パーツ準備・メンテナンス計画立案によりコスト削減を実現しました。
普段発生していなかった故障コードの急増を検知し、早期に対応することで、補償費用を圧縮しました。
データ活用 × 金融業
クレジットの過去の実績と信用情報から、会員の限度額を引き上げる根拠にロジスティック回帰モデルのような統計モデルや決定木などの説明可能な機械学習モデルを組み合わせて採用しました。
これまで最大7日間かかっていた住宅ローン審査業務が機械ロスにつながるとの問題視から、予測モデルをWebサービスに移行し、ローン審査を店頭で即時に行うことが可能になりました。
会員のこれまでの取引から明らかに特異なケースを予測モデルでスコア化し、リアルタイムで取引を監視。本人ではない使用が認められる場合にはアラートされる仕組みを導入しました。
特殊詐欺に利用されるような極端な口座取引や、通常起こり難い異常なケースをモデルに特定し、疑わしい取引として監視し、監督庁に通報する仕組みを構築しました。
データ活用 × 流通・小売業
定着やランクアップ、休眠防止の顧客向け販促施策をについて、会員ごとに予測モデルで有効性と期待利益を算出し、週に一人の顧客に送付可能なメール数の制約などを考慮した販促の最適化を実現しました。
これまで現場担当者の経験に基づいて実施していた惣菜や弁当の値引き業務に、需要予測モデルと価格弾力性分析を採用し、最適なタイミングと価格を算出することが可能になりました。
販売推奨商品のターゲットリストを予測モデルで作成する際に、予測の入力に付与ポイントを含め、反応率と期待利益から、販促ごとに会員への最適なインセンティブポイント数の推定を実現しました。
お客様事例
始めるにあたって
パートナー・ソリューション
Houston Analytics社
Quebit Consulting
Euclid予測エンジンとIBM SPSS Modelerを組み合わせて、精度向上を促進し、Galileo需要計画ソリューションを強化します。
data.world
IBM SPSS Modelerで新しいdata.world拡張機能を活用して、data.worldとIBM SPSS Modeler間でデータ・セットをエクスポートします。