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
ドラッグ・アンド・ドロップによるデータ探索から機械学習まで
IBM SPSS Modelerは、データサイエンティストの運用タスクを高速化することで、企業の価値実現までの時間を短縮できるように設計された、先進的なビジュアル・データサイエンスおよび機械学習（ML）ソリューションです。世界中の組織がデータの準備と探索、予測分析、モデル管理とデプロイメント、そして機械学習によるデータ資産の収益化のために、このソリューションを活用しています。
主な機能
モダン・データサイエンスの主要な機能
IBM SPSS Modelerは、正確な予測モデリングのために、データを最適なフォーマットに自動的に変換します。わずか数クリックでデータ・セットを分析し、データの問題を特定し、無関係なフィールドをフィルタリングし、新しい属性を作成して、準備の迅速化ならびにモデルの品質と処理スピードの向上を達成します。
Scikit-learnやTensorFlowなどの主要な機械学習フレームワークのモデルを、IBM SPSS Modelerとともに保存およびデプロイします。モデルをワークフローにシームレスに統合し、多様な分析環境において、より迅速なデプロイメント、優れた柔軟性、一貫したパフォーマンスを可能にします。
IBM SPSS Modelerの強力なグラフィックス・エンジンを活用して、データと洞察を明確に可視化します。複雑なパターンを容易に理解できる魅力的なグラフや視覚化を作成し、利害関係者が結果を迅速に解釈して自信を持って行動できるように支援します。
IBM SPSS Modelerは、予測モデリングのために、データを最適なフォーマットに自動的に準備および変換します。データ準備を効率化することで、手作業を減らし、正確性を向上させ、一貫性と信頼性のある分析結果を確保しながら、高品質なモデルをより迅速に構築できるようにします。
IBM SPSS Modelerは、決定木、ニューラル・ネットワーク、回帰モデルなど、幅広い高度なアルゴリズムをサポートします。これらの機能により、多様なデータ・セットやビジネス・シナリオにおいて、極めて正確な予測モデルを構築し、隠れたパターンを検出し、実行可能な洞察を生成することができます。
IBM SPSS Modelerは、R、Python、Spark、Hadoopと統合して、分析機能を拡張し、パフォーマンスをスケールアップします。オープンソース・ツールやビッグデータ・プラットフォームを活用して、モデリングの柔軟性を高め、大規模なデータ・セットを効率的に処理し、より深く、よりインパクトのある洞察を推進します。
ユースケース
予測分析による価値の創出
IBM SPSS Modelerが、主要なビジネス・シナリオにおいて、どのようにデータを実行可能な洞察に変換できるかを確認します。需要予測や異常検出から、顧客エンゲージメントや臨床結果の向上にいたらまで、大規模でより迅速かつスマートな意思決定を可能にします。
お客様事例
Banca Alpi Marittime銀行
与信申請を迅速化するため、Banca Alpi MarittimeはIBMビジネス・パートナーであるAnalytics Network S.r.l.社と提携し、IBM SPSS Modelerの技術に支えられたAI駆動型の承認エンジンであるCredit Scorecard Appを立ち上げました。高度なデータ・モデリングを使用して、システムは申請者の財務情報を評価し、人の介在なしで与信枠を承認します。
50％
人の介在なしで審査および承認された与信申請
統合
パートナー・ソリューション
data.world
data.worldとIBM SPSS Modelerの間でデータ・セットをエクスポートするために、IBM SPSS Modelerを備えた新しいdata.world拡張機能を活用します。
参考情報
SPSS Modelerを試す
データ活用を加速
SPSS Modelerを始めるにあたって役立つ情報をご紹介します。
IBMのビジネス向け生成AI開発支援ツール「IBM Bob」を活用すると、SPSS Modelerによるデータ分析のハードルが劇的に下がります。高度なITスキルに依存せず、ビジネス現場主導でデータ活用を推進しませんか。
IBM SPSS Modelerの機能を体験いただける30日間の無料評価版で、高度なデータ分析を小さく始めませんか。
SPSS Modelerの快適な旅をお楽しみいただくためのガイドブックです。製品を最大限活用いただけるよう、便利な使い方やヒント集、セミナーの案内や過去のユーザー・イベント資料を随時更新しています。
かねてより期待が寄せられていた「「IBM Bob と SPSS Modeler を組み合わせた分析ストリーム自動生成」についてデモ動画でご紹介します。ローコードでさえ壁になる、という方はぜひごご覧ください。
製造系のデータ分析でSPSS Modelerを活用する場合のハンズオン・コンテンツです。
データ加工Tipsや推しノードなど、IBM SPSS Modelerをお使いのデータ分析者のブログをまとめています。
SPSS Modeler v19が2025年10月28日にリリースされました。多くの新機能、改善が取り入れられたメジャーなバージョンアップとなります。日本のお客様のご要望も取り入れられました。
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4.4で機能面や使いやすさを高く評価されており、2026年4月にはITreview Grid Award 2026 Springの予測分析部門でリーダーに選出されました。
製造業での活用例
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。
金融業での活用例
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。
流通・小売業での活用例
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
SPSS Modelerに関するFAQ
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。データ準備、データ加工、可視化、機械学習モデルの構築、予測分析までを一貫して実行できる予測分析プラットフォームで、GUIベースの操作で、ノーコード／ローコードの分析環境を提供します。 あらゆる業界で圧倒的な信頼と導入実績を誇ります。
はい。SPSS Modelerはノーコード／ローコードで利用可能です。ドラッグ＆ドロップ操作できるGUIが特徴で、視覚的なフロー形式で分析プロセスを構築できるため、プログラミング経験が少ないビジネスユーザーでも機械学習や予測分析を実行できます。レビューでも直感的に操作できる点が高く評価されています。
SPSS Modelerでは、以下のような予測分析や機械学習を実行できます。
- 需要予測
- 顧客離反予測
- 購買予測
- 異常検知
- 不正検知
- 品質分析
- 顧客セグメンテーション
- レコメンデーション分析
また決定木、ニューラルネットワーク、回帰分析、時系列予測など多様なアルゴリズムを活用した予測モデルを構築することができます
はい。SPSS Modelerは大量かつ複雑なデータの分析に対応しています。複雑なデータの加工、統合、分析を効率的に行い、実用的なインサイトの発見を支援します。医療分野におけるリアルワールドデータ（RWD）を活用した研究や分析にも導入されています。レビューでは大規模なID-POSデータや業務データの分析、需要予測やCRM分析への活用が報告されています。
はい。SPSS Modelerは機械学習や時系列分析を活用した需要予測が可能です。例えば、
- 商品需要予測
- 売上予測
- 来店者数予測
- 在庫最適化
- 生産計画支援
- 部品需要予測
など、幅広く活用できます。予測モデル構築だけでなく、データの抽出、統合、クレンジング、変換などの前処理にも強く、分析前のデータ準備を効率化できる点も特長です。
SPSS Modelerは特に機能面での満足度が高く、以下の点が評価されています。
- ノーコード／ローコードで高度な分析が可能
- 分析フローを可視化できる
- チームで分析内容を共有しやすい
- データ準備からモデル構築まで一気通貫で実行できる
- 業務で活用できる予測モデルを短期間で構築できる
小売業、製造業、運輸業、サービス業など幅広い業種で活用されています。特に以下のような課題解決を目的として導入されています。
- 売上や需要の予測を高度化したい
- 顧客分析や解約予測を強化したい
- 異常検知や不正検知を強化したい
- 不良品発生を低減し品質改善を実現したい
- 大量データの分析業務を効率化したい
- 販促施策を最適化したい
- 機械学習を活用したいが専門人材が不足している
- 属人化した分析業務を標準化したい
生成AIは分析の補助やアイデアの提供には役立ちますが、業務への展開や継続的な利用には分析プロセスの標準化や再現性が重要です。SPSS Modelerは分析フローを可視化しながらモデルを構築できるため、再現性の高い分析プロセスをチーム間で共有でき、個人の経験や勘に依存せず、組織としてAIや機械学習を取り入れ、データの利活用を推進できます。
SPSS Modelerでは、作成したモデルの精度を評価しながら最適なモデルを選択できます。実績値との比較やモデルごとの性能評価を行い、業務に適した予測モデルを構築できます。需要予測や顧客分析など、予測結果の信頼性が重要な業務で活用されています。
はい。SPSS Modelerは分析手順をフローとして可視化し管理できるため、再利用や改善が可能で、担当者が変わっても分析内容を共有することができます。チームでの分析運用やナレッジ共有に適している点が高く評価されています。分析プロセスの自動化や業務システムとの連携にも対応しており、定期的な予測実行やスコアリング、データベースとの連携などを通じて、需要予測、顧客分析、不正検知などのモデルを実際の業務プロセスへ組み込むことができます。
統合された分析ツールがどのように能力を拡張できるかを確認するために、包括的なSPSSポートフォリオをご覧ください。
料金体系
SPSS Modelerの料金体系
モデルの開発とデプロイメントの迅速化のために構築された、直感的なドラッグ・アンド・ドロップ形式のデータサイエンス・ツールを使用して、ROIの向上と価値創出までの期間短縮を達成します。以下にある、シンプルでカスタマイズ可能な料金プランをご確認ください。