IBM SPSS Modeler

概要

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、最先端のビジュアル・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検出、予測分析、モデル管理とデプロイメント、およびデータ資産を収益化するためのMLに使用しています。

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メリット

数カ月、数週間ではなく数日で稼働

GUIベースのデータサイエンスと機械学習アルゴリズムから始めます。

データサイエンスチームの生産性を向上

プログラマー、非プログラマー、アナリストを支援します。

安心の拡張性

小さく始めて、エンタープライズ・クラスのセキュリティとガバナンスに拡張します。

主な機能

データ準備の自動化

SPSS Modelerは、正確な予測モデルのために、データを最適な形式に自動的に変換します。ほんの数回クリックするだけで、データの分析、修正の識別、フィールドの選別、新しい属性の抽出を導き出します。

容易なモデル展開

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、展開します。

強力なグラフィックス・エンジン

IBM SPSS Modelerの強力なグラフィックス・エンジンを活用して、効果的な洞察を生み出します。

視覚的にわかりやすい分析ストリーム

IBM SPSS Modelerは最も正確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。

機械学習手法とアルゴリズム

SPSS Modelerは、決定木分析（デシジョン・ツリー）、ニューラル・ネットワーク、回帰モデルをサポートしています。

データ準備の自動化

容易なモデル展開

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、展開します。

強力なグラフィックス・エンジン

IBM SPSS Modelerの強力なグラフィックス・エンジンを活用して、効果的な洞察を生み出します。

視覚的にわかりやすい分析ストリーム

IBM SPSS Modelerは最も正確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。

機械学習手法とアルゴリズム

SPSS Modelerは、決定木分析（デシジョン・ツリー）、ニューラル・ネットワーク、回帰モデルをサポートしています。

ユースケース

流通・小売業
流通・小売業
製造業
製造業
金融業
金融業

マーケティング（小売）

顧客の段階（獲得・育成・維持）に応じた適時適切な販促を自動化

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。

マーケティング（通信サービス）

サイト訪問者を顧客データとして活用し、最適な商品をおすすめ

繁忙期のデータをユーザー特性と合わせて分析し、その結果に基づくおすすめ商品をサイト上にバナー表示することで、コンバージョン率を向上。おすすめ商品リストの作成・更新の自動化で、24時間365日いつでも新商品のレコメンドが可能になりました。

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価格最適化（小売）

来店人数予測と過去の販売実績からタイムリーな値引きで廃棄ロス減少

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。

価格最適化（小売）

会員への販促時ポイント付与率の最適化

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。

生産（電機メーカー）

稼働速度やトルクなどのセンサー情報から産業ロボットの寿命を予測しダウンタイムを削減

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。

生産（複合メーカー）

不良品を出さない仕組みで生産性を向上

IBM SPSS Modelerで開発したAIモデルを活用し、製造過程で熟練工でも気づかなかった不良要因を導き出すことで、数十年かけても下げられなかった不良品率がわずか数カ月で改善しました。

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開発設計（資材メーカー）

配合シミュレーションによる効率的な品質予測

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。

開発設計（自動車メーカー）

過去の不良発生データを分析・学習し、作成前の試作品の品質を予測

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。

販売、需要予測（産業機器メーカー）

需要予測が困難な少量多品種生産において受注代数を予測

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。

販売、需要予測（特殊車両メーカー）

事前設計によるリードタイム短縮でお客様満足度を向上

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。

アフター・サービス（複合機メーカー）

故障予測・要因分析によりメンテナンス・コストを削減

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。

アフター・サービス（複合機メーカー）

故障の急増検知

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。

営業（保険）

AI分析による的を絞った顧客アプローチ

AIが保有データを分析し、保険の加入や継続意思の高い顧客を明確な根拠と合わせて特定。勘や経験だけでなく、データへの信頼感や納得感を持った営業活動の促進で、見込みの高い顧客へ効率的にアプローチし、成約率向上や解約率低下につながりました。

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リスク（クレジット）

審査モデルに説明可能な予測モデルを活用

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。

リスク（銀行）

住宅ローンの審査が店頭で即時判定可能に

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。

不正検知（クレジット）

不正取引を検知してカード取引の一時停止を実現

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。

不正検知（銀行）

口座利用の疑わしい取引を検知

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。

マーケティング（小売）

顧客の段階（獲得・育成・維持）に応じた適時適切な販促を自動化

マーケティング（通信サービス）

サイト訪問者を顧客データとして活用し、最適な商品をおすすめ

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価格最適化（小売）

来店人数予測と過去の販売実績からタイムリーな値引きで廃棄ロス減少

価格最適化（小売）

会員への販促時ポイント付与率の最適化

生産（電機メーカー）

稼働速度やトルクなどのセンサー情報から産業ロボットの寿命を予測しダウンタイムを削減

生産（複合メーカー）

不良品を出さない仕組みで生産性を向上

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開発設計（資材メーカー）

配合シミュレーションによる効率的な品質予測

開発設計（自動車メーカー）

過去の不良発生データを分析・学習し、作成前の試作品の品質を予測

販売、需要予測（産業機器メーカー）

需要予測が困難な少量多品種生産において受注代数を予測

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。

販売、需要予測（特殊車両メーカー）

事前設計によるリードタイム短縮でお客様満足度を向上

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。

アフター・サービス（複合機メーカー）

故障予測・要因分析によりメンテナンス・コストを削減

アフター・サービス（複合機メーカー）

故障の急増検知

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。

営業（保険）

AI分析による的を絞った顧客アプローチ

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リスク（クレジット）

審査モデルに説明可能な予測モデルを活用

リスク（銀行）

住宅ローンの審査が店頭で即時判定可能に

不正検知（クレジット）

不正取引を検知してカード取引の一時停止を実現

不正検知（銀行）

口座利用の疑わしい取引を検知

お客様満足度4.5

SPSS ModelerがITreview 予測分析部門で受賞したLeaderバッジのバナー画像。

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。

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可読性の高さからチームでのデータ分析に最適

SPSS Modelerは基本的にGUIでデータ分析が実施可能なツールです。python等のプログラミングツールと異なり、GUIを読み解いてデータ分析の内容を把握可能であるため、データ分析内容の可読性が非常に高いツールです。チームでデータを分析する際には、他の人が作ったデータ分析内容を理解する事が迅速に実施可能ですので、企業等のチームでデータを分析する際には最適なツールです。

データ分析はPythonやRだけではない

多変量解析・データマイニング・機械学習といったデータ分析全般を、GUIだけでマウスを使って直感的に操作できる点です（スクリプトによる処理やバッチ処理も対応できるので、中上級者も満足できる）。加えて、データ分析だけではなく、データ加工も全般対応してくれるので、分析までの一連の処理をModelerで実施できる点が良い（データベースに格納したデータの操作も可能）。

文系でも扱えるデータマイニングツール

データ分析を行うにあたって、プログラミングの専門的な知識がない者でも扱うことの出来るツール。また、だからといって機能が不足しているということもなく、業務上なにも問題なく使用することが出来ている。

これがあれば、なんとかなる

データの加工、可視化、機械学習モデリングの、実際によく使う部分を卒なく揃え、それをGUIで扱うことができる。データ利活用をこれから始める、という段階で、ニーズがはっきりしない段階であっても、これを準備しておくで、様々な選択肢を取り得、結果を残すことができる

見えないものがはっきりくっきり見えます

この製品はデータ分析の初心者でも形を作ることができます。流行りの生成AIでは結論しか教えてくれませんが、数値で根拠を持って理解できることが素晴らしいと思います。

SPSS Modeler導入による社内データサイエンス

ノーコード(一部、ローコードな機能があるため幅が広がる点もよい)で手持ちデータの加工、解析が実施できる機能を持つ本製品の導入によって、社内における課題解決事例が増えた。また、本製品を活用した社内教育の展開によって社内の全体的なデータサイエンス力向上にも繋がっている。操作画面も感覚で使いやすいような作りになっていると思う。