IBM SPSS Neural Networks
― MLP・RBFを搭載したニューラルネットワーク専用モジュール

多重パーセプトロン（MLP）と放射基底関数（RBF）を搭載したニューラルネットワーク用アドオン。非線形データモデリングツールセットとして、市場調査、顧客プロファイル作成、データベースマーケティングなど多分野で活用できます。

SPSS Statistics Base に追加して利用 研究／実務両用 最終更新 2026.05.17
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Neural Networks でできること

多重パーセプトロン（MLP）と放射基底関数（RBF）を搭載したニューラルネットワーク用アドオン。非線形データモデリングツールセットとして、市場調査、顧客プロファイル作成、データベースマーケティングなど多分野で活用できます。

本モジュールが解決する課題

  • 非線形関係を含む予測モデルの構築
  • 顧客プロファイルの作成・嗜好特定
  • セグメンテーション・キャンペーン最適化
  • 従来回帰では捉えきれないパターンの発見

代表的な利用シーン

顧客嗜好の特定

市場調査

属性データから顧客の嗜好構造を非線形にモデル化し、ターゲティングに活用します。

セグメント別最適化

DBマーケティング

顧客セグメントごとに最適なキャンペーン施策を予測し、ROIを向上させます。

非線形パターンの捕捉

予測モデリング

線形回帰では捉えきれない複雑な相互作用や非線形関係を学習させます。

主な搭載分析手法

1

多重パーセプトロン（MLP）

1〜2層の隠れ層を持つフィードフォワード型ニューラルネットワーク。

2

放射基底関数（RBF）

RBFカーネルを用いる別タイプのネットワーク。学習が高速で局所近似に優れる。

3

自動アーキテクチャ選択

隠れ層のユニット数を自動的に決定する機能。

4

学習停止基準の制御

過学習を防ぐための停止基準を細かく設定可能。

SPSS Statistics Base ／ 関連モジュールとの関係

Neural Networks は SPSS Statistics Base の上位に位置するアドオンで、Base 単体では実行できない手法を補完します。研究・業務内容に応じて関連モジュールと組み合わせることも可能です。

製品／モジュール主な役割本モジュールとの関係
SPSS Statistics Base線形回帰・記述統計・基本検定本モジュールの前提。Baseに追加して利用。
SPSS Modeler深層学習・アンサンブル学習本格的な機械学習が必要な場合の上位製品。

Neural Networks の導入、お気軽にご相談ください

研究テーマ・業務要件に応じて、最適なモジュール構成をご提案します。
導入見積もり・アカデミック価格のご相談も承ります。

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よくあるご質問

Q.ディープラーニングはできますか？
Neural Networksは主に1〜2層の浅いネットワーク（MLP／RBF）を扱います。深層学習を行う場合はSPSS Modelerや他の機械学習ツールの利用が推奨されます。
Q.どんなデータに向いていますか？
数百〜数万件規模で、変数間に非線形関係が想定されるデータに向いています。少量データでは過学習に注意が必要です。
Q.ロジスティック回帰と比べて精度は上がりますか？
非線形性・交互作用が強いデータでは精度向上が期待できます。一方で解釈性は下がるため、目的に応じて使い分けが必要です。

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