【要約】IBM Bob＋MCP＋スキルでSPSS Modelerストリームを自動生成 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
データサイエンティストが、SPSS Modelerを用いて分析を行う際、GUI操作によるストリーム構築に多大な工数を要するという課題がある。従来のワークフローでは、以下の作業が手動で行われていた。
- ・キャンバスへのノード配置と接続作業
- ・各ノードに対する詳細なプロパティ設定
- ・複雑なJythonスクリプトの記述とデバッグ
// Approach
開発者は、IBM BobにMCPサーバーとカスタムスキルを統合することで、自然言語によるストリーム構築を実現した。具体的には、以下の3つのコンポーネントを連携させている。
- ・ibm-docs MCP: IBM公式ドキュメントをリアルタイムで参照し、API仕様を補完する。
- ・spss-clemb MCP: clemb.exeを介して、生成したJythonスクリプトを直接実行する。
- ・spss-model-build スキル: CSV解析からモデル判定、スクリプト生成、実行までの一連の工程を定義する。
// Result
本手法を導入した結果、ユーザーはプロンプトの入力と実行承認のみで、迅速に分析ストリームを得られるようになった。具体的な成果は以下の通りである。
- ・作業時間の短縮: プロンプト投入からストリーム完成まで約5分で完了する。
- ・自己改善ループの実現: 実行エラーが発生した場合、Bobがスキル定義（SKILL.md）を直接編集し、知識を蓄積できる。
- ・プロトタイピングの高速化: 需要予測などの定型的なモデル構築において、動くたたき台を即座に生成できる。
Senior Engineer Insight
> プロトタイピングの速度を劇的に向上させる構成であり、実戦的な価値は高い。特にMCPを用いた『ドキュメント参照』と『実行』の統合は、AIエージェントの設計として非常に洗練されている。エラーをスキルにフィードバックする自己改善ループは、運用コストの低減に寄与するだろう。ただし、複雑なカスタム処理には未対応であり、あくまで人間が仕上げるための『たたき台生成器』として運用すべきだ。高度な自動化を目指すなら、特殊ノードへの対応範囲を広げる必要がある。