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2012年「交通分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

 

出版社 出版年月電子版価格 ページ数
ESP総研
2012年11月¥100,000 (税別)
PDF(CD-R)
58

*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付します。

サマリー

【はじめに】

 2012年度下期がスタートし、早2ヶ月以上が経過したが、「ビッグデータ(BigData)」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ(BigData)」の「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」ならびに「活用シーン(そのデータを活用した斬新な未来シーン)」について調査&レポート化して欲しい!といった声が高まっている 。
 
 背景にあるのは、 「ビッグデータ(BigData)」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」 を網羅的且つ多層的に把握したい!といった要望・リクエストがある。

 こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で最もニーズが高まっている“2012年「交通分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査”をレポート化することとなった。

 この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【サブタイトル】

~ 「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、「交通分野」に属するあらゆる「データ(種類)」の網羅的な抽出調査を実施、「交通分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索≪合計1,576件の交通分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・ 「交通分野」 全般

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査&レポート期間】

・ 2012年9月7日(調査開始)~2012年11月1日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング(集計&分析)を実施し、2012年11月15日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

 



目次

【目次】

Ⅰ.総括 編 P1
1)大分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) P2
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:道路交通情報 P3
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:公共交通機関情報 P4
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:海上交通情報<7>自転車交通情報 P5
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:気象・環境情報 P6
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:周辺施設情報・周辺レジャー情報 P7
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:商用車交通情報 P8
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:共通交通情報 P9
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:道路交通情報×道路全般(抽出件数:147件) P10
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:道路交通情報×道路関連(抽出件数:132件) P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:道路交通情報×車両・車両搭載器関連(抽出件数:60件) P12
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:道路交通情報×規制関連(抽出件数:185件) P13
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:道路交通情報×工事・事故関連(抽出件数:69件) P14
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:道路交通情報×渋滞・混雑関連(抽出件数:147件) P15
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類×中分類:道路交通情報×ETC・料金関連(抽出件数:32件) P16
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類×中分類:道路交通情報×取締関連(抽出件数:11件) P17
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類×中分類:道路交通情報×燃料関連(抽出件数:4件) P18
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類×中分類:道路交通情報×積雪・降雪関連(抽出件数:20件) P19
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類×中分類:道路交通情報×交通流・量関連(抽出件数:51件) P20
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類×中分類:道路交通情報×速度・時間関連(抽出件数:49件) P21
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<13>大分類×中分類:道路交通情報×走行・通行関連(抽出件数:20件) P22
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<14>大分類×中分類:道路交通情報×道路施設関連(抽出件数:9件) P23
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<15>大分類×中分類:道路交通情報×プローブ情報(抽出件数:52件) P24
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<16>大分類×中分類:道路交通情報×調査情報(抽出件数:28件) P25
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<17>大分類×中分類:道路交通情報×環境関連(抽出件数:4件) P26
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<18>大分類×中分類:道路交通情報×観測・監視関連(抽出件数:20件) P27
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<19>大分類×中分類:道路交通情報×その他情報(抽出件数:31件) P28
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:公共交通機関情報×公共交通機関全般(抽出件数:40件) P29
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:公共交通機関情報×運行関連(抽出件数:102件) P30
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:公共交通機関情報×電車・地下鉄関連(抽出件数:35件) P31
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:公共交通機関情報×バス関連(抽出件数:35件) P32
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:公共交通機関情報×空港・航空関連(抽出件数:6件) P33
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:公共交通機関情報×履歴関連(抽出件数:9件) P34
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類×中分類:公共交通機関情報×料金関連(抽出件数:5件) P35
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類×中分類:公共交通機関情報×その他情報(抽出件数:7件) P36
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:海上交通情報×海上・沿岸関連(抽出件数:11件) P37
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:気象・環境情報×気象・天気関連(抽出件数:51件) P38
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:気象・環境情報×積雪・降雪関連(抽出件数:15件) P39
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:気象・環境情報×災害・防災関連(抽出件数:26件) P40
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:周辺施設情報・周辺レジャー情報×周辺施設関連(抽出件数:59件) P41
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:周辺施設情報・周辺レジャー情報×レジャー関連(抽出件数:12件) P42
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:商用車交通情報×タクシー関連(抽出件数:11件) P43
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:商用車交通情報×トラック・物流関連(抽出件数:7件) P44
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:商用車交通情報×その他情報(抽出件数:5件) P45
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:自転車交通情報×自転車関連(抽出件数:4件) P46
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:共通交通情報×安全関連(抽出件数:10件) P47
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:共通交通情報×画像・観測関連(抽出件数:16件) P48
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:共通交通情報×動線・行動関連(抽出件数:8件) P49
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:共通交通情報×エリア情報(抽出件数:13件) P50
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:共通交通情報×その他情報(抽出件数:18件) P51
11)交通分野×詳細なデータ種類・情報内容(大分類・中分類・小分類) Lowデータ P52

奥付け

 

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