2013年「センサ分野」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

~ 「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、「センサ分野」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、「センサ分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
≪合計1,717件のセンサ分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・ 「センサ分野」 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】

・2013年5月10日(調査開始)~2013年8月19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、2013年9月29日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

 早いもので、2013年度上期が終わろうとしているが、「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、HOME分野、食品分野、エネルギー分野、製造分野、流通分野、公共分野、金融分野、マーケティング分野、高齢者・シニア分野、センサ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、未来トレンド研究機構では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「センサ分野」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。

【目次】

?.総括 編 P1

1)大分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) P2
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:位置・空間情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:イメージ・画像情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:屋内・設備情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:活動情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:環境情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:構造物・建築物情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:産業・工業情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:自動車・交通情報 P10
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:生体・人体情報 P11
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類:電力・エネルギー情報 P12
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類:防災・防犯情報 P13
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類:その他情報 P14
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:位置・空間情報×空間関連(抽出件数:51件) P15
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:位置・空間情報×時間関連(抽出件数:18件) P16
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:位置・空間情報×位置関連(抽出件数:100件) P17
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:イメージ・画像情報×中分類なし(抽出件数:71件) P18
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:屋内・設備情報×屋内・ビル内関連(抽出件数:24件) P19
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:屋内・設備情報×家電・調理関連(抽出件数:24件) P20
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:屋内・設備情報×設備関連(抽出件数:36件) P21
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:活動情報×人間行動関連(抽出件数:117件) P22
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:活動情報×力学的情報関連(抽出件数:205件) P23
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:環境情報×気象・大気関連(抽出件数:247件) P24
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:環境情報×自然環境関連(抽出件数:67件) P25
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:環境情報×周辺環境関連(抽出件数:44件) P26
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:構造物・建築物情報×中分類なし(抽出件数:26件) P27
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:産業・工業情報×中分類なし(抽出件数:186件) P28
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:自動車・交通情報×車載データ・運転者関連(抽出件数:32件) P29
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:自動車・交通情報×車両状態関連(抽出件数:133件) P30
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:自動車・交通情報×道路関連(抽出件数:39件) P31
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:自動車・交通情報×その他(抽出件数:27件) P32
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:生体・人体情報×中分類なし(抽出件数:95件) P33
12)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:電力・エネルギー情報×中分類なし(抽出件数:38件) P34
13)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:防災・防犯情報×中分類なし(抽出件数:39件) P35
14)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,717件のセンサ×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:その他情報×中分類なし(抽出件数:98件) P36

15)センサ分野 × 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<合計:1,717件> P37

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-50-1 C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1)企画・監修・編集:未来トレンド研究機構 村岡 正悦
2)調査・分析・レポーティング:未来トレンド研究機構 田嶋 樹里

【トータル・ページ数(報告書)】

・59ページ

試読希望・お問い合わせ・お申し込みについて

【資料名】 『2013年「センサ分野」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』
【頒価】 PDF(CD-R)*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付:本体価格200,000円+税<※全てカラーですが、目次タイトルリンク設定は行っていません。>
【発刊日】 2013年9月29日

【報告書体裁】 A4版 PDF(CD-R)*Excel(集計&加工用Lowデータ)も添付
【ページ数】 合計59ページ
【担当部署】 株式会社 未来トレンド研究機構 出版部
TEL:03-5762-8136
FAX:03-5762-8036
【お申し込み方法】 上記または右記の「お問い合わせ」のボタンからお申し込みください。
受信後、担当者より折り返しご連絡いたします。
また、必要事項をE-mail(info@miraitrend.com)にてお送りいただいても結構です。

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