2013年「環境分野」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、「環境分野」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、「環境分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
≪合計2,567件の環境分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・ 「環境分野」 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9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10月9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年度下期がスタートしたが、「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、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、環境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「環境分野」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2,567件の環境×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 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:海域・港湾情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:エネルギー情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:海外・宇宙環境情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:河川・水質情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:環境活動情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:環境負荷情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:気候・気象情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:公害情報 P10
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:資源情報 P11
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類:自然・生物情報 P12
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類:自動車・輸送環境情報 P13
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類:製品環境情報 P14
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<13>大分類:大気情報 P15
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<14>大分類:地球・生活環境情報 P16
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<15>大分類:土地・土壌情報 P17
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<16>大分類:廃棄物情報 P18
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 2,567件の環境×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<17>大分類:その他 P19
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:海域・港湾情報×海域全般(抽出件数:16件) P20
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:海域・港湾情報×海岸・港湾関連(抽出件数:42件) P21
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:海域・港湾情報×海水質・底質関連(抽出件数:36件) P22
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:エネルギー情報×エネルギー全般(抽出件数:91件) P23
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:エネルギー情報×ガス関連(抽出件数:37件) P24
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:エネルギー情報×燃料関連(抽出件数:79件) P25
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:エネルギー情報×電力・発電関連(抽出件数:69件) P26
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:エネルギー情報×水関連(抽出件数:74件) P27
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:海外・宇宙環境情報×※中分類なし(抽出件数:12件) P28
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:河川・水質情報×河川全般(抽出件数:46件) P29
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:河川・水質情報×水質関連(抽出件数:174件) P30
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:河川・水質情報×地下水関連(抽出件数:26件) P31
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:河川・水質情報×排水関連(抽出件数:52件) P32
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:河川・水質情報×その他(抽出件数:17件) P33
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:環境活動情報×環境会計関連(抽出件数:106件) P34
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:環境活動情報×活動・教育関連(抽出件数:78件) P35
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:環境負荷情報×化学物質関連(抽出件数:155件) P36
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:環境負荷情報×環境負荷関連(抽出件数:120件) P37
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:気候・気象情報×※中分類なし(抽出件数:113件) P38
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:公害情報×※中分類なし(抽出件数:87件) P39
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:資源情報×※中分類なし(抽出件数:82件) P40
12)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:自然・生物情報×自然環境関連(抽出件数:36件) P41
12)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:自然・生物情報×生物関連(抽出件数:55件) P42
13)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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・輸送環境情報×※中分類なし(抽出件数:107件) P43
14)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:製品環境情報×※中分類なし(抽出件数:32件) P44
15)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:大気情報×大気汚染関連(抽出件数:163件) P45
15)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:大気情報×排出物質関連(抽出件数:160件) P46
15)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:大気情報×その他(抽出件数:93件) P47
16)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:地球・生活環境情報×生活・地域環境関連(抽出件数:7件) P48
16)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:地球・生活環境情報×地球環境関連(抽出件数:58件) P49
17)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:土地・土壌情報×※中分類なし(抽出件数:77件) P50
18)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:廃棄物情報×廃棄物全般(抽出件数:118件) P51
18)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:廃棄物情報×一般廃棄物関連(抽出件数:31件) P52
18)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:廃棄物情報×産業廃棄物関連(抽出件数:42件) P53
18)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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:廃棄物情報×リサイクル・再資源関連(抽出件数:60件) P54
19)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計2,567件の環境×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×※中分類なし(抽出件数:16件) P55

20)環境分野 × 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:2,567件> P56

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-52-5 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)】

・87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「環境分野」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10月9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87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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