2012年「農業分野」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、「農業分野」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、「農業分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
≪合計2,701件の農業分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

【調査対象】

・「農業分野」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20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27日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

 2012年も残すところ約1カ月程度となったが、「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・業種別の中でニーズが高い“2012年「農業分野」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)大分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:環境情報 P3
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) <2>大分類:経営情報 P4
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) <3>大分類:生産情報 P5
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) <4>大分類:畜産情報 P6
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) <5>大分類:圃場情報 P7
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) <6>大分類:流通・消費情報 P8
2)大分類分け×中分類分け&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) <7>大分類:その他情報 P9
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:環境情報×温湿度関連(抽出件数:207件) P10
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:環境情報×環境関連(抽出件数:236件) P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:環境情報×気象関連(抽出件数:251件) P12
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:環境情報×室内関連(抽出件数:109件) P13
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:環境情報×土壌関連(抽出件数:293件) P14
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×経営関連(抽出件数:75件) P15
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×市場関連(抽出件数:77件) P16
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×防災関連(抽出件数:11件) P17
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×農地関連(抽出件数:11件) P18
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×法令・制度関連(抽出件数:19件) P19
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×販売関連(抽出件数:34件) P20
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:経営情報×その他情報(抽出件数:17件) P21
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×栽培関連(抽出件数:178件) P22
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×室内関連(抽出件数:49件) P23
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×収穫関連(抽出件数:85件) P24
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×生育関連(抽出件数:306件) P25
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×農機関連(抽出件数:20件) P26
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×農作業関連(抽出件数:167件) P27
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×防除関連(抽出件数:160件) P28
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×水稲関連(抽出件数:16件) P29
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:生産情報×その他情報(抽出件数:36件) P30
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:畜産情報×飼養関連(抽出件数:28件) P31
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:畜産情報×牛等家畜生体関連(抽出件数:29件) P32
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:畜産情報×その他情報(抽出件数:9件) P33
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:圃場情報(抽出件数:135件) P34
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:流通・消費情報×安心安全関連(抽出件数:27件) P35
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:流通・消費情報×消費関連(抽出件数:10件) P36
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:流通・消費情報×その他情報(抽出件数:27件) P37
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計で2,701件の農業分野×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:その他情報(抽出件数:79件) P38
10)農業分野×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 P39

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-07-5 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:ESP総研 村岡 正悦
2)分析・レポーティング:ESP総研

【トータル・ページ数(報告書)】

・48ページ
<調査レポート一覧はこちら>

試読希望・お問い合わせ・お申し込みについて

【資料名】 『2012年「農業分野」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100,000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】 2012年11月27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48ページ
【担当部署】 株式会社 ESP総研 出版部
TEL:03-5762-8136
FAX:03-5762-8036
【お申し込み方法】 <申込フォームはこちら>
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@espers.co.jp)にてお送りいただいても結構です。お申し込み後の処理フローはこちらのページでご確認ください

レポート注文

    お問い合わせ内容

    お名前(必須)

    フリガナ(必須)

    御社名(必須)

    メールアドレス(必須)

    電話番号(必須)

    タイトル

    本文

    カテゴリー

    • マーケティング戦略のための市場調査・競合調査にお悩みなら
    • 完全独自インタビュー