2013年「公共分野」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

【調査対象】

・「公共分野」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7月7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7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】

　2013年度がスタートして早くも3ヶ月が経過したが、「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、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「公共分野」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 1,311件の公共×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 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類：安心・安全情報　P3
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類：医療・介護情報　P4
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類：インフラ情報　P5
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類：環境・気象情報　P6
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類：観光・イベント情報　P7
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類：教育・文化情報　P8
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜7＞大分類：行政・公共事業情報　P9
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜8＞大分類：公共施設・設備情報　P10
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜9＞大分類：交通情報　P11
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜10＞大分類：地方自治体情報　P12
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜11＞大分類：政府・公共団体情報　P13
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜12＞大分類：地図・位置情報　P14
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜13＞大分類：農業・水産業情報　P15
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜14＞大分類：地盤・地質情報　P16
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,311件の公共×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜15＞大分類：その他情報　P17
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：安心・安全情報×安全関連（抽出件数：17件）　P18
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：安心・安全情報×避難所・復興関連（抽出件数：60件）　P19
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：安心・安全情報×防災関連（抽出件数：198件）　P20
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：安心・安全情報×防犯関連（抽出件数：12件）　P21
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：医療・介護情報×医療関連（抽出件数：17件）　P22
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：医療・介護情報×介護・福祉関連（抽出件数：11件）　P23
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：医療・介護情報×健康関連（抽出件数：12件）　P24
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：インフラ情報×インフラ関連（抽出件数：32件）　P25
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：インフラ情報×通信関連（抽出件数：7件）　P26
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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・気象情報×環境関連（抽出件数：52件）　P27
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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・気象情報×気象関連（抽出件数：44件）　P28
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：観光・イベント情報×イベント関連（抽出件数：23件）　P29
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：観光・イベント情報×観光関連（抽出件数：33件）　P30
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：教育・文化情報×子育て・教育関連（抽出件数：18件）　P31
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：教育・文化情報×文化関連（抽出件数：9件）　P32
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：行政・公共事業情報×県政・市政関連（抽出件数：67件）　P33
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：行政・公共事業情報×都市計画関連（抽出件数：9件）　P34
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：行政・公共事業情報×公共工事関連（抽出件数：39件）　P35
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：行政・公共事業情報×公共事業関連（抽出件数：47件）　P36
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：行政・公共事業情報×その他（抽出件数：20件）　P37
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：公共施設・設備情報×施設・設備関連（抽出件数：71件）　P38
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：公共施設・設備情報×図書館関連（抽出件数：6件）　P39
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：公共施設・設備情報×駐車場・駐輪場関連（抽出件数：12件）　P40
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：交通情報×交通全般（抽出件数：58件）　P41
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：交通情報×バス関連（抽出件数：14件）　P42
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：交通情報×港湾・航空関連（抽出件数：13件）　P43
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：交通情報×電車関連（抽出件数：19件）　P44
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：交通情報×道路・自動車関連（抽出件数：67件）　P45
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地方自治体情報×自治体関連（抽出件数：34件）　P46
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地方自治体情報×生活関連（抽出件数：63件）　P47
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地方自治体情報×求人関連（抽出件数：12件）　P48
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地方自治体情報×その他（抽出件数：28件）　P49
13）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：政府・公共団体情報×公共団体関連（抽出件数：13件）　P50
13）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：政府・公共団体情報×政府関連（抽出件数：32件）　P51
13）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：政府・公共団体情報×統計・測量関連（抽出件数：24件）　P52
14）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地図・位置情報×位置関連（抽出件数：11件）　P53
14）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地図・位置情報×地図関連（抽出件数：15件）　P54
14）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地図・位置情報×写真・空間情報関連（抽出件数：23件）　P55
15）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：農業・水産業情報※中分類なし（抽出件数：22件）　P56
16）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：地盤・地質情報※中分類なし（抽出件数：35件）　P57
17）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,311件の公共×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：12件）　P58

18）公共分野×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：1,311件＞　P59

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-30-3　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）】

・79ページ

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