2013年「高齢者・シニア分野」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】

・ 「高齢者・シニア分野」　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4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8月11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既に4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、金融分野、マーケティング分野、高齢者・シニア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・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「高齢者・シニア分野」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 1,263件の高齢者×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 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類：医療・健康情報　P3
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類：介護・福祉情報　P4
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類：防災・防犯情報　P5
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類：高齢者施設情報　P6
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類：社会活動・外出情報　P7
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類：生活・活動情報　P8
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜7＞大分類：支援サービス・制度情報　P9
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜8＞大分類：統計・調査情報　P10
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,263件の高齢者×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜9＞大分類：その他情報　P11
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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・健康情報×医療機関関連（抽出件数：121件）　P12
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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・健康情報×医療費・保険関連（抽出件数：11件）　P13
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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・健康情報×薬・医薬品関連（抽出件数：29件）　P14
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：医療・健康情報×健康・予防関連（抽出件数：82件）　P15
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：医療・健康情報×症状・病気関連（抽出件数：63件）　P16
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：医療・健康情報×生体情報関連（抽出件数：91件）　P17
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：介護・福祉情報×※中分類なし（抽出件数：49件）　P18
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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×防災関連（抽出件数：23件）　P19
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：防災・防犯情報×防犯関連（抽出件数：29件）　P20
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：高齢者施設情報×※中分類なし（抽出件数：28件）　P21
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：社会活動・外出情報×※中分類なし（抽出件数：36件）　P22
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×センサ関連（抽出件数：34件）　P23
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×位置情報関連（抽出件数：23件）　P24
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×運転・交通関連（抽出件数：32件）　P25
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×運動・歩行関連（抽出件数：34件）　P26
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×家電・通信機器利用関連（抽出件数：48件）　P27
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×活動・行動関連（抽出件数：50件）　P28
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×経済関連（抽出件数：24件）　P29
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×消費行動関連（抽出件数：38件）　P30
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×食事関連（抽出件数：29件）　P31
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×世帯・家族構成関連（抽出件数：37件）　P32
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×生活関連（抽出件数：159件）　P33
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：生活・活動情報×その他（抽出件数：38件）　P34
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：支援サービス・制度情報×※中分類なし（抽出件数：22件）　P35
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：統計・調査情報×調査関連（抽出件数：16件）　P36
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：統計・調査情報×統計関連（抽出件数：77件）　P37
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,263件の高齢者×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：40件）　P38

12）高齢者・シニア分野×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：1,263件＞　P39
奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-39-6　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）調査・分析・レポーティング：ESP総研　田嶋　樹里

【トータル・ページ数（報告書）】

・63ページ
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