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

【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、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「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：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）】

・87ページ
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