【はじめに】 2012年度下期がスタートし、早2ヶ月以上が経過したが、「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・業種別の中で最もニーズが高まっている“2012年「交通分野」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。
【サブタイトル】
～ 「ビッグデータ（BigData）」時代を睨み、「交通分野」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、「交通分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索≪合計1,576件の交通分野×全データ種類を抽出・整理＆体系化≫～
【調査対象】
・ 「交通分野」 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1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15日に集計＆分析ならびにコメント化が終了した。
【目次】
I.総括 編 P1
1）大分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類：道路交通情報 P3
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類：公共交通機関情報 P4
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類：海上交通情報＜7＞自転車交通情報 P5
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類：気象・環境情報 P6
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類：周辺施設情報・周辺レジャー情報 P7
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類：商用車交通情報 P8
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜8＞大分類：共通交通情報 P9
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×道路全般（抽出件数：147件） P10
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×道路関連（抽出件数：132件） P11
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×車両・車両搭載器関連（抽出件数：60件） P12
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×規制関連（抽出件数：185件） P13
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×工事・事故関連（抽出件数：69件） P14
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×渋滞・混雑関連（抽出件数：147件） P15
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×ETC・料金関連（抽出件数：32件） P16
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×取締関連（抽出件数：11件） P17
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×燃料関連（抽出件数：4件） P18
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×積雪・降雪関連（抽出件数：20件） P19
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×交通流・量関連（抽出件数：51件） P20
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×速度・時間関連（抽出件数：49件） P21
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜13＞大分類×中分類：道路交通情報×走行・通行関連（抽出件数：20件） P22
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜14＞大分類×中分類：道路交通情報×道路施設関連（抽出件数：9件） P23
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜15＞大分類×中分類：道路交通情報×プローブ情報（抽出件数：52件） P24
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜16＞大分類×中分類：道路交通情報×調査情報（抽出件数：28件） P25
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜17＞大分類×中分類：道路交通情報×環境関連（抽出件数：4件） P26
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜18＞大分類×中分類：道路交通情報×観測・監視関連（抽出件数：20件） P27
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜19＞大分類×中分類：道路交通情報×その他情報（抽出件数：31件） P28
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×公共交通機関全般（抽出件数：40件） P29
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×運行関連（抽出件数：102件） P30
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×電車・地下鉄関連（抽出件数：35件） P31
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×バス関連（抽出件数：35件） P32
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×空港・航空関連（抽出件数：6件） P33
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×履歴関連（抽出件数：9件） P34
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×料金関連（抽出件数：5件） P35
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×その他情報（抽出件数：7件） P36
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：海上交通情報×海上・沿岸関連（抽出件数：11件） P37
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：気象・環境情報×気象・天気関連（抽出件数：51件） P38
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：気象・環境情報×積雪・降雪関連（抽出件数：15件） P39
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：気象・環境情報×災害・防災関連（抽出件数：26件） P40
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：周辺施設情報・周辺レジャー情報×周辺施設関連（抽出件数：59件） P41
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：周辺施設情報・周辺レジャー情報×レジャー関連（抽出件数：12件） P42
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：商用車交通情報×タクシー関連（抽出件数：11件） P43
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：商用車交通情報×トラック・物流関連（抽出件数：7件） P44
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：商用車交通情報×その他情報（抽出件数：5件） P45
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：自転車交通情報×自転車関連（抽出件数：4件） P46
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×安全関連（抽出件数：10件） P47
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×画像・観測関連（抽出件数：16件） P48
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×動線・行動関連（抽出件数：8件） P49
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×エリア情報（抽出件数：13件） P50
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×その他情報（抽出件数：18件） P51
11）交通分野×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 P52
奥付け
【調査レポート】
2012年「交通分野」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
http://www.dri.co.jp/auto/report/esp/espbdkoutuu12.html
◆株式会社 ESP総研について
http://www.dri.co.jp/auto/report/esp/index.html
◆このプレスリリースに関するお問合せ
http://www.dri.co.jp/contact/inquiry.php
◆無料メ-ルマガジンのお申込み
http://www.dri.co.jp/contact/free_appl.php
株式会社データリソース
107-0052 東京都港区赤坂1-14-5
アークヒルズエグゼクティブタワー N313
Tel：03-3582-2531 Fax：03-3582-2861
http://www.dri.co.jp
Eメール：office@dri.co.jp
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・業種別の中で最もニーズが高まっている“2012年「交通分野」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。
【サブタイトル】
～ 「ビッグデータ（BigData）」時代を睨み、「交通分野」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、「交通分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索≪合計1,576件の交通分野×全データ種類を抽出・整理＆体系化≫～
【調査対象】
・ 「交通分野」 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1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15日に集計＆分析ならびにコメント化が終了した。
【目次】
I.総括 編 P1
1）大分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類：道路交通情報 P3
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類：公共交通機関情報 P4
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類：海上交通情報＜7＞自転車交通情報 P5
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類：気象・環境情報 P6
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類：周辺施設情報・周辺レジャー情報 P7
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類：商用車交通情報 P8
2）大分類分け×中分類分け＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜8＞大分類：共通交通情報 P9
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×道路全般（抽出件数：147件） P10
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×道路関連（抽出件数：132件） P11
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×車両・車両搭載器関連（抽出件数：60件） P12
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×規制関連（抽出件数：185件） P13
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×工事・事故関連（抽出件数：69件） P14
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×渋滞・混雑関連（抽出件数：147件） P15
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×ETC・料金関連（抽出件数：32件） P16
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×取締関連（抽出件数：11件） P17
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×燃料関連（抽出件数：4件） P18
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×積雪・降雪関連（抽出件数：20件） P19
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×交通流・量関連（抽出件数：51件） P20
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：道路交通情報×速度・時間関連（抽出件数：49件） P21
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜13＞大分類×中分類：道路交通情報×走行・通行関連（抽出件数：20件） P22
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜14＞大分類×中分類：道路交通情報×道路施設関連（抽出件数：9件） P23
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜15＞大分類×中分類：道路交通情報×プローブ情報（抽出件数：52件） P24
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜16＞大分類×中分類：道路交通情報×調査情報（抽出件数：28件） P25
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜17＞大分類×中分類：道路交通情報×環境関連（抽出件数：4件） P26
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜18＞大分類×中分類：道路交通情報×観測・監視関連（抽出件数：20件） P27
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜19＞大分類×中分類：道路交通情報×その他情報（抽出件数：31件） P28
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×公共交通機関全般（抽出件数：40件） P29
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×運行関連（抽出件数：102件） P30
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×電車・地下鉄関連（抽出件数：35件） P31
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×バス関連（抽出件数：35件） P32
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×空港・航空関連（抽出件数：6件） P33
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×履歴関連（抽出件数：9件） P34
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×料金関連（抽出件数：5件） P35
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：公共交通機関情報×その他情報（抽出件数：7件） P36
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：海上交通情報×海上・沿岸関連（抽出件数：11件） P37
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：気象・環境情報×気象・天気関連（抽出件数：51件） P38
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：気象・環境情報×積雪・降雪関連（抽出件数：15件） P39
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：気象・環境情報×災害・防災関連（抽出件数：26件） P40
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：周辺施設情報・周辺レジャー情報×周辺施設関連（抽出件数：59件） P41
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：周辺施設情報・周辺レジャー情報×レジャー関連（抽出件数：12件） P42
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：商用車交通情報×タクシー関連（抽出件数：11件） P43
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：商用車交通情報×トラック・物流関連（抽出件数：7件） P44
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：商用車交通情報×その他情報（抽出件数：5件） P45
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：自転車交通情報×自転車関連（抽出件数：4件） P46
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×安全関連（抽出件数：10件） P47
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×画像・観測関連（抽出件数：16件） P48
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×動線・行動関連（抽出件数：8件） P49
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×エリア情報（抽出件数：13件） P50
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計で1,576件の交通分野×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：共通交通情報×その他情報（抽出件数：18件） P51
11）交通分野×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 P52
奥付け
【調査レポート】
2012年「交通分野」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
http://www.dri.co.jp/auto/report/esp/espbdkoutuu12.html
◆株式会社 ESP総研について
http://www.dri.co.jp/auto/report/esp/index.html
◆このプレスリリースに関するお問合せ
http://www.dri.co.jp/contact/inquiry.php
◆無料メ-ルマガジンのお申込み
http://www.dri.co.jp/contact/free_appl.php
株式会社データリソース
107-0052 東京都港区赤坂1-14-5
アークヒルズエグゼクティブタワー N313
Tel：03-3582-2531 Fax：03-3582-2861
http://www.dri.co.jp
Eメール：office@dri.co.jp
