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No.R02G0135

2013年「製造分野」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

出版日 2013年6月
価格
CD-ROMタイプ 105,000円(税込)
ページ数 A4判 63ページ
発行<調査・編集> (株)ESP総研

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レポート内容

~「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、
  「製造分野」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、
  「製造分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索
  ≪合計1,119件の製造分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

■概要■
 2013年度がスタートして早くも3ヶ月目となったが、「ビッグデータ」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、製造分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ」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」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」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「製造分野」における「ビッグデータ」の「データ」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」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。

-CONTENTS-

<1>総括 編
 ・大分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ(BigData)
  ×種類を集計&網羅的に体系化)
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:経営・営業情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:顧客情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:在庫・入出荷情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:製造環境情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:製造プロセス ・
  生産情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:製品・品質情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:設備・マシン情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:販売・購買情報
 ・大分類×中分類&集計・分析(合計 1,119件の製造×ビッグデータ
  (BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:部品情報
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・営業情報×経営関連(抽出件数:37件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・営業情報×経理・財務関連(抽出件数:25件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・
  営業情報×原価・金額関連(抽出件数:17件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・
  営業情報×市場関連(抽出件数:12件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・
  営業情報×受発注関連(抽出件数:36件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・
  営業情報×その他(抽出件数:9件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  顧客情報×顧客関連(抽出件数:19件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  顧客情報×保守関連(抽出件数:14件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:在庫・
  入出荷情報×在庫関連(抽出件数:38件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:在庫・
  入出荷情報×入出荷関連(抽出件数:23件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造環境情報×※なし(抽出件数:20件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×管理情報関連(抽出件数:33件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×技術情報関連(抽出件数:26件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×検査・試験関連(抽出件数:27件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×現場・拠点関連(抽出件数:26件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×工程・プロセス関連(抽出件数:180件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×材料関連(抽出件数:23件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×実績関連(抽出件数:32件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×生産関連(抽出件数:45件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×製造計画関連(抽出件数:26件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×設計・開発関連(抽出件数:100件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×不具合・不良関連(抽出件数:11件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×物流・流通関連(抽出件数:11件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製造プロセス・生産情報×その他データ関連(抽出件数:55件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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・品質情報×製品関連(抽出件数:46件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  製品・品質情報×品質関連(抽出件数:37件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:設備・
  マシン情報×運転・稼働関連(抽出件数:56件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  設備・マシン情報×装置・機器関連(抽出件数:40件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  販売・購買情報×※なし(抽出件数:34件)
 ・大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,119件の製造×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:
  部品情報×※なし(抽出件数:61件)
 ・製造分野×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:1,119件>

■調査対象■
「製造分野」 全般

■調査方法■
ESP総研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ESP総研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6月14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6月17日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

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