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KDDI IoTクラウド Data Market

基本・統計データ

「KDDI IoTクラウド Data Market」とは、さまざまなデータ分析サービスを集め、
新たな付加価値提供するサービスです。「基本統計データ」のご案内です。

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データ

最新店舗情報

[データ内容]
商圏分析などに活用できる最新の店舗情報。チェーン数2,000超、店舗数にして50万件の情報をクローラーで毎日自動収集。例えば同業他社の店舗情報もプロット可能。

[活用事例]
自社商圏の競合分析

最新店舗情報詳細

ウェブをクロールして取得する最新の店舗情報。
入れ替わりが激しい競合店分析などに活用可能

『Webクローリングシステム』により、チェーン店ウェブサイトから、毎日最新の店舗情報を収集。収集しているチェーン店であれば、「チェーン名/店舗名/店舗座標 (緯度・経度、世界測地系)」の情報を提供致します。これらに加え、チェーン店ウェブサイトから収集できるデータがあればあわせてご提供が可能です。実際にどのような付加情報をご提供できるかは、お問い合わせください。
2017年6月末現在、約2400チェーン、57万超の店舗情報を収集。

データ提供元非公表
データ種別地図上 (POI) データ
提供形式CSVデータ
提供地域全国/都道府県/~km圏内
提供データ内容チェーン名、店舗名、店舗座標 (注1)
データ更新頻度土日祝日を除く毎日
価格 (税抜)20円/地点 (店舗) (注2)
備考
  • 注1) その他にも収集データ (「住所」や「電話番号」、「営業時間」、「休業日」、「駐車場有無」、「席数」など) があれば、提供可能です。
  • 注2) 価格は店舗あたりの単価です。ご提供するデータの店舗数を積算して価格の算出をします。
    年12回更新 (毎月更新データを購入) など、複数回をまとめてお申し込みいただくと割り引きがあります。
    また一定価格以上の販売については、ボリュームディスカウントを致します。
    なお、お申し込みごとに、別途事務手数料がかかります。
  • ※ ご利用目的によっては、販売できない場合があります。

ユースケース

周辺環境・競合他社コインパーキングの立地/料金などから、自社パーキングの稼働率の上昇や下落の要因が分析できるようになり、施策の立案などPDCAサイクルを回すことができるようになります。


将来人口推計

[データ内容]
市区町村レベルの政策分析にも活用可能な、メッシュごと・1年間隔の将来人口推計データ。国政調査、国立社会保障・人口問題研究所による各指標から推計。

[活用事例]
市区町村レベルでの政策分析

将来人口統計詳細

500mメッシュ単位の将来人口や年齢構成の
変化を考慮した商圏分析などに活用可能

高齢化と人口減少で個人消費が縮小していく中、企業にとっては事業所や店舗の立地、導入する商品・サービス内容などの検討に当たって、将来人口や年齢構成の変化を把握することが重要になっています。
しかし今までは、活用できるメッシュ単位の人口データは、国勢調査で公表されている現状の数値しかありませんでした。
本データは、将来人口を考慮した分析を可能にするため、独自に推計した500mメッシュ単位の将来人口です。民間企業に限らず、市区町村レベルの政策分析にも活用されています。

データ提供元非公表
データ種別500mメッシュ人口データ
提供形式CSVデータ
提供地域全国/都道府県/市区町村
提供データ内容500mメッシュ単位、1年間隔の将来人口 (現在は2040年まで推計)
データ更新頻度5年ごと
価格 (税抜)個別見積 (注3)
備考

本データは、国勢調査のメッシュ人口データ、国立社会保障・人口問題研究所による各指標のデータを基に、コーホート要因法を用いて独自に推計したものです。

  • 注3)
    お客さまのご要望をお伺いし、お見積もり致します。
  • ※ ご利用目的によっては、販売できない場合があります。

ユースケース

将来人口や年齢構成の変化を考慮した上で商圏分析を実施し、
店舗や事業所の立地、導入する商品やサービスの内容などを計画できるようになります。


法人電話帳データ

[データ内容]
全国の電話帳をデータ化し、企業 (事業所・店舗) を独自の手法で、1,000種類超の生活に密着したジャンルに分類した、約820万件の法人電話帳データベース。

[活用事例]
特定地域・業種の抽出による新規顧客開拓


住民特性推計エリアデータ

[データ内容]
数万サンプルのアンケート調査と独自の分析手法を用いて、推計した「金融」、「住宅」、「自動車」および「電力」関連の保有資産などの住民特性推計エリアデータ。

[活用事例]
商品購買ポテンシャル地域の可視化による効率的なチラシ配布エリアの選定


施設・道路などの地理情報データ

[データ内容]
9万件超の緊急避難所をはじめ、交通事故多発地点や3年先までの道路開通情報、施設変化情報などの地理情報。

[活用事例]
施設・道路変化点の把握による出店計画策定


家電実売データ

[データ内容]
全国23社、約2,600店舗の大手家電量販店、ECサイトから収集した実売データ。パソコンやデジタル家電、周辺機器などが対象の製品ごとの販売実績。

[活用事例]
家電売上トレンドの把握による新製品開発検討


Chomonicx

[データ内容]
「平成27年国勢調査町丁・字等別集計」「年収階級別世帯数推計町丁・字等別データ2015」「平成26年商業統計メッシュデータ」「国土数値情報 地価公示データ (2015年)」を基に作成したライフスタイルクラスタデータ。

[活用事例]
商圏内世帯と自社顧客のライフスタイルを比較し、マーチャンダイジング戦略を立案
潜在顧客のターゲティングに合った広告媒体および、販促エリアの選定


行政区分地図データ

[データ内容]
全国市区町村・町丁目から、大字・小字、街区までのポリゴンを収録。エリアマーケティングのベースとなる行政区分地図。

[活用事例]
国勢調査などの統計データと組み合わせて利用することで、精度の高いエリア分析を実現


郵便番号ポリゴンデータ

[データ内容]
郵便番号のポリゴンを収録。エリアマーケティングのベースとなる行政区分地図。

[活用事例]
国勢調査などの統計データと組み合わせて利用することで、精度の高いエリア分析を実現


統計地図データ

[データ内容]
最新の「行政区分地図データ」に平静27年度「国勢調査」と最新版「住民基本台帳」を収録。整合性をもった3つのコンテンツをまとめて提供することで、「統計数値が古い」「集計単位が粗い」などのさまざまな不満を解決。

[活用事例]
「国勢調査データ」「住民基本台帳データ」「行政区分地図」の整合性を保ったマーケティング分析


メッシュ統計地図データ

[データ内容]
国勢調査に加え、最新の住民基本台帳を収録。50mと100mの2種類のメッシュを収録し、商圏の狭小化にも対応。

[活用事例]
"広域エリア~狭小エリア"へとターゲットを絞り込みより詳細な地域ポテンシャルの分析


年収階級別世帯データ

[データ内容]
「住宅・土地統計調査」から得られる年間収入ランク別世帯数の指標を用いて作成された、年収6階級別の世帯数推計データ。

[活用事例]
所得指標に応じた年収別ターゲットの絞り込みにより、エリアの潜在購買力に適した営業活動や販促活動を支援


貯蓄階級別世帯推計データ

[データ内容]
「住宅・土地統計調査」「全国消費実態調査」「家計調査」から得られる年間貯蓄ランク別世帯数の指標を用いて作成された、貯蓄8階級別の世帯数推計データ。

[活用事例]
消費実態、家計調査の指標に応じた貯蓄別ターゲットの絞り込みにより、エリアの潜在購買力に適した営業活動や販促活動を支援


消費支出推計データ

[データ内容]
総務省統計局による「家計調査年報」を基に、行政界ごとにエリアの年間消費支出総額を品目別に推計算出したデータ。

  • ※ 株式会社マーチャンダイジング・オン考案の推計法を用いています。

[活用事例]
流通業の出店計画や営業・広報活動における対象エリアの設定


建物統計データ

[データ内容]
住宅や商業ビル、オフィスビルなど全国約3,800万棟の建物を、建物種別、事業所種別、階数別、面積別などで集計したデータ。

[活用事例]
新規店舗出店計画支援


住宅統計データ

[データ内容]
建物統計データの中から住宅利用の建物情報に絞ったデータを収録。

[活用事例]
消費者市場に特化したエリアマーケティング


平成27年国勢調査メッシュ (注4)

[データ内容]
平成27 (2015) 年国勢調査の指標 (342指標) を2次・3次・4次メッシュ別に集計したデータ。

[活用事例]
行政施策などの企画・立案


推計年収別世帯数 (注4)

[データ内容]
年収ランク別の世帯数の推計データ。

[活用事例]
年収別に対応したマーケティングプランの立案


推計消費額 (注4)

[データ内容]
家計調査をもとに推計した約600以上の品目の消費額推計データ。

[活用事例]
消費額に応じたマーケティングプランの立案


昼間人口 (注4)

[データ内容]
国勢調査、経済センサス基礎調査、事業所・企業統計調査をもとに推計した昼間人口データ。

[活用事例]
昼間をターゲットとした効率的なプロモーションプランの立案


商業統計 (注4)

[データ内容]
業種や売上、売り場/事業所面積などを集計した商業統計データ。

[活用事例]
競合の推定や地域活性計画


お買い物レシート統計データ (注5)

[データ内容]
生活者の買い物履歴であるレシート情報を基に大日本印刷株式会社 (DNP) が開発したデータ。

[活用事例]
駅周辺の購買状況分析


  • 注4) mapDISCOVERY (R) をご契約いただくと標準搭載されるデータです。
  • 注5) 分析ツール「mapDISCOVERY (R)」にて利用可能なデータです。
  • ※ 表記の金額は特に記載のある場合を除きすべて税抜です。

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