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資料種別 図書

位置情報ビジネス報告書 = Location-based service report 2016

上田直生, 梅元建次朗, 黒瀬翼, 鈴木まなみ, 関治之, 中尾真二 著,インプレスSmartGridニューズレター編集部 編

詳細情報

タイトル 位置情報ビジネス報告書 = Location-based service report
著者 上田直生, 梅元建次朗, 黒瀬翼, 鈴木まなみ, 関治之, 中尾真二 著
著者 インプレスSmartGridニューズレター編集部 編
著者標目 上田, 直生
著者標目 梅元, 建次朗
著者標目 黒瀬, 翼
著者標目 インプレス (2014年)
シリーズ名 インプレス「新産業技術レポートシリーズ」
出版地(国名コード) JP
出版地東京
出版社インプレス
出版年月日等 2016.1
大きさ、容量等 403p ; 30cm + CD-ROM 1枚 (12cm)
価格 88000円
JP番号 22715018
巻次 2016
別タイトル Location-based service report
出版年(W3CDTF) 2016
件名(キーワード) 位置情報サービス
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NDLC YU7
NDLC ME61
NDC(9版) 448.9 : 地球.天文地理学
対象利用者 一般
資料の種別 図書
言語(ISO639-2形式) jpn : 日本語

目次
 

  • 位置情報ビジネス報告書 =Location-based service report.2016
  • 目次位置情報ビジネス報告書2016
  • 掲載データの取り扱いについて 2
  • はじめに 3
  • 第1章 位置情報ビジネスの概要 17
  • 第1章 1.1 位置情報ビジネスとは何か 18
  • 第1章 1.1 1.1.1 位置情報ビジネスの概要 18
  • 第1章 1.1 1.1.2 位置情報ビジネスの構造 18
  • 第1章 1.2 位置情報ビジネスの歩みと成長の背景 20
  • 第1章 1.2 1.2.1 地図サービスのインターネット対応 20
  • 第1章 1.2 1.2.2 地図やPOIのAPI公開 20
  • 第1章 1.2 1.2.3 携帯電話のメディア化 21
  • 第1章 1.2 1.2.4 グローバルでのスマートフォンの普及 21
  • 第1章 1.2 1.2.5 位置情報ビジネスとソーシャルメディア(SNS)の接近 23
  • 第1章 1.2 1.2.6 マイクロロケーションによる行動把握 23
  • 第1章 1.2 1.2.7 モノ同士がインターネットを通じて接続・操作されるIoT社会 23
  • 第1章 1.3 世界の位置情報ビジネスの市場規模 24
  • 第1章 1.3 1.3.1 位置情報ビジネスの利用動向 24
  • 第2章 位置情報ビジネスの最新動向―地図/スポット情報/SNS/コネクテッド・カー/シェアード・モビリティなど― 27
  • 第2章 2.1 位置情報ビジネスの分類 31
  • 第2章 2.2 地図サービス 32
  • 第2章 2.2 2.2.1 Googleマップ 36
  • 第2章 2.2 2.2.1 〔1〕 Google NowとField Trip 37
  • 第2章 2.2 2.2.1 〔2〕 乗換案内とオフライン地図 37
  • 第2章 2.2 2.2.1 〔3〕 地図データの強化 38
  • 第2章 2.2 2.2.1 〔4〕 写真データの収集 39
  • 第2章 2.2 2.2.1 〔5〕 ビジネス利用 40
  • 第2章 2.2 2.2.2 Apple Maps 40
  • 第2章 2.2 2.2.2 〔1〕 Maps Connect 41
  • 第2章 2.2 2.2.2 〔2〕 Apple Watch 41
  • 第2章 2.2 2.2.2 〔3〕 iOSのバージョンアップによる位置情報サービス強化 42
  • 第2章 2.2 2.2.3 Baidu Map 44
  • 第2章 2.2 2.2.4 Open Street Map(オープンストリートマップ) 46
  • 第2章 2.3 スポット情報サービス 47
  • 第2章 2.3 〔1〕 プラットフオームとしてユーザーと事業者をつなぐサービス 48
  • 第2章 2.3 〔2〕 UGC(ユーザージェネレイトコンテンツ)タイプのサービス 50
  • 第2章 2.3 2.3.1 ぐるなび 52
  • 第2章 2.3 2.3.1 〔1〕 ぐるなびPRO認証システム3.0 53
  • 第2章 2.3 2.3.1 〔2〕 ぐるなびWEB予約システム 54
  • 第2章 2.3 2.3.1 〔3〕 クラブミシュラン 54
  • 第2章 2.3 2.3.1 〔4〕 インバウンド施策の強化 55
  • 第2章 2.3 2.3.1 〔5〕 TripAdvisorとの連携 55
  • 第2章 2.3 2.3.2 食ベログ 56
  • 第2章 2.3 2.3.2 〔1〕 cena(チェーナ) 57
  • 第2章 2.3 2.3.2 〔2〕 食べログPay 57
  • 第2章 2.3 2.3.2 〔3〕 プレミアムクーポンとワンコインランチ 58
  • 第2章 2.3 2.3.3 Yelp 59
  • 第2章 2.3 2.3.3 〔1〕 クオリティの高いレビュー実現の施策 60
  • 第2章 2.3 2.3.3 〔2〕 エリート・スクアッド 61
  • 第2章 2.3 2.3.4 TripAdvisor 61
  • 第2章 2.3 2.3.4 〔1〕 Facebook連携 62
  • 第2章 2.3 2.3.4 〔2〕 オフライン機能 63
  • 第2章 2.3 2.3.4 〔3〕 トラベルタイムライン 64
  • 第2章 2.3 2.3.5 Foursquare 65
  • 第2章 2.3 2.3.6 Retty 67
  • 第2章 2.3 2.3.6 〔1〕 つながりのある人、推薦によるクチコミ 68
  • 第2章 2.3 2.3.6 〔2〕 Rettyのビジネスモデル 69
  • 第2章 2.3 2.3.7 NAVERまとめ 70
  • 第2章 2.3 2.3.7 〔1〕 NAVERまとめのインセンティブ制度 70
  • 第2章 2.3 2.3.7 〔2〕 位置情報との連携 71
  • 第2章 2.4 ソーシャルメディア 71
  • 第2章 2.4 〔1〕 単独でサービスされているもの 71
  • 第2章 2.4 〔2〕 位置情報をタグ付けし、1つの機能としてサービスされているもの 72
  • 第2章 2.4 2.4.1 Swarm 74
  • 第2章 2.4 2.4.1 〔1〕 ユーザーパワーを利用したエコシステム 75
  • 第2章 2.4 2.4.1 〔2〕 「周辺のプラン」機能 76
  • 第2章 2.4 2.4.2 MOVES 76
  • 第2章 2.4 2.4.3 Facebook 78
  • 第2章 2.4 2.4.3 〔1〕 スポット機能 78
  • 第2章 2.4 2.4.3 〔2〕 Facebook Wi-Fi 79
  • 第2章 2.4 2.4.3 〔3〕 Nearby Friends機能 79
  • 第2章 2.4 2.4.3 〔4〕 Local Awareness Ads 80
  • 第2章 2.4 2.4.4 Instagram 80
  • 第2章 2.4 2.4.4 〔1〕 People Discovery Tab 81
  • 第2章 2.4 2.4.4 〔2〕 フィルタ機能 81
  • 第2章 2.4 2.4.4 〔3〕 他サービスとの連携 81
  • 第2章 2.4 2.4.4 〔4〕 Hyperlapse from Instagram 82
  • 第2章 2.4 2.4.4 〔5〕 セルフサーブ広告 82
  • 第2章 2.4 2.4.5 LINE HERE 83
  • 第2章 2.5 コネクテッド・カー 84
  • 第2章 2.5 〔1〕 コネクテッド・カーの7領域 85
  • 第2章 2.5 〔2〕 自動走行の定義 86
  • 第2章 2.5 〔3〕 オートパイロット機能 88
  • 第2章 2.5 〔4〕 無人運転 89
  • 第2章 2.5 〔5〕 車載インフォテインメント 89
  • 第2章 2.5 2.5.1 テスラ 93
  • 第2章 2.5 2.5.2 CarPlay 94
  • 第2章 2.5 2.5.2 〔1〕 CarPlayの特長 95
  • 第2章 2.5 2.5.3 Android Auto 95
  • 第2章 2.5 2.5.4 百度CarLife 96
  • 第2章 2.5 2.5.5 Yahoo!カーナビ 97
  • 第2章 2.5 2.5.6 ナビロー 98
  • 第2章 2.5 2.5.7 Waze(ウェイズ) 99
  • 第2章 2.5 2.5.7 〔1〕 政府や自治体に利用されるWaze 100
  • 第2章 2.5 2.5.8 Automatic 101
  • 第2章 2.5 2.5.9 スマートドライブ 103
  • 第2章 2.5 2.5.10 カートモ 104
  • 第2章 2.6 シェアード・モビリティ 105
  • 第2章 2.6 2.6.1 全国タクシー 109
  • 第2章 2.6 2.6.2 タイムズカープラス 110
  • 第2章 2.6 2.6.3 スマートワンウェイカーシェアリング/smaco 112
  • 第2章 2.6 2.6.4 car2go 112
  • 第2章 2.6 2.6.5 コンビニクル 113
  • 第2章 2.6 2.6.6 Kutsuplus 114
  • 第2章 2.6 2.6.7 Velib(ヴェリブ) 115
  • 第2章 2.6 2.6.8 ロボットタクシー 116
  • 第2章 2.7 オンデマンドサービス 117
  • 第2章 2.7 2.7.1 Uber(ウーバー) 118
  • 第2章 2.7 2.7.1 〔1〕 Corner Store 119
  • 第2章 2.7 2.7.1 〔2〕 API公開 120
  • 第2章 2.7 2.7.1 〔3〕 UberPooL 120
  • 第2章 2.7 2.7.1 〔4〕 UberRUSH 120
  • 第2章 2.7 2.7.1 〔5〕 UberEATS 121
  • 第2章 2.7 2.7.2 Luxe(ラクス) 121
  • 第2章 2.7 2.7.3 DoorDash(ドアダッシュ) 122
  • 第2章 2.7 2.7.4 Airbnb 123
  • 第2章 2.7 2.7.5 Anyca(エニカ) 125
  • 第2章 2.8 コンテキストサービス 126
  • 第2章 2.8 2.8.1 Google Now 127
  • 第2章 2.8 2.8.1 〔1〕 Now On Tap 128
  • 第2章 2.8 2.8.2 マジックバンド 128
  • 第2章 2.9 その他 129
  • 第2章 2.9 2.9.1 Nike 129
  • 第2章 2.9 2.9.2 Ingress 131
  • 第2章 2.10 まとめ 135
  • 第2章 2.10 2.10.1 あらゆる情報を「地図」を入り口にして取得する時代 135
  • 第2章 2.10 2.10.2 「ユーザーデータの収集」と「コンテキスト解析」で情報の最適化 136
  • 第2章 2.10 2.10.3 ウェアラブルやセンサーを利用したコンテキストの把握と活用 137
  • 第2章 2.10 2.10.4 モビリティサービスの変化 137
  • 第2章 2.10 2.10.5 PDS(パーソナル・データ・ストア)の一部としての「位置情報」 138
  • 第3章 位置情報とマイクロロケーションサービス/ビッグデータ/フィンテッグ 141
  • 第3章 3.1 マイクロロケーションサービス 144
  • 第3章 3.1 3.1.1 iBeaconとは 144
  • 第3章 3.1 3.1.2 iBeaconの特徴 145
  • 第3章 3.1 3.1.3 iBeaconの基本機能 145
  • 第3章 3.1 3.1.4 マイクロロケーションサービスへの期待 147
  • 第3章 3.1 3.1.4 〔1〕 ビーコンからのデータの特徴を活用した展開 147
  • 第3章 3.1 3.1.4 〔2〕 「小型・電池式」の特徴を活かした展開 147
  • 第3章 3.1 3.1.4 〔3〕 他の機能と組み合わせた展開 147
  • 第3章 3.2 マイクロロケーションサービスの海外事例 148
  • 第3章 3.2 3.2.1 Macy's(メイシーズ) 148
  • 第3章 3.2 3.2.2 ザ・ホーム・デポ 149
  • 第3章 3.2 3.2.3 メジャーリーグベースボール 149
  • 第3章 3.2 3.2.4 アップルストア 150
  • 第3章 3.2 3.2.5 ウォルマート 151
  • 第3章 3.2 3.2.5 〔1〕 セキュリティ面のメリット 152
  • 第3章 3.2 3.2.5 〔2〕 コスト面のメリット 153
  • 第3章 3.2 3.2.6 Tesco(テスコ) 153
  • 第3章 3.2 3.2.7 ヴァージンアトランティック航空 154
  • 第3章 3.2 3.2.8 サンフランシスコ国際空港 155
  • 第3章 3.2 3.2.9 ルーベンスの家(美術館) 156
  • 第3章 3.2 3.2.10 NewMuseum(美術館) 157
  • 第3章 3.2 3.2.11 Mook Group Restaurant(ムックグループレストラン) 159
  • 第3章 3.2 3.2.12 Starwood Hotels & Resorts(スターウッドホテルアンドリゾーツ) 160
  • 第3章 3.3 マイクロロケーションサービスの国内事例(1):ポイント系サービス 161
  • 第3章 3.3 3.3.1 スマポ 161
  • 第3章 3.3 3.3.2 ショッぷらっと 162
  • 第3章 3.4 マイクロロケーションサービスの国内事例(2):イベント系サービス 163
  • 第3章 3.4 3.4.1 TOHOシネマズ 163
  • 第3章 3.4 3.4.2 トーハクなび 164
  • 第3章 3.4 3.4.3 渋谷歩行者ナビ 165
  • 第3章 3.4 3.4.4 パルコ名古屋店 167
  • 第3章 3.4 3.4.5 名古屋テレビ 169
  • 第3章 3.4 3.4.6 野球場 170
  • 第3章 3.4 3.4.7 AOKI 171
  • 第3章 3.4 3.4.8 大丸×ケータイ国盗り合戦 172
  • 第3章 3.4 3.4.9 tab(タブ) 173
  • 第3章 3.4 3.4.10 コカ・コーラ 174
  • 第3章 3.4 3.4.11 西友 175
  • 第3章 3.4 3.4.12 紀伊國屋書店 175
  • 第3章 3.4 3.4.13 リアル鬼ごっこ×富士急ハイランド 175
  • 第3章 3.5 マイクロロケーションサービスの国内事例(4):コンテンツ配信系サービス 176
  • 第3章 3.5 3.5.1 江ノ電 176
  • 第3章 3.5 3.5.2 日本交通 177
  • 第3章 3.5 3.5.3 ディップ 178
  • 第3章 3.6 マイクロロケーションサービスの国内事例(4):業務支援系サービス 178
  • 第3章 3.6 3.6.1 日本航空 179
  • 第3章 3.6 3.6.2 全日本空輸 180
  • 第3章 3.6 3.6.3 京都市営バス(京都市交通局) 180
  • 第3章 3.6 3.6.4 西日本旅客鉄道 181
  • 第3章 3.6 3.6.5 福井大学医学部附属病院 182
  • 第3章 3.6 3.6.6 星野リゾート 182
  • 第3章 3.6 3.6.7 エスキュービズム 183
  • 第3章 3.6 3.6.8 がんこフードサービス 184
  • 第3章 3.6 3.6.9 techrice(テックライス) 184
  • 第3章 3.6 3.6.10 JAめむろ(芽室町農業協同組合) 185
  • 第3章 3.6 3.6.11 なんつい 186
  • 第3章 3.6 3.6.12 CLOMO IDs(クロモアイデイー) 187
  • 第3章 3.6 3.6.13 シュキーン 188
  • 第3章 3.7 位置情報とビッグデータサービス 190
  • 第3章 3.7 3.7.1 miraichi(KDDI、コロプラ、電通) 191
  • 第3章 3.7 3.7.2 ナイトレイ 192
  • 第3章 3.7 3.7.3 Near 194
  • 第3章 3.8 位置情報とフィンテック(決済) 194
  • 第3章 3.8 3.8.1 PayPal Beacon(ペイパルビーコン) 195
  • 第3章 3.8 3.8.2 Dash(ダッシュ) 196
  • 第3章 3.8 3.8.3 the 3rd Burger(ザ・サードバーガー) 197
  • 第3章 3.8 3.8.4 Apple Pay(アップルペイ) 198
  • 第3章 3.8 3.8.5 GACKT(第91期 神威♂楽園 de マトメナ祭) 199
  • 第3章 3.8 3.8.6 ログノート 200
  • 第3章 3.8 3.8.7 Fundect(ファンデクト) 201
  • 第3章 3.9 まとめ 202
  • 第3章 3.9 3.9.1 ビッグデータ連携、フィンテックなどとの各種サービス連携による位置情報の活用 202
  • 第3章 3.9 3.9.2 位置情報の活用による「おもてなし」 202
  • 第3章 3.9 3.9.3 BLEの拡大と課題 203
  • 第3章 3.9 3.9.3 〔1〕 セキュリティにおける課題 204
  • 第3章 3.9 3.9.3 〔2〕 電池についての課題 204
  • 第4章 位置情報を利用したスマートシティの最新動向―IoT/クラウドサービス/スマートモビリティなど― 205
  • 第4章 4.1 スマートシティの定義 207
  • 第4章 4.1 4.1.1 スマートシティの定義 207
  • 第4章 4.1 4.1.1 〔1〕 エネルギー問題に比重を置いた定義 207
  • 第4章 4.1 4.1.1 〔2〕 IT技術の活用やコミュニティ参画を視野に入れた定義 207
  • 第4章 4.2 スマートシティを実験中の各都市のスタンス 211
  • 第4章 4.2 4.2.1 アラブ首長国連邦の「マスダールシティ」と中国の「天津エコシティ」 211
  • 第4章 4.2 4.2.2 オランダ・アムステルダムのスマートシティプロジェクト 212
  • 第4章 4.2 4.2.3 福島県会津若松市の実証実験 212
  • 第4章 4.2 4.2.4 経済産業省の実証実験 212
  • 第4章 4.2 4.2.5 柏の葉スマートシティ 212
  • 第4章 4.2 4.2.6 Fujisawaサステイナブル・スマートタウン 213
  • 第4章 4.3 スマートシティにおける位置情報の事例 213
  • 第4章 4.3 4.3.1 アムステルダム・スマートシティプロジェクト 213
  • 第4章 4.3 4.3.1 〔1〕 Flexible street lightingとSmart Light 214
  • 第4章 4.3 4.3.1 〔2〕 Smart Parking 216
  • 第4章 4.3 4.3.1 〔3〕 WeGo car sharing 217
  • 第4章 4.3 4.3.1 〔4〕 Yeller:share your taxi 218
  • 第4章 4.3 4.3.2 千葉県柏市「柏の葉スマートシティ」の「街乗り」 219
  • 第4章 4.3 4.3.3 けいはんな学研都市 221
  • 第4章 4.3 4.3.4 マスダールシティ 221
  • 第4章 4.3 4.3.5 天津エコシティ 222
  • 第4章 4.4 スマートシティにおけるインフラ産業の動向 223
  • 第4章 4.4 4.4.11 IoTにおけるクラウドサービスと位置情報 224
  • 第4章 4.4 4.4.11 〔1〕 富士通「コンバージェンスサービス」 224
  • 第4章 4.4 4.4.11 〔2〕 NEC M2M ソリューション「CONNEXIVE」 225
  • 第4章 4.4 4.4.2 IoTにおけるハードウェアプロトタイピングプラットフォームと位置情報 226
  • 第4章 4.4 4.4.2 〔1〕 mbedのIoT開発キット 226
  • 第4章 4.4 4.4.2 〔2〕 スイッチサイエンスのちょっとすごいロガースイッチサイエンス版 227
  • 第4章 4.4 4.4.3 機械間通信と位置情報 229
  • 第4章 4.4 4.4.3 〔1〕 ID秘匿可能なパッシブ型RFID 229
  • 第4章 4.4 4.4.3 〔2〕 BLEを利用したクラウドトラッキング 229
  • 第4章 4.4 4.4.4 グーグルやインドなど、スマートシティへの新しい取り組み 230
  • 第4章 4.4 4.4.4 〔1〕 「Google Y」の創立 230
  • 第4章 4.4 4.4.4 〔2〕 スマートシティを目指す起業家 231
  • 第4章 4.4 4.4.4 〔3〕 スマートシティを推進する自治体 231
  • 第4章 4.4 4.4.4 〔4〕 スマートシティを推進する取り組み 233
  • 第4章 4.4 4.4.4 〔5〕 スマートシティについての国際会議や展示会 233
  • 第4章 4.4 4.4.5 スマートシティとスマートモビリティ 234
  • 第4章 4.4 4.4.5 〔1〕 ヨーロッパにおける都市部の自家用車禁止の動きと車両のシェア 234
  • 第4章 4.4 4.4.5 〔2〕 自動運転車 237
  • 第4章 4.4 4.4.5 〔3〕 スマートシティにおける自動運転車の利用 239
  • 第4章 4.5 まとめ 240
  • 第5章 位置情報を支える技術―センシング/ジオコーディング/ケータイ/ドローン/データなど― 241
  • 第5章 5.1 センシング 243
  • 第5章 5.1 5.1.1 GPS(GNSS) 244
  • 第5章 5.1 5.1.1 〔1〕 GPS(GNSS) 244
  • 第5章 5.1 5.1.1 〔2〕 Galileoと準天頂衛星 244
  • 第5章 5.1 5.1.1 〔3〕 ハイブリッド測位 245
  • 第5章 5.1 5.1.1 〔4〕 低消費電力化の技術の進化 245
  • 第5章 5.12 基地局測位 246
  • 第5章 5.12 5.1.3 Wi-Fi測位 246
  • 第5章 5.12 5.1.4 BLE(Bluetooth Low Energy) 247
  • 第5章 5.12 5.1.4 〔1〕 BLEとは 247
  • 第5章 5.12 5.1.4 〔2〕 iBeacon 247
  • 第5章 5.12 5.1.5 IMES(Indoor MEssaging System) 248
  • 第5章 5.12 5.1.6 UWB(Ultra Wide Band)を利用した測位 248
  • 第5章 5.12 5.1.7 PDR(Pedestrian Dead Reckoning、歩行者自律航法) 249
  • 第5章 5.12 5.1.7 〔1〕 ドコモ地図ナビの屋内ナビゲーション 249
  • 第5章 5.12 5.1.7 〔2〕 メガチップスのfrizz 250
  • 第5章 5.12 5.1.8 その他の測位技術 251
  • 第5章 5.2 ジオコーディング 252
  • 第5章 5.2 5.2.1 ジオコーディングとは 252
  • 第5章 5.2 5.2.2 ジオコーディングサービスの2つの形態 252
  • 第5章 5.2 5.2.3 ジオコーディング利用のコスト 252
  • 第5章 5.3 デバイス 253
  • 第5章 5.3 5.3.1 ケータイ(フィーチャーフォン) 253
  • 第5章 5.3 5.3.2 スマートフオン/タブレット 253
  • 第5章 5.3 5.3.3 カーナビ 254
  • 第5章 5.3 5.3.4 ウェアラブルデバイス 254
  • 第5章 5.3 5.3.4 〔1〕 スマートウォッチ 255
  • 第5章 5.3 5.3.4 〔2〕 スマートグラス 255
  • 第5章 5.3 5.3.5 ドローン(UAV:Unmanned Aerial Vehicle、無人航空機) 257
  • 第5章 5.3 5.3.5 〔1〕 ドローンの分類 257
  • 第5章 5.3 5.3.5 〔2〕 自律飛行型ドローン 261
  • 第5章 5.3 5.3.5 〔3〕 ドローンの課題と法規制 263
  • 第5章 5.3 5.3.5 〔4〕 2015年12月10日施行の改正航空法のポイント 265
  • 第5章 5.3 5.3.5 〔5〕 2015年のドローン業界の動向 266
  • 第5章 5.3 5.3.5 〔6〕 ドローンの将来像 272
  • 第5章 5.4 データ 275
  • 第5章 5.4 5.4.1 POI情報 275
  • 第5章 5.4 5.4.2 地図情報 276
  • 第5章 5.4 5.4.3 公共データ 279
  • 第5章 5.4 5.4.4 アクティビテイデータ 280
  • 第5章 5.4 5.4.4 〔1〕 ライフログとジオタギング 280
  • 第5章 5.4 5.4.4 〔2〕 チェックイン 280
  • 第5章 5.4 5.4.4 〔3〕 ウェアラブルデバイスやカーナビとの連携 280
  • 第5章 5.4 5.4.5 センサーデータ 280
  • 第5章 5.4 5.4.5 〔1〕 M2M/IoTの利用 280
  • 第5章 5.4 5.4.5 〔2〕 Wi-Fi/基地局の利用 281
  • 第5章 5.4 5.4.5 〔3〕 NTTドコモの「モバイル空間統計」とワイヤ・アンド・ワイヤレスの「ldeal Insight」 281
  • 第5章 5.4 5.4.6 クラウド型データベース 282
  • 第5章 5.4 5.4.6 〔1〕 Mapbox(マップボックス) 282
  • 第5章 5.4 5.4.6 〔2〕 CartoDB(カルトディービー) 282
  • 第5章 5.4 5.4.6 〔3〕 My Maps 282
  • 第5章 5.4 5.4.7 地理空間情報ソフトウェア 283
  • 第5章 5.5 位置情報のフオーマット 285
  • 第5章 5.5 5.5.1 GML(ジーエムエル) 285
  • 第5章 5.5 5.5.2 KML(ケーエムエル) 286
  • 第5章 5.5 5.5.3 WKT(ダブリュケーティー)、WKB(ダブリュケービー) 287
  • 第5章 5.5 5.5.4 GeoJSON(ジオジェイソン) 287
  • 第5章 5.5 5.5.5 TopoJSON(トポジェイソン) 288
  • 第5章 5.5 5.5.6 GeoRSS(ジオアールエスエス) 290
  • 第5章 5.5 5.5.7 Geohash(ジオハッシュ) 291
  • 第5章 5.5 5.5.8 GeoHex(ジオヘクス) 292
  • 第5章 5.5 5.5.9 PI(ピーアイ) 293
  • 第5章 5.5 5.5.10 LOD(エルオーデイー) 294
  • 第5章 5.5 5.5.11 GTFS(ジーティーエフエス) 294
  • 第5章 5.5 5.5.12 0pen311 295
  • 第5章 5.5 5.5.13 Google Plus-Code 295
  • 第5章 5.5 5.5.14 その他の「位置情報コード」 296
  • 第6章 位置情報とオープンデータの動き 297
  • 第6章 6.1 オープンデータを取り巻く状況 298
  • 第6章 6.1 6.1.1 英国における動き 298
  • 第6章 6.1 6.1.2 米国における動き 298
  • 第6章 6.1 6.1.3 オープンデータ憲章 299
  • 第6章 6.1 6.1.4 日本における動き 299
  • 第6章 6.2 オープンデータ活用事例 301
  • 第6章 6.2 6.2.1 安心・安全 301
  • 第6章 6.2 6.2.1 〔1〕 福岡市と静岡県の事例 302
  • 第6章 6.2 6.2.2 透明化 302
  • 第6章 6.2 6.2.2 〔1〕 OpenSpending 302
  • 第6章 6.2 6.2.3 ビジネス化事例 305
  • 第6章 6.2 6.2.3 〔1〕 介護情報サービスのウェルモ 305
  • 第6章 6.2 6.2.3 〔2〕 図書館蔵書検索サイトのカーリル 305
  • 第6章 6.2 6.2.4 市民協働 306
  • 第6章 6.2 6.2.4 〔1〕 Open311 306
  • 第6章 6.2 6.2.4 〔2〕 ちばレポ 309
  • 第6章 6.3 オープンデータを扱うシステム 311
  • 第6章 6.3 6.3.1 CKAN(シーカン) 311
  • 第6章 6.3 6.3.2 DI(AN(ディーカン) 313
  • 第6章 6.3 6.3.3 Socrata Open Data Server(ソクラタ・オープン・データ・サーバ) 314
  • 第6章 6.3 6.3.4 オープンデータプラットフォーム(odp) 315
  • 第6章 6.4 オープンデータの課題 316
  • 第6章 6.4 6.4.1 エコシステムの不在 316
  • 第6章 6.4 6.4.2 プライバシーへの懸念 317
  • 第7章 位置情報とセキュリティ 319
  • 第7章 7.1 個人情報保護法 321
  • 第7章 7.1 7.1.1 個人情報とは 321
  • 第7章 7.1 7.1.2 特定個人情報 323
  • 第7章 7.1 7.1.3 公的個人認証 324
  • 第7章 7.2 位置情報と個人情報 324
  • 第7章 7.2 7.2.1 位置情報/行動履歴 324
  • 第7章 7.2 7.2.2 ライフログ/購買履歴情報 325
  • 第7章 7.2 7.2.3 カメラ情報 325
  • 第7章 7.2 7.2.4 パーソナルデータ 326
  • 第7章 7.2 7.2.5 センシテイブデータ(機微情報) 326
  • 第7章 7.2 7.2.6 特定性低減データ 326
  • 第7章 7.2 7.2.7 GPSとビーコン 327
  • 第7章 7.3 どのような位置情報が問題となるか 328
  • 第7章 7.3 7.3.1 位置情報の取得方法 328
  • 第7章 7.3 7.3.2 利用目的と利用範囲 328
  • 第7章 7.3 7.3.3 位置情報に関するセキュリティ問題 329
  • 第7章 7.3 7.3.3 〔1〕 位置情報そのものの問題 329
  • 第7章 7.3 7.3.3 〔2〕 位置情報の連携・交換の問題 330
  • 第7章 7.3 7.3.3 〔3〕 越境データの問題 330
  • 第7章 7.3 7.3.4 位置情報に関するトラブル事例 331
  • 第7章 7.3 7.3.4 〔1〕 カレログ 331
  • 第7章 7.3 7.3.4 〔2〕 Suica問題 332
  • 第7章 7.3 7.3.4 〔3〕 大阪ステーションシテイの実証実験 334
  • 第7章 7.3 7.3.4 〔4〕 駐車場綜合研究所(PMO)ナンバープレート問題 336
  • 第7章 7.4 位置情報関連の取り扱いで注意すべきポイント 337
  • 第7章 7.4 7.4.1 セキュリティ対策ソリューション 339
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔1〕 堅牢なWebサイトの設計 339
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔2〕 暗号化 340
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔3〕 確実な認証 340
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔4〕 問い合わせへの対応 340
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔5〕 サーバ侵入防止 340
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔6〕 内部犯行の防止 340
  • 第7章 7.4 7.4.1 〔7〕 最新技術などへの対応 341
  • 第7章 7.5 自動運転・自立走行 341
  • 第7章 7.5 7.5.1 自動運転技術の考え方 341
  • 第7章 7.5 7.5.1 〔1〕 ITSの延長で発展する自動運転 341
  • 第7章 7.5 7.5.1 〔2〕 インターネットサービスの延長で発展する自動運転 343
  • 第7章 7.5 7.5.2 自動運転を支える技術 343
  • 第7章 7.5 7.5.2 〔1〕 自車位置の把握 344
  • 第7章 7.5 7.5.2 〔2〕 周辺状況の把握 345
  • 第7章 7.5 7.5.2 〔3〕 自動車の制御技術 345
  • 第7章 7.5 7.5.3 自動運転技術の課題 345
  • 第7章 7.5 7.5.3 〔1〕 人工知能・制御アルゴリズムの課題 346
  • 第7章 7.5 7.5.3 〔2〕 セキュリティ上の課題 346
  • 第7章 7.5 7.5.4 自動運転と法律 349
  • 第7章 7.5 7.5.4 〔1〕 自動運転の定義 349
  • 第7章 7.5 7.5.4 〔2〕 法整備の方向性 349
  • 第7章 7.6 ドローンに関する規制 350
  • 第7章 7.6 7.6.1 ドローンの可能性 350
  • 第7章 7.6 7.6.2 ドローンの問題点・課題 351
  • 第7章 7.6 7.6.2 〔1〕 プライバシー問題・犯罪・テロ 351
  • 第7章 7.6 7.6.2 〔2〕 バッテリー性能 351
  • 第7章 7.6 7.6.2 〔3〕 操縦者の熟練度 352
  • 第7章 7.6 7.6.3 問題点への対応・対策 352
  • 第7章 7.6 7.6.3 〔1〕 技術的対策 352
  • 第7章 7.6 7.6.3 〔2〕 ジオフェンス 352
  • 第7章 7.6 7.6.4 主なドローンによる事故・事件(国内) 353
  • 第7章 7.6 7.6.4 〔1〕 2014年4月12日:名古屋の夜景空撮中にコウモリと衝突・墜落 353
  • 第7章 7.6 7.6.4 〔2〕 2014年11月3日:湘南国際マラソンでドローンが墜落 353
  • 第7章 7.6 7.6.4 〔3〕 2015年4月22日:首相官邸にドローン落下 353
  • 第7章 7.6 7.6.4 〔4〕 2015年5月9日:善光寺の御開帳でドローン落下 353
  • 第7章 7.6 7.6.4 〔5〕 2015年9月19日:姫路城の天守閣にドローンが衝突 353
  • 第7章 7.6 7.6.4 〔6〕 2015年9月27日:自転車レースのスタート地点でドローン落下 354
  • 第7章 7.6 7.6.5 航空法改正について 354
  • 第7章 7.6 7.6.5 〔1〕 無人航空機の定義 354
  • 第7章 7.6 7.6.5 〔2〕 飛行ルール 354
  • 第7章 7.6 7.6.5 〔3〕 その他のルール 356
  • 第8章 位置情報技術とビジネスの将来展望 359
  • 第8章 8.1 位置情報技術の将来展望 360
  • 第8章 8.1 8.1.1 センサーネットワークとモノのインターネット 360
  • 第8章 8.1 8.1.1 〔1〕 IoTの進展 360
  • 第8章 8.1 8.1.1 〔2〕 IBM Internet of Things Foundation 361
  • 第8章 8.1 8.1.1 〔3〕 リベリウム社によるSmart World 362
  • 第8章 8.1 8.1.1 〔4〕 IoT分野の4つのシナリオ 363
  • 第8章 8.1 8.1.2 その他の技術 364
  • 第8章 8.1 8.1.2 〔1〕 モノづくりマシン 364
  • 第8章 8.1 8.1.2 〔2〕 ヒューマン・オーギュメンテーション(人間拡張) 365
  • 第8章 8.1 8.1.2 〔3〕 ロボット工学 366
  • 第8章 8.1 8.1.2 〔4〕 考えるマシン 366
  • 第8章 8.1 8.1.3 先進テクノロジーのハイプ・サイクル 368
  • 第8章 8.2 新しいトレンドと位置情報 369
  • 第8章 8.2 8.2.1 スマートハウス(コネクテッドホーム) 369
  • 第8章 8.2 8.2.1 〔1〕 GoogleとNest Labs 370
  • 第8章 8.2 8.2.1 〔2〕 Appleの「HomeKit」(ホームキット) 372
  • 第8章 8.2 8.2.1 〔3〕 Samsung(サムスン)のSmartThings 372
  • 第8章 8.2 8.2.1 〔4〕 Amazon 374
  • 第8章 8.2 8.2.1 〔5〕 スマートハウスと位置情報 374
  • 第8章 8.2 8.2.2 スマートモビリティ 376
  • 第8章 8.2 8.2.2 〔1〕 自動運転車 376
  • 第8章 8.2 8.2.2 〔2〕 パーソナルモビリティ 379
  • 第8章 8.2 8.2.2 〔3〕 スマートモビリティに期待されること 384
  • 第8章 8.2 8.2.3 ロボット 385
  • 第8章 8.2 8.2.3 〔1〕 ドローン 385
  • 第8章 8.2 8.2.3 〔2〕 農機(農業機械) 388
  • 第8章 8.2 8.2.3 〔3〕 業務用ロボット 389
  • 第8章 8.2 8.2.3 〔4〕 人型ロボット 392
  • 索引 395
  • 執筆者紹介 404

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