2014 パーソナルデータ利活用に向けた市場動向と展望 －ビッグデータ時代の新潮流－
テクノロジーの進歩により、Web行動履歴、位置情報、センサーデータ、画像、生体認証データ等を含む多種多様な情報が「パーソナルデータ」として活用対象となり、ビッグデータ活用の中でも重要なターゲットとしてビジネス創出の可能性が高まっている。2013年に安倍内閣におけるIT戦略「世界最先端IT国家創造宣言」では、個人の行動や状態に関する「パーソナルデータ」は利用価値が高いと指摘され、利用しやすい環境を整備すると表明された。現在、個人情報保護法の改正に向けた議論が行われている。他方、情報漏えい事件が起きれば社会問題となり、情報を活用しようとする事業者に対する反発によるSNSでの“炎上”にもつながるため、企業にとってはセンシティブなテーマともなっている。本調査レポートでは、企業の取組と消費者意識を調査し、パーソナルデータ活用の実態と課題を考察した。
※紙媒体で資料をご利用される場合は、書籍版とのセット購入をご検討ください。書籍版が無い【PDF商品のみ】取り扱いの調査資料もございますので、何卒ご了承ください。
調査資料詳細データ
調査目的：IoTやビッグデータ解析等のテクノロジーの進歩により、Web行動履歴、センサーデータ、画像、生体認証データ等を含む多種多様な情報が「パーソナルデータ」として活用対象となり、新たなビジネス創出の可能性が高まっている。同時に、情報活用とプライバシー保護の両立の観点から、法改正を含めた環境整備の議論が進められている。本調査レポートでは、消費者調査と企業調査の両面から市場の現状を捉え、関連事業に取り組む企業、及び将来ビジネスチャンスの獲得を狙う企業及び関係者のマーケティング活動に資することを目的とする。
調査対象：消費者調査→全国のインターネット利用者 企業調査→矢野経済研究所が独自に選出
調査方法：消費者調査→Webアンケート調査（回収件数 400件） 企業調査→直接面談調査、文献調査などによる
調査期間：消費者調査→2014年11月 企業調査→2014年9月～2014年10月
データアナリティクスにおいて重要なキーワードとして注目される「パーソナルデータ」について、
・パーソナルデータを巡る社会環境の変化
・企業におけるパーソナルデータ活用の動向
・ユーザアンケートによる、各種パーソナルデータ活用に対する消費者意識
・基本情報（氏名、住所、生年月日、国籍、保有資格など）
・生命・身体関係情報（顔認証、網膜認証、指紋、身長、体重、病歴など）
・履歴関係情報（GPSの位置情報、行動履歴、商品の購買履歴、Webサイトのアクセス履歴など）
・財産関係情報（口座情報、クレジットカード番号、年収、借金など）
・交友関係情報（家族関係、友人関係、交友関係など）
・その他情報（思想信条、宗教、性癖など）
等、幅広い視点で総合的に捉えた調査レポート
Ⅰ パーソナルデータ利活用の実態と課題
Ⅱ アンケートからみる消費者意識
Ⅲ データ編
Ⅳ 調査企業個票
■掲載内容
調査のポイント
図表1 提供したくないパーソナルデータの順位
図表2 情報を提供しても良い事例 トップ5
図表3 情報を提供したくない事例 ワースト5
図表4 メリットとして妥当な金額
Ⅰ パーソナルデータ利活用の実態と課題
1.パーソナルデータ活用の実態
1.1.パーソナルデータとは
図表5 個人情報保護法による「個人情報」の定義
図表6 パーソナルデータの概念図
1.2.パーソナルデータ活用における論点
1.2.1.「グレーゾーン」の存在
図表7 個人情報の特定/識別の区別とその利活用方針
1.2.2.「グレーゾーン」への対策、データ保護と利活用に向けた方向性
図表8 第三者機関の役割
1.2.3.国際的な基準への準拠
1.3.パーソナルデータ活用の実態
1.3.1.なぜパーソナルデータか
図表9 情報銀行の役割
1.3.2.企業にみられる消極的な姿勢とその理由
1.3.3.プライバシー保護とセキュリティ
1.3.4.調査対象企業のパーソナルデータ活用状況
図表10 調査対象企業一覧（50音順）
2.パーソナルデータにまつわる国内外の動向
2.1.日本国内の動向
2.1.1.パーソナルデータの利活用に関する法制度見直し
2.1.2.事前相談評価、評価基準の仕組み
2.1.3.プライバシー影響評価
2.2.海外の動向
図表11 匿名化情報の利用に関する日本と欧米の制度の比較
図表12 EU、米国、英国のパーソナルデータの活用と規制の状況
2.2.1.米国
図表13 インターネット広告費の日米比較
図表14 米国のパーソナルデータ保護に関する制度
2.2.2.EU
図表15 EUのパーソナルデータ保護に関する制度（現行制度）
2.2.3.消去権（忘れられる権利）
Ⅱ アンケートからみる消費者意識
3.パーソナルデータに対する消費者意識
3.1.個人情報やプライバシーの保護に対する不安
図表16 個人情報やプライバシー保護に対する不安
図表17 個人情報やプライバシー保護に対する不安（男女別）
図表18 プライバシーや個人に関する情報が漏えいしないために行っている対策（MA）
3.2.プライバシーや個人情報が利用される場合に重視する項目
図表20 プライバシーや個人情報が利用される場合に重視する項目（MA）
図表21 事前同意を求められた場合に重視する項目（MA）
4.パーソナルデータの種類と利用シーン別の意識の違い
4.1.提供に抵抗のあるデータ
図表22 提供したくないパーソナルデータの順位
図表23 提供したくないパーソナルデータ（内訳）
4.2.属性により異なる抵抗感
図表24 属性別 提供したくないパーソナルデータの順位（履歴関係情報）
4.3.提供先や利用目的などで異なるプライバシー意識
図表25 事例による利用の可否
図表26 情報を提供しても良い事例 トップ5
図表27 情報を提供したくない事例 ワースト5
4.4.情報提供の許容度とメリット享受の関係
図表28 メリットによる情報範囲の拡大
図表29 パーソナルデータを提供しても良いと考えるケース
4.4.1.メリット還元を金額換算すると1,000～3,000円程度
図表30 メリットとして期待するもの（MA）
図表31 性別別 メリットとして期待するもの（MA）
図表32 金銭及び金銭に相当するもののうち最も欲しいもの
図表33 メリットとして妥当な金額
Ⅲ データ編
5.プロフィール
5.1.性別
5.1.1.年代別 性別
5.2.年代
5.2.1.性別別 年代
6.パーソナルデータへの不安
6.1.個人情報やプライバシーの保護が不安になることがあるか
6.1.1.性別別 パーソナルデータへの不安
6.1.2.年代別 パーソナルデータへの不安
6.2.プライバシーや個人に関する情報が漏えいしないために行っている対策（MA）
6.2.1.性別別 プライバシーや個人に関する情報が漏えいしないために行っている対策（MA）
6.2.2.年代別 プライバシーや個人に関する情報が漏えいしないために行っている対策（MA）
7.パーソナルデータ利用に際し重視する項目
7.1.パーソナルデータが利用される場合に重視する項目（MA）
7.1.1.性別別 パーソナルデータが利用される場合に重視する項目（MA）
7.1.2.年代別 パーソナルデータが利用される場合に重視する項目（MA）
7.2.事前同意を求められた場合に重視する項目（MA）
7.2.1.性別別 事前同意を求められた場合に重視する項目（MA）
7.2.2.年代別 事前同意を求められた場合に重視する項目（MA）
8.パーソナルデータの許容範囲
8.1.提供したくないパーソナルデータの順位
8.1.1.性別別 提供したくないパーソナルデータの順位
8.1.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの順位
8.2.提供したくないパーソナルデータの順位（基本情報）
8.2.1.性別別 提供したくないパーソナルデータの順位（基本情報）
8.2.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの順位（基本情報）
8.2.3.具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）①
ハウスクリーニング会社が新規契約獲得を目的としたお試しキャンペーンを
実施するため、あなたの住所・電話番号を利用する
8.2.3.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）①
8.2.3.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）①
8.2.3.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）①
8.2.4.具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）②
交通機関が駅ナカでの買い物や飲食を薦めるため、あなたのメールアドレスを利用する
8.2.4.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）②
8.2.4.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）②
8.2.4.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）②
8.2.5.具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）③
通信教育事業者があなたにあった講座を勧め、新規顧客を獲得する目的でDMを
発送するため、あなたの学歴・職歴を利用する
8.2.5.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）③
8.2.5.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）③
8.2.5.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）③
8.2.6.具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）④
定食屋が本日のオススメランチ周知のため、あなたの勤務先・通学先を利用する。
8.2.6.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）④
8.2.6.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）④
8.2.6.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（基本情報）④
8.3.提供したくないパーソナルデータの順位（生命・身体関係情報）
8.3.1.性別別 提供したくないパーソナルデータの順位（生命・身体関係情報）
8.3.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの順位（生命・身体関係情報）
8.3.3.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）①
病院が難病治療のため、あなたの遺伝子情報を利用する
8.3.3.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）①
8.3.3.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）①
8.3.3.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）①
8.3.4.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）②
衣料品店があなたにあった洋服を薦めるためあなたの身長・体重・血液型を利用する
8.3.4.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）②
8.3.4.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）②
8.3.4.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）②
8.3.5.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）③
コインロッカー事業者がコインロッカーの鍵として使用するためにあなたの指紋や
網膜の情報を利用する
8.3.5.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）③
8.3.5.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）③
8.3.5.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）③
8.3.6.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）④
スポーツジムがあなたにあったメニューを組むためにあなたの健康状態・病歴・病状を
利用する
8.3.6.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）④
8.3.6.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）④
8.3.6.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）④
8.3.7.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑤
ファーストフード店があなたにあったメニューを提供する目的であなたの
健康状態・病歴・病状を利用する
8.3.7.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータ（生命・身体関係情報）⑤
8.3.7.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑤
8.3.7.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑤
8.3.8.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑥
保険会社があなたにあった保険料率を提示するため、あなたの遺伝子情報を利用する
8.3.8.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑥
8.3.8.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑥
8.3.8.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑥
8.3.9.具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑦
製薬会社が適切な投薬量を知るため、あなたの身長・体重・血液型を利用する
8.3.9.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑦
8.3.9.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑦
8.3.9.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（生命・身体関係情報）⑦
8.4.提供したくないパーソナルデータの順位（履歴関係情報）
8.4.1.性別別 提供したくないパーソナルデータの順位（履歴関係情報）
8.4.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの順位（履歴関係情報）
8.4.3.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）①
小売店がタイムサービスの告知をするためにあなたの位置情報を利用する
8.4.3.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）①
8.4.3.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）①
8.4.3.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）①
8.4.4.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）②
飲食店が割引券をスマートフォンに配信するためにあなたの位置情報を利用する
8.4.4.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）②
8.4.4.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）②
8.4.4.3.別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）②
8.4.5.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）③
不動産会社があなたの行動履歴（よく行くお店や駅の乗降履歴など）に合致した
不動産を紹介するためあなたの行動履歴を利用する
8.4.5.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）③
8.4.5.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）③
8.4.5.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）③
8.4.6.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）④
コンビニエンスストアがニーズにあった商品を揃えるため、あなたの購買履歴を利用する
8.4.6.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）④
8.4.6.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）④
8.4.6.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）④
8.4.7.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑤
靴メーカーが年代や嗜好などを把握しヒット商品となる靴を開発するため、
あなたの購買履歴を利用する
8.4.7.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑤
8.4.7.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑤
8.4.7.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑤
8.4.8.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑥
旅館が他社よりも優れた宿泊サービス（価格、散策プラン、食事など）を提供するため、
あなたのサイトの閲覧履歴を利用する
8.4.8.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑥
8.4.8.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑥
8.4.8.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑥
8.4.9.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑦
銀行が待ち時間を知らせる目的であなたの位置情報を利用する
8.4.9.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑦
8.4.9.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑦
8.4.9.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑦
8.4.10.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑧
クレジットカード会社が新たな提携先企業を探すためあなたのサイトの閲覧履歴を
利用する
8.4.10.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑧
8.4.10.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑧
8.4.10.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑧
8.4.11.具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑨
ショッピングモールが顧客のモール内の動きを把握し集客に利用するため、
あなたの行動履歴を利用する
8.4.11.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑨
8.4.11.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑨
8.4.11.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（履歴関係情報）⑨
8.5.提供したくないパーソナルデータの順位（財務関係情報）
8.5.1.性別別 提供したくないパーソナルデータの順位（財務関係情報）
8.5.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの順位（財産関係情報）
8.5.3.具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）①
病院が検査等を行う目的であなたの年収・所得を利用する
8.5.3.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）①
8.5.3.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）①
8.5.3.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用①
8.5.4.具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）②
旅行会社が新たなプランを立ち上げる目的であなたの年収・所得を利用する
8.5.4.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）②
8.5.4.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）②
8.5.4.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（財務関係情報）②
8.6.提供したくないパーソナルデータの順位（交友関係情報）
8.6.1.性別別 提供したくないパーソナルデータの順位（交友関係情報）
8.6.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの順位（交友関係情報）
8.6.3.具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）①
自治体が防災地図を作成する目的であなたの家族構成や家族の性別、年代を利用する
8.6.3.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）①
8.6.4.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）①
8.6.4.1.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）①
8.6.5.具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）②
製薬会社が新製品開発に関する率直な意見を集うため、SNSのつながり情報を利用する
8.6.5.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）②
8.6.5.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）②
8.6.5.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）②
8.6.6.具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）③
居酒屋がオススメプランを薦める目的で、あなたの交友関係を利用する
8.6.6.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）③
8.6.6.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）③
8.6.6.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）③
8.6.7.具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）④
英会話事業者が新たな子供向け英会話教室を開くため、あなたの子供が生まれた年を
利用する
8.6.7.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）④
8.6.7.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）④
8.6.7.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）④
8.6.8.具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）⑤
交通機関が子供の通学時間帯に子供専用車両を作るため、あなたの子供の生まれた年と、
乗降駅を利用する
8.6.8.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）⑤
8.6.8.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）⑤
8.6.8.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（交友関係情報）⑤
8.6.9.具体例に見るパーソナルデータの利活用（その他）
図書館がオススメ図書を教えるため、あなたの思想信条に関する情報を利用する
8.6.9.1.性別別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（その他）
8.6.9.2.年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（その他）
8.6.9.3.性別年代別 具体例に見るパーソナルデータの利活用（その他）
8.7.年収別 提供したくないパーソナルデータ
8.7.1.年収別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 基本情報
8.7.2.年収別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 生命・身体関係情報
8.7.3.年収別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 履歴関係情報
8.7.4.年収別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 財産関係情報
8.7.5.年収別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 交友関係情報
8.7.6.年収別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 その他情報
8.8.年代別 提供したくないパーソナルデータ
8.8.1.年代別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 基本情報
8.8.2.年代別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 生命・身体関係情報
8.8.3.年代別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 履歴関係情報
8.8.4.年代別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 財産関係情報
8.8.5.年代別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 交友関係情報
8.8.6.年代別 提供したくないパーソナルデータの回答順位 その他情報
9.パーソナルデータ提供に対するメリット
9.1.メリットによる情報提供範囲の拡大
メリットが得られるとすれば利用されても良い情報の範囲は拡大するか
9.1.1.性別別 メリットによる情報提供範囲の拡大
9.1.2.年代別 メリットによる情報提供範囲の拡大
9.2.メリットとして期待するもの（MA）
9.2.1.性別別 メリットとして期待するもの（MA）
9.2.2.年代別 メリットとして期待するもの（MA）
9.3.具体的なメリット
金銭及び金銭に相当するもののうち最も欲しいもの
9.3.1.性別別 具体的なメリット
9.3.2.年代別 具体的なメリット
9.4.事例別 具体的なメリット①
自治体が監視カメラを取り付け地域の犯罪発生率を低下させるため、取り付け場所の
参考情報としてあなたの行動履歴（通勤通学時間帯や経路、乗降駅など）を
利用する場合、当該データに対しどのぐらいの金額が妥当か
9.4.1.性別別 事例別 具体的なメリット①
9.4.2.年代別 事例別 具体的なメリット①
9.5.事例別 具体的なメリット②
スーパーが品ぞろえを充実させるためにあなたの購買履歴を利用する場合、
当該データに対しどのぐらいの金額が妥当か
9.5.1.性別別 事例別 具体的なメリット②
9.5.2.年代別 事例別 具体的なメリット②
9.6.事例別 具体的なメリット③
ポイントカード加盟店（例えばコンビニエンスストア）があなたが持つポイントカードの
ポイントを利用できるお店が近づくとメールで教えてくれるサービスを提供するために
あなたの購買履歴を利用する場合、当該データに対しどのぐらいの金額が妥当か
9.6.1.性別別 事例別 個別具体的なメリット③
9.6.2.年代別 事例別 具体的なメリット③
調査票
Ⅳ 調査企業個票
イオン株式会社、株式会社NTTドコモ、クラリオン株式会社、クレディセゾン株式会社、
株式会社DeNAライフサイエンス、パナソニック株式会社、
株式会社ロイヤリティマーケティング
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