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データ収集百科事典

【データ収集のウェブサイト】簡書（jianshu.com）

簡書（ジエンシュー、jianshu.com）とは、文章の作成・共有・公開を中心とした中国発のオンライン創作プラットフォームであり、個人ブログ、エッセイ、技術記事、小説、日記など、多様なジャンルのコンテンツが投稿できるサービスです。ユーザーは直感的なエディタを使って文章を作成し、タグやカテゴリーを通じて公開範囲を広げることができます。また、読者は「いいね」やコメント、フォロー機能を通じて作者と交流でき、執筆活動を支えるコミュニティが形成されています。簡書は、シンプルなUIと軽快な操作性を特徴とし、執筆習慣づくりや個人のナレッジ共有を目的としたユーザーに広く利用されています。

2025-11-26 11:14:02
【データ収集のウェブサイト】小紅書（xiaohongshu.com）

小紅書（Xiaohongshu）は、中国発のSNS兼ECプラットフォームであり、ユーザーが投稿する口コミ、レビュー、生活提案、商品体験記などのUGC（ユーザー生成コンテンツ）を基盤として商品購入につながる独自の仕組みを持つサービスです。ファッション、コスメ、旅行、生活雑貨など幅広いジャンルの投稿が集まり、「発見・共感・購入」を一体化したエコシステムを形成しています。小紅書電商は、このUGCを起点とした購買行動を強く促進する点が特徴で、ユーザーは投稿を閲覧しながら商品リンクから直接購入できます。特に若年層女性ユーザーを中心に支持されており、ブランドの認知拡大から販売促進までを一つのプラットフォームで完結できる点が大きな特徴です。

2025-11-26 11:06:43
【データ収集名詞】ターゲットデータ収集（Targeted Data Collection）

ターゲットデータ収集（Targeted Data Collection）とは、特定の目的・課題・分析ニーズに応じて、必要な情報のみを効率的かつ高精度に収集するデータ取得手法を指します。一般的な網羅的データ収集とは異なり、対象領域・対象属性・対象集団・時間帯などを明確に設定した上で実施されるため、目的に最も適したデータを短時間で得られる点が特徴です。収集方法には、センサー、アンケート、位置情報、行動ログ、IoT機器、API フィード、衛星・ドローンなど多様な手段が用いられます。企業分析、学術研究、リスク予測、マーケティング、都市計画など、多くの分野で課題解決の基盤として活用されています。

2025-11-26 10:51:57
【データ収集名詞】データ抽出器（Data Extractor）

データ抽出器（Data Extractor）とは、膨大なデータセットから必要な情報だけを自動的に抽出・加工するためのツールや仕組みを指します。対象となるデータは、テキスト、数値データ、ログ、地理空間データ、画像など多岐にわたり、抽出器はこれらを特定の条件やルールに従って整理し、統一された形式で取り出す役割を果たします。多くの場合、フィルタリング、正規化、クリーニング、再構造化などの前処理機能も備えており、分析や可視化、機械学習モデルの入力として利用できる形に整形します。データの多様化と量の増大に伴い、Data Extractor は業務効率化や自動化の基盤として不可欠な存在となっています。

2025-11-26 10:13:57
【データ収集名詞】データ収集ルール（Data Collection Rules）

データ収集ルール（Data Collection Rules）とは、システム・アプリケーション・センサーネットワークなどがデータを取得する際に遵守すべき基準や手順を定義したものであり、収集対象、頻度、精度、形式、プライバシー管理、品質保証など、データ取得に関するあらゆる要素を包括的に規定する概念です。これらのルールは、データが正確で一貫性があり、再利用可能な形で蓄積されることを保証するために不可欠であり、特にビッグデータ分析、IoT、機械学習、地理空間情報処理、業務管理などの分野で重要な役割を果たします。適切なデータ収集ルールが策定されることで、データの信頼性向上、誤差や欠測の抑制、法規制への準拠が可能となり、システム全体の性能や運用効率が大きく改善されます。

2025-11-26 10:09:01
【データ収集名詞】フェッチAPI（Fetch API）

フェッチAPI（Fetch API）とは、WebブラウザやWebアプリケーションにおいて、ネットワークリソースへ非同期的にアクセスするための標準的なインターフェースです。主にHTTP通信を扱い、サーバーからデータを取得したり、データを送信したりする際に使用されます。従来のXMLHttpRequest（XHR）と比べ、よりシンプルで直感的な書き方ができることに加え、Promiseベースで構築されているため、非同期処理を扱う際のコードが読みやすく、保守性が高いのが特徴です。また、ストリーミングやリクエスト／レスポンスの細かな制御、Service Worker との連携など、現代的なWebアプリケーションに必要な機能を幅広くサポートしています。

2025-11-26 10:00:57
【データベースとCMS】ArangoDB

ArangoDB は、ドキュメント、グラフ、キー・バリューの 3 つのデータモデルをサポートするオープンソースのネイティブマルチモデルデータベースであり、1 つのクエリ内でこれらのモデルを混在させることができます。その核心的な設計目的は、多様なデータ保存ニーズに適応しながら、高いパフォーマンスとスケーラビリティを維持する、統合型データベースソリューションを提供することにあります。

2025-11-25 10:02:13
【データベースとCMS】Amazon Aurora

Amazon Aurora は、Amazon Web Services（AWS）が提供するクラウドネイティブなリレーショナルデータベースサービスであり、高性能・高可用性・低コストを兼ね備え、クラウド環境向けに特別に設計されています。

2025-11-25 09:59:16
【データベースとCMS】TimescaleDB（タイムスケールDB）

TimescaleDB（タイムスケールDB）は、PostgreSQL の拡張として構築されたオープンソースの時系列データベースで、大規模な時系列データの効率的な保存・クエリ・分析を目的としています。リレーショナルデータベースの成熟したエコシステムと、NoSQL データベースのスケーラビリティを兼ね備え、革新的な技術によって時系列データ処理の性能を最適化しています。

2025-11-25 09:55:54
【データベースとCMS】Netlify CMS（ネットリファイCMS）

Netlify CMS（ネットリファイCMS）は、Gitリポジトリをバックエンドとして利用する、軽量で開発者フレンドリーなヘッドレスCMSです。従来型のデータベースを必要とせず、MarkdownやYAMLなどのファイルをGit上で直接管理する仕組みにより、シンプルかつ高速なコンテンツ管理を実現します。管理画面（Admin UI）はブラウザ上で動作し、編集者は直感的なインターフェースで記事や設定を更新できます。また、Gitのバージョン管理機能をそのまま活用できるため、変更履歴の追跡やロールバックが容易で、開発者と非技術者の協業をスムーズにする点も大きな特徴です。Jamstack構成との親和性が高く、静的サイト生成（SSG）と組み合わせて高速なウェブサイトを構築する用途に広く利用されています。

2025-11-25 09:50:50