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Food Establishments Data Set

in Japan

全国飲食店データセット

こちらのデータセットは、株式会社truestar(加工済みオープンデータの無料共有サービスPODBを展開)と

株式会社Review(全国の店舗・施設・法人データを提供)が協業し、Snowflake Marketplace上で展開しております。

Reviewが構築しているデータプラットフォーム     の概要

Change

the future with

people and

technology

Fashion stylish restaurant interior
Abstract Geometric Shape

人とITが作り上げたデータベース


全国各地の社会の役に立ちたいという方々の思いを紡ぎ、力

を結集し、AIなどの独自のIT技術を掛け合わせて4年の歳月

をかけて構築したこのプロジェクトは、全国数百ヶ所の行政

オープンデータの取得を毎月行い最新の飲食店情報、それに

紐づく法人情報を継続的に集約。コロナ禍を経て注目を浴び

ている飲食業界の動向を正確に捉えることを可能にしました。

Mastery honed

through 4 years of refining

data collection techniques.


4年の歳月をかけて培ったデータ収集の実績とノウハウ


全国数百ヶ所の行政機関が公開する許認可情報を

 毎月,全国100%

手作業で取得

全国にいる在宅ワーカーのネットワークを活用

・6,500名の登録スタッフが活躍

・採用~教育のノウハウを持つ弊社


飲食営業許認可情報を全国数百ヶ所の行政へ

・毎月申請取得(申請書の作成~提出+電話でのやり取り・訪問)

・対応の異なる行政への対応の見える化

・ネットにない情報を含む100%取得


Strengths of

our "Food establishments" Data Set.

飲食店データセットの強み


データ収集

行政公開情報

毎月申請取得

全国数百ヶ所の行政へ

許認可情報を100%,毎月申請取得

( 申請書提出+電話 )

〜開業・許可情報〜

全国にいる6,500名の

登録者を活用

4年間毎月

取得し続けている

圧倒的なデータ量

データ整備

クレンジング

クレンジングシステム

〜AI名寄せ・整備〜

・新規開業店舗の特定

(許可更新情報の削除)

・アナログデータの統一化

(デジタル化、項目合わせ)

・位置情報(緯度・経度)付与

・飲食店ジャンルの特定

・閉店チェックによるデータの消込

・チェーン店の特定

・運営法人の特定(法人番号付与)

人のチカラ

AIでは特定できないものを

最終ヒトの手で特定


( 最終的にヒトのチカラで

  特定するしかない )

〜データチェック・付加〜

Characteristics of

our "Food establishments" Data Set.



飲食店データセットの特徴


Data Profile

941,796


※2024年10月24日時点での累計データとなり

情報は追加、更新されていきます。










店舗ID

店舗名

店舗電話番号

店舗都道府県

100%

100%

79.8%

100%









店舗市区町村

店舗郵便番号

店舗住所

店舗ビル名

100%

97.3%

100%

34.5%









緯度・経度

100%

ジャンル大

100%

ジャンル中

100%

ジャンル小

100%









店舗Facebook

店舗X

店舗instagram

店舗URL

5.9%

4.5%

12.7%

25.8%









開業推定日

閉店確認日

店舗座席数

閉店フラグ

100%

0.1%

22.7%

100%









現在営業中フラグ

運営法人番号

運営法人名

運営法人郵便番号

100%

29.3%

36.6%

26.6%









運営法人住所

運営法人電話番号

運営法人代表者

運営法人URL

26.8%

12.6%

8%

11.6%









運営法人従業員数

運営法人資本金

運営法人設立日

運営法人売上

7.8%

7.4%

8%

2.4%

Use Case

Exterior of Restaurant

02

POIデータとして

事例  :人流データなどの分析系の

     サービスに活用。


顧客属性:ITシステム

     コンサルティング

     不動産

03

01

アタックリストとして

マーティングデータとして

事例  :新規顧客開拓のための

     営業リストに活用。


顧客属性:POSシステム

     広告・マーケティング

     人材

事例  :ドミナント戦略のための

     分析にデータを活用。


顧客属性:店舗開発

     統計分析

     新規事業開発

運営会社