個票データ・とは？初心者にも分かるデータの基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

個票データ・とは？

「個票データ」とは、1人ひとりの情報を1行のデータとして並べた生のデータのことです。例えばアンケートをとった場合、各回答者の年齢・性別・居住地・趣味などの情報が1人分ずつ1行にまとまって記録されます。こうしたデータはそのままの情報を保持しているため、分析の自由度が高い反面、扱いを間違えると個人を特定しやすくなるリスクもあります。

個票データと集計データの違い

対して集計データは、多数の人の情報を集計して平均値や割合などにまとめたデータです。個票データは生の情報がそのまま残っている点が特徴で、分析の深さは増しますが、個人を特定できる情報の扱いには特別な注意が必要です。

実際の例とデータの構造

以下はアンケートデータの例です。一般的な項目として年齢・性別・居住地域・趣味などを用意します。ここでは表形式で構造を示します。

項目	例	説明
年齢	28	回答者の年齢
性別	男性	回答者の性別
居住地域	大阪府	都道府県レベルの地域情報
趣味	サッカー	主要な趣味の情報

このような表は1行が1人のデータ点になる点が特徴です。データ分析をするときは、個票データの順序や欠損の扱い、データ型の整合性を意識する必要があります。

プライバシーと倫理

個票データには個人を特定できる情報が含まれることがあるため、取り扱いには慎重さが求められます。データを収集する際には事前の同意・目的の明示・保管の安全性・アクセス権の管理が必要です。公的機関や研究機関では匿名化やデータの最小化の原則を守ることが推奨されます。

データの使い方と注意点

個票データは研究やマーケティング、政策立案などさまざまな分野で活用されます。しかしその際には、データの品質を保つことと倫理的な配慮を両立させることが重要です。欠損値の扱い、データ型の統一、正確な記述、分析の前提の共有など、基本的なデータ前処理の知識が役立ちます。

まとめとして、個票データは「各個人の情報がそのまま並ぶデータ」である点が最も大きな特徴です。分析の自由度は高くなりますが、個人情報の取り扱いには細心の注意が必要です。適切な同意と匿名化の工夫を行えば、信頼できる洞察を引き出す強力なデータ資産となります。

個票データの同意語

個別データ: 各データを1件ずつ扱う意味合い。1件分の情報を指す総称として使われる。
個別レコード: データベースの1行に相当する“1件分のデータ”を指す言い方。
レコードデータ: レコード（1件分のデータ）として格納されたデータ全体を指す表現。
行データ: テーブルの行に対応するデータのこと。1行分の情報を指す場合に使う。
単一レコード: 1件分のデータレコードを表す表現。
1件データ: データの中の1つの件（1件）を指す口語的な表現。
個票情報: 1件分の情報を指し、個票データと同義・類似として使われることがある表現。
レコード情報: 1件分のデータ情報を指す表現。レコードとしての情報全体を意味する。
レコード単位データ: データを“レコード”という単位で扱うことを表す言い換え。

個票データの対義語・反対語

集計データ: 個票データを集計・要約して作成され、個々のレコード（個票）を特定できない、または識別情報が削除されたデータ。全体の傾向を示す統計量や表だけを含む。
マクロデータ: 社会全体の傾向を示す集計データ。個票レベルの情報は含まず、広い範囲の統計値で構成されるデータ。
要約データ: 元の個票データを要約して表現したデータ。個票の詳細な属性や識別子は省略・欠落している。
集約データ: 複数の個票を一つにまとめて作られたデータ。個票ごとの情報は失われ、集計結果だけが集約されている。
合計データ: データの総計や合計値だけを示すデータ。個票の分布・属性は分からない。
統計量データ: 平均・中央値・分散などの統計量だけを示すデータ。個票データは含まない、要約されたデータ形式。