2013年「自動車アフターマーケット×自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）／将来予測＜予防・予見・予兆・コンサルティング＞ 　～未来絵　編 ～

【調査対象】

・「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野　全般　 →　ネオマーケティング社のモニター数（約28万人）のうち、今回のアンケート配信数は合計で7,500人（20歳～69歳　男女　全国　無作為抽出）、そのうち回答数は合計で3,494人であったが、そのうち「整備・板金工場で点検・修理をしたことがある」と回答した回答者は全体で605人であった。このうち、回答レベルが高かった500人の回答を有効回答とした。

【調査方法】

・協力調査会社（ネオマーケティング社）によるモニターアンケート調査（「自動車アフターマーケット×自動車　整備・板金　工場」における「不満」「不安」調査　実施後、未来絵の制作（総括絵、個票絵）を行った。

【調査＆レポート期間】

・ 2012年10月3日～2012年10月12日まで（モニターアンケート調査を）実施し、その後　2013年8月4日に未来絵制作が終了した。

【はじめに】

　2013年度に入って早くも4ヶ月が過ぎたが、「ビッグデータ（BigData）」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

　中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通・自動車分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野、食品分野、エネルギー分野、製造分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）／将来予測＜予防・予見・予兆・コンサルティング）＞ 　～未来絵　編 ～をレポート化して欲しい！といった声が高まっている 。
　
　背景にあるのは、 「ビッグデータ（BigData）」を収集・蓄積・保存、解析（マイニング）、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの一連の流れの結果、どのような社会創造、市場創造がもたらされるのか？が末端のエンドユーザー（市場）からは勿論、 「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスを展開している企業からでさえも見えないため、分かりやすく未来絵（企業向けマンガ・イラスト）を描くことで解説して欲しい！といった要望・リクエストがある。

　こうした声を受けて、ESP総研では、自動車アフターマーケット×集中調査シリーズNo.4となる　 2013年「自動車アフターマーケット×自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）／将来予測＜予防・予見・予兆・コンサルティング＞ 　～未来絵　編 ～ についてレポート化することとなった。

　この調査報告書が「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

～「ビッグデータ（BigData）」がもたらす近未来市場（社会）創造、基礎調査から（観点）抽出できた極めて斬新なシーンが市場（社会）に与えるインパクトを厳正に抽出・マージ＆融合・イラスト化（総括絵6枚、個票絵36枚）～　P1

?.総括　編　P2

1.「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）【No.1（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P3
2.「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）【No.2（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P4
3.「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）【No.3（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P5
4.「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）【No.4（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P6
5.「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）【No.5（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P7
6.「自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）【No.6（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P8

?.個票　編　P9

（1）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『1』作業にかかる前に、概略でもいいから見積書がほしかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P10
（2）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『2』値段が明確ではないし、頼んだ箇所以外の故障が増える （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P11
（3）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『3』父親の知り合いの整備工場で頼んだが、見積りがアバウトで分かりずらかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P12
（4）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『4』整備してみないと料金が分からない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P13
（5）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『5』店内が汚いことから、もう少しきれいなお店にした方が良いのではないか？（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P14
（6）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『6』全ておまかせなので、値段は言われるがままであり、値段が妥当なのかどうか全く分からなかった。バッテリーが上がった時に知人がいて見てくれた時に、「このバッテリー、質が悪いよ」と言われ、車検の時の値段を見たら、知人の言ってた相場の値段よりだいぶ高かった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P15
（7）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『7』どんな出来上がりになり、最終的にいくらになるのか？最後まで分からず不安だった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P16
（8）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『8』見積の際、項目が専門用語の為、意味か分からなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P17
（9）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『9』部品等、どの部分にいくら掛かったのか？分かりにくい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P18
（10）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『10』言い値で決まってしまう（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P19
（11）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『11』見積書を依頼したがもらえなかった。修理後に請求書の値段を見てあまりの高さにびっくりした（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P20
（12）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『12』いくらぐらい掛かるのか前もって伝えてもらえず、整備が終わってから始めて金額が分かった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P21
（13）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『13』他社との比較ができないことから、高くても分からない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P22
（14）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『14』何にいくら掛かるのか？一切分からないことから、不安である（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P23
（15）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『15』妥当な金額設定なのか？本当に必要な交換なのか？疑問である（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P24
（16）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『16』見積りの分かりにくさや、本当に必要な整備なのか？不明慮である（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P25
（17）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『17』修理工場の社長に車検の具体的な値段を聞いたが、素人にとってはよく分からなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P26
（18）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『18』エアコンの効きが悪くなったことから、ガソリンスタンドでエバポの洗浄をしてもらったものの効果は感じられなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P27
（19）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『19』どのようにして見積りを出したか？明快な説明がない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P28
（20）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『20』車検をお願いした時の基礎点検とパット交換など、ダブった作業に二重に工賃が発生した（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P29
（21）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『21』一目では理解できない表記がされており、質問しなければ内容についての説明がされない状況であった。また、質問しても端折った説明で理解しずらかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P30
（22）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『22』詳しい内訳が分からなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P31
（23）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『23』ディーラーは印字した見積を出してくれるが、町の整備工場は見積書が手書きだったことから、客の顔を見て値段を決めているのではないかと思った（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P32
（24）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『24』部品代や工賃に対して、事前の説明が足りず、見積額との開きが大きかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P33
（25）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『25』修理箇所や内容毎の細かい知識に乏しく、料金体系が理解しにくかったこと（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P34
（26）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『26』担当の人の説明がよく分からず、他の人に聞いた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P35
（27）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『27』修理価格が高いのか安いのかよく分からない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P36
（28）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『28』専門的な事なので「○○だから、△△円」と言われても、それが正か偽かよく分からない。言い値での取引になってしまう（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P37
（29）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『29』作業をする前にいくらかかるか？知りたいのに、修理が終わって請求書を見るまで金額が分からないのでびくびくする（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P38
（30）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『30』丼ぶり勘定である（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P39
（31）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『31』修理工場で車の足回りの修理をお願いしたが、ビフォーアフターが分からなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P40
（32）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『32』ぼったくられてる感じがした（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P41
（33）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『33』複数の修理工程に対する工賃価格に曖昧さを感じた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P42
（34）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『34』知り合いの整備工場だったせいか、始めにいくら掛かるのか？全く知らされず不安だった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P43
（35）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『35』請求書が郵送で届き請求金額を確認したところ、当初の見積金額の倍くらいだったことから、完全にぼったくりではないかと思った（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P44
（36）「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）＜自動車　整備・板金　工場×不安×料金体系の分かりにくさ『36』料金体系は素人には分かりずらい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P45

?.基礎調査　編　P46

（1）モニターアンケート×調査設計　P47
（2）モニターアンケート×調査項目　P48
（3）モニターアンケート×回答者属性（500名） ＜グラフ・図＞　P49
（4）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　1＞　P50
（5）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　2＞　P51
（6）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　3＞　P52
（7）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　4＞　P53
（8）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　5＞　P54
（9）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　6＞　P55
（10）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　7＞　P56
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜1.以下の中で、あなたにあてはまるものをお答えください。（お答えはひとつ）×年齢別×性別＞　P57
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜2.あなたは、これまで【自動車　整備・板金　工場（以下、A　とした）で点検や修理をしたこと】はありますか。（お答えはひとつ）×年齢別×性別＞　P58
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜3.以下の中で、あなたがAで体験したことで、より強く印象に残っているものをお答えください。（お答えはひとつ）×年齢別×性別＞　P59
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜4.それは何に対して不満を感じましたか。あてはまるもの全てお選びください。また、最も不満に感じたことをお選びください。【不満に感じたこと】×年齢別×性別＞　P60
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜5.それは何に対して不満を感じましたか。あてはまるもの全てお選びください。また、最も不満に感じたことをお選びください。【最も不満に感じたこと】×年齢別×性別＞　P61
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜6.それはAのどんなシーンで発生しましたか。印象に残っている不安を全てお選びください。また、最も不安に感じたことをお選びください。【不安に感じたこと】×年齢別×性別＞　P62
（11）モニターアンケート×クロス集計結果＜7.それはAのどんなシーンで発生しましたか。印象に残っている不安を全てお選びください。また、最も不安に感じたことをお選びください。【最も不安に感じたこと】年齢別×性別＞　P63
（12）不安に感じたエピソード×自動車　整備・板金　工場×料金体系の分かりにくさへの不安×回答マトリックス　→　「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）カット・シーンを創造するための基礎調査結果マトリックス（N=36）＜1＞　P64
（12）不安に感じたエピソード×自動車　整備・板金　工場×料金体系の分かりにくさへの不安×回答マトリックス　→　「ビッグデータ（BigData）」がもたらす変革（イノベーション）カット・シーンを創造するための基礎調査結果マトリックス（N=36）＜2＞　P65

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-37-2　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集・未来絵の制作】

1）企画・監修・編集：ESP総研　村岡　正悦
2）分析・レポーティング：ESP総研
3）調査：協力調査会社（ネオマーケティング社） 　
4）（未来絵）イラスト観点抽出・指示：村岡　正悦
5）ビジネスイラスト作成：吉田未帆

【トータル・ページ数（報告書）】

・65ページ
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