2012年「病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満」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】

・「病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満」分野　全般　 →　「病院」に行ったことのある男女500名（20～69歳）を無作為に抽出

【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（「病院」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8月3日～2012年8月10日まで（モニターアンケート調査を）実施し、その後　2012年9月24日に未来絵制作が終了した。

【はじめに】

　2012年度上期は間もなく終わるが、「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、特に最近では医療分野やヘルスケア分野、農業分野、交通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、未来トレンド研究機構では第17弾で、病院×集中調査シリーズNo.3となる 「病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満」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4枚、個票絵28枚）～　P1

?.総括　編　P2

1.「病院（医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など））」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）【時間にルーズ（未来絵）編】＜合計4枚を融合＞　P3
2.「病院（医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など））」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）【態度・対応No.1（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P4
3.「病院（医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など））」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）【態度・対応No.2（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P5
4.「病院（医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など））」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）【技量・その他（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P6

?.個票　編　P7

（1）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『1』検査時、医師が検査データを見ている時、この医師は本当に患者の状態が分かっているのかどうか？不安（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P8
（2）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『2』手術中に、手術とは関係ない話をしている（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P9
（3）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『3』本当に患者の病気を理解してくれるのか？（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P10
（4）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『4』救急車で運ばれた際、婦人科の部長（男）に、救急車で運ばれた事をえらそうに言われた。（非難された）医者がどれほどえらいのか？（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P11
（5）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『5』部分麻酔が効かない。（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P12
（6）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『6』患者は客といった位置づけにも関わらず、約束の時間に行っても大抵待たされる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P13
（7）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『7』単純骨折のため、午前10時頃から午後5時まで手術を待たされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P14
（8）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『8』症状に対して、日頃のあなたが悪いと言わんばかりに責めてくるのがストレス（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P15
（9）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『9』入院する必要性を感じていないのに入院（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P16
（10）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『10』 「１本の差し歯を治療するため、その両側の歯を少し削る」と言われて了解したが、実際には少しどころか、（目に見える範囲で）２／３ほど削られてしまった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P17
（11）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『11』前回と言うことが全く違ったときには不満を感じた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P18
（12）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『12』この病院の医師は勉強していない医師（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P19
（13）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『13』医師が理解していない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P20
（14）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『14』耳鼻科で子供の診察時に耳垢を取ってもらいに行った・喉も無理矢理診察して悪いから吸入だ、薬だと言われた・本当にその症状があるのか？疑問（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P21
（15）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『15』即入院と言われたが仕事の都合など一切考えてくれず、仕方ないので金がないと言うと入院しなくて良いと言われた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P22
（16）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『16』患者が診察で行った時に他の患者は誰もいなかったが、受付で看護師や事務員とぺちゃくちゃ話していた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P23
（17）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『17』胃カメラの後、胃が痛かった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P24
（18）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『18』医師が病気と治療について説明不足のところが多い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P25
（19）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『19』 9時診察開始にも関わらず、医師は毎回遅れて9時15分以降に入ってくる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P26
（20）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『20』外科医の技量の差（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P27
（21）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『21』医師の態度に不満（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P28
（22）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『22』通院について2、3日遅れて行ったところ、通わないと状態がひどくなると医師から脅された（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P29
（23）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『23』こちらの話をまともに聞いてくれない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P30
（24）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『24』入院前に受けたばかりの検査→無料でなら受けると言ったら、受けなくて良いと言われた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P31
（25）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『25』医師が診察時間に来ない。何時も30分位は遅れて来る（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P32
（26）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『26』新型インフルエンザの疑いで受診時→「待合室に入ってくるな。自分の車の中で待機していろ。」と冷たく言われ・力任せにインフルエンザの感染を確認するキットで調べられ・「発熱外来に行けばよかったのに！」と言われた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P33
（27）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『27』先生は検査をすると言っていないのに血液検査や尿検査など、どの患者にもしていた・患者は看護師に「金儲けなんだろう」と文句→皆の検査代を稼ぐつもり（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P34
（28）「病院」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）＜病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）に対する不満『28』手術をして家に帰ったが、痛み止めの薬は処方されず（病院のミス）一晩中、痛くて眠れなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P35

?.基礎調査　編　P36

（1）モニターアンケート×調査項目　P37
（2）モニターアンケート×回答者属性（500名） ＜グラフ・図＞　P38
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　1＞　P39
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　2＞　P40
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　3＞　P41
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　4＞　P42
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　5＞　P43
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　6＞　P44
（4）モニターアンケート×クロス集計結果＜1.あなたは、これまで【病院に行ったこと】はありますか。（お答えはひとつ）×年齢別×性別＞　P45
（4）モニターアンケート×クロス集計結果＜2.以下の中で、あなたが病院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＞　P46
（4）モニターアンケート×クロス集計結果＜3.前問で、あなたが、これまでに「病院に対して不満に感じたこと」があるとご回答された方にお伺いします。それは病院のどんなシーンで発生しましたか。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＞　P47
（4）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。（お答えはひとつ）×年齢別×性別＞　P48
（4）モニターアンケート×クロス集計結果＜5.前問で、あなたが、これまでに「病院に対して不安に思ったこと」があるとご回答された方にお伺いします。それは病院のどんなシーンで発生しましたか。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＞　P49
（4）モニターアンケート×クロス集計結果＜6.それは何に対して不安に思いましたか。（お答えはひとつ）×年齢別×性別＞　P50
（5）不満に感じたエピソード×病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）×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=28）＜1＞　P51
（5）不満に感じたエピソード×病院×医師×診察時以外（検査時、手術時、手術前、入院時、診察前　など）×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=28）＜2＞　P52

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-901872-97-3　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：未来トレンド研究機構　村岡　正悦
2）分析・レポーティング：未来トレンド研究機構
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： jabo

【トータル・ページ数（報告書）】

・52ページ

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