2012年「病院×診察時×医師への不満」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 ～【ピンポイント調査（マルチ企画）】

【調査対象】

・「病院×診察時×医師への不満」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10月9日に未来絵制作が終了した。

【ピンポイント調査（マルチ企画）】とは？

1）「自主企画調査」が不特定多数を対象とした「調査レポート」（定価は10万円未満／冊・枚）であるのに対し、「ピンポイント調査（マルチ企画）」は不特定多数を対象としているものの、特定の業界に特化した「調査レポート」（定価は100万円未満／枚・PDF　等）となります。
2） 「ピンポイント調査（マルチ企画）」を実施する背景には、不況などの影響により、お客様の方で「個別調査」に対して従来通りコスト（数百万円／テーマ）をかけられない！といったご要望にお応えするなどがあります。
3）つまり、「個別調査」を実施したいものの100万円未満／テーマしか調査予算がない「クライアント」様のご要望を満たすための「調査レポート」内容となっております。
4）基本的に、最低で5社以上からの「ご注文」または特定の企業様からの強い「ご要望」「リクエスト」があった場合に「ピンポイント調査（マルチ企画） 」を実施しております。
5）なお、「ピンポイント調査（マルチ企画） 」レポートは、個別調査、特別企画調査ではなく、あくまで出版物としての位置付けですので、権利の帰属、つまり成果物（本報告書及びその記載内容を含む）の著作権などは、（株）未来トレンド研究機構に帰属するものです。

【はじめに】

　2012年度下期がスタートし、早1ヶ月が経過したが、「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、交通分野、防犯・セキュリティ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20弾で、病院×集中調査シリーズNo.5となる 「病院×診察時×医師への不満」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15枚、個票絵115枚）～　P1

?.総括　編　P2

1.「病院×診察時×医師への不満」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）【歯医者内（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P3
2.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.1（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P4
3.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.2（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P5
4.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.3（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P6
5.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.4（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P7
6.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.5（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P8
7.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.6（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P9
8.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.7（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P10
9.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.8（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P11
10.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.9（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P12
11.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.10（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P13
12.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.11（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P14
13.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.12（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P15
14.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.13（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P16
15.「病院×診察時×医師への不満」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）【診察室内No.14（未来絵）編】＜合計5枚を融合＞　P17

?.個票　編　P18

（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）＜診察時×医師への不満『1』ろくに調べないで結果を出す（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P19
（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）＜診察時×医師への不満『2』診察までに長時間待たされ、診察はたったの数分で終了（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P20
（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）＜診察時×医師への不満『3』どこも悪くないと分かっていながら、胃カメラを突然勧められた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P21
（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）＜診察時×医師への不満『4』治療完了→薬STOP指示→再発→病院は悪くない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P22
（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）＜診察時×医師への不満『5』患者への触れ方が雑・不機嫌・無愛想（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P23
（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）＜診察時×医師への不満『6』患者からの質問に対して横柄な態度・返事（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P24
（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）＜診察時×医師への不満『7』知識不足・患者に対して狂言扱い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P25
（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）＜診察時×医師への不満『8』説明＆知識不足（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P26
（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）＜診察時×医師への不満『9』たらい回し・誤診・謝罪なし・検査代＆診察料負担増（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P27
（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）＜診察時×医師への不満『10』待ち時間の割に診察時間（短時間）数分で終了（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P28
（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）＜診察時×医師への不満『11』いつでも同じ回答（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P29
（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）＜診察時×医師への不満『12』本気では受け止めず・無気力診察（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P30
（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）＜診察時×医師への不満『13』 数時間待って数分で終わる診察（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P31
（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）＜診察時×医師への不満『14』手術後の対応が不親切（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P32
（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）＜診察時×医師への不満『15』麻酔が効いていないにも関わらず歯を削る（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P33
（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）＜診察時×医師への不満『16』威圧的な対応（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P34
（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）＜診察時×医師への不満『17』高熱・長時間の待たされ・診察（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P35
（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）＜診察時×医師への不満『18』醜い言葉を云う（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P36
（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）＜診察時×医師への不満『19』治療法の説明不足（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P37
（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）＜診察時×医師への不満『20』患者のいうことを聞かない・行動が遅い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P38
（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）＜診察時×医師への不満『21』病気に対する説明不足（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P39
（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）＜診察時×医師への不満『22』患者の気持ちを理解していない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P40
（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）＜診察時×医師への不満『23』質問する隙を与えてくれない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P41
（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）＜診察時×医師への不満『24』訴えている痛い箇所を見ない・パソコン画面に釘付け・患者に向き合わない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P42
（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）＜診察時×医師への不満『25』応対が横柄（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P43
（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）＜診察時×医師への不満『26』的確な助言ではない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P44
（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）＜診察時×医師への不満『27』長時間待たされ・何も治療せず・来週また来るように言う　繰り返し（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P45
（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）＜診察時×医師への不満『28』優先順位が高の治療を放置・順序が逆な処置（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P46
（29）「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）＜診察時×医師への不満『29』まともに診察しようとしない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P47
（30）「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）＜診察時×医師への不満『30』脱ぐ必要がないのに、あえて脱がせる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P48
（31）「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）＜診察時×医師への不満『31』馬鹿にした笑い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P49
（32）「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）＜診察時×医師への不満『32』はっきりしない診断（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P50
（33）「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）＜診察時×医師への不満『33』長時間待たされ・看護師への指示が遅い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P51
（34）「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）＜診察時×医師への不満『34』患者を見下す（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P52
（35）「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）＜診察時×医師への不満『35』吐き捨てるような言葉・誤診（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P53
（36）「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）＜診察時×医師への不満『36』自分は詳しくない→他の先生紹介→専門ではない：頼りない＆たらい回し（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P54
（37）「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）＜診察時×医師への不満『37』病名の決めつけ・説明不足・軽々しい・不信（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P55
（38）「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）＜診察時×医師への不満『38』患者からの質問に対する回答→納得できない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P56
（39）「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）＜診察時×医師への不満『39』患者と面と向かって話さない・デスクのモニターしか見ない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P57
（40）「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）＜診察時×医師への不満『40』患者の話を聞かない・触診しない・聴診もしない→それで診断（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P58
（41）「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）＜診察時×医師への不満『41』患者の怪我の痛みを分からない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P59
（42）「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）＜診察時×医師への不満『42』診断に関する説明が曖昧（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P60
（43）「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）＜診察時×医師への不満『43』必要ない薬を出された（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P61
（44）「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）＜診察時×医師への不満『44』適当すぎる医師（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P62
（45）「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）＜診察時×医師への不満『45』えらそうな態度・力量不足・膨大な診察料徴収（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P63
（46）「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）＜診察時×医師への不満『46』患者の目を見て話さない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P64
（47）「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）＜診察時×医師への不満『47』待ち時間長い・診察時間短い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P65
（48）「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）＜診察時×医師への不満『48』医者はえらそう（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P66
（49）「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）＜診察時×医師への不満『49』惰性で仕事・不信感（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P67
（50）「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）＜診察時×医師への不満『50』信頼できない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P68
（51）「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）＜診察時×医師への不満『51』診断が適当（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P69
（52）「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）＜診察時×医師への不満『52』ぐだぐだ不愉快なことを言う・治療しない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P70
（53）「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）＜診察時×医師への不満『53』患者の顔も見ず、カルテを書き込んで質問＆応答（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P71
（54）「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）＜診察時×医師への不満『54』治療に関する説明が曖昧、判断材料を出さない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P72
（55）「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）＜診察時×医師への不満『55』仕事の関係上どうしても診察に行けない時、きつく怒る（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P73
（56）「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）＜診察時×医師への不満『56』 説明が自分中心で不親切・説明のないまま歯の神経を抜く（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P74
（57）「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）＜診察時×医師への不満『57』 しっかり診察しない・嫌みを言う（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P75
（58）「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）＜診察時×医師への不満『58』えらそうな態度（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P76
（59）「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）＜診察時×医師への不満『59』高圧的・質問に答えない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P77
（60）「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）＜診察時×医師への不満『60』診療はこれで終わり！と言われ、それでは困る！と伝えてから対応（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P78
（61）「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）＜診察時×医師への不満『61』患者の話をきかない、幹部を診察しない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P79
（62）「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）＜診察時×医師への不満『62』強引に綿を鼻に入れられる・鼻血が出たにも関わらず完全に無視（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P80
（63）「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）＜診察時×医師への不満『63』説明に専門用語が多い・質問すると馬鹿にしたような笑い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P81
（64）「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）＜診察時×医師への不満『64』ドクターが薬の名前を把握できていない・患者の方が詳しい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P82
（65）「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）＜診察時×医師への不満『65』患者の話を聞くだけで「じゃあ薬を出します！」と言い、それが半年も続く状態（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P83
（66）「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）＜診察時×医師への不満『66』真剣に患者の話を聞いてくれていない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P84
（67）「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）＜診察時×医師への不満『67』強く器具に押さえつけられたことで唇にシミ・治療のせいではないと完全否定（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P85
（68）「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）＜診察時×医師への不満『68』検査の結果や病状を説明しない・街の医者に行けと言う（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P86
（69）「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）＜診察時×医師への不満『69』高圧的な態度（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P87
（70）「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）＜診察時×医師への不満『70』それで終わりという感じの簡単な診察（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P88
（71）「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）＜診察時×医師への不満『71』患者の顔を一度も見ず、話も聞かず、薬を出しておきましょう！と言う （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P89
（72）「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）＜診察時×医師への不満『72』患者一人一人に対して態度が著しく違う・信頼できない・説明もない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P90
（73）「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）＜診察時×医師への不満『73』肩こりが酷い人だと一方的に決めつける（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P91
（74）「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）＜診察時×医師への不満『74』診察時に十分な問診をしない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P92
（75）「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）＜診察時×医師への不満『75』説明があいまい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P93
（76）「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）＜診察時×医師への不満『76』患者が質問をしても十分な説明をしない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P94
（77）「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）＜診察時×医師への不満『77』順番待ち・やっとの診察・めんどくさそうな態度・ないがしろに・適当な対応・処置無し（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P95
（78）「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）＜診察時×医師への不満『78』雑に診察・患者の聞きたい事を聞きづらい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P96
（79）「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）＜診察時×医師への不満『79』えらそうな態度・持たせたことも当然と思い、診てやっているといった態度（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P97
（80）「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）＜診察時×医師への不満『80』 数時間待たされ・祝日が入った関係で検査結果が出ていないといった言い訳（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P98
（81）「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）＜診察時×医師への不満『81』聴診器の時、医者との連携で後ろから看護婦に羽交い絞め・なんでもかんでも聴診器（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P99
（82）「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）＜診察時×医師への不満『82』医師の質問以外のことは、聞かれるまで言って欲しくない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P100
（83）「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）＜診察時×医師への不満『83』適当なことを言っている（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P101
（84）「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）＜診察時×医師への不満『84』外科へ治療目的で行っているにも関わらず診察時医師に普段のかかりつけ病院があるならそっちへ行くべきだと言われた・結果的に何の治療もせず（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P102
（85）「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）＜診察時×医師への不満『85』自分の思った通りに、練習台や手術の実験台患者にしようとネガテイヴな言動で患者を悲観させたり追いこんだり精神的に落ち込ませて、自在にして、自分の思う通りにしようとする（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P103
（86）「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）＜診察時×医師への不満『86』感じが悪い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P104
（87）「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）＜診察時×医師への不満『87』診察の時、別の患者のカルテを見ていた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P105
（88）「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）＜診察時×医師への不満『88』触診せずに検査データばかりみて、問診で治癒の進行具合を決定（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P106
（89）「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）＜診察時×医師への不満『89』不安を抱えて病院へ行っている患者・医師の視線で物を言い、こちらが何か言おうとしても所詮素人だろうみたいな感じで、上から目線で一笑（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P107
（90）「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）＜診察時×医師への不満『90』上から目線でえらそう（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P108
（91）「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）＜診察時×医師への不満『91』一方的に説教（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P109
（92）「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）＜診察時×医師への不満『92』その日の気分・機嫌が良い時はやたら愛想が良い・不機嫌な時はつっけんどんな物言い・否定的な態度→不信（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P110
（93）「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）＜診察時×医師への不満『93』返答があいまい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P111
（94）「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）＜診察時×医師への不満『94』態度が横柄・診断が曖昧（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P112
（95）「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）＜診察時×医師への不満『95』患者の言うことをほとんど信じない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P113
（96）「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）＜診察時×医師への不満『96』説明が不十分（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P114
（97）「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）＜診察時×医師への不満『97』 掛かりつけの医師に不調訴え・様子を見てください！とばかり言われ・数年後それが癌だと発覚・余命1年宣告（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P115
（98）「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）＜診察時×医師への不満『98』 「うちでは治療が出来ないから他に行け」と言われて医院を追い出され・歯茎が腫れていてすぐ治療出来ない状態（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P116
（99）「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）＜診察時×医師への不満『99』担当医以外の先生が診察するように・全く確認せずに過去の実績からのみ薬を処方・腸梗塞に関係ない薬まで入れた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P117
（100）「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）＜診察時×医師への不満『100』子供の体調が悪い原因が分からないのは母親失格　と平気で言う（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P118
（101）「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）＜診察時×医師への不満『101』尿酸値を下げる薬を出している・何年も尿酸値の検査もしない・その結果痛風発症（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P119
（102）「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）＜診察時×医師への不満『102』はっきりした診察結果を伝えず、ごまかす（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P120
（103）「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）＜診察時×医師への不満『103』問診に対する信頼度が低い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P121
（104）「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）＜診察時×医師への不満『104』見え見えの営利診察・患者の努力不足を鼻で笑う（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P122
（105）「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）＜診察時×医師への不満『105』坐骨神経痛と診断・何故か尿検査と血液採取・腰のコルセットと鎮痛剤（飲み薬）を処方→誤診（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P123
（106）「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）＜診察時×医師への不満『106』診断が適当（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P124
（107）「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）＜診察時×医師への不満『107』診察後の説明・素人には分からない言葉を使用し説明（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P125
（108）「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）＜診察時×医師への不満『108』問診もろくにせずに「原因不明」 で片づける（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P126
（109）「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）＜診察時×医師への不満『109』話を聞いただけで全く身体を診ずに診察・聴診器もあてない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P127
（110）「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）＜診察時×医師への不満『110』患者に対する言動がなっていない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P128
（111）「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）＜診察時×医師への不満『111』検査の時に学生が何人も入ってきてノートを片手に観察・泌尿器科・事前に患者の了解を取らないで実施（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P129
（112）「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）＜診察時×医師への不満『112』漢方薬は飲めないと言ったら適当な扱いをする（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P130
（113）「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）＜診察時×医師への不満『113』患者の　話を聞かない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P131
（114）「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）＜診察時×医師への不満『114』患者の話をたいして聞かず、検査で異常がないという理由で診察を終了（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P132
（115）「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）＜診察時×医師への不満『115』患者を見下し、診てやるわ、と言わんばかりの態度 （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P133

?.基礎調査　編　P134

（1）モニターアンケート×調査項目　P135
（2）モニターアンケート×回答者属性（500名） ＜グラフ・図＞　P136
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　1＞　P137
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　2＞　P138
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　3＞　P139
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　4＞　P140
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　5＞　P141
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　6＞　P142
（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＞　P143
（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＞　P144
（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＞　P145
（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＞　P146
（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＞　P147
（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＞　P148
（5）不満に感じたエピソード×診察時×医師×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=115）＜1＞　P149
（5）不満に感じたエピソード×診察時×医師×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=115）＜2＞　P150
（5）不満に感じたエピソード×診察時×医師×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=115）＜3＞　P151
（5）不満に感じたエピソード×診察時×医師×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=115）＜4＞　P152
（5）不満に感じたエピソード×診察時×医師×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=115）＜5＞　P153
（5）不満に感じたエピソード×診察時×医師×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=115）＜6＞　P154

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-00-6　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：Akaha

【トータル・ページ数（報告書）】

・154ページ

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