2013年「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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　2013年4月18日に未来絵制作が終了した。

【はじめに】

　2013年度がスタートして、早くも半月が経過したが、「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、HOME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、病院×集中調査シリーズNo.9となる 「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安） 」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25枚）～　P1

?.総括　編　P2

1.「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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）【待合室内 No.1（未来絵）編】＜合計5枚を融合＞　P3
2.「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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）【待合室内 No.2（未来絵）編】＜合計5枚を融合＞　P4
3.「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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（未来絵）編】＜合計4枚を融合＞　P5
4.「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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）【検査室内（未来絵）編】＜合計4枚を融合＞　P6
5.「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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）【救急救命センター内・手術室・調剤室（未来絵）編】＜合計3枚を融合＞　P7
6.「病院（看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安）」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）【入院病棟（未来絵）編】＜合計4枚を融合＞　P8

?.個票　編　P9

（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『1』看護師が先生（医師）を馬鹿にしているのか？態度が横柄で、患者に対しても思いやりがなく、不信感を覚えた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P10
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『2』誤ったことをしないか？不安になる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P11
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『3』看護師が医師の代わりに病状を確認した時（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P12
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『4』相当待たされたにも関わらず、お詫びがない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P13
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『5』ヘラヘラと仲間と笑いながら看護師に注射をされ、その後気分が悪くなったことから、その旨を言うと「なぜ？」といった顔をした。本当に気分が悪くなり、自分の状態が不安になった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P14
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『6』子供の検査の際、看護師が子供に説明した内容が詳しすぎて子供が不安になってしまった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P15
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『7』初めて行った病院だったこともあり、手続きの仕方がよく分からなかったことから尋ねたが、愛想が悪かった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P16
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『8』痛みに対して、注射を何回もしたにも関わらず治らない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P17
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『9』不妊治療の際、事務スタッフに心無いことを言われた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P18
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『10』救急医から、これくらいの事では来るな！と帰された。その後全身麻痺を起こし、介護タクシーで病院へ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P19
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『11』手術に必要な検査をする待ち時間が読めなかった時。（相当に長い時間待たされた） （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P20
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『12』ちゃらちゃらしているところ。同僚同士で世間話をしながら笑っている（相当に長い時間待たされた） （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P21
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『13』看護士の数が足りていない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P22
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『14』手術そのものに対して、失敗したらどうしよう？と思った（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P23
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『15』健康にも関わらず、病院をサロン代わりにする老人を見た（田舎の病院のせいか、病院を「サロン」代わりにしている老人を見た）。診察の順番が組み変えられ、相当に待たされたことがある(午前中) （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P24
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『16』医師の診断で注射を打つことになった際、看護師が不慣れな感じがして不安だった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P25
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『17』医師がどのような判断をするか？不安だった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P26
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『18』初めての出産で入院した際、看護師によって言うことが違った時（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P27
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『19』予約を入れても1時間ほど待たされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P28
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『20』点滴を打っていた時、しばらくすると手の甲が痛くて痺れた感じになった。たまたま回診に来た別の看護師にそのことを伝えると、点滴の針の刺し方が悪かったらしく、手の甲が紫色になって大きく腫れていた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P29
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『21』予約の時間通りにならない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P30
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『22』薬のアレルギーがあるにも関わらず処方された（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P31
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『23』薬の説明や待合室に行く場所の説明が少ない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P32
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『24』待たされているにも関わらず、どの程度待つのか？明確に提示してくれない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P33
（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）＜看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他×不安『25』かかりつけではない病院だったが、点滴が何時間もかかり、さらに点滴中に体調が悪くなり(急な悪寒で身体が震える）、ナースコールで呼んで症状を訴えたが、原因を調べる事もせず脇の下を暖める処置しかしなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P34

?.基礎調査　編　P35

（1）モニターアンケート×調査項目　P36
（2）モニターアンケート×回答者属性（500名） ＜グラフ・図＞　P37
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　1＞　P38
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　2＞　P39
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　3＞　P40
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　4＞　P41
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　5＞　P42
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　6＞　P43
（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＞　P44
（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＞　P45
（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＞　P46
（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＞　P47
（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＞　P48
（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＞　P49
（5）不安に感じたエピソード×病院×看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他への不安×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=25）＜1＞　P50
（5）不安に感じたエピソード×病院×看護師、事務スタッフ、救急救命スタッフ、薬剤師、病院経営者、その他への不安×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=25）＜2＞　P51

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-20-4　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　美美
5）ビジネスイラスト作成：横井　莉紗　

【トータル・ページ数（報告書）】

・51ページ

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