2012年「病院全体×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】

・「病院全体×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　2012年10月4日に未来絵制作が終了した。

【はじめに】

　2012年度下期がスタートしたが、「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、ESP総研では第19弾で、病院×集中調査シリーズNo.4となる 「病院全体×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4枚、個票絵29枚）～　P1

?.総括　編　P2

1.「病院全体×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（未来絵）編】＜合計7枚を融合＞　P3
2.「病院全体×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・手術室（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P4
3.「病院全体×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（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P5
4.「病院全体×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・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）＜病院全体×不安『1』患者の悪口などを言っている看護師（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）＜病院全体×不安『2』待ち時間が長い（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）＜病院全体×不安『3』待ち時間が予想以上に長くなかなか診察の順番が回ってこない（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）＜病院全体×不安『4』色々な病気の人がいることから、移らないか？心配（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）＜病院全体×不安『5』診療科の受付などの対応（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）＜病院全体×不安『6』病院に行く前からヤブ医者かもといった噂を聞いていた（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）＜病院全体×不安『7』初めていく病院で、どんな診察をされるか？不安だった（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）＜病院全体×不安『8』待ち時間が長い（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）＜病院全体×不安『9』待ち時間が長いが、具合の悪い時には不安が増えるだけ（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）＜病院全体×不安『10』担当医が頼りない（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）＜病院全体×不安『11』初めての病気でどういう治療がされるのか？が不安（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）＜病院全体×不安『12』待ち時間が長い（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）＜病院全体×不安『13』周囲が病気で雰囲気も暗く、自分も気持ち悪くなった（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）＜病院全体×不安『14』なんとなく、病院にいる間中不安に感じる（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）＜病院全体×不安『15』初めて行く病院はシステムが分からないので不安（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）＜病院全体×不安『16』かなり待ち時間が長いにも関わらず、診察はあっという間（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）＜病院全体×不安『17』看護師も医者もいい加減（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）＜病院全体×不安『18』病院が広くて分かりづらい（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）＜病院全体×不安『19』胃痛・胃カメラを飲む前に相当に待たされ・その間不安（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）＜病院全体×不安『20』痛い箇所があるにも関わらず、医師に受診時、何度言ってもレントゲンを撮らない。１週間後にようやくレントゲン撮ったと思ったら骨折していた（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）＜病院全体×不安『21』待ち時間が長い（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）＜病院全体×不安『22』なかなか診てくれない（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）＜病院全体×不安『23』初めて行く病院だと、ここで治るのかな？と思う。前に具合が悪くなった時に近くの病院に行ったが、全く治らずに、違う病院に行ったら肺炎にかかっていた事があった（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）＜病院全体×不安『24』全身麻酔で、術後痛みがどのくらいか？不安（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）＜病院全体×不安『25』待ち時間が、長い（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）＜病院全体×不安『26』それほど薬に詳しくなかった（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）＜病院全体×不安『27』医師からの説明がなかった（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）＜病院全体×不安『28』手術前、成功するかどうか？の不安（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P35
（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）＜病院全体×不安『29』この症状でこの科目で大丈夫なのか？不安になったことがある（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P36

?.基礎調査　編　P37

（1）モニターアンケート×調査項目　P38
（2）モニターアンケート×回答者属性（500名） ＜グラフ・図＞　P39
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　1＞　P40
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　2＞　P41
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　3＞　P42
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　4＞　P43　
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　5＞　P44
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　6＞　P45
（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＞　P46
（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＞　P47
（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＞　P48
（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＞　P49
（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＞　P50
（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＞　P51
（5）不安に感じたエピソード×病院×全体×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=29）　P52

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-901872-99-7　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： jabo

【トータル・ページ数（報告書）】

・52ページ
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