2012年「病院全体×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】

・「病院全体×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11月5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（数百万円以上／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）ESP総研に帰属します。

【はじめに】

2012年度下期がスタートし、早2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、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、ESP総研では第22弾で、病院×集中調査シリーズNo.7となる 「病院全体×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16枚、個票絵111枚）～　P1

?.総括　編　P2

1.「病院全体×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）【待ち時間 No.1（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P3
2.「病院全体×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）【待ち時間 No.2（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P4
3.「病院全体×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）【待ち時間 No.3（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P5
4.「病院全体×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）【待ち時間 No.4（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P6
5.「病院全体×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）【待ち時間 No.5（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P7
6.「病院全体×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）【待ち時間 No.6（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P8
7.「病院全体×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）【待ち時間 No.7（未来絵）編】＜合計8枚を融合＞　P9
8.「病院全体×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）【待ち時間 No.8（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P10
9.「病院全体×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）【待ち時間 No.9（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P11
10.「病院全体×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）【待ち時間と病院の対応・設備（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P12
11.「病院全体×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）【待ち時間と病院の対応 No.1（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P13
12.「病院全体×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）【待ち時間と病院の対応 No.2（未来絵）編】＜合計5枚を融合＞　P14
13.「病院全体×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）【病院の対応・その他 No.1（未来絵）編】＜合計7枚を融合＞　P15
14.「病院全体×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）【病院の対応・その他 No.2（未来絵）編】＜合計7枚を融合＞　P16
15.「病院全体×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）【病院の対応・その他 No.3（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P17
16.「病院全体×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）【病院の対応・その他 No.4（未来絵）編】＜合計6枚を融合＞　P18

?.個票　編　P19

（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×不満『1』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P20
（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×不満『2』待ち時間が長すぎるい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P21
（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×不満『3』受付をしてから診察まで3時間も待たされて、3分しか診てもらえない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P22
（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×不満『4』総合病院の外来は予約制であっても中々時間通りに診察が受けられないことが多い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P23
（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×不満『5』予約をして行っているのに30分以上待たされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P24
（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×不満『6』事務的、待ち時間が長い。予約をして受診しているにも関わらず、相当な時間を待たされる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P25
（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×不満『7』とにかく待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P26
（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×不満『8』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P27
（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×不満『9』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P28
（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×不満『10』病院が指定した時間に来たにも関わらず、一時間も待たされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P29
（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×不満『11』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P30
（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×不満『12』とにかく待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P31
（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×不満『13』総合病院に予約なしで行き、数時間以上の待ち・受付でその旨を伝えてくれない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P32
（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×不満『14』受付したにも関わらず、それが通っていなかった。その結果、長時間待たされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P33
（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×不満『15』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P34
（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×不満『16』呼ばれるまでが長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P35
（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×不満『17』待ち時間があまりにも長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P36
（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×不満『18』ネット予約・診察は予約なしの患者を予約済み患者の間に入れる・何時間経っても順番が回ってこない・受付に状況を説明しても予約時間が優先だから予約なしだと受け付けはＮＧ・予約画面に詳細を表記していない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P37
（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×不満『19』診察前の待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P38
（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×不満『20』手術日が予定よりも1ヶ月も遅れ、病気が悪化（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P39
（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×不満『21』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P40
（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×不満『22』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P41
（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×不満『23』担当医が急遽出張・何時間も待った後、診察室に呼ばれた際に言われた・次の予約を取って帰ってくれ！と言われた・なぜ電話連絡で予約の取り直しをさせてくれないのか？を診察室で言うと、皆そうしているのになぜ文句を言うのか？と逆に言われた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P42
（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×不満『24』初診の場合の待ち時間が長すぎる。病状がより一層悪化する（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P43
（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×不満『25』待ち時間が長すぎた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P44
（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×不満『26』予約しているにも関わらず、待たされすぎて、予約の意味があるのか？疑問に思える（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P45
（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×不満『27』責任を転嫁する発言が施術する前に多い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P46
（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×不満『28』受付スタッフの態度が悪い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P47
（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×不満『29』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P48
（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）＜病院全体×不満『30』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P49
（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）＜病院全体×不満『31』時間がかかりすぎ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P50
（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）＜病院全体×不満『32』予約時間に行ったにも関わらず、大幅に待たされた。しかも態度が悪い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P51
（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）＜病院全体×不満『33』とにかく待ち時間が長い・人が数多くいて横になる事も出来ない・説明を聞かない・看護師から強い口調・問答無用で不快（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P52
（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）＜病院全体×不満『34』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P53
（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）＜病院全体×不満『35』行きつけの病院・年度が変わって検査→不審・受付に納得がいかないため説明を求めたものの、要領を得た回答を得られなかった→保険証を返してもらい帰宅（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P54
（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）＜病院全体×不満『36』待ち時間が長い、設備も不十分（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P55
（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）＜病院全体×不満『37』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P56
（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）＜病院全体×不満『38』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P57
（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）＜病院全体×不満『39』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P58
（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）＜病院全体×不満『40』診察の待ち時間が長かったにも関わらず、診察は短時間で終わってしまった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P59
（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）＜病院全体×不満『41』待ち時間や待たされる場所（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P60
（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）＜病院全体×不満『42』待ち時間が長すぎることから、大よその時間が分かれば良い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P61
（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）＜病院全体×不満『43』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P62
（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）＜病院全体×不満『44』待ち時間の長さ。要領の悪さ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P63
（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）＜病院全体×不満『45』超音波検査の後、2時間待った挙句、たった一言「異常ありません。」 （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P64
（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）＜病院全体×不満『46』支払い待ちで３時間も待たされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P65
（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）＜病院全体×不満『47』担当医が決まるまでの扱いの杜撰（ずさん）さ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P66
（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）＜病院全体×不満『48』診察までの時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P67
（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）＜病院全体×不満『49』予約しても待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P68
（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）＜病院全体×不満『50』待ち時間が３時間の時があった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P69
（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）＜病院全体×不満『51』待ち時間がすごく長かった。事前にどれくらいかかるか教えてくれれば気持ちも違った（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P70
（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）＜病院全体×不満『52』予約をして行ったにも関わらず、予約時間になっても診察してくれない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P71
（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）＜病院全体×不満『53』予約をしているにも関わらず、予約時間を過ぎても自分の診察が回ってこなかった。相当に待たされたことがある（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P72
（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）＜病院全体×不満『54』診察順を病院側の都合で前後させられた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P73
（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）＜病院全体×不満『55』時間予約にも関わらず、30分の間に7人もの診察予約を入れている。一人平均15分は診察にかかることから、この人数は多すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P74
（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）＜病院全体×不満『56』待ち時間が長い。愛想が悪い。真剣に診察してもらえてない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P75
（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）＜病院全体×不満『57』何処に行っていいか判らず、右往左往した（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P76
（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）＜病院全体×不満『58』予約しても、待ち時間1時間半が当たり前になっている（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P77
（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）＜病院全体×不満『59』待ち時間が異常に長く、先に待っていたにも関わらず、あとから来た患者を先に診察しているくせに何も言ってこない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P78
（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）＜病院全体×不満『60』鎮静剤を打たれ、そこに薬が固まってしこりになってしまったにも関わらず、責任をとらない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P79
（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）＜病院全体×不満『61』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P80
（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）＜病院全体×不満『62』ずっと待合室で待っている人より、一度家で休んでから来て、待合室で待つ時間の少ない人の方が得をするシステム（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P81
（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）＜病院全体×不満『63』初診の手続きが多い。待ち時間が予測できない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P82
（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）＜病院全体×不満『64』説明が少ない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P83
（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）＜病院全体×不満『65』総合病院に行った時、どの科に行けば良いのか？よく分からない。→症状を聞いて案内してくれる人がいると良い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P84
（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）＜病院全体×不満『66』待ち時間が長く、具合がますます悪くなる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P85
（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）＜病院全体×不満『67』待ち時間が長すぎ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P86
（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）＜病院全体×不満『68』近所で信用度の高い病院があったが、初診料は高く取るくせに、さんざん待たせておいて、紹介状がなかったため不親切（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P87
（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）＜病院全体×不満『69』患者を下に見ているのが手にとるように分かる。態度が悪い。 （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P88
（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）＜病院全体×不満『70』いつまで待っても呼ばれず、看護師がふてぶてしい態度（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P89
（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）＜病院全体×不満『71』 （患者を）待たせて当たり前の姿勢（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P90
（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）＜病院全体×不満『72』待ち時間の長さ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P91
（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）＜病院全体×不満『73』待ち時間が異常に長い時がある（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P92
（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）＜病院全体×不満『74』看護師と医師との連携・情報共有が上手く取れていなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P93
（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）＜病院全体×不満『75』とにかく待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P94
（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）＜病院全体×不満『76』診察に時間がかかる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P95
（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）＜病院全体×不満『77』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P96
（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）＜病院全体×不満『78』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P97
（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）＜病院全体×不満『79』出産後の女性への配慮として大部屋を案内して欲しくなかったし、一人部屋と大部屋の料金の違いはなくして欲しい（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P98
（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）＜病院全体×不満『80』診察する前の時間や会計する前の時間が長くかかり過ぎ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P99
（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）＜病院全体×不満『81』待ち時間がいったいどのぐらいで今何番目か？などが全く分からず、延々と待たなければならなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P100
（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）＜病院全体×不満『82』待ち時間が非常に長い。午前中は特にそういった傾向が強い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P101
（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）＜病院全体×不満『83』予約時間を大幅に過ぎているにも関わらず、呼ばれなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P102
（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）＜病院全体×不満『84』待ち時間が相当に長く、あとから来た人（予約ではなさそうだった）に先を越された（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P103
（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）＜病院全体×不満『85』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P104
（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）＜病院全体×不満『86』待ち時間が長い。予約していても30分以上は待たされる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P105
（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）＜病院全体×不満『87』診察前、診察後の会計等で待ち時間が長く、半日仕事になってしまう（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P106
（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）＜病院全体×不満『88』診察までの時間がかかり過ぎ（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P107
（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）＜病院全体×不満『89』待ち時間がとにかく長かったにも関わらず、診察は簡単に終了！ （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P108
（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）＜病院全体×不満『90』とにかく待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P109
（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）＜病院全体×不満『91』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P110
（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）＜病院全体×不満『92』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P111
（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）＜病院全体×不満『93』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P112
（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）＜病院全体×不満『94』待ち時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P113
（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）＜病院全体×不満『95』初診時の受付プロセスが非常に複雑で、その日のうちに診察してもらえるか？も分からず、また、受付後の待ち時間も相当に長かった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P114
（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）＜病院全体×不満『96』とにかく待ち時間が長い。診察時間は短いのに何故何時間も待ち時間があるのだろうか？診察時間と待合患者の割合が合わない（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P115
（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）＜病院全体×不満『97』予約していたにも関わらず、なかなか呼ばれず、しまいにはたくさんの人に抜かれて忘れられていた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P116
（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）＜病院全体×不満『98』診察の時間が待ち時間よりも短い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P117
（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）＜病院全体×不満『99』待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P118
（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）＜病院全体×不満『100』混雑しすぎ。待たせすぎ。また医師の処方箋がなければ前回と同じ薬を薬局で買うことが出来ない（急な出張が多いため不便） （予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P119
（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）＜病院全体×不満『101』受付体制がなってない。とにかく待ち時間が長い。それが一番の不満。薬を待っている時間も苦痛だが、診察前の待ち時間が一番の苦痛で不満に感じることが多い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P120
（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）＜病院全体×不満『102』予約しているにも関わらず、1.5時間?2時間も待たされる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P121
（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）＜病院全体×不満『103』待ち時間が長く、半日つぶれた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P122
（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）＜病院全体×不満『104』待ち時間と受付の管理方法（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P123
（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）＜病院全体×不満『105』急患で行ったにも関わらず、予約していなければ診察できないと後回しにされた（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P124
（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）＜病院全体×不満『106』待ち時間がとても長い。薬をもらうと1日がかりに。最近は、なるべく、大きな病院ではなく、クリニックなど小規模な医者にかかってから様子見（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P125
（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）＜病院全体×不満『107』病院が老朽化している（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P126
（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）＜病院全体×不満『108』受付の対応が悪い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P127
（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）＜病院全体×不満『109』診察までの時間が長すぎる（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P128
（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）＜病院全体×不満『110』淡々と対応しているだけで初めてでわからないのに必要最小限のことですら説明してくれなかった（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P129
（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）＜病院全体×不満『111』とにかく待ち時間が長い（予防・予見・予兆・コンサルティング）＞　P130

?.基礎調査　編　P131

（1）モニターアンケート×調査項目　P132
（2）モニターアンケート×回答者属性（500名） ＜グラフ・図＞　P133
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　1＞　P134
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　2＞　P135
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　3＞　P136
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　4＞　P137
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　5＞　P138
（3）モニターアンケート×項目別　単純集計結果＜グラフ・図　6＞　P139
（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＞　P140
（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＞　P141
（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＞　P142
（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＞　P143
（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＞　P144
（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＞　P145
（5）不満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=111）＜1＞　P146
（5）不満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=111）＜2＞　P147
（5）不満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=111）＜3＞　P148
（5）不満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=111）＜4＞　P149
（5）不満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=111）＜5＞　P150

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-03-7　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）】

・150ページ

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