2012年「病院(その他×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 ~

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    CD-ROM : 324,000円

~ 「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40枚≫~

商品概要 - 2012年「病院(その他×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 ~

1)「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40枚)

(1)「病院(その他×不満)」分野×基礎調査から抽出できた「時流」「(次の)提案ポイント」「未来への(方向性やポテンシャル)ヒント」×特に変革(イノベーション)ポイントで代表的な観点を「Before」⇒「After」に落とし込み

(2)この「総括絵」「個票絵」のカット・シーンを俯瞰することで「ビッグデータ(BigData)」によってもたらされる潮流、変革(イノベーション)、新たなトレンドが分かる!

(3)「病院(その他×不満)」分野×セグメントに集中・特化して「BigData」変革(イノベーション)ポイントを可視化(未来絵レポート)!
*病院(その他×不満)のその他とは、「医師」「事務スタッフ」「検査スタッフ」「看護師」「薬剤師」「病院経営者」以外を指す。

【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、ESP総研では第16弾で、病院×集中調査シリーズNo.2となる 「病院(その他×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。

調査概要 - 2012年「病院(その他×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(その他×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18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)ESP総研に帰属するものです。

商品詳細 - 2012年「病院(その他×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 ~

資 料 名:2012年「病院(その他×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 ~
発 刊 日:2012年9月18日
調査・発行:株式会社ESP総研
販   売:株式会社J・Grip
体   裁:A4/64ページ
■CD-ROM

資料目次 - 2012年「病院(その他×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 ~

~「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40枚)~ P1

Ⅰ.総括 編 P2
1.「病院(その他×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)【待ち時間が長い(予約有り)(未来絵)編】<合計10枚を融合> P3
2.「病院(その他×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)【待ち時間が長い(予約無し)No.1(未来絵)編】<合計10枚を融合> P4
3.「病院(その他×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)【待ち時間が長い(予約無し)No.2(未来絵)編】<合計10枚を融合> P5
4.「病院(その他×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(未来絵)編】<合計10枚を融合> P6

Ⅱ.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)<その他×不満『1』待ち時間が長い(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)<その他×不満『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)<その他×不満『3』予約をしているにも関わらず、何時間も待たなくては診察してもらえない(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)<その他×不満『4』いつも予約時間に余裕を持って行っても30分、1時間待ちは当たり前。予約の意味がない。 (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)<その他×不満『5』待ち時間が長すぎる。 (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)<その他×不満『6』待ち時間が長すぎる・予約が出来ない(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)<その他×不満『7』診察前、あとから来た人が次々に診察が進んでいくが自分には全く声がかからない(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)<その他×不満『8』予約なしで行った時に待ち時間が長かった(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)<その他×不満『9』一向に呼ばれない(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)<その他×不満『10』病院に行く時はいつも朝早く行くが、いつも混んでいて待ち時間が長い(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)<その他×不満『11』入院時、他の入院患者が夜中に叫んでいて、うるさかった(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)<その他×不満『12』予約しても待ち時間が長い(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)<その他×不満『13』待ち時間が診察時間よりはるかに長い(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)<その他×不満『14』ハチに刺された人が来院していたが、普通に順番待ちをさせられていて気の毒だったので、自分の順番がきた時に、先に治療してあげるようお願い(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)<その他×不満『15』予約時間に行ってもなぜ、30分も待たなければならないのか?いつも腹が立つ(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)<その他×不満『16』朝一番に行かなければ待ち時間が長い(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)<その他×不満『17』待ち時間が長い割に診察時間が短い(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)<その他×不満『18』待ち時間が長い(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)<その他×不満『19』病院が完全に閉まっており、診療の窓口もなかった(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)<その他×不満『20』それほど人数がいるわけでもないにも関わらず、相当に待たされた(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)<その他×不満『21』何時まで経っても呼ばれず、通院が半日の仕事になってしまう(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)<その他×不満『22』急患が入った為先生の診察が出来なくなった・受付での連絡が遅い・散々待った挙句、次回もう一度予約診療に・連絡の遅さ(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)<その他×不満『23』患者が緊急の用件で来たにも関わらず、待合室で1時間以上待たされ(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)<その他×不満『24』何度も初診料を請求された(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)<その他×不満『25』長い時間、待たされる(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)<その他×不満『26』診察前、 3時間は平気で待たされる(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)<その他×不満『27』産婦人科で数年前に医師が足りないこともあり予約時間よりも3時間程度常に待たされた(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)<その他×不満『28』大きな病院で診察を受けようとすると半日がかりになる事が頻繁にある(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)<その他×不満『29』予約しているにも関わらず待ち時間が数時間かかる(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P36
(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)<その他×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)> P37
(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)<その他×不満『31』 待ち時間がかかること、いつ診察してもらえるのか?が分からない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P38
(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)<その他×不満『32』待ち時間が長い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P39
(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)<その他×不満『33』患者を診る時間について余裕をもって予約時間表を作って欲しい(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P40
(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)<その他×不満『34』問い合わせに対して逃げ腰の応対(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P41
(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)<その他×不満『35』待ち時間の長さ(予約診療であるにも関わらず) (予防・予見・予兆・コンサルティング)> P42
(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)<その他×不満『36』予約診療にも関わらず、待ち時間が長く、予約の意味がない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P43
(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)<その他×不満『37』待ち時間が長くて時間がもったいない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P44
(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)<その他×不満『38』予約をしていても診察までの時間が掛かりすぎ(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P45
(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)<その他×不満『39』前の患者の診察が終わって、次の患者を呼ぶまでの時間が長すぎる! (予防・予見・予兆・コンサルティング)> P46
(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)<その他×不満『40』特に待っている患者が居ないのに長時間待たせる場合、予め「時間が掛かりますよ!」と教えて欲しい。患者から催促してからの返事・散々待った揚句、結局後日来院(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P47

Ⅲ.基礎調査 編 P48
(1)モニターアンケート×調査項目 P49
(2)モニターアンケート×回答者属性(500名) <グラフ・図> P50
(3)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 1> P51
(3)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 2> P52
(3)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 3> P53
(3)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 4> P54
(3)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 5> P55
(3)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 6> P56
(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> P57
(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> P58
(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> P59
(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> P60
(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> P61
(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> P62
(5)不満に感じたエピソード×その他×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=40)<1> P63
(5)不満に感じたエピソード×その他×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=40)<2> P64

奥付け
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