221213 データ活用促進「デジタル田園都市実現」_結果

221213 データ活用促進「デジタル田園都市実現」_結果

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2. 第二部 ワークショップ
3. ちょまど様 コメンテーター デジタル田園都市 実現のためのデータ活用促進イベント 主催：京都ビッグデータ活用プラットフォーム運営協議会 東谷次郎氏 解説
4. Mitz（みっつ） 松岡 光隆 株式会社コミュカル 代表取締役  元ITエンジニア（10年以上）  コミュニティ参加歴600回以上  コミュニティ登壇歴50回以上  ITイベント司会進行歴400回以上  コミュニティイベント運営歴400回以上  常時10以上のコミュニティを平行運営 2021年に起業 メディア制作、SNS、イベント運用をベースに B2B、B2C、社内コミュニティ、IT系、非IT系など 数十名から数千名、多いものでは1万人以上の コミュニティを企画・運営・サポート また、IT専門家としても企業や個人の活動をサポート 進行役
5. 進め方についての説明 お手元に スマートフォンを ご用意ください
6. アイスブレイク
7. 一般社団法人日本リカバリー協会、一般社団法人日本疲労学会、 神戸リサーチコンプレックス協議会、株式会社ベネクスと共同で、 全国10万人（男女各5万人）に大規模インターネット調査を実施 （2021年11月～12月） このランキングデータを見て「納得」「驚く」と考えるのが通常の 反応です。そこからなぜこの結果なのか等を「考える」「分析」が 自然とできる人はすでにデータ活用思考を持っている（かもし れない）ですね。 所感・感想 （納得、驚く） 分析・考察 （考える） アイスブレイク／ストレスオフ県ランキング1位予想 1/2 8位 13位 25位 1位 28位 18位 42位 30位 47位 24位
8. アイスブレイク／ストレスオフ県ランキング1位予想 2/2 ランキング ALL 年度別比較 男女別比較
9. アイスブレイク／みなさんの「これがストレス」 みなさんのコメント
10. 「データ活用」理解度／参加前 次 本編 この分布傾向が本ワークショップの終わる頃にどう変化しているのかが とても楽しみです。
11. 本編スタート
12. ペインポイントとゲインポイントというマーケ ティング用語になりますが、ペインポイント（Pain Point） とは、想定顧客の悩みの種のことを指します。「ペイン」とは 「痛み」を意味し、その痛みを取り除くためにお金を払ってで も解決したい悩みが「ペインポイント」です。 ゲインポイントは悩みや不満がない状態の顧客に付加価値（顕 在化していない、顧客が潜在的に求める要素）を与えるというゼロ をプラスにするアプローチをするためのポイントになります。 問１．「データ／デジタル化」のイメージ 「業務効率化」「コスト削減」を選択した人は 現状の業務に何かしらの悩みを抱えているのかもしれない 「付加価値」「新たなビジネス」を選択した人は 新しい何かへチャレンジ・取り組みたいのかもしれない
13. 問２．データ活用までの流れの中でどの箇所に興味があるか ▲ データの価値を理解 自社の持つデータを認識 自社が収集できるデータを認識 ▲ 問題点を検出 新たな気付き ▲ データを社外へ共有 企業間で共有 データ活用までの一般的な流れ 1/2
14. ヘルスケア界隈では「データを共有する」のが一番難しいとい う声をよく聞きます。 ヘルスケアデータはデータ価値自体ははっきりしているのですが、 長期的視点でデータをビジネスに繋げていく企業が少ない。 データの価値を理解している組織内の方でも、ヘルスケアデータ （個人データ）を有効に活用できるデータの活用案を企画し、個人 データを所有する方に対してデータの利活用の許可を求める 仕組みをしっかり作れないために新たな収益の種として産み育てら れない＝うまくビジネス化できていないのが実情です。 問２．データ活用までの流れの中でどの箇所に興味があるか 2/2
15. 問３．ヘルスケアデータの分類について データ ビッグデータ 医療 ビッグデータ ライフ サイエンス系 臨床疫学系 健康予防系 医療以外 ビッグデータ ソーシャルメ ディアデータ カスタマー データ などなど ビッグデータ 以外 参考：日本総研
16. 問４．ヘルスケアデータの種類について レセプトデータ（臨床疫学系データ） 主に保険診療をした医療機関が発行する「診療報酬明細書」に記録されて いるデータとなります。 ・入院：病院の入院者情報 ・外来：病院・診療所などの通院者情報 ・歯科：歯科医院の患者情報 ・調剤：調剤薬局で薬を受け取った人の情報 そしてレセプトデータの記載項目から把握できる内容は ・患者一人ひとりに対する「診療・検査・治療」の内容となります。 1/3 データの活用としては以下のような活用方法が見出せます。 a)地域ごとの特定の薬の使用率 b)地域ごとの時間外診療の実施割合 c)AとBなどといった複数の病気の関係性 d)地域ごとの特定の病気の割合 e)薬ごとの処方割合
17. 健康診断データ（臨床疫学系データ） 主に事業従事者においては労働安全衛生規則第44条で受診義務（事業者に 責務）が定められています。 そして定期健康診断データはほぼ保健組合→自治体へ提供（収集）されてい ます。 特に40歳以上の従業員のデータは「高齢者の医療の確保に関する法律」に基 づくものであり、提供を求められた事業者は、当該記録の写しを提供しな ければならないとされています。そのため「個人情報の保護に関する 法律」において制限外となります。 2/3 データの活用としては以下のような活用方法が見出せます。 健診データから生活習慣病のリスクの高い方については、生活改善のための 特定保健指導を無料で受けて頂くことができます（ハイリス クアプローチ） 問４．ヘルスケアデータの種類について
18. 歩数データ（健康予防系データ） スマートフォンアプリ、ウェアラブルデバイスや家庭内診断用センサー デバイスなどを用いた、生活習慣病予防等に活用される種々の情報である。 こちらは個人の運動量や睡眠時間、食事内容等の生活習慣に関する ライフログデータとなります。 3/3 データの活用としては以下のような活用方法が見出せます。 ライフログデータを元にパーソナルスコアを算出し、スコアに応じた 様々なサービスを企画できます（本日のメインテーマとなります） 問４．ヘルスケアデータの種類について
19. 問５．具体的にイメージしたレセプトデータ みなさんのコメント
20. 問６．具体的にイメージした健康診断データ みなさんのコメント
21. 問７．具体的にイメージした健康予防データ みなさんのコメント
22. 1/9 拡張型：現業のプラットフォーム上に新たにヘルスケアサービス・商材を付加する MaaS事業によるマルチタスク車 両・オンデマンド交通プラット フォーム事業 診療所（オンライン診療）＋近隣 調剤薬局（服薬指導）＋配送 医療・行政MaaS実証実験：三重県大台町 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
23. 2/9 拡張型：現業のプラットフォーム上に新たにヘルスケアサービス・商材を付加する TIS様が開発したパーソナルスコアサービスを付加 パーソナルスコアデータを既存の確定拠出年金サービスに付加 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
24. 3/9 組み合わせ型：ヘルスケア事業者と共同でサービスを持ち寄り、新規ビジネスを立ち上げる 管理栄養士の知見をAI化し、食生活 改善・栄養指導を多くの人に個別対応 で効果的に提供することができるAI 食事管理アプリ「あすけん」を開 発・運営（会員数650万人） 病院管理栄養士の指導の根拠となる食 事評価をより確かなものにし、栄養指 導の準備時間を短縮することが期待す るために、京都大学では2型糖尿病 患者を対象として本アプリの体重 減少効果を検討する特定臨床研究 を開始する予定 あすけん・京都大学糖尿病の栄養食事指導を補助するアプリを共同開発 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
25. 4/9 取り込み型:既存の自社サービスに自社開発のヘルスケア機能を付加する 住友生命＝バイタリティ 〜検診データと保険料率への反映機能を付加する Vitalityステータスとは、 健康増進活動への取組み度合いをラン ク付けしたものです。 取組みによって獲得したVitalityポイ ントに応じて判定され、4種類のス テータスに分けられます。 ステータスに応じて、保険料が変動し ます。 また、ステータスに応じて特典を利用 できます。 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
26. 5/9 複合的な利活用例を紹介します。 イギリス マンチェスターはスマートシティを強力に推進しており、医療・健康分 野でも実証実験が行われました。 慢性呼吸器系疾患のマネジメント • 呼吸や心拍などの生体情報センサーネッ トワークを構築 • 慢性疾患患者の症状への対応や、地域の ヘルスケアサービスを改善 コミュニティウェルネス • 公園をはじめ主な通勤や通学経路に センサーを設置し、運動の状況を把 握 • 記録した情報を利用者へ提供し、運 動を推奨 • 地域のヘルスケアサービスを改善 他にも、「話すバス停」「スマート電灯」「自転車共有」「スマート大気モニタリング」を実証 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
27. 6/9 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
28. 7/9 1. 拡張型事例：LINEヘルスケア 2. 組み合わせ型事例：Kencom*ライフネット生命 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
29. 8/9 2. 組み合わせ型事例：健都ザ・テラス健康サービス 3. 取り込み型事例：リングフィットアドベンチャー 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
30. ライフログデータ × サイクリングコース （例：嵐山〜金閣寺8km) ＝ DX観光促進施策 徒歩通勤コース （例：京都府庁〜四条烏丸2.3km) ＝ DX行政健康増進施策 ＝ DX行政地域振興施策 街なか消費動向 （例：せたがやPay) 9/9 問８．ライフログデータを活用したサービスを考える
31. 問９．ライフログデータ ✖ ビジネスのアイデア みなさんのコメント
32. 「データ活用」理解度／参加後 アイスブレイクの最後にお聞きした理解度と比較してどのような変化があったか 皆様も一緒に分析してみましょう。 参加前 参加後
33. アンケートのお願い
34. 総評・閉会挨拶 京都府 商工労働観光部 理事 髙橋 義典 氏