221213 データ活用促進「デジタル田園都市実現」_結果

by comucal

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第二部ワークショップ

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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

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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

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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

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アイスブレイク

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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

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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

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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

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「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。

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本編スタート

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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「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