ヘルスケアチーム: DX化に向けたビジネス戦略・要求の調査研究成果報告
•
0 likes•1,451 views
ヘルスケアチーム: DX化に向けたビジネス戦略・要求の調査研究成果報告
More Related Content
Similar to ヘルスケアチーム: DX化に向けたビジネス戦略・要求の調査研究成果報告
Similar to ヘルスケアチーム: DX化に向けたビジネス戦略・要求の調査研究成果報告 (20)
More from Hironori Washizaki
More from Hironori Washizaki (20)
ヘルスケアチーム: DX化に向けたビジネス戦略・要求の調査研究成果報告
- 1. DX 時代のビジネス戦略・要求調査研究 WG活動報告 (Healthcare Team) DX時代のビジネス戦略・要求調査研究WG スマートエスイーコンソーシアム 早稲田大学 1
- 2. 今回の要求開発の手順 1. Goal-Oriented Analysis • 住民と自治体行政のヘルスケア における将来の姿とその課題を 目的指向(Goal-Oriented)で分 析。 • Goalの姿を、Metricsを用いて 具体的に定義 • MetricsをPositiveに変化させ る戦略(Strategies)を、 Context / Assumption を明確 にしながらBrainstormingで GQM Gridを作成 2. Motivation Analysis • GQM Gridをもとに、要件分析 を実施。Motivation Iconによ りGridのElementsを評価。 • Motivation分析 • Goal / Strategies • Value / Driver / Assessment • Process / Service • Principle / Constraint 3. Strategies Map • ビジネス価値、顧客価値 （Value / Driver / Assessment）とBusiness Processを、Strategies Mapで 結びつける • GQM Gridにある名詞に注目し、 ResourceとなるData Object を抽出 4. SCAI Graph • 抽出したData Objectのデータ 分析をSCAI Graphで行う • 必要なデータを補足。データの sensing, connectingを整理す る • Assessmentデータの Monitoringを考慮 5. Iterate : Value Analysis • 顧客提供価値(Value Proposition)の視点で、以下を Iterate • GQM Grid • Strategies Map • SCAI Graph 2
- 3. 背景とDomain • 高齢化により、医療費の増大が課題 • 医療費を抑制するために、「健康寿 命を伸ばす」ことが求められている • 男性： • ７５歳以上の７０％の方が虚弱化 生活習慣病の疾病者の１９％は、72歳 までに日常生活に援助が必要になる。 • 女性： • ６９歳までに１２％の方が日常生活に 援助が必要になる。６９歳から８９歳 までに、残りのすべての方が虚弱化 • 要支援の要因は、以下。 • 基礎疾患（糖尿、循環系疾患、等） • 認知症 • 関節疾患 • 骨折・転倒による動作困難 • メタボは、基礎疾患を引き起こす大 きな原因 • ４５歳から対策を行うことで、改善 効果が高い 3 健康長寿で、 ピンピン・コロリ ４５歳から、 人生の第三コーナーへの 準備が必要 22歳 45歳75歳
- 4. サービスの視点 • 自治体と住民の双方が、 Ｗｉｎ－Ｗｉｎで、健康長寿 4 Products &Services Pains Gains Customer Jobs Gain Creators Pain Relievers 適切な運動を毎 日する 健康を実感 健康長寿 医療費減少 運動が続かない 効果が実感でき ない メンドくさい 運動量にあわせ た特典 運動継続を支援 効果を実感 メンドくさくない 運動量をロギングし、 分析 健康長寿を推進 運動習慣
- 5. Goal & Strategies (GQM Grid) 5 G１ 病気にならない メトリクス 医療費の伸び率 /現状M<1.0 G2 (一人当たりの) 運動量を20％ 増やす G2 定期的に運動を する人を20％ 増やす C/A 病気の予防には定期 的/一定量の運動が 推奨されている C/A 運動する場所が無 い（知らない） C/A どういう運動をすれ ばいいかわからない C/A 実際の運動量と必要な運 動量のGAPを知らない C/A 日常生活以上の運動によ るメリットを感じたい C/A 自治体内の運動施設(ｻｰﾋﾞｽ) が十分活用されていない Value Driver Assessment Goal Strategies Service Process S１ 運動する人 を増やす S２ 運動量の可 視化・分析 S２ 運動量に応じた 特典の提供 S２ 運動する場所の提 供(自治体内のジム や運動施設との マッチング) S２ 自分の体力や目的 に合わせて、適切 な運動メニューを 提案してくれる S２ 想定年齢/体力/健 康度合が分析され 提供されるサービ ス S２ 運動量によってポ イントが加算され て保険料/医療費 が下がる S２ 運動量によって地 方券が発行される １人当たりの 運動量 運動する住民 の総数 C/A 運動不足の人 が増えている C/A 他の人と自分の運動量 を比較できると、競争 したくなる Function Constraint Principle
- 6. DX Strategies Map 6 経営 顧客 プロセス G2 (一人当たりの) 運動量を20％増やす 地方自治体 自分の運動量 を適切に分析 してくれる 運動する場所 を提供する 自治体内の ジムや運動施設 とをマッチング 体力や目的 にあわせて、メ ニューを提案 運動量の可視化・分析 運動量を 可視化する 運動量を 分析する 体力、 健康度合いを 分析する 運動量の ポイント化を する 保険料、医療 費に特典 地方券を発行 運動量を他の人 と比較できて、 競争したくなる 住民ID 住民個人基礎情 報 ジム・施設（場 所、規模） 体力 目的 運動メニュー 食事メニュー 運動量 歩数 運動強度 運動量 標準量 標準体力 健康度合い 運動ポイント 保険料 医療費 控除 地方券ポイント メトリクス 医療費の伸び率 /現状M<1.0 メトリクス １人当たりの運動量 /現状>1.2 地方住民 DX (Resource)
- 7. Data Analysis: SCAI Graph 7 G2 (一人当たりの) 運動量を20％増やす 住民ID 住民個人基礎情 報 体力 目的 運動量 歩数 運動強度 睡眠量 運動量 標準量 標準体力 保険料 医療費 Analytics& Intelligent Process Connection Sensing/Input ジム・施設（場 所、規模） マッチング 最適化 運動施設をマッ チングする 運動・食事メ ニューを作る ログ管理 運動履歴を閲覧 する 可視化 健康分析 運動量からの健 康度合いを分析 する 健康診断結果 介護認知 自立度 分析・予測 運動ポイント 保険料・医療費 を控除する 地方券ポイント を付与する 可視化 アセスメント 運動量２０％増 ⇒医療費削減の 達成を評価する メトリクス 医療費の伸び率 /現状M<1.0 監視・検査 戦略的IoTマネジメント, 2019/2 北陸先端技術大, 内平直志 AI C S 運動場所 運動時間 メトリクス １人当たりの運動量 /現状>1.2 自分の運動量 を適切に分析 してくれる 運動する場所 を提供する 運動量を他の人 と比較できて、 競争したくなる 地方住民 地方自治体 Value Proposition
- 8. DX Strategies Map 8 経営 顧客 プロセス DX (Resource) G2 (一人当たりの) 運動量を20％増やす 地方自治体 地方住民 自分の運動量 を適切に分析 してくれる 運動する場所 を提供する 自治体内の ジムや運動施設 とをマッチング 体力や目的 にあわせて、メ ニューを提案 運動量の可視化・分析 運動量を 可視化する 運動量を 分析する 体力、 健康度合いを 分析する 運動量の ポイント化を する 保険料、医療 費に特典 地方券を発行 運動量を他の人 と比較できて、 競争したくなる 住民ID 住民個人基礎情 報 ジム・施設（場 所、規模） 体力 目的 運動メニュー 食事メニュー 運動量 歩数 運動強度 運動量 標準量 標準体力 健康度合い 運動ポイント 保険料 医療費 控除 地方券ポイント メトリクス 医療費の伸び率 /現状M<1.0 メトリクス １人当たりの運動量 /現状>1.2 マッチング 運動施設をマッ チングする 運動・食事メ ニューを作る ログ管理 運動履歴を閲覧 する 健康分析 運動量からの健 康度合いを分析 する 運動ポイント 保険料・医療費 を控除する 地方券ポイント を付与する アセスメント 運動量２０％増 ⇒医療費削減の 達成を評価する Architecture (Connect Between Business Processes And Functions) Architecture (Connect Between Functions And Data Sources) Value Proposition
- 9. 考察 • ＧＱＭのGridに対して、ArchiMateのアノテーションを付与する ことで、GridとStrategies Mapを、関連付けた。 • Gridに記載されているContext/Assumption, Strategiesにある名 詞、動詞、動名詞を利用して、ArchiMateのElementsを抽出した。 • 特に、プロセス、サービス、ドライバー、アセスメントに注目。 • データ（ArchiMateのObject）と、バリュー・プロポジション （ArchiMateのValue/Goal）を、RAWデータからBottom Upで、 結びつけることで、機能を抽出した。（SCAIグラフを利用） 9 GQM GridとStrategies Mapにより、 GoalとStrategiesの間に、整合のとれた「要求抽出」ができた。