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U0907 早稲田大学理工学部建築学科卒業論文         指導教授 渡辺仁史

医療モールを考慮した患者の施設選択特性 A Characteristic of Choosing Institutions Considering Existences of Medical Mall

小西 健斗

Department of Architecture, School of Science and Engineering, Waseda University


U0907

医 療 モ ー ル を 考 慮 し た 患 者 の 施 設 選 択 特 性

小 西 健 斗


医療モールを考慮した患者の施設選択特性 A Characteristic of Choosing Institutions Considering Existences of Medical Mall


0 はじめに


第 0 章 はじめに

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

0 はじめに

 情報化社会に生まれ、世の中の複雑さを 知ってしまった私たちは、大人になることで 社会を生きてゆこうとする。世界で何が起こ ろうとも、それを知らないふりをして毎日を 過ごしてゆくのである。これは正しいことで ある。  しかし、様々な問題を抱える世の中を知り ながらも、それを知らぬ顔をして「売れるデ ザイン」について学ぶという、一見充実しな がらも、奇妙なバランスの上に成り立つ大学 生活に、私は疑問を感じざるを得なくなった。  「建築は人命を救えるか」という、自分の 中の最大のテーマに向き合う第一歩として、 私は本論文の執筆を開始した。この論文に よって、建築学の持つ内なる可能性を、これ からの青年に感じさせる一助となれば幸いで ある。

芸術のための芸術は邪道である。 建築のための建築は犯罪である。 - Friedensreich Hundertwasser -

114

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C

ontents

もくじ


0 はじめに

2

1 序論

7

1-1 研究目的

8

1-2 用語の定義

9

2 研究背景

10

2-1 社会的背景

11

もくじ

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 2-1-1 日本医療の現状  2-1-2 患者の大病院志向  2-1-3 医療モールの動き 2-2 既往研究の系譜

23

2-3 本研究の位置づけ

24

3 研究方法

25

3-1 概要

26

3-2 研究の流れ

27

3-3 選択実験

28

 3-3-1 選択実験  3-3-2 調査準備  3-3-3 実験的調査票の作成  3-3-4 調査実施 3-4 施設選択行動特性

37

 3-4-1 空間相互作用モデル  3-4-2 ロジットモデルの理論的概要 3-5 配置シミュレーション

45

 3-5-1 配置評価基準  3-5-2 シミュレーション手段  3-5-3 シミュレーション条件  3-5-4 シミュレーション評価

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4 研究結果

52

4-1 施設選択行動特性

53

もくじ

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 4-1-1 被験者の属性  4-1-2 施設選択行動特性の結果 4-2 シミュレーション結果

55

 4-2-1 シミュレーション概要  4-2-2 総施設数 10  4-2-3 総施設数 100

5 総括

63

5-1 施設選択行動特性の考察

64

 5-1-1 実験調査における考察  5-1-2 選択肢特性のパラメータに関する考察  5-1-3 施設選択モデルの考察 5-2 配置シミュレーションの考察

71

 5-2-1 シミュレーション条件の考察  5-2-2 配置の考察  5-2-3 設定地の考察  5-2-4 待ち時間の考察 5-3 全体の考察と展望

80

 5-3-1 全体の考察  5-3-2 展望

6 おわりに

82

7 付録

84

 7-1 参考文献  7-2 実験調査票  7-3 遺伝アルゴリズムソースコード  7-4 待ち時間のファイル

117

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1 序論

1-1

研究目的

1-2

用語の定義


1-1 研究目的

第 1 章 序章 > 1 . 研 究 目 的

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 診療所の統廃合により、 診療所の複合施設形態である医療モールが出来た場合を想定し、 それが選択肢に入った時の患者の施設選択行動特性を明らかにする。この行動特性を反映 した医療機関の選択モデルを用い、医療施設配置のシミュレーションを行い、医療モール がその地域に与える影響を示す。

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1-2 用語の定義

第 1 章 序章 > 2 . 用 語 の 定 義

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

◆ 病院  日本の医療法における医療機関の機能別区分の一つ。医師又は歯科医師が医業又は歯科 医業を行う場所であり、病床数 20 床以上の入院施設を持つものと定義される。 ◆ 診療所  日本の医療法における医療機関の機能別区分の一つ。医師又は歯科医師が医業又は歯科 医業を行う場所であり、無床又は 19 床以下の入院施設をもつものと定義される。 ◆ 医院  医院は「医を司る所」という意味を持ち、医療を提供する施設をいう。医療法において、 病院や診療所の定義が明確であるのに対し、医院は法律による規制がない。その為、主に 病院や診療所などが自由に名称として称される。 ◆ 医療モール  異なる診療科目の医院が同じ敷地内に入居し複合施設を形成する形態。診療科ごとの連 携により専門性特化がしやすくなり、質の高い医療の提供が可能となる。また、一カ所で 複数の医療サービスが受けられ、患者は複数の病院を探しまわる必要がなくなり、一等地 にある場合は、買い物ついでに受診出来るなど、他の用事も済ませられる利便性もある。 医師にとっては、単独開業に比べ認知度が高まりやすく、一等地での開業がし易いなどの メリットがある。 病床数

科目数

病院

20以上

1∼30ほど

診療所

19以下

多くが1

医療モール

19以下

3∼10ほど

◆ 連続立地モデル  平面上に m 個の需要点が分布し、それぞれにω 1, ω 2,……, ω m の利用者が存在してい るとした時、 利用者と施設との距離を直線距離で定義したモデル。これに対し、ネットワー ク上の距離で定義するモデルをネットワーク立地モデルという。

11:

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2 研究背景

2-1

社会的背景

2-2

既往研究の系譜

2-3

本研究の位置づけ


2-1 社会的背景

2-1-1 日本医療の現状

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 医療崩壊とは、医療体制が何らかの原因でたちゆかなくなること、またその状態を漠然 と差す言葉と定義されている。過労による医師の集団退職が地域医療が崩壊を招いた事例 や、救急輸送の受け入れ先が見つからずたらい回しが起きる事例が表面化した日本の医療 は、まさに医療崩壊と言える。本章では、医療崩壊をきたしたと考えられる因子の一部に ついて個別に説明する。

◆ 超高齢社会による患者数増加  一般的に、 「高齢な社会」は高齢化率(65 歳以上の人口が総人口に占める割合)によっ て「高齢化社会(高齢化率 7-14%)」、「高齢社会(同 14-21%)」、「超高齢社会(同 21%) 」と数値的に定義される。日本は 1970 年に高齢化社会に、1994 年に高齢社会に、そし て 2007 年に超高齢社会となった。

図 2-1-1-1 主要国における人口高齢化率の長期推移・将来推計

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この超高齢社会が、下図に示すような患者数増加の一因となっている。

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

図 2-1-1-2 推計患者数の年次推移(入院施設) y 軸:患者数 [ 人 ]

図 2-1-1-3 推計患者数の年次推移(外来施設) y 軸:患者数 [ 人 ]

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◆ 病床数  日本の病床数は世界的に多いと言われている。以下に OECD 諸国の人口千人あたりの 病床数を掲げる。

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

  図 2-1-1-4 OECD 諸国の人口千人あたりの病床数

 この病床数と後述する医師数から病床当たりの医師数を求めると、日本は約 0.2 人であ り、OECD 平均の約 0.7 人に対して 3 分の 1 以下と極めて少ない。  このデータの解釈に対して誤認があるとの指摘がある。日本の病床数は病院と称される 全てのベッド数(急性、亜急性、療養、精神を含む)をカウントしているのに対し、アメ リカは hospital と nursing home とに構成されるうち、hospital の病床のみをカウントし ている。これを、急性期から慢性期までの病床総数で比較すると、日本が 12.8 に対し、 アメリカは 10.3(出典:医療施設調査 2004(厚生労働省)、平成 16 年推計人口(総務 省) 、アメリカ病院協会「病院統計 2003 年」、健康とヒューマンサービス調査 1999、ア メリカの人口(外務省)より)と、大きな格差はない計算になる。  しかし、それを考慮しても、日本の医師一人あたりが受け持つ病床数は多く、医師の過 労の最大の一因の一つであることには変わりない。

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◆ 医師の絶対数  様々な医療問題の最も重要な要因の一つとして、絶対的な医師数の不足が挙げられる。 地域的な偏在や、診療科目による差の問題もあるので、全国レベルの国際比較には限界が あるものの、大まかな日本の医師数の理解の為に、OECD(30 カ国の先進国によって構

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

成される経済協力開発機構)諸国の人口千人あたりの医師数を掲げる。

  図 2-1-1-5 OECD 各国の医師数(国民 1000 人あたり) (出典:OECD Health Data 2007)

 対象国 30 カ国の平均は 3.0 人、ヨーロッパ先進国は 3.5 人前後であるのに対し、日本 は 2.1 人と非常に少ない。加えて前述した日本の高齢化や、病床数を考慮に入れると、こ の医師数レベルはやはり極めて少ないと判断せざるを得ない。

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◆ 医療制度改革  日本の医療を語る上で、小泉内閣による医療制度改革について言及する必要があるが、 その前に、日本の医療費について説明する。

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 日本の医療費は年々増え続けている。この原因は (1) 医療費の自然増と (2) 日本特有の 医療費増加要因の大きく二つに分類できる。考えられる内容を以下に示す。 (1) 医療費の自然増  ・人口の増加と高齢化による患者数増加  ・医学、医療の進歩、新技術の導入  ・疫病構造の変化、対象の変化 (2) 日本特有の医療費増加要因  ・病床数が多い、在院日数が長い  ・薬剤価格が高い、薬剤使用量が多い  ・医療材料価格が高い  ・検査が多い  ・受診回数が多い

  図 2-1-1-6 国民医療費の年次推移(出典:厚生労働省、平成 16 年度国民医療費の概要)  y 軸:医療費 [ 億円 ]

126

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また、参考として、OECD 諸国の国民一人あたりの医療費を掲げる(OECD データは国 ごとの違いを一定程度補正した数字であり、日本の国民医療費とは必ずしも一致しない)。 このデータによると、日本は 30 カ国中 19 位と多いとは言えない。

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

図 2-1-1-7 国民一人あたりの医療費(出典:OECD Health Data 2009)

 同様に、対 GDP 比の医療費は 8.1% であり、30 カ国中 21 位と低いこともわかる。

図 2-1-1-8 GDP あたりの医療費(出典:OECD Health Data 2009)

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しかし最近の日本の経済状況の低迷の中で、医療費の伸びは医療における経済的な負担 に直結している。この問題を解決する為に、医療費の伸びの抑制と、医療の効率化、医療 保険制度の財政的強化を含めた医療制度改革が必要と考えられ、小泉内閣によって医療制 度改革が押し進められた。

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 医療制度改革の一つの問題点として、診療報酬点数の減額が挙げられる。すでに国際的 水準では低価格で供給されている医療をさらに引き下げた為に、医療機関が経営困難とな り、医療の質が下がる可能性、また不採算部門の閉鎖や赤字の拡大、廃業を余儀なくされ る可能性が指摘されている。

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2-1-2 患者の大病院志向 ◆ 医療の効率化  前項(2-1-1)で論じたように、医師は少ないが患者は増え続け、医療費は増加するが

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

診療報酬は減額されるなどという複数の要因が、日本の医療の問題点として考えられる。  この問題をかかえる日本の医療に「医療の効率化」が求められている。医療の効率化を「医 療の質」という分子と「コスト」という分母で構成されていると考えると、現在の医療に 求められているのはコスト削減による効率化ではなく、医療の質を上げる事による効率化 であろう。 ◆ 病診連携  医療の質の向上の一つの解決案として、厚生労働省によって「病診連携」が奨励され た。病診連携とは、病院と診療所が連携して質の高い地域医療を提供することである。た とえば、風邪や腹痛の際には、まず近くの診療所のかかりつけ医に診察を受け、かかりつ け医が特別な検査や治療が必要と判断した際には、診療所からの紹介状を持参し病院で治 療を受ける、という形態である。具体的には一次医療は診療所で、二次医療は病院で行う という機能分化を意味する。機能分化によって、専門化・高度化した日本医療の変化に対 応し、専門性が高まる事によって質の高い医療を提供する事ができるようになると言われ ている。 ◆ 大病院志向  病診連携という形態は確実に浸透しつつある形態であり、取り組みを始めた自治体も増 加しつつあるが、現在病診連携が完全に機能しているとは言えない。その原因の一つに、 根強い患者の「大病院志向」があると考えられる。医療機関選択時の重視点を聞いたアン ケートでは、 「自宅からの距離」と「医師、スタッフの対応の良さ」に続き、「医療技術の レベルや専門性」が挙げられている。

図 2-1-2-1 「病院と診療所どちらを選ぶか」についての簡易アンケート結果

(出典:エディタ・コミュニティ(http://community.edita.jp/my_q_show/q-49869deda24c3))

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第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 図 2-1-2-2 医療機関選択時の重視点(出典:マイボイスコム定期アンケート)

 また、病院および診療所への「患者の大病院志向を感じるか」というアンケートにおい ても、 「よくわからない」と答えた 23%を除いた残り半数以上が「感じる」と答えている ことから、医療従事者の側からも、患者の大病院志向を感じ取っていることがわかる。(文 献:地域医療連携アンケート調査結果報告所)   「大きな病院であれば安心」という大病院志向が根強く残る理由として、「病院では高度 で専門的な医療が受けられる気がする」などが挙げられる。ある調査では、病院と診療所で、 インフルエンザ対策内容に差が出てしまう事実が明らかになり(文献:Qlife「病院と診療所では、 対策内容に違い」http://search.qlife.jp/influenza/2009/05/08/300_dr_answer1/)、患者の大病院志向に拍

車をかけていると考えられる。  この大病院志向の為に、本来ならば一次医療を受け持つ診療所で十分に対応できる患者 が、二次医療を行う病院に行くなどという現象が生じ、病診連携妨げの可能性を持つ。

12:

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2-1-3 医療モールの動き ◆ 統廃合を前提とした配置計画  戦争によって、戦前に 4700 ほどあった病院はほとんどが焼失したため、国は積極的

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

に施設数と病床数を増やす政策をとった。病院数、診療所数は純増をたどり、病院数は 1990 年にピークを迎えた。

  図 2-1-3-1 病院の施設数の年次推移(出典:厚生労働省 , 平成 18 年医療施設(動態)調査の概要)

 しかし、ゼロからの施設配置計画が急務とされていた戦後とは状況が大分変わった。病 院は緩やかに減少を続け、ゼロからの施設配置計画は求められなくなった。現代において 求められるのは、医院の統廃合を前提とした配置計画であろう。

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◆ 医療モールという施設形態  診療所の統廃合による一つの結果として、医療モールという形態が挙げられる。新しい 医療施設形態のあり方として近年浸透しつつある医療モールとは、複数の診療科目が一つ の施設に集積した複合施設と定義できよう。患者にとっては複数の診療科目の受診が容易

第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

となり、医療モールが一等地にある場合は、買い物など他の用事も同時に済ませられるな どの利便性がある。同時に医師にとっては、診診連携が図りやすく専門性特化がしやすい、 一等地での開業がし易く単独開業に比べ認知度が高まりやすいなどのメリットが考えられ る。  日本において医療モールはまだ多くはなく、認知度も極めて低い。それに加え、医療モー ルの基礎的な研究が不足している。しかし、診療所が増え続け競争激化が予想される今日、 医療モールの増加は必至であろう。

        図 2-1-3-2 医療施設数の年次推移(出典:厚生労働省 , 平成 18 年医療施設(動態)調査の概要)

y 軸:患者数 [ 人 ]

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第 2 章 研究背景 > 1 . 社 会 的 背 景

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

図 2-1-3-3 平成 22 年 3 月竣工予定のメディカルコート吉祥寺

133

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2-2 既往研究の系譜

 施設配置に関する研究は多く、今泉恭一、浅見泰司氏による費用便益分析を用いた病院 の適正配置評価手法に関する研究を始めとし、横田隆司氏による一般病院の適正配置計画

第 2 章 研究背景 > 2 . 既 往 研 究 の 系 譜

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

への多目的計画法の適用性についてなど、多くの研究が存在する。  しかし、いずれの研究も、医院を病院または診療所に限定しており、診療所の統廃合を 前提とした新しい医療施設形態の考え方は取り入れられていない。

134

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2-3 本研究の位置づけ

 医院を増やせば良い時代は終わりを迎え、統廃合を前提とした施設配置計画が求められ る時代に向かっている今、診療所の統廃合による医療モールの出現が患者の施設選択にど のような影響を与えるかの研究には意義があり、本研究の新規性でもある。

第 2 章 研究背景 > 3 . 本 研 究 の 位 置 づ け

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 今後、本研究は、医療モールを含む新しい施設形態に対応した配置計画に繋げる狙いが あり、病診連携を意識した配置計画の第一歩と位置づけられる。

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3 研究方法

3-1

概要

3-2

研究の流れ

3-3

選択実験

3-4

施設選択行動特性

3-5

施設配置シミュレーション


3-1 概要

第 3 章 研究方法 > 1 . 概 要

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 病院、診療所に加え、医療モールが施設選択肢に含まれた場合を想定し、患者に対して 診療科目数と立地条件がどの程度施設選択に影響を与えるかを選択実験を用いた実験的調 査によって明らかにする。その回答データをロジットモデルによって分析し、患者の施設 選択行動特性を導出する。  また、 その行動特性を反映させた施設選択モデルを作成し、そのモデルを用いて医療モー ル開院前と後のシミュレーションをそれぞれ行い、医療モール開院前と後で患者の平均待 ち時間がどの程度変化するかを評価する。

病院

医療モール

診療所

図 3-1-1 医療モール開院前(左図)と開院後(右図)

0.7

0.5 0.3

0.3

0.2

新しい施設選択モデル 図 3-1-2 患者の施設選択モデルの変化

137

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3-2 研究の流れ

 研究フローを以下に示す。

第 3 章 研究方法 > 2 . 研 究 の 流 れ

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

実験的調査票作成の為の 事前調査 , 文献調査

施設選択特性導出の為の 選択実験実施

ロジットモデル分析

施設選択行動特性 反映

連続立地モデル

導入

三鷹市 , 武蔵野市

施設選択モデル

周辺の地図情報

配置シミュレーション

医療モール開院後の 配置計画

医療モール開院前の 配置計画 比較 , 考察

図 3-2 研究フロー図

138

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3-3 選択実験

3-3-1 選択実験について

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 仮想的な状況の下で意思決定主体が複数の選択肢から一つを選択するという表明選好法 の一つであり、その決定を分析する統計手法。選択肢が複数の特徴を持ち、その特徴の組 み合わせと選択行動との関係を分析出来るという特徴を持つ。  本研究で選択実験を採用したのは、日本ではまだ医療モールがほとんどない為である。 仮想の条件を示し仮想の行動特性を調査する為に、選択実験という方法が最適である。

◆ 具体的手順  1. 要因と水準の決定  2. 直行配列表を使った項目の絞り込み  3. 選択肢集合の作成  4. 調査実施

139

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3-3-2 調査準備 ◆ 要因と水準の決定  選択実験を行うにあたり、患者が医院を選択する際に検討する要因の設定をする。要因

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

設定の為に、文献調査、ヒアリングを行った。  その結果、主な選択肢要因として以下の 4 要因を設定した。  要因 1:自宅からの距離  要因 2:診療科目数  要因 3:近隣の商業施設の有無  要因 4:病床数 この 4 要因に加え、個人特性として以下の 2 要因を設定する。  要因 5:年齢  要因 6:持病の有無 また、水準は以下の表のように設定した。

表 3-3-2-1 要因と水準の一覧

水準1

水準2

水準3

水準4

要因1

自宅からの距離

要因名

500m

1000m

2000m

5000m

要因3

商業施設の有無

無い

有る

要因2 要因4

診療科目数 病床数

1科目 無床

5科目

200床

10科目

30科目

水準5

水準6

10000m 15000m

400床

13:

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◆ 水準決定の根拠  各要因における水準決定の根拠を以下に述べる。

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

・要因 1(自宅からの距離) 患者が医院を選択する際、厳密には距離でなく、移動時間や移動費用を考慮に入れている。 ここでは、移動時間を距離に換算して値を決定した。具体的には徒歩 10 分(500m)、徒 歩 15 分(1000m) 、徒歩+電車で 10 分(2000m)、徒歩+電車で 15 分(5000m)、電 車で 30 分(10000m) 、電車で 45 分(15000m)と設定した。 ・要因 2(診療科目数) 現在存在する医療モールの多くは、診療科目が 5 科目前後であることから、医療モール を意識した水準 2(5 科目)を設定した。また、診療所を意識した水準 1(1 科目)、中規 模病院を意識した水準 3(10 科目)、総合病院を意識した水準 4(30 科目)を前後に設 定した。 ・要因 3(商業施設の有無) 患者における医療モールのメリットの一つに、医療モールが一等地に立地する場合、同時 に買い物などを済ませられる事が挙げられる。そこで、商業施設の有無設定した。 ・要因 4(病床数) 全 国 の 一 般 診 療 所 99,198 施 設 の う ち、 有 床 診 療 所 は 12,591 施 設、 無 床 診 療 所 は 86,607 施設と圧倒的に無床診療所が多い為(出典:厚生労働省 , 医療施設動態調査 平成 19 年 5 月末概数) 、本実験では診療所は無床であると仮定する。また、病院の平均病床 数が 183 床より、病院の病床数には 200、総合病院を意識した 400 床を設定した。

141

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◆ 選択肢集合の作成  選択実験の選択肢集合に用いる要因は、要因 1 ∼ 4 の 4 要因である。この要因と水準 の全ての組み合わせは 6 × 4 × 2 × 3 = 144 通りと膨大である為、直交配列表によっ て、最低限分析に必要な組み合わせを絞る。この作業を行うにあたり、本研究では SPSS

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

ver17 を用いた。以下に入力と出力を示す。 < 入力 > DATA LIST FREE/KYORI KAMOKU RICCHI BYOSHO. BEGIN DATA END DATA. ORTHOPLAN FACTORS= KYORI ' 自宅からの距離 ' ('500' '1000' '2000' '5000' '10000' '15000') KAMOKU ' 診療科目数 ' ('1' '5' '10' '30') RICCHI ' 商業施設の有無 ' (' 無し ' ' 有り ') BYOSHO ' 病床数 ' ('0' '100' '200') /HOLDOUT=2. LIST VARIABLES=ALL.

< 出力 > KYORI KAMOKU RICCHI BYOSHO STATUS CARD

1.00 2.00 2.00 1.00 1.00 5.00 6.00 2.00 6.00 4.00 5.00 3.00 1.00 4.00 3.00 3.00 6.00 6.00 1.00 1.00 5.00 2.00 2.00 2.00 4.00 4.00 2.00 2.00 5.00 1.00 3.00 1.00 1.00 5.00

1.00 2.00 2.00 4.00 3.00 2.00 3.00 1.00 4.00 3.00 1.00 3.00 4.00 1.00 4.00 2.00 2.00 1.00 2.00 1.00 3.00 4.00 1.00 3.00 4.00 2.00 3.00 4.00 4.00 2.00 1.00 3.00 1.00 1.00

1.00 2.00 1.00 1.00 1.00 2.00 1.00 1.00 1.00 2.00 2.00 2.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 2.00 1.00 2.00 1.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 2.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 1.00

1.00 1.00 1.00 1.00 2.00 1.00 3.00 3.00 1.00 2.00 3.00 1.00 1.00 1.00 3.00 1.00 2.00 1.00 2.00 1.00 1.00 3.00 2.00 1.00 1.00 3.00 1.00 2.00 2.00 3.00 2.00 3.00 3.00 1.00

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

142

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


結果として 144 通りから 34 通りに絞ることができた。  この 34 通りの選択肢候補集合を基に選択肢集合を作成する。この作業は Louviere et al.(2000, p114-115) で紹介されている方法の最も簡単な方法を用いる。具体的には、34

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

通りの選択肢候補集合のコピーを作成し、二つの選択肢候補集合から、非復元無作為抽出 により選択肢を取り出す。取り出した順に 2 つの選択肢を 1 組とし、選択実験の質問 1 問分の選択肢集合とする。最終的に 34 通りの選択肢集合を作成する。

表 3-3-2-2 作成した選択肢集合 KYORI1

KAMOKU1

RICCHI1

BYOSHO1

CARD1

KYORI2

KAMOKU2

RICCHI2

BYOSHO2

CARD2

2

4

2

2

28

5

1

1

1

34

6

4

1

1

9

2

1

1

3

8

5

1

1

1

34

4

3

2

2

10

1

3

2

3

32

6

2

2

2

17

1

3

1

2

5

5

4

1

2

29

1

2

2

3

30

1

4

1

1

4

4

4

2

1

25

1

2

1

2

19

5

2

2

1

6

3

3

2

1

12

1

4

2

1

13

3

1

1

2

31

1

1

2

1

20

2

4

1

3

22

2

1

1

3

8

4

4

2

1

25

4

3

2

2

10

3

2

1

1

16

6

2

2

2

17

1

3

2

3

32

1

1

1

1

1

4

2

1

3

26

2

2

2

1

2

2

3

2

1

27

1

1

1

3

33

5

2

2

1

6

2

4

1

3

22

2

2

2

1

2

2

2

1

1

3

1

1

1

1

1

1

4

1

1

4

1

3

1

2

5

6

1

2

1

18

2

2

1

1

3

5

1

2

3

11

4

1

1

1

14

3

1

1

2

31

5

1

2

3

11

2

1

2

2

23

1

1

2

1

20

3

2

1

1

16

3

4

2

3

15

5

3

1

1

21

6

1

2

1

18

3

4

2

3

15

5

3

1

1

21

1

2

1

2

19

6

4

1

1

9

2

3

2

1

27

1

2

2

3

30

4

1

1

1

14

1

4

2

1

13

4

2

1

3

26

2

1

2

2

23

2

3

1

1

24

1

1

1

3

33

5

4

1

2

29

2

4

2

2

28

3

3

2

1

12

6

3

1

3

7

6

3

1

3

7

2

3

1

1

24

143

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


3-3-3 実験的調査票の作成 ◆ 選択肢集合の分割  前項で 34 問の選択肢集合を作成したが、調査被験者(アンケート回答者)にとって

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

34 問を回答する作業は苦痛であり、正確な結果も期待できない為、調査票の種類を増や すことによって一人あたりの質問数を減らす方法を取る。  作成した 34 問の選択肢集合をランダムに 4 分割(8 問 ,8 問 ,9 問 ,9 問)し、1 人の回 答者が 8 問ないしは 9 問の質問に答えると仮定する。つまり、調査票は全 4 種類作成し、 回答者にはランダムに 4 種類のうちの 1 枚を配布する。  この作業には Microsoft Excel 2004 の RAND 関数を用い、結果として、質問内容は以 下のように設定された。なおこの以下の表は、表 3-3-2-2 で用いているダミー変数を、設 定した水準に書き直した。

表 3-3-3-1 選択肢集合の分割結果 1000m

30

᭯䜐

200

10000m

1

↋䛝

0

type1

q1

10000m

1

↋䛝

0

5000m

10

᭯䜐

200

type1

q2

500m

10

↋䛝

200

10000m

30

↋䛝

200

type1

q3

1000m

5

᭯䜐

0

1000m

10

᭯䜐

0

type1

q4

1000m

30

↋䛝

400

1000m

5

᭯䜐

0

type1

q5

500m

30

↋䛝

0

500m

10

↋䛝

200

type1

q6

1000m

10

↋䛝

0

500m

1

↋䛝

400

type1

q7

10000m

30

↋䛝

200

1000m

30

᭯䜐

200

type1

q8

5000m

30

᭯䜐

0

500m

5

↋䛝

200

type2

q1

1000m

1

↋䛝

400

5000m

30

᭯䜐

0

type2

q2

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10

᭯䜐

200

2000m

5

↋䛝

0

type2

q3

500m

1

↋䛝

0

5000m

5

↋䛝

400

type2

q4

1000m

5

↋䛝

0

500m

1

↋䛝

0

type2

q5

2000m

1

↋䛝

200

10000m

1

᭯䜐

400

type2

q6

10000m

10

↋䛝

0

15000m

1

᭯䜐

0

type2

q7

15000m

10

↋䛝

400

1000m

10

↋䛝

0

type2

q8

500m

10

᭯䜐

400

15000m

5

᭯䜐

200

type3

q1

500m

5

᭯䜐

400

500m

30

↋䛝

0

type3

q2

500m

30

᭯䜐

0

2000m

1

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200

type3

q3

15000m

5

᭯䜐

200

500m

10

᭯䜐

400

type3

q4

1000m

1

᭯䜐

200

500m

1

᭯䜐

0

type3

q5

2000m

30

᭯䜐

400

10000m

10

↋䛝

0

type3

q6

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5

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200

15000m

30

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type3

q7

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10

᭯䜐

0

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5

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type3

q8

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1

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500m

30

᭯䜐

0

type3

q9

15000m

30

↋䛝

0

1000m

1

↋䛝

400

type4

q1

10000m

5

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0

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10

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0

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q2

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1

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30

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type4

q3

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1

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10000m

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0

type4

q4

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0

1000m

5

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type4

q5

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1

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1

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0

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q6

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5

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0

2000m

30

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type4

q7

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5

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1

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type4

q8

2000m

10

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0

15000m

10

↋䛝

400

type4

q9

144

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


◆ 要因と水準の翻訳  回答者が理解しやすいように、要因と水準の組み合わせを文章に翻訳する作業を行う。 翻訳する医院の名称は大きく分けて以下の 4 種類に設定し、各々の特徴を以下のように 定義した。

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

・病院(科目数 5 以上、病床数 200 又は 400) ・診療所(科目数 1、病床数 0) ・医療モール(科目数 5 以上、病床数 0) ・高度医療専門センター(科目数 1、病床数 200 又は 400)  また、 商業施設の有無に関しては「ついでに買い物も済ませられる」、 「ショッピングモー ル内にある」など、適当に翻訳した。  各 34 問の翻訳は以下の様に設定した。

表 3-3-3-2 各問の翻訳 type1

q1

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type1

q2

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q3

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type1

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ᚈṄ㻔㻘ฦ䛴༈⒢䝦䞀䝯䚯タ⒢⛁┘䛵㻔㻓⛁┘シ⨠䚯

type1

㼔㻘

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ᚈṄ㻔㻘ฦ䛱䛈䜑༈⒢䝦䞀䝯䚯

type1

q6

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ᚈṄ㻔㻓ฦ䛱䛈䜑୯⑋㝌䚯

type1

q7

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ᚈṄ㻔㻓ฦ䛴㧏ᗐ༈⒢ᑍ㛓䜿䝷䝃䞀䚯

type1

q8

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ᚈṄ㻔㻘ฦ䛴୯⑋㝌䚯㈑䛊∸᪃シ䛒㎾䛕䛱䛈䜑䚯

type2

q1

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ᚈṄ㻔㻓ฦ䛱䛈䜑୯⑋㝌䚯

type2

q2

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㞹㌬䛭㻔㻘ฦ䛱䛈䜑ኬᆵ༈⒢䝦䞀䝯䚯䜻䝫䝇䝘䝷䜴䝦䞀䝯䛱㝼᥃䚯

type2

q3

㞹㌬䛭㻔㻘ฦ䛴୯⑋㝌䚯࿔䜐䛱㈑䛊∸᪃シ䛒䛈䜑䚯

ᚈṄ㻔㻘ฦ༈⒢䝦䞀䝯䚯࿔䜐䛱㈑䛊∸᪃シ䛵䛰䛊䚯

type2

㼔㻗

ᚈṄ㻔㻓ฦ䛴タ⒢ᡜ䚯

㞹㌬䛭㻔㻘ฦ䛴㧏ᗐ༈⒢ᑍ㛓䜿䝷䝃䞀䚯

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q6

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q7

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q8

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ᚈṄ㻔㻘ฦ䛴༈⒢䝦䞀䝯䚯

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q1

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㞹㌬䛭㻗㻘ฦ䛴୯ぜᶅ⑋㝌䚯㈑䛊∸᪃シ䛱㝼᥃䛝䛬䛊䜑䚯

type3

q2

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タᐳ⛁┘䛴ኣ䛊ኬᆵ༈⒢䝦䞀䝯䚯

type3

q3

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type3

㼔㻗

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㼔㻘

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q6

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q7

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q8

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q9

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㼗㼜㼓㼈㻗

q1

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ᚈṄ㻔㻘ฦ䛱䛈䜑㧏ᗐ༈⒢ᑍ㛓䜿䝷䝃䞀

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145

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◆ 留意点  本アンケートは、若者から年寄りまで幅広い年齢の被験者を対象とする為、文字の大き さや、説明のわかりやすさには特に留意した。具体的には文字の大きさは 13pt 以上を基 本とし、医院に関する専門的な単語に関しての説明は、図を交えて添付した。

高度医療専門センター

高度医療専門セン ターとは、国立が んセンターのよう に、特定の疾患に

#" 特定の疾患 のみを扱う

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第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

受付

関して診断と治療 を行う施設をいい ます。大病院ほど の規模ですが、診 療科目数は限定さ れているのが特徴 です。特定の病気 に特化した、高度 な医療が提供され ます。

医療モール

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眼科

皮膚科

医療モール

耳鼻科 内科

アレルギー科

ショッピングモール

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ドラッグストア等

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ショッピングモールならぬ医療モール とは、内科や眼科や皮膚科といった複 数の診療所が同じ場所に集まった複合 施設です。日本ではまだ馴染みがあり ませんが、科目ごとに複数の医院を探 さなくてすんだり、また、大型ドラッ グストアやスーパー、ショッピング施 設などに併設し利便性を高めているも のが多くあります。

医療モールのイメージ図

大病院 大病院とは、複数

#" 産婦人科

アレルギー科

耳鼻科 眼科

外科

皮膚科

内科

様々な 診療科目

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の診療科を含む大 学病院のような大 型の病院をイメー

受付

ジしてください。 多くの場合、高度 な医療機器を備え ており、専門性の 高い医療が提供さ れます。

図 3-3-3-3 専門的単語の説明図

146

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3-3-4 調査実施  前項(3-3-3)で作成した調査票を使用して、調査を実施した。基本的に被験者の回答 時に調査人は対面せず、被験者には自力で回答を行わせた。

第 3 章 研究方法 > 3 . 選 択 実 験

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

◆ 調査概要  対象者:無作為に選んだ 17 ∼ 78 歳の男女、計 57 名  アンケート期間:2009 年 10 月 13 日∼ 19 日

147

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3-4 施設選択行動特性

 前項(3-3)で行う選択実験の結果を基に、空間相互作用モデルを作成する。本分析で は、 施設選択行動特性の推定法に、 「空間相互作用モデル」の一つである「ロジットモデル」 を用いる。

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

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3-4-1 空間相互作用モデル  病院などの地域施設を利用する人が、どのような地理的な範囲から来ているのかを調査 すると、施設の近くに居住している住民の利用率は高く、居住地から施設までの距離が増 加するに従って利用率は低下するという減少が一般に観察される。このように空間的な距 離が、その間の人間の相互の行動に負の影響を与える減少は広く観察される。

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 空間的な距離が人間の行動にどのような影響を与えるのかを定式化したものとして、 「重 力モデル」や「ハフモデル」が挙げられ、このモデルに熱力学の手法を用いた「エントロ ピー最大化モデル」や、施設利用者側から見た選択確率に基づく「ロジットモデル」と展 開されていった。  本項では、このような空間相互作用モデルの研究がどのように展開されていったかにつ いて述べる。

◆ 重力モデル  空間的な距離が人間の行動に影響を与える現象を数量的なモデルとして初めて定式化し たのは Reilly(1930) であり、Reilly はその地点に対する都市の小売り商圏の影響は、その 都市人口規模に比例し、その都市までの距離の 2 乗に反比例するとした。この考え方は ニュートンの重力の法則に基づいているので、小売り重力の法則として知られる。  ニュートンの引力の法則では、ある地点における物体 A の引力 Ga は、物体 Ma に比例し、 その地点から物体 A までの距離 Ca の 2 乗に反比例する。 Ga ∝ Ma/Ca2  小売りに関する重力モデルにおいては、質量にあたるものとして、その都市の人口また は、小売り床面積を用いるのが普通である。そこで、都市 A の人口を Pa、その地点から 都市 A までの距離を Ca とすれば、その都市 A のその地点における引力 Ga は、引力の法 則から以下のようになる。 Ga ∝ Pa/Ca2  上述したモデルにおいては、ニュートンの引力の法則をそのまま用いて、距離の 2 乗 に反比例すると考えた。実際に調査してみると 2 乗に近いことが多いが、必ずしも 2 乗 に反比例するとは限らない。そのような時には、2 乗ではなく任意の定数βで置き換えて も重力モデルと呼ぶことが多い。

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◆ ハフモデル(ラクシュマナン・ハンセンモデル)  重力モデルを複数地点の間の相互作用で表現できるように拡張したのが、Huff(1963) 及び Lakshmanan-Hansen(1965) である。Haff は土地経済学の雑誌で、Lakshmanan と Hansen は都市計画の雑誌で別々に発表したために、このモデルはハフモデルとも、ラク シュマナン・ハンセンモデルともいう。

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 重力モデルでは、特定の地点と施設との間の相互作用について考えてきたが、これを多 地域に拡張する。m 個のゾーンと n 個の施設を想定し、i 番目のゾーンの小売り購買額を Oi、j 番目の施設の小売り床面積を Aj と表現し、i 番目のゾーンから j 番目の施設までの距 離を Cij とすれば、i 番目のゾーンに住む住民の j 番目の施設における購買額 Tij は、以下 のように定式化できる。 Tij=Oi(Aj/Cij β )/( Σ Aj/Cij β ) j

 このモデルの利点の一つに、パラメータがβ一つであり、パラメータの推定が単純であ ることが挙げられるが、一方で、このモデルのパラメータβに対する感度が極めて高いの で、βの設定には最新の注意が払われる必要がある。

ゾーン i

相互作用 Tij

施設 j

  図 3-4-1-1 多地域モデル

14:

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◆ エントロピー最大化モデル  重力モデルやハフモデルは、距離に対する減衰関数として広く用いられてきたが、重力 モデルのアナロジーとして以上の特別な意味は持たない。そこで、Wilson(1979) は、熱 力学の手法によるエントロピー最大化の考え方を用いて、減衰関数に負の指数分布を用い る空間相互作用モデルを導出した。すなわち、社会集団全体を一つの熱力学的なシステム とみなし、個々の人間を分子のように統計力学的に行動するものとして考えると、一定の

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

総移動距離という制約の下で、その集団が総体としてエントロピーが最大になるように行 動した場合にハフモデルに記載されるパターンが得られることを示した。意思決定の主体 である個々の人間が、どうして社会全体としてのエントロピーを認識できるかという根本 的問題は残るものの、引力の法則のアナロジーを超える意味づけとして注目された。  m 個のゾーンと n 個の施設を想定し、i 番目のゾーンで発生し、j 番目の施設に集中す る相互作用を Tij と表す。ここでいう相互作用とは、小売り購買額や分布交通量などの i 番目のゾーンと j 番目の施設の間の相互関係の強さを一般的に表す変数である。i 番目の ゾーンで発生する相互作用の和を Oi、j番目の施設に集中する相互作用の和を Dj と表現し、 i 番目のゾーンから j 番目の施設までの距離を Cij とすれば、エントロピー最大化モデルは 以下のように定式化できる。 Tij=AiOiBjDj exp(- β Cij)  Ai=1/( Σ BjDj exp(- β Cij)) j

 Bi=1/( Σ AiOi exp(- β Cij)) j

(Ai、Bj は反復計算によって計算される比例定数である) (exp(a) は、ea を表す)

◆ ロジットモデル  エントロピー最大化モデルは、マクロモデルとして社会集団が全体として統計力学的な 法則に従うことを仮定して、空間相互作用モデルに意図角意味づけを与えた。しかし、こ の仮定では、個々の意思決定を行う個人が、どのような理由で統計力学の法則に従うのか を明らかにしていない。実務的には、空間相互作用モデルは、実際の調査データにもよく 適合し、役に立つのであるが、この点は理論的な弱点であった。  そこで登場したのがロジットモデルである。ロジットモデルは複数の離散的な選択肢の 一つ一つに対し、意思決定者がある効用をもっており、その効用が最大になるように選択 を行うという効用最大化の理論に立脚している。実務的に考えれば、ロジットモデルを用 いることの利点として、最尤法に基づくパラメータの推定法が確立しており、統計的な検 定が行えること、そして距離と施設の魅力度という 2 つの変数しか扱えなかった空間相 互作用モデルと違って、3 つ以上の変数でも扱えることが挙げられる。

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3-4-2 ロジットモデルの理論的概要  本分析では、 空間相互作用モデルのひとつであるロジットモデルを利用する。本項では、 ロジットモデルの諸特性、基本式、推定法について述べる。

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

◆ ロジットモデルの諸特性  まず、ロジットモデルを代表とする非集計行動モデルを分析に用いる主な動機は、この モデルの有する諸特性にある。このモデルは個人の行動原理を反映するために、少ないサ ンプルで作成が可能なだけでなく、影響を及ぼす政策変数を数多く取り込め、多様な政策 に対する評価が可能である特性を持つ。また、地域的、時間的移転可能性が高く、柔軟な モデルとして有用性が評価されている。

◆ ロジットモデルの概要  ロジットモデルでは、個人 n が施設 i から受ける効用 Vin を推測し、その効用より個人 n が施設 i を選ぶ確率をモデル化する。Vin は、施設の特性と、パラメータから成る。 Vin=f( 特性のパラメータθ , 施設 i と個人 n の特性 Xin)  例えば、施設選択の際の効用に [ 施設までの距離 ] と [ 施設の規模 ] と [ 施設近隣の商 業施設の有無 ] が含まれる場合、効用関数 Vin は以下のように定式化できる。 Vin= θ距離 X 距離 + θ規模 X 規模 + θ商業施設 X 商業施設  X 距離には施設までの距離の数値を、X 規模には施設の大きさの値を、X 商業施設にはダミー 変数(0: 無い、1: 有る)を代入する。θは未知のパラメータであり、このパラメータ推 定には調査データを基に、後述する最尤法を用いる。導出した効用関数 Vin を用いて、個 人 n の施設 i を選ぶ確率は以下で表される。 Pin=exp(Vin)/ Σ exp(Vjn) j ∈ An j

 例えば、施設が 3 施設(i=1,2,3)、効用関数 V1n,V2n,V3n が求まった場合の、2 番目の施 設(i=2)の選択確率(P2n)は以下で表現できる。 P2n=exp(V2n)/(exp(V1n)+exp(V2n)+exp(V3n))

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◆ ロジットモデルの基本式  ロジットモデルの理論的概要を説明する。  選択主体 n は、互いに効用が等値でない I 個の選択対象の集合 An を持つ。 An={A1n,,,Ain,,,AIn}

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 選択主体 n は、選択肢 i に対し、確率的な効用関数 Uin を持つ。選択主体の属性変数の ベクトル(社会経済変数)を Sn、選択主体 n の選択肢 i に対する属性変数のベクトル(サー ビス水準変数)を Zin とすると、Uin は以下のような一次関数で表すことが出来る。 Uin=U(Zin, Sn)  上式はすなわち、Uin= α Zin+ β Sn と表記可能な一次式であることを示す。  選択主体 n は、効用最大化を目的とする行動をとり、効用の最も大きな選択肢 Ai を選 択する。その選択確率 Pin は、次の式で表される。 Pin=Pn(Uin ≧ Ujn, j ∈ An) 0 ≦ Pin ≦ 1 Σ Pin=1 i

 効用関数 Uin は、一般に属性変数の一次関数で表される系統的な部分 Vin と、一定の確 率分布に従う誤差項ε n から成る。 Uin=Vin(Zn, Sn)+ ε in  ロジットモデルにおいて、 この誤差項は同一かつ独立にガンベル分布(第 1 種極地分布) に従うものとする。これは、この分布が極めて正規分布に近く、しかも正規分布に比べて 計算が容易であるという利点をもつためとされている。 F( ε in)=exp(-exp(- ε in))  この仮定は、誤差値の差がロジスティック分布をしていることと同じである。 F( ε in- ε jn)=1/(1+ τ exp( ε in- ε jn))  以上の仮定から、選択確率 Pin は次のように計算できる。 Pin=exp(Vin)/ Σ exp(Vjn) j ∈ An j

 上式がロジットモデルの基本式である。 153

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◆ 2 項ロジットモデル  本研究で作成したアンケートは、選択肢を 2 つに設定しているので、分析には 2 項ロジッ トモデル(BL モデル)を用いる。BL モデルの選択確率は、ロジットモデルの基本式を基 に、それぞれ次式で求められる。これはつまり、二つの選択肢のうち必ず一方を選択する という状況のもとで、1 つを選択する確率を与えるモデルといえる。

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第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

Pin:個人 n が選択肢 i(=1,2)を選択する確率 . Vin:個人 n が選択肢 i(=1,2)から受ける効用関数 .

 この上式からわかるように、BL モデルにおいて、選択確率 Pin は、その効用の水準そ のものではなく、効用差 V1n-V2n に依存することがわかる。効用差 V1n-V2n は以下の式で 求められる。

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154

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Xink は以下のように設定する。

表 3-4-2-1 Xink の設定

Xin1  自宅からの距離

第 3 章 研究方法 > 4 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

Xin2  診療科目数 Xin3  商業施設の有無 Xin4  病床数 Xin5  年齢 Xin6  持病の有無

 Xin3(商業施設の有無) 、 Xin6(持病の有無)にはダミー変数(0: 無い ,1: 有る)を設定する。 ※ Vin でなく、効用差 V1n-V2n を求める理由は、本研究では選択肢に依存しない個人特性 Xin5(個人 n の年齢) 、 及び Xin6(個人 n の持病の有無)を効用関数に設定している為である。 Vin を利用すると二項間で個人特性変数が打ち消されてしまう為、効用差を求める必要が ある。

◆ 最尤推定法  設定した各々の特性変数 Xink のパラメータθ k は、実験調査の結果から最尤推定法(最 尤法)を用いて推定する。最尤法とは、「ユーザ n は、各サービス i を選択することによ り得られる効用の推定値を比較して、最大の効用の得られるサービスを選択する」という 効用最大化原理を行動決定則に用い、もっともらしさを表す数値である尤度を最大化する という原理である。  この作業は Excel 2004 のソルバーの機能を利用して、選択実験における個別対数尤度 の総和が最大になるような値にパラメータ値を計算する。

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3-5 配置シミュレーション

3-5-1 配置評価基準  連続立地モデルでは、利用者が施設まで直線で移動し、二次元平面上のどの地点にも施 設を配置できる状況を考える。この時、施設を配置する評価基準には、基本的な二種類の

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

配置問題がある。それぞれの距離の総和を最小化するミニ・サム問題(ウェーバー問題)と、 最も遠い距離を最小化するミニ・マックス問題である。本シミュレーションでは、より地 域内格差を少なくでき、現実性のあるミニ・マックス問題を評価基準とした。

 ミニ・マックス問題は以下のように定式化出来る。

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ui:i 番目の需要点 z:生成する点列

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3-5-2 シミュレーション手段  本研究では、シミュレーションにおける最適化問題の計算ツールとして、JAVA による 遺伝的アルゴリズムを利用した。ソフトウェア開発には、最も普及し利用される総合開発 環境のひとつである Eclipse を使用した。遺伝的アルゴリズムの概要を以下に示す。

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

◆ 遺伝的アルゴリズムの概要  遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化論的計算手法に則したアルゴリズムである。これ はすなわち、与えられた自然環境の中で、個体集団の各個体同士が交配と突然変異を繰り 返しながら、その自然環境によく適応する個体ほど生き残り子孫を増やしていくことがで きるという、ダーウィンの進化論的手法と言える。  キリンを例に挙げると、首の長い個体は高い位置にある葉を食べ子孫を残すことができ るが、首の短い個体は葉を食べられず子孫を残すことができない。こうした個体集団が何 世代にもわたり交配を繰り返すことで、キリンという個体集団は地面に餌の少ないサバン ナという環境に適応し、首を長くするという進化を遂げる。  遺伝的アルゴリズムでは複数の個体が遺伝子を有し、個体集団内で交配を行うことで遺 伝子間の交叉ののちに、次世代の子孫を残す。この時、与えられた環境に対する適合度が 高いものほど子孫を残しやすいように、適合度の低いものは死滅するように設定をする。 この生殖によって各個体の遺伝子の表現型が少しずつ変わっていくとともに、適合度は前 の世代よりも高くなることが期待される。この交配を何世代にもわたり繰り返すことで、 集団全体の適合度が上がっていく。これが遺伝的アルゴリズムの仕組みである。

R.S.

図 3-5-2-1 自然界における淘汰と進化

157

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◆ 遺伝的操作  子孫を残す際の遺伝的操作には一般的に、選択(淘汰、再生)、交叉(組み換え)、突然 変異の 3 つが挙げられる。

・選択  選択は生物の自然淘汰をモデル化したもので、本研究では選択方式に「ルーレット

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

選択」を採用する。ルーレット選択において、個体 i を選ぶ確率 pi は以下の式で求め られる。

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fi:個体 i の適合度を表す

・交叉  交叉は生物が交配によって子孫を残すことをモデル化したもので、個体の遺伝子の 一部を入れ替える操作である。「進化」を前提とした遺伝的アルゴリズムにおいて、交 叉は最も重要な遺伝的操作と言える。本研究では交叉のアルゴリズムに「一点交叉」 を採用する。  一点交叉とは、遺伝子が交叉する場所をランダムで一つ選び、その場所より後ろを 入れ替える方式である。 [例] 個体 A:  0100111010 個体 B:  1010101011 個体 A:  01001 | 11010 ⇒ 01001 01011 個体 B:  10101 | 01011 ⇒ 10101 11010

・突然変異  突然変異は生物に見られる遺伝子の突然変異をモデル化したもので、個体の遺伝子 の一部を変化させる操作である。局所的最適解に陥ることを防ぐ効果がある。ランダ ムに選んだ遺伝子座の 0 と 1 を入れ替える操作である。

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◆ 座標の遺伝子化  上述した遺伝的アルゴリズムを用いて最適配置を求める為に、遺伝子に座標情報を組み 込む。  本シミュレーションは地図データを 32 × 32 升(2^5 × 2^5 升)に分割し、座標(1,1) から座標(32,32)までの計 1024 升(2^10 升)の二次元空間上でシミュレーションを行う。 そこで、座標あたりの遺伝子の長さを 5 桁に設定する。

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 二進法は以下のように十進法に変換される。 00000 → 0 00001 → 1 00010 → 2   …

00011 → 3 01111 → 30 11111 → 31  遺伝子に座標情報を組み込む場合は、この値に 1 を足し、以下の様に定義する。 00000 → 1 00001 → 2 00010 → 3   …

00011 → 4 01111 → 31 11111 → 32

 遺伝子の長さは 10 桁に設定し、前半の 5 桁に x 座標を、後半の 5 桁に y 座標を入れ、 これを座標情報を含んだ遺伝子とする。例えば、座標(13,16)を 10 桁の遺伝子で表現 する場合、遺伝子は 0110001111 となる。

 シミュレーションでは、この遺伝子を遺伝的アルゴリズムによる交配の中で進化させて いき、多くの結果の中から最適な配置に収束させていく。

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3-5-3 シミュレーション条件   選 択 実 験 か ら 導 出 し た 施 設 選 択 モ デ ル を 用 い て、 東 京 都、 吉 祥 寺 駅 , 三 鷹 駅 周 辺 4255m 四方の土地において配置シミュレーションを行う。

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 図 3-5-3-1 選択した地域の地図

・基本データ  

総人口 : 243,966 人

一辺 :

4,255 m

15:

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◆ 人口分布データ

240 240 298 298 316 316 337 247 247 210 210 210 210 440 440 440 440 440 440 440 210 210 210 210 210 210 306 306 307 307 307 307 174 174 74 316 316 316 316 65

65

65

67

67

67

67

174 174 74

65

65

67

67

67

67 127 127 127 127 440 440 216 216 216 216 306 306 306 207 207 207 207 307

65 415 415 415 67 127 127 127 127 143 143 216 216 216 216 306 306 207 207 207 122 122 122

74 316 257 257 65

67 440 440 440 440 440 210 210 210 210 306 306 306 306 207 207 307 307

174 174 74

74 182 257 257 65

65

317 317 74

74 182 182 156 65

65 415 415 415 415 415 127 127 127 143 143 143 143 216 216 216 216 306 207 122 122 122 122 122

317 317 182 182 182 182 156 156 156 415 415 415 415 263 263 127 127 143 143 143 143 305 216 216 216 306 122 122 122 122 197 197 317 181 173 173 182 156 156 156 320 320 320 415 415 263 263 263 143 143 143 143 143 305 305 216 216 216 306 122 122 197 197 197 181 181 173 173 173 173 173 173 320 320 320 320 263 263 263 263 143 143 143 143 305 305 305 305 281 216 216 122 197 197 197 197 181 210 173 173 173 173 173 173 390 390 390 390 263 263 263 263 143 143 143 143 281 281 305 305 281 281 281 197 197 197 197 197

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

181 210 210 210 210 173 173 390 390 390 390 390 362 362 362 143 143 143 143 281 281 281 281 281 281 281 281 281 281 197 197 197 36

36 210 210 210 210 210 437 437 390 390 362 362 362 362 362 362 23 143 281 281 281 281 281 281 281 281 281 281 281 197 344

36

36

36

36 210 210 437 437 437 437 437 289 362 362 362 362 23

23

23

217 36

36

36

23

23

23

23 299 299 299 218 218 218 218 218 275 275 275 223

36 211 211 211 211 211 289 289 289 289 289 326 23

23

23

23 299 299 144 144 144 218 218 218 275 275 223 223

217 217 217 36

36

36 211 211 437 437 437 289 289 289 362 362

23 281 281 281 218 218 218 218 218 275 275 275 344

217 217 282 212 212 212 211 211 211 211 224 289 289 289 289 326 326 326 326 299 299 299 144 144 144 144 218 275 275 275 223 223 282 282 282 212 212 212 212 212 211 224 224 224 224 224 289 326 326 326 326 299 299 144 144 144 144 144 144 312 269 269 269 269 282 282 282 212 212 212 212 212 212 212 224 224 224 224 248 248 248 138 138 138 138 204 204 312 312 312 312 312 284 284 269 269 282 282 153 162 162 162 162 377 377 205 205 205 248 248 248 248 138 138 138 138 185 204 204 204 204 312 312 312 284 284 284 284 31 153 153 153 162 162 162 377 377 205 205 205 205 205 267 248 138 138 138 138 185 185 204 204 204 204 250 284 284 284 284 226 31 153 153 153 162 162 162 377 377 205 205 205 205 205 267 267 182 138 138 185 185 185 185 204 204 250 250 250 250 250 284 226 31 153 153 153 364 364 200 200 200 205 205 205 205 205 267 267 182 182 268 268 185 185 185 174 174 174 250 250 250 250 250 254 31 153 153 153 364 364 200 200 200 200 431 431 431 205 267 267 182 182 172 268 268 268 185 174 174 174 174 250 250 250 254 254 31 153 153 153 364 364 200 200 200 200 431 431 431 431 267 182 182 182 172 268 268 268 185 174 174 174 174 252 219 219 254 254 72 251 251 153 364 364 200 200 200 200 431 431 431 431 267 182 182 182 172 268 268 268 268 174 174 252 252 252 219 219 219 219 72 251 251 251 246 246 246 226 200 200 431 431 431 267 267 182 182 182 172 172 172 172 268 174 252 252 252 252 252 243 219 219 72 251 251 251 246 246 246 226 226 226 428 428 428 267 267 182 182 182 172 172 172 172 172 172 252 252 252 252 252 243 243 219 72 251 251 251 246 246 246 226 226 226 428 428 428 369 369 369 206 206 206 172 172 172 172 172 157 157 157 252 243 243 243 243 72 251 251 251 246 246 246 226 226 226 428 428 428 369 369 369 206 206 206 346 346 172 157 157 157 157 157 243 243 243 243 243 220 278 278 278 282 282 282 226 226 226 428 428 428 369 369 369 206 206 206 346 346 346 157 157 157 276 243 243 243 243 243 287 340 278 278 278 282 282 282 357 357 357 340 340 340 390 369 369 206 206 206 346 346 346 346 276 276 276 276 276 243 243 243 287 340 295 278 278 282 282 282 357 357 357 340 340 340 390 390 390 206 206 346 346 346 311 311 311 276 276 128 128 128 128 128 128 340 295 295 295 282 282 282 357 357 357 340 340 340 390 390 390 206 206 346 346 206 311 311 311 311 276 276 128 128 128 128 128

図 3-5-3-2 人口分布表

400-450 350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50 人

図 3-5-3-3 人口分布等高線

161

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3-5-4 シミュレーション評価  シミュレーションによる医療モール開設前と後で、待ち時間がどの程度変化したかを評 価する。ここでの待ち時間とは、患者が医院に到着し、診察を終えて医院を去るまでの時 間と定義する。  待ち時間の算出には M/M/s モデルを使用する。M/M/s モデルは以下のように定式化 できる。

R !! 

第 3 章 研究方法 > 5 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

L "M " " "

#

#"R$" #"R$ ¤ #% "%#" R$ # !

R#"R$" $%  ! "%#" R$& ! $  $% "R &% 

$% L

&  &%

 s:

" M

窓口の数

 λ: 患者の平均到着率 [ 人/時間 ]  μ: 窓口の平均サービス率 [ 人/時間 ]  ρ: 窓口の平均利用率(混み具合)  P0: 系の中に人がいない率(待たないで良い確率)  Lq: 診察を待っている人の平均人数  L: 診察中を含む系内の平均人数  Wq: 到着してから診察を受けるまでの平均待ち時間  W: 到着してから診察を受けて去るまでの平均時間

162

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4 研究結果

4-1

施設選択行動特性

4-2

シミュレーション結果


4-1 施設選択行動特性

4-1-1 被験者の属性

第 4 章 研究結果 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

◆ 年齢  被験者の年齢属性を以下に示す。 表 4-1-1-1 年齢の分布 年齢

人数

17

1

18

1

19

6

20

2

21

9

22

6

23

5

24 1

27

3

28

3

31

1

32

2

33

1

34

2

37

2

40 2

41 1

46 1

50

1

52

4

55

1

58

1

78

1

 平均年齢は 29.8 歳であった。

◆ 性別  被験者の性別を以下に示す。

人 人

図 4-1-1-2 性別の分布

◆ 持病の有無  被験者のうち、持病で通院している人の 4 人であり、全体の 7% であった。

164

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4-1-2 施設選択行動特性の結果

◆ パラメータ推定結果  実験調査結果を元に、施設選択行動特性をロジットモデルによって作成した。最尤法に よる、設定した 6 要因のパラメータ推定結果を以下に示す。

第 4 章 研究結果 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 パラメータがプラス値を示すものは、その要因の水準値が上がるほど選択肢が選ばれや すくなることを示し、マイナス値を示すものは、水準値が下がるほど選択肢が選ばれにく くなることを示す。  例えば、選択肢特性 Xin1(自宅からの距離)のパラメータであるθ 1 を見てみると、マ イナス値を示している。これは自宅からの距離が増えるほど、選ばれにくくなることを示 している。同様に、選択肢特性 Xin2(診療科目数)のパラメータθ 2 はプラス値を示して おり、これは医院の科目数が増えるほど、選ばれやすくなることを示している。

表 4-1-2-1 パラメータ推定結果

䃎㻔

-0.000240068

䃎㻕

㻓㻑㻓㻕㻓㻜㻓㻖㻔㻘㻗

䃎㻖

㻐㻓㻑㻔㻔㻓㻜㻕㻘㻛㻜㻜

䃎㻗

-0.000427444

䃎㻘

㻓㻑㻓㻓㻓㻛㻛㻚㻜㻔㻕

䃎㻙

㻐㻓㻑㻕㻗㻔㻙㻜㻙㻚㻘㻗

 具体的に、 「個人 n が条件 A の診療所と条件 B の病院のどちらを選択するか」といった ことは、 このパラメータだけではわからない。それらは、この施設選択行動特性のパラメー タから、施設選択モデルを作成することにより明らかになる。

165

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4-2 シミュレーション結果

4-2-1 シミュレーション概要  吉祥寺駅、 三鷹駅周辺において、配置総施設数を 10、100 と変えたときの配置シミュレー ションを行った。

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 本シミュレーションは、診療所の統廃合による医療モールの開院が、患者の施設選択に どのような影響を与えるかに関するものである。よってシミュレーションは、診療所が統 廃合される前の条件でのシミュレーションと、統廃合によって医療モールが開院した後の 条件でのシミュレーションを、施設数 10 と 100 の各々 2 回ずつ行った。このシミュレー ションによって医療モールの最適配置が明らかになり、この結果を、新たに配置した医療 モールによって地域医療がどのように変化するかの考察に用いる。  なお、本シミュレーションでは、配置評価基準に距離を最小化するというミニ・マック ス問題を採用しており、距離という単一の目的関数を用いているので、パレート解ではな く、最適解が導出される。

166

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◆ シミュレーション準備  導出した施設選択行動特性からシミュレーションに利用できる形、すなわち施設選択モ デルに変換する作業を行う。  推定したパラメータ(4-2-2)をロジットモデルに組み込み、それを施設選択モデルとし、 シミュレーションに適用する。シミュレーションでは、患者が最寄りの診療所、病院、医 療モールのうち、どれを選ぶかのシミュレーションを行う。その為、ここでは 3 項ロジッ

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

トモデルを作成した。

 多項ロジットモデルの選択確率は以下の式で一般化される。

!"# 

$ %"#  ¤ $% &#

&  '#

! ¤ $"% &# % "# #$a

&  '#

 すなわち、選択肢 i=1,2,3 を代入した 3 項ロジットモデルの各々の選択確率 P1n、P2n、 P3n は以下で表記できる。

!!"  !"" 

#$!"

# $!" ! $"" $ #"  $ %$"" $!" & # # #%$#" $!" & # #

# $"" ! $!" $"" $#"  %$!" $ "" & # # # # $ # %$#" $"" & #

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'

)

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$ %" $&"  ¤ Q ' %( %"' ( &"' & ¤Q ' ( &"'

 上記の式に、パラメータの値と、診療所・病院・医療モールの特性を代入し、施設選択 モデルとしてシミュレーションに適用する。

167

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4-2-2 総施設数 10  診療所 9 施設のうち、特に患者数の少ない 3 施設が統廃合し、医療モール 1 施設が開 院した場合のシミュレーションを行った。

◆ 設定条件 1

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 以下の条件で配置シミュレーションを行った。 表 4-2-2-1 設定条件 1

医療モール開院前 医院の種類

施設数

科目数

商業施設

病床数

9 1

1

30

無し 無し

0

400

医院の種類

施設数

科目数

商業施設

病床数

医療モール

1

3

無し

0

病院

1

30

無し

400

診療所 病院

医療モール開院後

診療所

世代数

個体数

6

1

無し

0

100

100

◆ 設定条件 2  以下の条件で待ち時間の算出を行った。 表 4-2-2-2 設定条件 2

外来受付時間

6時間×50=300時間/日

平均診察時間

5分/人

窓口の数

医療モール

3

診療所

1

病院

30

 医院の営業時間を 6 時間に設定した。ここで、条件に設定した 10 施設と、現状の約 500 施設との間を埋めるために、営業時間を 50 倍し、現実的な値に調節した。

168

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◆ 配置位置 ( 総施設数 10)

診療所の平均待ち時間

8.55411581 分

病院の平均待ち時間

5.00000000 分

平均待ち時間

8.03022980 分

診療所

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

病院

図 4-2-2-3 医療モール開院前の配置位置

169

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医療モールの平均待ち時間 5.03667440 分 診療所の平均待ち時間

10.2269384 分

病院の平均待ち時間

5.00000000 分

平均待ち時間

8.65031641 分

医療モール

診療所

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

病院

図 4-2-2-4 医療モール開院後の配置位置

16:

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4-2-3 総施設数 100  診療所 90 施設のうち、ランダムに抽出した 10 施設が統廃合し、医療モール 1 施設が 開院した場合のシミュレーションを行った。 ◆ 設定条件 1  以下の条件で配置シミュレーションを行った。

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

表 4-2-3-1 設定条件 1

医療モール開院前 医院の種類

施設数

科目数

商業施設

病床数

90

10

1

15

無し 無し

0

200

施設数

科目数

商業施設

病床数

1

10

病院

10

15

世代数

10

診療所

病院

医療モール開院後 医院の種類 医療モール 診療所

個体数

80

1

無し

無し 無し

0

0

200

50

◆ 設定条件 2  以下の条件で待ち時間の算出を行った。 表 4-2-3-2 設定条件 2

外来受付時間

6時間×5=30時間/日

平均診察時間

5分/人

窓口の数

医療モール

10

診療所

1

病院

15

 医院の営業時間を 6 時間に設定した。ここで、条件に設定した 100 施設と、現状の約 500 施設との間を埋めるために、営業時間を 5 倍し、現実的な値に調節した。

171

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◆ 配置位置 ( 総施設数 100)

診療所の平均待ち時間

7.60065445 分

病院の平均待ち時間

5.00000000 分

平均待ち時間

7.27049426 分

診療所

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

病院

図 4-2-3-3 医療モール開院前の配置位置

172

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医療モールの平均待ち時間 5.00000000 分 診療所の平均待ち時間

8.06519821 分

病院の平均待ち時間

5.00000000 分

平均待ち時間

7.60844648 分

医療モール

診療所

第 4 章 研究結果 > 2 . シ ミ ュ レ ー シ ョ ン 結 果

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

病院

図 4-2-3-4 医療モール開院後の配置位置

173

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5 総括

5-1

施設選択行動特性の考察

5-2

配置シミュレーションの考察

5-3

全体の考察と展望


5-1 施設選択行動特性の考察

5-1-1 実験調査における考察 ◆ 被験者の属性に関する考察

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

・年齢  回答者の年齢は、10 代から 70 代まで均一になるように留意したが、結果として 40 代 以降が少なくなってしまった。特に 60 代以降に関しては極めて少なく、結果として高齢 者に独特の行動がある場合、それが施設選択行動特性に含まれていない可能性がある。 ・性別  性別に関しては大方同比である。 ・持病の有無  被験者のうち、持病で通院している人の 4 人であり、全体の 7% であった。分析に十分 な人数ではなく、結果として慢性病による独特の施設選択行動特性や、持病によるリピー タの行動特性が、施設選択行動特性に反映されていない可能性がある。

175

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5-1-2 選択肢特性のパラメータに関する考察  選択実験における要因には、 「自宅からの距離θ 1」 、 「診療科目数θ 2」 、 「商業施設の有 無θ 3」 、 「病床数θ 4」の 4 要因を設定し、個人特性に「年齢θ 5」 、 「持病の有無θ 6」の 2 要因を設定した。その結果、パラメータθ 1 ∼θ 6 の値は以下のようになった。

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

表 5-1-2-1 パラメータ推定結果 パラメータ

θ1 θ2 θ3

θ4

θ5 θ6

-0.00024007 0.02090315

-0.11092590

-0.00042744

0.00088791

-0.24169675

+or-

-

+ -

-

+ -

 選択肢要因は、 「遠ければ選ばれにくい」「科目数が多ければ選ばれやすい」「商業施設 があれば選ばれやすい」 「病床数が多ければ(規模が大きければ)選ばれやすい」という 仮説を基に設定した為、事前予想ではθ 1 のみがマイナス値を示し、θ 2 ∼θ 4 まではプ ラス値を示すと考えていた。しかし、調査データを分析した結果、θ 3、θ 4 もマイナス 値を示した。これは、 「商業施設がない方が選ばれやすい」「病床数が少ない方が選ばれや すい」ことを意味する値である。

176

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


◆ 商業施設の有無のパラメータ(θ 3)に関する考察  θ 3 がマイナスになる理由は、調査票の質問の仕方にあると考えられる。以下は調査票 に添付した質問内容である。 --------------------------------------------------------< 問 5>

この問いは二択です。以下のような体調の異変を感じた時、 どちらの医院を選択しますか。自分が選ぶと思う方に⃝をつけて下さい。

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

  症状: ɄɭȺȥൌ෮Ȧ‫ڏ‬Ȟ௻ൔȦȳɁɅ 3 ଢ଼࠰റȞɀȞɥă ! ! ɼˋʗĜʥʛʠɁ෮ɓɀəɥɂĂ୭࿒Ɉ‫ݢ‬༑౯ȦȜɥɢȠȺă ! ! ȱȥȱĂȹȺɈဇଣɈɢȠɅɜૃȢɥă

-------------------------------------------------------- この症状の設定は「重症の可能性も軽症の可能性もあり、患者が病院、診療所の選択の 際に迷うと考えられる症状」として設定した。外来患者の多くは軽症であり、軽症の場合 はついでに買い物を済ませられる条件は選択する際優位に働くだろう。しかし、今回の場 合は重症の可能性を秘めているため、商業施設の有無が、施設選択にさほど重要性を持た なかったと考えられる。

◆ 病床数のパラメータ(θ 4)に関する考察  θ 4 がマイナスになる原因はヒアリングによって明らかになった。調査票 type:1 の問 5、 [[4]] において、左の選択肢を選んだ 52 歳女性にヒアリングを行った。

[[ 4 ]]

徒歩 15 分の医療モール。診 療科目は 5 科目設置。

徒歩 15 分の医療モール。診 療科目は 10 科目設置。

図 5-1-2-2 type:1 [[4]] の選択肢

 調査票作成段階では、科目数の多い右の選択肢を選択すると予想していたが、あえて科 目数の少ない左の選択肢を選んだ理由を聞いた。理由は、「科目数が無駄に多くても選ぶ 理由にはならない。自分に必要な診療科目だけしっかりあれば良い。5 科目と 10 科目で は 5 科目の方が、科目あたりの設備がしっかりしてそう」という為であった。この選択 肢において、5 科目の医療モールを選択した被験者は、全体の 28.6% であった。よって、 無駄に多い科目数は逆に望まれない事がわかった。  この「無駄に多いが望まれない」事実は、θ 4 にも言えると考えられる。病床数が少な くても良いから、しっかり時間をかけて診察をしてもらいたいという気持ちや、病床数よ りも自宅からの距離が重要であると考える結果が、マイナス値として現れていると思われ る。 177

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5-1-3 施設選択モデルの考察  施設選択行動特性から作成した施設選択モデルを、3 つのケーススタディによって考察 する。

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

178

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◆ ケーススタディ 1

診療所の条件 自宅からの距離

600

商業施設の有無

0

診療科目数

22

持病の有無

商業施設の有無 病床数

個人の年齢

0.3106681119

0.3908620367

 左表のように、診療所、病院、医療モールの

0

距離が等しくなるように条件を設定した。この

病院の条件 診療科目数

医療モールが選ばれる確率

0

個人の年齢

自宅からの距離

0.2856082502

病院が選ばれる確率

1

病床数

診療所が選ばれる確率

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

時、患者の施設選択確率は、病院が 39.1% と一

600

番高く、次いで医療モールの 31.1%、診療所の

20

28.6% となった。

0

200

 患者の大病院志向を十分に反映させているモ

22

持病の有無

デルと理解できる。

0

医療モールの条件 自宅からの距離

600

商業施設の有無

0

診療科目数

5

病床数

0

個人の年齢

22

持病の有無

0

診療所

0m

60

28.6%

600m

病院

60 0m

39.1%

31.1%

医モール

179

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


◆ ケーススタディ 2

診療所の条件 自宅からの距離

300

商業施設の有無

0

診療科目数

1

病床数

診療所が選ばれる確率

0.3251311360

医療モールが選ばれる確率

0.3289466208

病院が選ばれる確率

0.3329428059

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

0

個人の年齢

22

持病の有無

0

病院の条件 自宅からの距離

1500

診療科目数

20

商業施設の有無

0

病床数

 左表のように、医院の距離を 300,600,1500m と変えた時、医院の選択確率はほぼ等しくなっ た。医療モールは診療所の倍の距離にあったと しても、診療所とほぼ同じ確率で選ばれる事が わかる。

200

個人の年齢

22

持病の有無

0

医療モールの条件 自宅からの距離

600

商業施設の有無

0

診療科目数

5

病床数

0

個人の年齢

22

持病の有無

0

診療所

0m

30

32.5%

1500m

病院

60 0m

33.3%

32.9%

医モール

17:

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◆ ケーススタディ 3

診療所の条件 自宅からの距離

300

商業施設の有無

0

診療科目数

1

病床数

診療所が選ばれる確率

0.3135446774

医療モールが選ばれる確率

0.3524157252

病院が選ばれる確率

0.3210762166

第 5 章 総括 > 1 . 施 設 選 択 行 動 特 性 の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

0

個人の年齢

22

持病の有無

0

病院の条件 自宅からの距離

1500

診療科目数

20

商業施設の有無

0

病床数

200

個人の年齢

22

持病の有無

0

 ケーススタディ 2 で設定した条件のうち、医 療モールの科目数のみを 5 から 10 科目に増や した結果、医療モールの選択確率が 32.9% から 35.2% に増加し、診療所と病院の選択確率は減 少した。  科目数が増えることによって、若干医院の選 択確率があがることが理解できる。

医療モールの条件 自宅からの距離

600

商業施設の有無

0

診療科目数

10

病床数

0

個人の年齢

22

持病の有無

0

診療所

0m

30

31.5%

1500m

病院

60 0m

32.1%

35.2%

医モール

181

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5-2 配置シミュレーションの考察

5-2-1 シミュレーション条件の考察 ◆ 施設数の設定に関する考察  当初、シミュレーションは 10 施設のみで行う予定だったが、シミュレーションの結果、

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

医療モール利用者は、診療所の利用者のわずか 1.045 倍にとどまった。この原因として、 設定した医療モールの診療科目の少なさが挙げられる。10 施設のシミュレーションにお いては、診療所 3 施設が医療モール 1 施設に統廃合するという前提でシミュレートを行 うので、必然的に医療モールの科目数は 3 科目となる。しかし、実際の医療モールは 5 科目以上が望ましい。これに加え、9 施設の診療所のうち 3 施設が統廃合する事は、地域 の 500 施設の診療所のうち、167 施設が統廃合する割合に等しく、現実的でない。  そこで、より現実的と考えられる 100 施設でのシミュレーションを行った。このシミュ レーションでは 90 施設のうち、10 施設が統廃合し、医療モール 1 施設ができることを 想定しており、医療モールの科目数は 10 科目と十分な値に設定できた。その結果、利用 者は診療所の 1.251 倍になった。 ◆ 個人特性の設定に関する考察  シミュレーションの個人特性には、「22 歳・持病の無い」を条件に設定した。しかし、 この年齢の設定は、地域の患者の平均年齢に設定する方が好ましかった。平均年齢にする ことで、より現実的な施設選択モデルとして機能した。 ◆ 世代数 , 個体数に関する考察  10 施設のシミュレーションでは世代数を 100、個体数を 100 に、100 施設のシミュ レーションでは世代数を 10、 個体数を 50 に設定した。100 施設のシミュレーションでは、 遺伝子の長さが 1000 桁となり、演算量が極めて多くなるため、世代数と個体数を減らす 必要があった。この世代数と個体数は、多くのシミュレーションを行っていった中で得た 経験から、充分と思われる 10 世代、個体数 50 に設定した。

182

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5-2-2 配置の考察  配置シミュレーション結果を、人口分布マップとの比較により考察する。配置シミュレー ション結果に人口分布マップを重ねた図を、次ページ以降に添付する。

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

183

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[人]

400-450 350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

  図 5-2-2-1 医療モール開院前(施設数 10)

[人]

400-450 350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50

  図 5-2-2-2 医療モール開院後(施設数 10)

184

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[人]

400-450 350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

  図 5-2-2-3 医療モール開院前(施設数 100)

[人]

400-450 350-400 300-350 250-300 200-250 150-200 100-150 50-100 0-50

  図 5-2-2-4 医療モール開院後(施設数 100)

185

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10 施設の配置シミュレーション(図 5-2-2-1、図 5-2-2-2)では、医院が全体的に地 域中心部に密集し、人口密集地点から離れたところに配置される傾向がある。対照的に、 100 施設の配置シミュレーション(図 5-2-2-3、図 5-2-2-4)では、医院が人口密集地近 隣に配置される傾向にあり、10 施設のシミュレーションと比較して、現実味のある配置 計画と考えられる。  注目すべき点のひとつとして、病院の配置が挙げられる。病院は診療所より患者に好ま れるため、人口密集地からわずかに離れた位置に配置することにより、ミニ・マックス問 題における、max¦¦ui-z¦¦ を最小化しようとする。つまり、病院は人口密集地に隣接して

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

配置するより、人口密集地から多少離れた場所に配置する方が、地域の患者の移動距離は 短くなることが視覚的に確認された。

186

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5-2-3 設定地の考察  本シミュレーションは吉祥寺駅・三鷹駅周辺において行ったが、配置評価基準には距離、 科目数、病床数のみを適用している(商業施設は全て無しに設定している)為、実際の施 設選択モデルに一致するとは考えにくい。つまり施設選択モデルは、駅そのものの利便性 や、街全体の魅力など様々な影響を受け、本シミュレーションではそれらの要因を無視し ているのである。この問題に対して、二つの解決策が考えられる。  一つは、シミュレーションを仮想空間で行うことである。もう一つは、実験的調査の段

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

階で質問を設定地における選択問題に設定することである。すなわち、「あなたが、ここ に住んでいる場合、どの医院を選択しますか」という質問をし、回答データから、医院の 特徴と立地の分析を行う手法である。

187

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5-2-4 待ち時間の考察  前項のシミュレーション結果(4-2)で示したように、医療モール開院後は、開院前に 比べて地域の平均待ち時間が増える結果となった(施設数 10 の場合、8.03 分から 8.65 分に増えた) 。本項では、待ち時間計算法に関する考察と、施設数 10 の場合を例に待ち 時間削減の可能性を示す。

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

◆ 待ち時間の計算法に関する考察  待ち時間の計算にはすでに方法論が確立されている M/M/s モデルを利用したが、本シ ミュレーションにおいては若干の数値の調整をしている。それは実際の施設数に近似させ るために営業時間を 50 倍もしくは 5 倍にして計算しているところである。設定地には約 500 の医院があるというデータしかなく、50 倍もしくは 5 倍という数値も正確な値では ない。しかし、本評価は医療モール開院前と後の比較によるものなので、問題はないと考 えられる。

188

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


◆ 待ち時間削減にむけて  医療モールの出現によって待ち時間削減を予想していたが、10 施設、100 施設のシミュ レーション共に待ち時間が増える結果となった。10 施設のシミュレーションを例に、考 察を行う。 表 5-2-4-1 シミュレーションによる医院ごとの利用者数と待ち時間

医療モール開院前 医院名

利用者数[人]

待ち時間[分]

医療モール開院後 医院名

利用者数[人]

待ち時間[分]

診療所1

1497

8.56

医療モール

1923

診療所3

1494

8.55

診療所2

1839

診療所2

1497

診療所4

1497

診療所5

1494

診療所6

1495

診療所7

1496

診療所8

1496

診療所9

1496

病院

2327 平均待ち時間

8.56 8.56 8.55 8.55 8.55 8.55 8.55 5.00

診療所1 診療所3

診療所4

10.23

1838

10.21

1841

診療所6

1841

病院

5.04

1841

1841

診療所5

2865

10.22 10.23 10.23 10.23

5.00

-

-

-

-

-

-

8.03

平均待ち時間

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

8.65

 ここで、医療モール開院後の結果の全体の患者数は変えずに、利用者人数を恣意的に変 えてみる。具体的には診療所の患者数を一定人数減らし、減らした分が医療モールの患者 数に加えられる。その結果、待ち時間は以下の様になる(左表は、医療モール開院前の結 果の再掲である) 。 表 5-2-4-2 利用者数を変化させた時の待ち時間

医療モール開院前 医院名

利用者数[人]

待ち時間[分]

医療モール開院後 STUDY 医院名

利用者数[人]

待ち時間[分]

診療所1

1497

8.56

医療モール

2731

5.10

診療所3

1494

8.55

診療所2

1704

9.49

1706

9.50

診療所2

1497

診療所4

1497

診療所5

1494

診療所6

1495

診療所7

1496

診療所8

1496

診療所9

1496

病院

2327 平均待ち時間

8.56 8.56 8.55 8.55 8.55 8.55 8.55 5.00 8.03

診療所1 診療所3

診療所4 診療所5 診療所6 病院

1707 1703 1706 1706 2865

9.51

9.49

9.50 9.50 5.00

-

-

-

-

-

-

平均待ち時間

7.93

189

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その結果、待ち時間は 7.93 分となり、医療モール開院前の 8.03 分と比較して減少し ていることがわかる。このことから言えるのは、現状の施設選択特性では地域の待ち時間 は増えるが、患者の施設選択特性が、より医療モールを選択しやすいようなモデルに変化 することで、地域の待ち時間は減るという事実である。

第 5 章 総括 > 2 . 配 置 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 考 察

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

18:

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5-3 全体の考察と展望

5-3-1 全体の考察

第 5 章 総括 > 3 . 全 体 の 考 察 と 展 望

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

 医療モールが医院の選択肢に入った場合、患者の施設選択に与える影響が明らかになっ た。細かい点を考察すると事前予想と異なる部分も多かったが、個々のケーススタディの 範囲では(5-1-3 参照) 、予測を裏切らない施設選択特性が導出されている。  この施設選択特性を利用しシミュレーションを行った結果、地域全体での平均待ち時間 は増加した。しかし、施設選択特性を変化させることによって、待ち時間が減らせる事が 明らかになった。これは、医療モールの魅力度が上がり、患者が医療モールを選びやすく なれば、地域全体の平均待ち時間は減少すると解釈できる。  今後、医療モールは増えることが予想され、患者の認知度も上がるだろう。また、今後 は医療モールのさらなるアメニティ充実が期待される。このような変化の中で、患者の施 設選択特性が変化するのは必至である。患者にとって魅力度の高い医療モールが増えてい くことが望まれる。

191

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5-3-2 展望  筆者の当初の目標は、 「建築学によって、医療従事者の労働量を減らす」ことであった。 様々な医療問題を解決する方法の一つに、医療従事者の激務を改善し少しでも労働量を軽 減させることが、医療全体の質を上げ、患者に対して良い影響をもたらすと確信していた

第 5 章 総括 > 3 . 全 体 の 考 察 と 展 望

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

からである。  しかし、半年間の研究の中で、医療問題は患者の施設選択特性を分析 ・ 調査し、それを 用いた配置計画を行うことでわずかに改善の余地が残されていることを発見した。そして、 患者と医師にメリットがあるとされる「医療モール」にたどり着くことが出来た。現状の 日本医療のもとで、単体としての建築に出来る可能性はわずかであったが、複数の医院を 視野に入れるとまだまだ可能性は残されていたのである。  本研究は、今日の医療実態を反映した患者の施設選択行動特性と、医療モールの配置計 画による「待ち時間」の評価にとどまっているが、今後の展望として、医師の目線による 配置計画が考えられるだろう。医療モールによって医療従事者の労働量、言い換えれば労 働環境が、地域全体でどのように改善されるかが、今後取り組むべき課題である。  その際に特に留意するべきなのは「労働量」の定義である。数々のヒアリングによって、 医師または看護師の過労には多くの種類と原因が存在することがわかった。単に労働時間 や患者の人数だけが過労の原因として定義はできなかったのである。同時に、この問題に は、構造的な矛盾や社会システム上の制約などがからみ、 「愚痴を言い合える環境」や「適 度な歩行を促す環境」などと一概に空間的な解決策を示すことは極めて困難であった。  本研究は、日本の医療問題に向き合う最初の一歩であり、引き続きこの研究が行われる ことを強く望む次第である。

192

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6 おわりに


第 6 章 おわりに

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

6 おわりに

  「自分の論文は愛さなきゃだめなんだよ」という助言に対して、今の私は自信を持って「愛 している」と即答できる。しかし、この段階に来るまでに数え切れないほどの先生、先輩、 同期の支えがあった。  まず、半年間毎日のように徹夜作業が続き、ふらふらになりながらも、いつも互いを励 まし合い戦友となった卒論生の皆に感謝を述べたい。起床は夕方の井上、独特な空気感を 持つ江藤さん、次第に壊れていった大杉、ツッコミが絶妙な河田、どっちがのっち木戸、 オシャレしたいすけ小池、韓流☆斎藤、なんでやねん田中、レアキャラ永井、この生活に 終止符を打ちたい now on sale 林、ウニクロジャンボ藤井、悔しいくらい切ねぇ水落の 12 名には感謝を述べたい。  また、いつでも優しく指導していただき何とかなると言ってくださった岡本達也先輩、 元気の無いときに笑顔で励ましてくれた飯島絵里先輩、度々差し入れを持ってきてくだ さった馬淵大宇先輩、親身に指導していただきアンケートの回収や夏の思い出を作ってく ださった田名網祐先輩、さりげなく的確なアドバイスをいただきいつでも陰で心配してく ださった坂田礼子先輩、発表の指導をしていただいた阿部真大先輩、忙しい中丁寧にアド バイスをしていただいた松島一剛先輩、最後の追い込みで気にかけてくださった遠田敦さ ん、配置計画のアドバイスをいただいた林田和人先生には、感謝を述べたい。  そして右も左もわからず、自分一人では何も出来なかった私に、最後まで丁寧に指導し ていただいた木原康之大先生。何度も挫けて論文を放棄しようとした私を最後まで励まし て下さり、天才的頭脳と魔法で私の論文を手伝っていただいた。木原先輩に出会えて、指 導していただき幸せであった。  そして、時には厳しく、時には優しく指導していただいた長澤夏子さん。空回りしてば かりの私を、常に正しい方向に導いていただいた。論文に関してだけでなく、人間的に大 きくしていただいた。 (特にお酒の飲み方に関しては夏子さんから学ぶことは非常に多かっ た。 )夏子さんのお陰で私は「元気に」論文を書き上げることができた。大変有意義で充 実した大学生活にしていただいたことに、心から感謝を述べたい。  最後に、この論文を執筆する機会を与えてくださり、目標の定まらない私を大変親切に ご指導いただいた渡辺仁史先生に、深く感謝を述べたい。渡辺仁史研究室に入り、多くを 学ぶことが出来て、心から嬉しく思う。  その他、死にそうな私を常に気にかけ応援してくれた、ここには書ききれない多くの友 人と、ほとんど家にいない私を支え続けてくれた両親ならびに祖父母、家に帰るとしっぽ を振って喜んでくれたクララに感謝を述べ、謝辞とさせていただく。 小西 健斗

194

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7 付録


参考文献

第 7 章 付録 > 1 . 参 考 文 献

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

1)佐藤平、長沢悟、谷村秀彦、廣川協一: 患者の病院選択行動に関するロジット分析、 日本大学工学部紀要、第 32 巻、pp.85-102、1991 年 3 月 2)今泉恭一、浅見泰司: 費用便益分析を用いた病院の適正配置評価手法に関する研究、 日本建築学会計画系論文集、第 534 号 pp.203-210、2000 年 8 月 3)尾崎尚也、大澤義明: 移動距離の平等性及び効率性から見た公共施設配置の評価、 日本建築学会計画系論文集、第 563 号 pp.131-138、2003 年 1 月 4)青木義次、村岡直人: 遺伝的アルゴリズムを用いた地域施設配置手法、 日本建築 学会計画系論文集、  第 484 号、 pp.129-135、  1996 年 6 月 5)横田隆司: 一般病院の適正配置計画への多目的計画法の適用性について(その1)、 日本建築学会計画系論文集、第 411 号 pp.25-34、1990 年 5 月 6)横田隆司: 一般病院の適正配置計画への多目的計画法の適用性について(その2)、 日本建築学会計画系論文集、第 417 号 pp.43-50、1990 年 11 月 7)大澤義明: 地域施設計画モデルにおける計画施設数と最適配置及び最適距離との関 係、日本建築学会計画系論文集、第 482 号 pp.165-174、1996 年 4 月 8)森直樹: JAVA で学ぶ遺伝的アルゴリズム、共立出版、2007 年 11 月 9)合崎英男: MS Excel を利用した選択実験データの統計分析マクロ・プログラムの開 発、農業情報研究 16(3) pp.141-149、 2007 年

196

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197

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  アンケートは裏のページからです。

特定の疾患 のみを扱う

高度医療専門セン ターとは、国立が んセンターのよう に、特定の疾患に 関して診断と治療 を行う施設をいい ます。大病院ほど の規模ですが、診 療科目数は限定さ れているのが特徴 です。特定の病気 に特化した、高度 な医療が提供され ます。

※ 用語の意味がわからない場合は以下のイメージを参考にして下さい。

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++

早稲田大学理工学部建築学科 渡辺仁史研究室 学部 4 年 小西 健斗 〒169-8555 東京都新宿区大久保 3-4-1 55-N-801 TEL/FAX 03-5286-3276

本アンケートに関してのご質問がありましたら、以下までお願い致します。

なおこのアンケートは、学術目的の為だけに利用し、データは集計して用い、個人を 特定するような事は一切ありません。

どうかアンケートにご協力ください。

ありませんが、地域医療の改善の為にこのデータも活かしてまいりますので、

ついて調査を行っております。この研究が即座にあなたの利益に繋がることは

民の利用しやすい医院のあり方を考えるために、患者が医院を選ぶ際の条件に

医師不足、医療の危機と言われる中で、その再編が求められておりますが、市

私は卒業論文として、「医療モール」の施設配置に関する研究しております。

医院の選び方に関するアンケート ( おもて )

!"

$"

#" 眼科

皮膚科 内科

耳鼻科

!"

$"

受付

外科

皮膚科

アレルギー科 耳鼻科 眼科

#" 産婦人科

大病院

内科

医療モール

大病院とは、複数 の診療科を含む大 学病院のような大 型の病院をイメー ジしてください。 多くの場合、高度 な医療機器を備え ており、専門性の 高い医療が提供さ れます。

医療モールのイメージ図

ドラッグストア等

ショッピングモール

様々な 診療科目

アレルギー科

ショッピングモールならぬ医療モール とは、内科や眼科や皮膚科といった複 数の診療所が同じ場所に集まった複合 施設です。日本ではまだ馴染みがあり ませんが、科目ごとに複数の医院を探 さなくてすんだり、また、大型ドラッ グストアやスーパー、ショッピング施 設などに併設し利便性を高めているも のが多くあります。

医療モール

実験的調査票 第 7 章 付録 > 2 . 実 験 的 調 査 票

医療モールを考慮した患者の施設選択特性


198

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! !

[[ 1 ]]

[[ 例 ]]

! !

徒歩 15 分の距離にある中病 院。診察科目が多く、商業施 設に隣接。

近くの診療所

バスで 40 分ほどの距離の静 かな町にある診療所。

遠くの総合病院

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症状:ɄɭȺȥൌ෮Ɉ‫ڏ‬Ȟ௻ൔȦȳɁɅ 3 ଢ଼࠰റȞɀȞɥă

< 問 5> この問いは二択です。以下のような体調の異変を感じた時、  どちらの医院を選択しますか。自分が選ぶと思う選択肢を  丸で囲んでください。

< 問 4> あなたは現在、持病で通院していますか。 □ 持病を持っていないので通院していない。 □ 持病を持っているので通院している。 □ 複数の持病を持っているので通院している。

< 問 3> 成人していない子供はいますか。 □ いない □ いる

< 問 2> あなたが現在住んでいる市または区を教えてください。 [        ](例:武蔵野市)

< 問 1> あなたの性別と年齢を教えてください。 □ 男性 □ 女性   [    ] 歳

 (先に表のページを一読お願い致します。)

 当てはまる項目の□にチェックを入れてください。

医院の選び方に関するアンケート ( うら )

[[ 8 ]]

[[ 7 ]]

[[ 6 ]]

[[ 5 ]]

[[ 4 ]]

[[ 3 ]]

[[ 2 ]]

徒歩 15 分の中病院。買い物 施設が近くにある。

徒歩 10 分の高度医療専門セ ンター。

徒歩 10 分にある中病院。

徒歩 15 分にある医療モール。

徒歩 15 分の医療モール。診 療科目は 10 科目設置。

電車で 30 分の大病院。

電車で 15 分ほどの中規模の 病院。ついでに買い物も済ま せられる。

ご協力いただきまして、ありがとうございました。

電車で 30 分の中病院。

徒歩 15 分の医療モール。

徒歩 10 分にある大型医療 モール。

徒歩 15 分にある大病院。

徒歩 15 分の医療モール。診 療科目は 5 科目設置。

徒歩 10 分の中病院。

バスで 40 分ほどの診療所。 まわりに買い物できる場所は ない。

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第 7 章 付録 > 2 . 実 験 的 調 査 票

医療モールを考慮した患者の施設選択特性


199

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! !

[[ 1 ]]

[[ 例 ]]

! !

電車で 15 分の大型医療モー ル。買い物施設がある。

近くの診療所

徒歩 10 分にある中病院。

遠くの総合病院

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症状:ɄɭȺȥൌ෮Ɉ‫ڏ‬Ȟ௻ൔȦȳɁɅ 3 ଢ଼࠰റȞɀȞɥă

< 問 5> この問いは二択です。以下のような体調の異変を感じた時、  どちらの医院を選択しますか。自分が選ぶと思う選択肢を  丸で囲んでください。

< 問 4> あなたは現在、持病で通院していますか。 □ 持病を持っていないので通院していない。 □ 持病を持っているので通院している。 □ 複数の持病を持っているので通院している。

< 問 3> 成人していない子供はいますか。 □ いない □ いる

< 問 2> あなたが現在住んでいる市または区を教えてください。 [        ](例:武蔵野市)

< 問 1> あなたの性別と年齢を教えてください。 □ 男性 □ 女性   [    ] 歳

 (先に表のページを一読お願い致します。)

 当てはまる項目の□にチェックを入れてください。

医院の選び方に関するアンケート ( うら )

[[ 8 ]]

[[ 7 ]]

[[ 6 ]]

[[ 5 ]]

[[ 4 ]]

[[ 3 ]]

[[ 2 ]]

電車で 15 分の高度医療専門 センター。

徒歩 15 分医療モール。周り に買い物施設はない。

電車で 15 分にある大型医療 モール。ショッピングモール に隣接。

徒歩 15 分の医療モール。

バスで 1 時間の複合商業施設 内にある診療所。

電車で 30 分の高度医療専門 センター。買い物施設が隣接。

ご協力いただきまして、ありがとうございました。

電車で 45 分の大病院。

バスで 40 分の医療モール。 買い物施設は近くにない。

電車で 10 分ほどの中病院。

徒歩 15 分にある医療モール。 と 徒歩 5 分にある診療所。

徒歩 10 分の診療所。

電車で 15 分の中病院。周り に買い物施設がある。

徒歩 15 分の高度医療専門セ ンター。商業施設はない。

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第 7 章 付録 > 2 . 実 験 的 調 査 票

医療モールを考慮した患者の施設選択特性


19:

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[[ 1 ]]

[[ 例 ]]

! !

徒歩 10 分の大病院。買い物 施設に隣接している。

近くの診療所

電車で 45 分の中規模病院。 買い物施設に隣接している。

遠くの総合病院

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症状:ɄɭȺȥൌ෮Ɉ‫ڏ‬Ȟ௻ൔȦȳɁɅ 3 ଢ଼࠰റȞɀȞɥă

< 問 5> この問いは二択です。以下のような体調の異変を感じた時、  どちらの医院を選択しますか。自分が選ぶと思う選択肢を  丸で囲んでください。

< 問 4> あなたは現在、持病で通院していますか。 □ 持病を持っていないので通院していない。 □ 持病を持っているので通院している。 □ 複数の持病を持っているので通院している。

< 問 3> 成人していない子供はいますか。 □ いない □ いる

< 問 2> あなたが現在住んでいる市または区を教えてください。 [        ](例:武蔵野市)

< 問 1> あなたの性別と年齢を教えてください。 □ 男性 □ 女性   [    ] 歳

 (先に表のページを一読お願い致します。)

 当てはまる項目の□にチェックを入れてください。

医院の選び方に関するアンケート ( うら )

[[ 9 ]]

[[ 8 ]]

[[ 7 ]]

[[ 6 ]]

[[ 5 ]]

[[ 4 ]]

[[ 3 ]]

[[ 2 ]] と

診察科目の多い大型医療モー ル。

電車で 45 分の大型医療モー ル。

電車で 30 分の医療モール。

徒歩 10 分の診療所。

徒歩 10 分の大病院。

徒歩 10 分の複合施設内にあ る医療モール。

ご協力いただきまして、ありがとうございました。

電車で 15 分の診療所。

徒歩 10 分にある診察科目の 徒歩 15 分にある医療モール。 と 少ない大病院。

徒歩 10 分の中病院。

電車で 10 分の大病院。買い 物施設に隣接。

徒歩 15 分の中病院。

電車で 45 分の中病院。

徒歩 10 分の大型医療モール。 電車で 10 分の中病院。まわ と ショッピングモール内にあ りに商業施設はない。 る。

診察科目は少ない大病院。買 い物施設に隣接している。

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第 7 章 付録 > 2 . 実 験 的 調 査 票

医療モールを考慮した患者の施設選択特性


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! !

[[ 1 ]]

[[ 例 ]]

! !

電車で 45 分ほどの距離にあ る大型医療モール。周りに商 業施設はない。

近くの診療所

徒歩 15 分にある高度医療専 門センター

遠くの総合病院

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症状:ɄɭȺȥൌ෮Ɉ‫ڏ‬Ȟ௻ൔȦȳɁɅ 3 ଢ଼࠰റȞɀȞɥă

< 問 5> この問いは二択です。以下のような体調の異変を感じた時、  どちらの医院を選択しますか。自分が選ぶと思う選択肢を  丸で囲んでください。

< 問 4> あなたは現在、持病で通院していますか。 □ 持病を持っていないので通院していない。 □ 持病を持っているので通院している。 □ 複数の持病を持っているので通院している。

< 問 3> 成人していない子供はいますか。 □ いない □ いる

< 問 2> あなたが現在住んでいる市または区を教えてください。 [        ](例:武蔵野市)

< 問 1> あなたの性別と年齢を教えてください。 □ 男性 □ 女性   [    ] 歳

 (先に表のページを一読お願い致します。)

 当てはまる項目の□にチェックを入れてください。

医院の選び方に関するアンケート ( うら )

[[ 9 ]]

[[ 8 ]]

[[ 7 ]]

[[ 6 ]]

[[ 5 ]]

[[ 4 ]]

[[ 3 ]]

[[ 2 ]]

電車で 45 分にある大病院。

徒歩 15 分の中病院。商業施 設に隣接。

電車で 30 分の大病院。商業 施設に隣接。

電車で 15 分の診療所。

徒歩 15 分の医療モール。買 い物施設は近くにない。

電車で 30 分にある医療モー ル。ショッピングモールに隣 接。

徒歩 15 分の大病院。買い物 出来る施設は近くにない。

電車で 10 分にある大型医療 モール。まわりに買い物出来 る施設はない。

ご協力いただきまして、ありがとうございました。

電車で 10 分にある複合施設 内の医療モール。

電車で 15 分の診察科目の少 ない大病院。

電車で 10 分の医療モール。 買い物施設は近くにない。

バスで 40 分の高度医療専門 センター。商業施設に隣接。

電車で 45 分ほどのショッピ ングモール内にある診療所。

徒歩 10 分にある高度医療専 門センター。

徒歩 10 分の商店街の中の診 療所。

電車で 30 分の医療モール。 商業施設に隣接している。

!"#$%&%'%(%)     *

第 7 章 付録 > 2 . 実 験 的 調 査 票

医療モールを考慮した患者の施設選択特性


遺伝的アルゴリズムソースコード

LogitAllocation.java

package allocation; public class LogitAllocation extends AbstractAllocation {

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

@Override public int[][] getMovePeopleList(Number[] array) { try { if (facSize_ ==0){ throw new Exception("facSize_ が 0 ではだめです。とりあえず " ); } } catch (Exception e) { throw new IllegalArgumentException(e.getMessage()); } int[] facPlaceTypeNo = Map_.changeFormChroToNo(array); //int[][] movePeopleList = new int[facSize_][mapSize_]; /* * TODO 施設数を設定する。 */ int ss=91;

// ケーススタディ用 int[][] movePeopleList = new int[ss][mapSize_]; // 係数リストを設定 double[] coefficient = new double[6]; coefficient[0] = -0.000240068;// 距離 coefficient[1] = 0.020903154;// 科目数 coefficient[2] = -0.110925899;// 立地条件 coefficient[3] = -0.000427444;// 病床数 coefficient[4] = 0.000887912;// 年齢 coefficient[5] = -0.241696754;// 持病があるかないか // 人間の変数リストを設定 int[] humanValue = new int[2]; humanValue[0] = 22;// 年齢 humanValue[1] = 0;// 持病 double human; human = coefficient[4]*humanValue[0]+coefficient[5]*humanValue[1]; /* 施設の変数リストを設定 facValue[0]・・・距離 facValue[1]・・・科目数 facValue[2]・・・立地条件 facValue[3]・・・病床数 */ double[][] facValue = new double[4][ss]; //[ 変数の数 ][ 施設の数 ] /* 科目数 * 1   診療所 * 30 病院 */ facValue[1][0] =10; facValue[1][1] =1; facValue[1][2] =1; facValue[1][3] =1; facValue[1][4] =1; facValue[1][5] =1;

1:2

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[1][6] =1; facValue[1][7] =1; facValue[1][8] =1; facValue[1][9] =1; facValue[1][10] =1; facValue[1][11] =1; facValue[1][12] =1; facValue[1][13] =1; facValue[1][14] =1; facValue[1][15] =1; facValue[1][16] =1; facValue[1][17] =1; facValue[1][18] =1; facValue[1][19] =1; facValue[1][20] =1; facValue[1][21] =1; facValue[1][22] =1; facValue[1][23] =1; facValue[1][24] =1; facValue[1][25] =1; facValue[1][26] =1; facValue[1][27] =1; facValue[1][28] =1; facValue[1][29] =1; facValue[1][30] =1; facValue[1][31] =1; facValue[1][32] =1; facValue[1][33] =1; facValue[1][34] =1; facValue[1][35] =1; facValue[1][36] =1; facValue[1][37] =1; facValue[1][38] =1; facValue[1][39] =1; facValue[1][40] =1; facValue[1][41] =1; facValue[1][42] =1; facValue[1][43] =1; facValue[1][44] =1; facValue[1][45] =1; facValue[1][46] =1; facValue[1][47] =1; facValue[1][48] =1; facValue[1][49] =1; facValue[1][50] =1; facValue[1][51] =1; facValue[1][52] =1; facValue[1][53] =1; facValue[1][54] =1; facValue[1][55] =1; facValue[1][56] =1; facValue[1][57] =1; facValue[1][58] =1; facValue[1][59] =1; facValue[1][60] =1; facValue[1][61] =1; facValue[1][62] =1; facValue[1][63] =1; facValue[1][64] =1; facValue[1][65] =1; facValue[1][66] =1; facValue[1][67] =1; facValue[1][68] =1; facValue[1][69] =1; facValue[1][70] =1; facValue[1][71] =1; facValue[1][72] =1; facValue[1][73] =1; facValue[1][74] =1;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

1:3

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[1][75] =1; facValue[1][76] =1; facValue[1][77] =1; facValue[1][78] =1; facValue[1][79] =1; facValue[1][80] =1; facValue[1][81] =15; facValue[1][82] =15; facValue[1][83] =15; facValue[1][84] =15; facValue[1][85] =15; facValue[1][86] =15; facValue[1][87] =15; facValue[1][88] =15; facValue[1][89] =15; facValue[1][90] =15; //facValue[1][91] =15; //facValue[1][92] =15; //facValue[1][93] =15; //facValue[1][94] =15; //facValue[1][95] =15; //facValue[1][96] =15; //facValue[1][97] =15; //facValue[1][98] =15; //facValue[1][99] =15;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

/* 立地条件 * 0 何もない * 1 商業施設がある */ facValue[2][0] =0; facValue[2][1] =0; facValue[2][2] =0; facValue[2][3] =0; facValue[2][4] =0; facValue[2][5] =0; facValue[2][6] =0; facValue[2][7] =0; facValue[2][8] =0; facValue[2][9] =0; facValue[2][10] =0; facValue[2][11] =0; facValue[2][12] =0; facValue[2][13] =0; facValue[2][14] =0; facValue[2][15] =0; facValue[2][16] =0; facValue[2][17] =0; facValue[2][18] =0; facValue[2][19] =0; facValue[2][20] =0; facValue[2][21] =0; facValue[2][22] =0; facValue[2][23] =0; facValue[2][24] =0; facValue[2][25] =0; facValue[2][26] =0; facValue[2][27] =0; facValue[2][28] =0; facValue[2][29] =0; facValue[2][30] =0; facValue[2][31] =0; facValue[2][32] =0; facValue[2][33] =0; facValue[2][34] =0; facValue[2][35] =0; facValue[2][36] =0; facValue[2][37] =0; facValue[2][38] =0;

1:4

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[2][39] =0; facValue[2][40] =0; facValue[2][41] =0; facValue[2][42] =0; facValue[2][43] =0; facValue[2][44] =0; facValue[2][45] =0; facValue[2][46] =0; facValue[2][47] =0; facValue[2][48] =0; facValue[2][49] =0; facValue[2][50] =0; facValue[2][51] =0; facValue[2][52] =0; facValue[2][53] =0; facValue[2][54] =0; facValue[2][55] =0; facValue[2][56] =0; facValue[2][57] =0; facValue[2][58] =0; facValue[2][59] =0; facValue[2][60] =0; facValue[2][61] =0; facValue[2][62] =0; facValue[2][63] =0; facValue[2][64] =0; facValue[2][65] =0; facValue[2][66] =0; facValue[2][67] =0; facValue[2][68] =0; facValue[2][69] =0; facValue[2][70] =0; facValue[2][71] =0; facValue[2][72] =0; facValue[2][73] =0; facValue[2][74] =0; facValue[2][75] =0; facValue[2][76] =0; facValue[2][77] =0; facValue[2][78] =0; facValue[2][79] =0; facValue[2][80] =0; facValue[2][81] =0; facValue[2][82] =0; facValue[2][83] =0; facValue[2][84] =0; facValue[2][85] =0; facValue[2][86] =0; facValue[2][87] =0; facValue[2][88] =0; facValue[2][89] =0; facValue[2][90] =0; //facValue[2][91] =0; //facValue[2][92] =0; //facValue[2][93] =0; //facValue[2][94] =0; //facValue[2][95] =0; //facValue[2][96] =0; //facValue[2][97] =0; //facValue[2][98] =0; //facValue[2][99] =0;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

/* 病床数 * 0   診療所 * 200 病院 */ facValue[3][0] =0; facValue[3][1] =0; facValue[3][2] =0;

1:5

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[3][3] =0; facValue[3][4] =0; facValue[3][5] =0; facValue[3][6] =0; facValue[3][7] =0; facValue[3][8] =0; facValue[3][9] =0; facValue[3][10] =0; facValue[3][11] =0; facValue[3][12] =0; facValue[3][13] =0; facValue[3][14] =0; facValue[3][15] =0; facValue[3][16] =0; facValue[3][17] =0; facValue[3][18] =0; facValue[3][19] =0; facValue[3][20] =0; facValue[3][21] =0; facValue[3][22] =0; facValue[3][23] =0; facValue[3][24] =0; facValue[3][25] =0; facValue[3][26] =0; facValue[3][27] =0; facValue[3][28] =0; facValue[3][29] =0; facValue[3][30] =0; facValue[3][31] =0; facValue[3][32] =0; facValue[3][33] =0; facValue[3][34] =0; facValue[3][35] =0; facValue[3][36] =0; facValue[3][37] =0; facValue[3][38] =0; facValue[3][39] =0; facValue[3][40] =0; facValue[3][41] =0; facValue[3][42] =0; facValue[3][43] =0; facValue[3][44] =0; facValue[3][45] =0; facValue[3][46] =0; facValue[3][47] =0; facValue[3][48] =0; facValue[3][49] =0; facValue[3][50] =0; facValue[3][51] =0; facValue[3][52] =0; facValue[3][53] =0; facValue[3][54] =0; facValue[3][55] =0; facValue[3][56] =0; facValue[3][57] =0; facValue[3][58] =0; facValue[3][59] =0; facValue[3][60] =0; facValue[3][61] =0; facValue[3][62] =0; facValue[3][63] =0; facValue[3][64] =0; facValue[3][65] =0; facValue[3][66] =0; facValue[3][67] =0; facValue[3][68] =0; facValue[3][69] =0; facValue[3][70] =0; facValue[3][71] =0;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

1:6

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[3][72] =0; facValue[3][73] =0; facValue[3][74] =0; facValue[3][75] =0; facValue[3][76] =0; facValue[3][77] =0; facValue[3][78] =0; facValue[3][79] =0; facValue[3][80] =0; facValue[3][81] =200; facValue[3][82] =200; facValue[3][83] =200; facValue[3][84] =200; facValue[3][85] =200; facValue[3][86] =200; facValue[3][87] =200; facValue[3][88] =200; facValue[3][89] =200; facValue[3][90] =200; //facValue[3][91] =200; //facValue[3][92] =200; //facValue[3][93] =200; //facValue[3][94] =200; //facValue[3][95] =200; //facValue[3][96] =200; //facValue[3][97] =200; //facValue[3][98] =200; //facValue[3][99] =200;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

/* 距離 * ↓で計算 */ for (int i=0; i<mapSize_; i++){

// 各居住点(i)について、検討

// 距離を求める /* facValue[0][0] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[0], i); facValue[0][1] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[1], i); facValue[0][2] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[2], i); facValue[0][3] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[3], i); facValue[0][4] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[4], i); facValue[0][5] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[5], i); facValue[0][6] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[6], i); facValue[0][7] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[7], i); facValue[0][8] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[8], i); facValue[0][9] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[9], i); facValue[0][10] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[10], i); facValue[0][11] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[11], i); facValue[0][12] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[12], i); facValue[0][13] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[13], i); facValue[0][14] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[14], i); facValue[0][15] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[15], i); facValue[0][16] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[16], i); facValue[0][17] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[17], i); facValue[0][18] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[18], i); facValue[0][19] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[19], i); facValue[0][20] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[20], i); facValue[0][21] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[21], i); facValue[0][22] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[22], i); facValue[0][23] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[23], i); facValue[0][24] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[24], i); facValue[0][25] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[25], i); facValue[0][26] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[26], i); facValue[0][27] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[27], i); facValue[0][28] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[28], i); facValue[0][29] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[29], i); facValue[0][30] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[30], i); facValue[0][31] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[31], i);

1:7

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[0][32] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[32], i); facValue[0][33] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[33], i); facValue[0][34] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[34], i); facValue[0][35] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[35], i); facValue[0][36] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[36], i); facValue[0][37] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[37], i); facValue[0][38] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[38], i); facValue[0][39] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[39], i); facValue[0][40] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[40], i); facValue[0][41] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[41], i); facValue[0][42] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[42], i); facValue[0][43] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[43], i); facValue[0][44] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[44], i); facValue[0][45] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[45], i); facValue[0][46] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[46], i); facValue[0][47] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[47], i); facValue[0][48] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[48], i); facValue[0][49] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[49], i); facValue[0][50] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[50], i); facValue[0][51] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[51], i); facValue[0][52] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[52], i); facValue[0][53] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[53], i); facValue[0][54] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[54], i); facValue[0][55] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[55], i); facValue[0][56] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[56], i); facValue[0][57] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[57], i); facValue[0][58] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[58], i); facValue[0][59] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[59], i); facValue[0][60] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[60], i); facValue[0][61] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[61], i); facValue[0][62] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[62], i); facValue[0][63] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[63], i); facValue[0][64] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[64], i); facValue[0][65] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[65], i); facValue[0][66] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[66], i); facValue[0][67] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[67], i); facValue[0][68] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[68], i); facValue[0][69] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[69], i); facValue[0][70] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[70], i); facValue[0][71] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[71], i); facValue[0][72] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[72], i); facValue[0][73] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[73], i); facValue[0][74] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[74], i); facValue[0][75] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[75], i); facValue[0][76] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[76], i); facValue[0][77] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[77], i); facValue[0][78] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[78], i); facValue[0][79] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[79], i); facValue[0][80] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[80], i); facValue[0][81] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[81], i); facValue[0][82] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[82], i); facValue[0][83] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[83], i); facValue[0][84] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[84], i); facValue[0][85] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[85], i); facValue[0][86] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[86], i); facValue[0][87] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[87], i); facValue[0][88] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[88], i); facValue[0][89] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[89], i); facValue[0][90] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[90], i); facValue[0][91] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[91], i); facValue[0][92] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[92], i); facValue[0][93] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[93], i); facValue[0][94] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[94], i); facValue[0][95] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[95], i); facValue[0][96] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[96], i); facValue[0][97] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[97], i); facValue[0][98] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[98], i); facValue[0][99] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[99], i); */

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

1:8

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


// ケーススタディ TODO facValue[0][0] =Map_.getSimpleDist(facPlaceTypeNo[0], i); facValue[0][1] =Map_.getSimpleDist(42, i); facValue[0][2] =Map_.getSimpleDist(327, i); facValue[0][3] =Map_.getSimpleDist(588, i); facValue[0][4] =Map_.getSimpleDist(728, i); facValue[0][5] =Map_.getSimpleDist(943, i); facValue[0][6] =Map_.getSimpleDist(235, i); facValue[0][7] =Map_.getSimpleDist(378, i); facValue[0][8] =Map_.getSimpleDist(653, i); facValue[0][9] =Map_.getSimpleDist(201, i); facValue[0][10] =Map_.getSimpleDist(819, i); facValue[0][11] =Map_.getSimpleDist(546, i); facValue[0][12] =Map_.getSimpleDist(10, i); facValue[0][13] =Map_.getSimpleDist(881, i); facValue[0][14] =Map_.getSimpleDist(676, i); facValue[0][15] =Map_.getSimpleDist(264, i); facValue[0][16] =Map_.getSimpleDist(380, i); facValue[0][17] =Map_.getSimpleDist(84, i); facValue[0][18] =Map_.getSimpleDist(449, i); facValue[0][19] =Map_.getSimpleDist(124, i); facValue[0][20] =Map_.getSimpleDist(565, i); facValue[0][21] =Map_.getSimpleDist(83, i); facValue[0][22] =Map_.getSimpleDist(586, i); facValue[0][23] =Map_.getSimpleDist(172, i); facValue[0][24] =Map_.getSimpleDist(580, i); facValue[0][25] =Map_.getSimpleDist(750, i); facValue[0][26] =Map_.getSimpleDist(259, i); facValue[0][27] =Map_.getSimpleDist(68, i); facValue[0][28] =Map_.getSimpleDist(709, i); facValue[0][29] =Map_.getSimpleDist(469, i); facValue[0][30] =Map_.getSimpleDist(362, i); facValue[0][31] =Map_.getSimpleDist(1003, i); facValue[0][32] =Map_.getSimpleDist(419, i); facValue[0][33] =Map_.getSimpleDist(807, i); facValue[0][34] =Map_.getSimpleDist(244, i); facValue[0][35] =Map_.getSimpleDist(800, i); facValue[0][36] =Map_.getSimpleDist(745, i); facValue[0][37] =Map_.getSimpleDist(294, i); facValue[0][38] =Map_.getSimpleDist(430, i); facValue[0][39] =Map_.getSimpleDist(88, i); facValue[0][40] =Map_.getSimpleDist(211, i); facValue[0][41] =Map_.getSimpleDist(811, i); facValue[0][42] =Map_.getSimpleDist(223, i); facValue[0][43] =Map_.getSimpleDist(64, i); facValue[0][44] =Map_.getSimpleDist(853, i); facValue[0][45] =Map_.getSimpleDist(1011, i); facValue[0][46] =Map_.getSimpleDist(1022, i); facValue[0][47] =Map_.getSimpleDist(33, i); facValue[0][48] =Map_.getSimpleDist(203, i); facValue[0][49] =Map_.getSimpleDist(542, i); facValue[0][50] =Map_.getSimpleDist(548, i); facValue[0][51] =Map_.getSimpleDist(697, i); facValue[0][52] =Map_.getSimpleDist(548, i); facValue[0][53] =Map_.getSimpleDist(847, i); facValue[0][54] =Map_.getSimpleDist(505, i); facValue[0][55] =Map_.getSimpleDist(831, i); facValue[0][56] =Map_.getSimpleDist(421, i); facValue[0][57] =Map_.getSimpleDist(612, i); facValue[0][58] =Map_.getSimpleDist(337, i); facValue[0][59] =Map_.getSimpleDist(29, i); facValue[0][60] =Map_.getSimpleDist(313, i); facValue[0][61] =Map_.getSimpleDist(155, i); facValue[0][62] =Map_.getSimpleDist(260, i); facValue[0][63] =Map_.getSimpleDist(615, i); facValue[0][64] =Map_.getSimpleDist(230, i); facValue[0][65] =Map_.getSimpleDist(322, i);

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

1:9

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


facValue[0][66] =Map_.getSimpleDist(781, i); facValue[0][67] =Map_.getSimpleDist(93, i); facValue[0][68] =Map_.getSimpleDist(697, i); facValue[0][69] =Map_.getSimpleDist(580, i); facValue[0][70] =Map_.getSimpleDist(573, i); facValue[0][71] =Map_.getSimpleDist(805, i); facValue[0][72] =Map_.getSimpleDist(568, i); facValue[0][73] =Map_.getSimpleDist(888, i); facValue[0][74] =Map_.getSimpleDist(410, i); facValue[0][75] =Map_.getSimpleDist(508, i); facValue[0][76] =Map_.getSimpleDist(195, i); facValue[0][77] =Map_.getSimpleDist(587, i); facValue[0][78] =Map_.getSimpleDist(291, i); facValue[0][79] =Map_.getSimpleDist(180, i); facValue[0][80] =Map_.getSimpleDist(844, i); facValue[0][81] =Map_.getSimpleDist(447, i); facValue[0][82] =Map_.getSimpleDist(171, i); facValue[0][83] =Map_.getSimpleDist(672, i); facValue[0][84] =Map_.getSimpleDist(359, i); facValue[0][85] =Map_.getSimpleDist(5, i); facValue[0][86] =Map_.getSimpleDist(705, i); facValue[0][87] =Map_.getSimpleDist(82, i); facValue[0][88] =Map_.getSimpleDist(491, i); facValue[0][89] =Map_.getSimpleDist(575, i); facValue[0][90] =Map_.getSimpleDist(824, i);

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

//v を求める double[] vv = new double[ss]; for(int h=0;h<ss;h++){ for (int k =0 ;k<4 ; k++){ vv[h] += coefficient[k]*facValue[k][h]; } } // 確率を求める double[] prob = new double[ss]; for (int b=0;b<ss;b++){ for (int a=0;a<ss;a++){ prob[b] += Math.exp(vv[a] - vv[b] + human); } prob[b] = 1/prob[b]; } // 移動人数を求める movePeopleList[0][i] = (int) (prob[0]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[1][i] = (int) (prob[1]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[2][i] = (int) (prob[2]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[3][i] = (int) (prob[3]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[4][i] = (int) (prob[4]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[5][i] = (int) (prob[5]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[6][i] = (int) (prob[6]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[7][i] = (int) (prob[7]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[8][i] = (int) (prob[8]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[9][i] = (int) (prob[9]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[10][i] = (int) (prob[10]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[11][i] = (int) (prob[11]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[12][i] = (int) (prob[12]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[13][i] = (int) (prob[13]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[14][i] = (int) (prob[14]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[15][i] = (int) (prob[15]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[16][i] = (int) (prob[16]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[17][i] = (int) (prob[17]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[18][i] = (int) (prob[18]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[19][i] = (int) (prob[19]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[20][i] = (int) (prob[20]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[21][i] = (int) (prob[21]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[22][i] = (int) (prob[22]*livingPeopleList1_.get(i));

1::

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


movePeopleList[23][i] = (int) (prob[23]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[24][i] = (int) (prob[24]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[25][i] = (int) (prob[25]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[26][i] = (int) (prob[26]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[27][i] = (int) (prob[27]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[28][i] = (int) (prob[28]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[29][i] = (int) (prob[29]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[30][i] = (int) (prob[30]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[31][i] = (int) (prob[31]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[32][i] = (int) (prob[32]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[33][i] = (int) (prob[33]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[34][i] = (int) (prob[34]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[35][i] = (int) (prob[35]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[36][i] = (int) (prob[36]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[37][i] = (int) (prob[37]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[38][i] = (int) (prob[38]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[39][i] = (int) (prob[39]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[40][i] = (int) (prob[40]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[41][i] = (int) (prob[41]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[42][i] = (int) (prob[42]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[43][i] = (int) (prob[43]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[44][i] = (int) (prob[44]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[45][i] = (int) (prob[45]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[46][i] = (int) (prob[46]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[47][i] = (int) (prob[47]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[48][i] = (int) (prob[48]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[49][i] = (int) (prob[49]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[50][i] = (int) (prob[50]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[51][i] = (int) (prob[51]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[52][i] = (int) (prob[52]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[53][i] = (int) (prob[53]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[54][i] = (int) (prob[54]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[55][i] = (int) (prob[55]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[56][i] = (int) (prob[56]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[57][i] = (int) (prob[57]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[58][i] = (int) (prob[58]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[59][i] = (int) (prob[59]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[60][i] = (int) (prob[60]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[61][i] = (int) (prob[61]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[62][i] = (int) (prob[62]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[63][i] = (int) (prob[63]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[64][i] = (int) (prob[64]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[65][i] = (int) (prob[65]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[66][i] = (int) (prob[66]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[67][i] = (int) (prob[67]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[68][i] = (int) (prob[68]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[69][i] = (int) (prob[69]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[70][i] = (int) (prob[70]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[71][i] = (int) (prob[71]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[72][i] = (int) (prob[72]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[73][i] = (int) (prob[73]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[74][i] = (int) (prob[74]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[75][i] = (int) (prob[75]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[76][i] = (int) (prob[76]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[77][i] = (int) (prob[77]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[78][i] = (int) (prob[78]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[79][i] = (int) (prob[79]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[80][i] = (int) (prob[80]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[81][i] = (int) (prob[81]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[82][i] = (int) (prob[82]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[83][i] = (int) (prob[83]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[84][i] = (int) (prob[84]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[85][i] = (int) (prob[85]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[86][i] = (int) (prob[86]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[87][i] = (int) (prob[87]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[88][i] = (int) (prob[88]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[89][i] = (int) (prob[89]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[90][i] = (int) (prob[90]*livingPeopleList1_.get(i)); /*

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

211

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


movePeopleList[91][i] = (int) (prob[91]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[92][i] = (int) (prob[92]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[93][i] = (int) (prob[93]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[94][i] = (int) (prob[94]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[95][i] = (int) (prob[95]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[96][i] = (int) (prob[96]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[97][i] = (int) (prob[97]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[98][i] = (int) (prob[98]*livingPeopleList1_.get(i)); movePeopleList[99][i] = (int) (prob[99]*livingPeopleList1_.get(i)); */ /* テスト用 double sum=0; for (int d=0;d<8;d++){ sum += prob[d]; } System.out.println(" 確率合計:"+sum);

}

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

*/ } return movePeopleList;

@Override public String getName() { return "LogitAllocation"; } @Override public void setModelDistList(LocationParams Lparams) { double[][] modelDistList = new double[mapSize_][mapSize_];

} @Override public double getModelDist(int from, int to) { double simpleDist = Map_.getSimpleDist(from, to); return simpleDist; } }

212

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


MiniMaxProblem.java

package problem; public class MiniMaxProblem extends AbstractLocationProblem { @Override public String getName() { return "MiniMaxProblem"; }

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

@Override public double getObjectiveFunctionValue(Number[] array) { // 遺伝子座が表現する施設の地図ポイント番号を取得 int[] facNum = Map_.changeFormChroToNo(array).clone(); // 移動人数を取得:int[ 施設数 ][ 居住点のポイント ] int[][] movePeopleList = allocation_.getMovePeopleList(array).clone();

movePeopleList[i][j];

double tempSum; double maxDist=Double.NEGATIVE_INFINITY; for(int j=0; j<mapSize_;j++){ tempSum=0; for(int i=0; i<facSize_; i++){ double temp = allocation_.getModelDist(facNum[i], j) * tempSum += temp; // 最初に距離リストを計算するバージョン //double temp = distList_[facNum[i]][j] * movePeopleList[i][j];

} if (tempSum>maxDist){ maxDist = tempSum; }

}

} //TODO - or + return -maxDist;

@Override public String getParameterInfo() { //TODO 独自の情報も、返す。 return getFunctionInfo(); } }

213

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BasicMap.java

package allocation; import java.util.Arrays; import java.lang.Math; public class BasicMap extends AbstractMap { /* 地図のサイズ、遺伝子長に基づく特殊な数 */ private int basicSize_;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

/* 地図のサイズ、正方形の形の一辺のポイントの数 */ private int mapSquareSize_;

@Override public String getName() { return "BasicMap"; } @Override public void setSimpleDistList(LocationParams Lparams) { // TODO Auto-generated method stub mapSquareSize_ = (int)Math.pow(2, basicSize_); // 地図の一辺のマス数を計算 //TODO mapBlockSize って、Lparams.mapSize と同じなんだけどね・・・ int mapBlockSize = (int)Math.pow(2,mapSquareSize_); System.out.println(" 予想エラー前 "); //double[][] distList = new double[mapBlockSize][mapBlockSize]; /*for(int n1=0; n1 < mapBlockSize; n1++){ for(int n2=0; n2 < mapBlockSize; n2++){ // 各距離を全て計算 // TODO 距離は LocationProblem からそのつど計算したほうがよいか? //distList[n1][n2] = get1dist(n1,n2); //distList[n1][n2] = 0; System.out.println(" 予想エラー前 2"); } } */ //Lparams.setsimpleDistList_(distList); } /** * ポイント間の距離を計算する。 * 具体的には各継承先で実装。   */ public double getSimpleDist(int from, int to) { double dist = get1dist(from, to); return dist; } public double get1dist(int n1,int n2){ if(n1 == n2){ double dist =0; dist =dist*4255; return dist; } else { //XY 座標を計算 int[] Place1TypeXY = changeFromNotoXY(n1); int[] Place2TypeXY = changeFromNotoXY(n2); // 距離を計算 double Y = Math.pow(Place1TypeXY[1] - Place2TypeXY[1],2); //Y 座標の差を二乗 double X = Math.pow(Place1TypeXY[0] - Place2TypeXY[0],2); //X 座標の差を二乗

214

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}

数を計算

double dist = Math.sqrt(X+Y); // 二乗和の平方根を取る return dist; }

@Override /* * 正方形の地図のポイント数を計算して、パラメータへセットする。 * @return void */ public void setMapSize(LocationParams Lparams) { try { if ( basicSize_ == 0){ throw new Exception("basicSize must not be 0!"); } else { int mapSquareSize = (int)Math.pow(2, basicSize_); // 地図の一辺のマス

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

int mapBlockSize = mapSquareSize * mapSquareSize; mapSize_ = mapBlockSize; Lparams.setMapSize_(mapBlockSize); } } catch (Exception e) { throw new IllegalArgumentException("basicSize " + basicSize_ + " are invalid!"); } } @Override public void setParameter(Object... params) { // 地図サイズを受け取る。 try { if (params.length != 1){ throw new Exception("params length of PowerFunction must be 1!"); } else{ basicSize_ = Integer.parseInt(params[0].toString()); } } catch (Exception e) { throw new IllegalArgumentException("params " + Arrays.toString(params) + " are invalid!"); }

} /* * 遺伝子情報のタイプを変換するクラス *  タイプ1 Number[]: GA で使用される形そのまま  * Chro 例) { 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, } * *  タイプ2 int[][] : 設計施設場所を XY 座標型で表現 * XY 例){ 14, 4 ←施設1 *    11, 11   ←施設2 * ・ * ・    設計施設数が複数の場合は下へ続く * *  タイプ3 int[] : 設計施設場所を番号で表現 * No 例){227, 186} ( 左が施設1、右が施設2) * */ /** * タイプ1 → タイプ3 * @param array 遺伝子型を表す Number 配列 * @return int[] No 型の施設場所を返す */

215

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public int[] changeFormChroToNo (Number[] array) { int[][] facPlaceTypeXY = changeFromChroToXY(array); int[] facPlaceTypeNo = changeFromXYtoNo(facPlaceTypeXY); return facPlaceTypeNo; }

/** * タイプ1 → タイプ2 * @param array 遺伝子型を表す Number 配列 * @return int[][] XY 型の施設場所を返す */ public int[][] changeFromChroToXY(Number[] array) {

0,dividedarraySize_);

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

int dividedarraySize_ = array.length / facSize_;   //1 施設分の遺伝子長を計算 Number[][] facPlace = new Number[facSize_][dividedarraySize_]; for (int i=0; i<facSize_; i++){ facPlace[i] = new Number[dividedarraySize_]; System.arraycopy(array, 0+dividedarraySize_*i, facPlace[i], }

/*X,Y 座標に分ける。 Number[][] xFacPlace = new Number[getFacSize()][getMapSize()]; Number[][] yFacPlace = new Number[getFacSize()][getMapSize()]; //X 座標について for (int i=0; i<getFacSize(); i++){ xFacPlace[i] = new Number[dividedFacSize_]; System.arraycopy(facPlace, 0, xFacPlace[i], 0,getMapSize()); } //Y 座標について for (int i=0; i<getFacSize(); i++){ xFacPlace[i] = new Number[dividedFacSize_]; System.arraycopy(facPlace, getMapSize(), yFacPlace[i], 0,getMapSize()); } */ // 施設 XY 座標を計算する。 int[][] facPlaceTypeXY = new int[facSize_][2]; // 配列を用意 for (int i=0; i<facSize_; i++) { int xTypeXY =0; int yTypeXY =0; int MapSquareSize = (int)Math.sqrt(mapSize_); int MapBasicSize = (int)Math.sqrt(MapSquareSize);

Number → int へ変換

-1-j);

intValue(); //Number → int へ変換

int XYdividedarraySize_ = dividedarraySize_/2; for (int j=0; j<XYdividedarraySize_; j++){ int xTemp = ((Number) facPlace[i][j]).intValue();

//

if (xTemp ==1 ) { double xTempPow = Math.pow(2, MapBasicSize xTypeXY += xTempPow; // 結果を足していく。 } int yTemp = ((Number) facPlace[i][XYdividedarraySize_ + j]). if (yTemp ==1 ) { double yTempPow = Math.pow(2, MapBasicSize

216

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


-1-j);

yTypeXY += yTempPow;

}

}

facPlaceTypeXY[i][0] =xTypeXY; //X 座標 facPlaceTypeXY[i][1] =yTypeXY; //Y 座標 } return facPlaceTypeXY;

第 7 章 付録 > 3 . 遺 伝 ア ル ゴ リ ズ ム ソ ー ス コ ー ド

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

} /** * タイプ2 → タイプ3 * @param int[][] XY 型の施設場所を返す * @return int[] No 型の施設場所を返す */ public int[] changeFromXYtoNo(int[][] facPlaceTypeXY) { // 施設 No を計算する。 int[] facPlaceTypeNo = new int[mapSize_]; int MapSquareSize = (int)Math.sqrt(mapSize_); for (int i=0; i<facSize_; i++) { //TODO /* ここのところの計算をどうするか? * 現在は単純な地図を想定しているが、 * 地図の形式によって変わるようにする? */ facPlaceTypeNo[i] = facPlaceTypeXY[i][0] * MapSquareSize +

facPlaceTypeXY[i][1]; }

return facPlaceTypeNo; } /** * タイプ3 → タイプ2 * @param int[] No 型の住居点 * @return int[][] XY 型の住居点を返す */ public int[] changeFromNotoXY(int livPlaceTypeNo) { int[] livPlaceTypeXY = new int[2]; livPlaceTypeXY[1] = livPlaceTypeNo % mapSquareSize_; //Y 座標の代入 livPlaceTypeXY[0] = (livPlaceTypeNo - livPlaceTypeXY[1]) / mapSquareSize_; //X 座標の代入 return livPlaceTypeXY; }

}

217

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


医院の利用者数

10 施設 医療モール開院前 X 座標 Y 座標 18 12 16 21 20 0 15 29 4 31 8 17 12 10 9 16 11 10 20 9

利用者 22229 22233 22190 22236 22195 22198 22214 22214 22214 34564

医療モール開院後 X 座標 Y 座標 13 15 18 12 16 21 15 29 12 10 9 16 11 10 20 9

利用者 28553 27344 27308 27290 27338 27334 27338 42547

医療モール開院後 X 座標 Y 座標 13 15 1 10 10 7 18 12 22 24 29 15 7 11 11 26 20 13 6 9 25 19 17 2 0 10 27 17 21 4 8 8 11 28 2 20 14 1 3 28 17 21 2 19 18 10 5 12 18 4 23 14 8 3 2 4 22 5 14 21 11 10 31 11 13 3 25 7 7 20 25 0 23 9 9 6 13 14 2 24

利用者 2541 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2030 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032

第 7 章 付録 > 4 . 医 院 の 利 用 者 数

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

100 施設 医療モール開院前 X 座標 Y 座標 2 25 12 0 15 29 22 8 9 8 13 8 9 16 15 10 7 28 14 0 1 10 10 7 18 12 22 24 29 15 7 11 11 26 20 13 6 9 25 19 17 2 0 10 27 17 21 4 8 8 11 28 2 20 14 1 3 28 17 21 2 19 18 10 5 12 18 4 23 14 8 3 2 4 22 5 14 21 11 10

利用者 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1834 1829 1829 1829 1829 1834 1829 1829 1836 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1831 1829 1829 1829 1829 1829

218

!"#$%&"'()#)*)+,'-)+.'(/012/'3456.'7889


31 13 25 7 25 23 9 13 2 6 25 6 2 26 31 31 1 6 16 17 21 17 26 15 25 13 19 10 0 9 4 8 19 7 10 24 2 21 18 17 25 17 27 12 15 6 18 9 5 26 13 5 21 11 0 22 2 15 17 25

11 3 7 20 0 9 6 14 24 19 11 31 0 21 19 30 1 11 30 4 25 4 15 25 31 5 4 17 29 25 27 4 7 6 2 13 29 25 4 29 5 24 24 26 28 3 11 3 20 12 31 11 0 7 5 1 18 11 31 24

1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1830 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1837 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1830 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1829 1831 2396 2396 2384 2396 2396 2384 2396 2396 2396 2401

6 25 6 2 26 31 31 1 6 16 17 21 17 26 15 25 13 19 10 0 9 4 8 19 7 10 24 2 21 18 17 25 17 27 12 15 6 18 9 5 26 13 5 21 11 0 22 2 15 17 25

19 11 31 0 21 19 30 1 11 30 4 25 4 15 25 31 5 4 17 29 25 27 4 7 6 2 13 29 25 4 29 5 24 24 26 28 3 11 3 20 12 31 11 0 7 5 1 18 11 31 24

2032 2032 2032 2030 2032 2032 2032 2030 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2032 2593 2593 2593 2593 2586 2593 2593 2593 2593 2593

第 7 章 付録 > 4 . 医 院 の 利 用 者 数

医療モールを考慮した患者の施設選択特性

219

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医者モールを考慮した患者の施設選択特性  

2009年度,卒業論文,小西健斗

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