地域医療構想データ分析DPCで自院のポジションを地図で見る方法
最終更新日：2026/01/26
目次
- 地域医療構想の調整会議が始まるが、何を根拠に自院の役割を主張すればよいのか…
- 将来の医療需要に対応するため、自院の「立ち位置」を客観的に把握したい
病院経営企画室や地域連携室の皆様は今、まさにこの課題に直面しているのではないでしょうか。
2040年を見据えた「新たな地域医療構想」では、各医療機関の「機能分化と連携」がこれまで以上に厳しく問われます。もはや、経験と勘だけで「自院は急性期を担う」と主張できる時代ではありません。
では、どうすれば自院のポジションを客観的に示し、院内の意思決定や地域の調整会議をリードできるのでしょうか？
その答えは、皆様の病院に既に存在する「DPCデータ」と「地図」を組み合わせたデータ分析にあります。
なぜ「地域医療構想」にデータ分析が必須なのか？
地域医療構想の核心は、「地域の医療需要」と「医療供給（＝リソース）」のバランスを取ることにあります。その議論の場で「客観的なデータ」がなければ、地域の関係者（他病院、行政、医師会など）を納得させることはできません。
学会の講演でも、地域の医療提供体制を議論するために「GIS（地理情報システム）を用いた患者商圏の分析」や「患者流入率・シェアの分析」の重要性が繰り返し強調されています。
自院の役割を主張し、持続可能な病院経営を実現するためには、まず「データで自院の現在地を知る」ことがスタートラインとなります。
分析すべきは「DPCデータ」の患者流入とシェア
客観的な分析というと難しく聞こえますが、その元データは皆様の病院にすでに存在します。それが「DPCデータ」です。
特に重要なのが、DPCの「様式1」に含まれる「患者さんの住所地（郵便番号）」の情報です。この「郵便番号」を使うことで、2つの強力な分析が可能になります。
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患者流入分析
どの地域（市町村・郵便番号）から、何人の患者さんが来院しているか？
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患者シェア分析
ある地域（例：A町）の全患者さんのうち、何％が自院に来院しているか？
課題 Excelの「郵便番号リスト」では議論ができない
多くの場合、この分析はExcelでの集計にとどまりがちです。しかし、Excelで出力された膨大な郵便番号のリストを見て、直感的に「どのエリアが弱いか」を把握できるでしょうか？
- 「A市からの患者数は100人、B町からは50人」という数字だけでは、それが「多い」のか「少ない」のか判断できません。
- 「競合のC病院は、どのエリアから患者を集めているのか」という比較ができません。
結果として、データが「報告書」で終わってしまい、次の戦略的なアクションにつながらないのです。
解決策「地図（GIS）」でデータを可視化し、ポジションを明確にする
この課題を解決する唯一の方法が、集計結果を「地図（GIS）」の上に可視化することです。数字の羅列だった郵便番号データが、戦略的な意味を持つ「情報」に変わります。
メリット1 自院の「商圏」と「穴」が一目瞭然になる
DPCデータの郵便番号を地図上にマッピングし、患者数に応じて色分け（ヒートマップ化）するだけで、自院の「勢力圏（商圏）」と、連携が手薄な「穴（空白地帯）」が浮かび上がります。
地図で可視化して初めてわかること
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強み
〇〇地区は、距離が離れているにもかかわらず多くの患者さんが来院している（＝自院の特定の診療科が強く支持されている）。
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弱み
病院のすぐ隣の△△地区は、なぜか患者さんの流入が少ない（＝競合病院にシェアを奪われている、あるいは連携が取れていない）。
メリット2 客観的な「SWOT分析」が可能になる
学会の講演でも、自院のポジションを把握する手法として「SWOT分析」が紹介されていました。これは、地図上でDPCデータと外部データを掛け合わせることで、より高い精度で実行できます。
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強み（Strength）
治療実績が高く、地域シェアも高いエリア
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弱み（Weakness）
治療実績が低く、地域シェアも低いエリア
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機会（Opportunity）
現在のシェアは低いが、今後高齢者人口が急増するエリア
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脅威（Threat）
自院のシェアは高いが、競合病院が新規進出してきたエリア
一歩進んだ分析 地域の「統計データ」と重ねて戦略を立てる
地図による可視化の真価は、自院のDPCデータ（内部データ）と、地域の「統計データ」（外部データ）を重ね合わせることで発揮されます。「なぜ、あのエリアからは患者さんが来ないのか？」その答えは、地域の特性にあるかもしれません。
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例1『高齢化率』と重ねる
分析結果: 「自院の患者シェアが低いA地区」と「地域の高齢者人口データ」を重ねたところ、A地区は今後5年で高齢者人口が30%増加する「重要エリア」だと判明。
次の戦略: 地域連携室の訪問先としてA地区の優先度を上げ、開業医との連携を強化する。 -
例2『医師偏在』『競合』と重ねる
分析結果: 「自院のシェアが高いB地区」は、そもそも「競合病院やクリニックが少ない」ために自院が医療を支えている「医療資源の空白地帯」だと判明。
次の戦略: 地域医療構想の調整会議でこの地図データを提示し、「当院がこの地域の急性期医療・救急医療から撤退した場合、これだけの患者さんが行き場を失う」という客観的な根拠として主張する。
まとめ 客観的な「地図」が地域医療構想の議論を動かす
「地域医療構想」への対応は、単なるスローガンでは進みません。必要なのは、「自院のDPCデータ（郵便番号）」を「地域の統計データ（人口、競合）」と掛け合わせ、「地図（GIS）」という誰の目にも明らかな形に可視化した、客観的な戦略資料です。
このデータに基づいた資料こそが、院内の意思決定を早め、地域の調整会議での議論をリードするための最も強力な武器となります。
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- 分析のための専門知識やリソースが院内にない
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「地域医療構想」対応の第一歩として、まずは自院のデータを地図で可視化してみませんか。