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テスト

都内の傾向 保険外施設が多いエリア

マーケットアナライズBI for 地域包括ケアシステムの解説動画(3/3)
都内で自宅での看取り割合が高いと言われる新宿区と、割合が低い板橋区・荒川区をサンプルに挙げて、新BIツールの分析項目で解説。
その他、都内で入居率が低い自治体はどこか?、保険外施設に入居してる要介護度3以上の層が多い自治体等を取り上げる。

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要介護3以上 20万人が保険外施設に

マーケットアナライズBI for 地域包括ケアシステムの解説動画(2/3)
新BIツールの使用法の解説と併せて、保険外施設(住宅型有料老人ホーム、サービス付き高齢者向け住宅)の入居実態を可視化。
本来、特養の入居ターゲットとなる「要介護度3以上」の高齢者約20万人が保険外施設に入居している実態。

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ホスピス系住宅型の急増

マーケットアナライズBI for 地域包括ケアシステムの解説動画(1/3)
第9期介護保険事業計画を目前に、急増する保険外施設に注目。
看取りの場所が、病院、自宅、老人ホームへと分化が進む現在、施設看取りが、従来のインハウス型からホスピス型に変わりつつある。
今後の保険施設の整備目標を検討する上で、無視できない保険外施設の現状。

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介護付の離職率 コロナ禍前後で比較!

離職率が低い運営事業者はどこか。 介護付有料老人ホームの職員データから離職率や常勤比率等を算出。コロナ禍前後の比較や、商品別、都道府県別の離職率の傾向を分析。後半では「離職率(平均未満)」✕「前年常勤比率(平均以上)」の上位10社を抽出。

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値上げラッシュ 物価高騰による介護施設への影響

昨今の物価高騰の波は老人ホームまで影響し、価格改定を行うホームが急増。「福祉施設・高齢者住宅Data Base」の最新データから、値上げしたホームの価格データを抽出し、値上げ率等の定量分析を展開。

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業界トレンドを掴む「3つ」のポイント

2022年夏、オンライン展示会向けに公開した老人ホームの業界分析動画。

現在の老人ホームトレンドを3つの視点で解説。

 

00:15 2025年/2040年問題とは?

03:27 居住系サービス定員数累計

04:46 施設タイプ推移

05:32 支払方式推移

06:31 大手の新たな「セカンドブランド展開」

09:00 自立型ホームの商品傾向

10:45 13㎡&低廉な「住宅型ホーム」増加

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コロナ禍による入居率の影響

コロナ禍によって「老人ホームの入居は、どのように影響したか?」 コロナ以前の2018年、緊急事態宣言が発令された2019年のそれぞれの年に開業したホームの1年後の入居率を比較。 全国5.5万件の施設データをベースに、各年開業の約600ヶ所の事業所データから試算。

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特別養護老人ホーム 入居率低下の実態

かつては50万人の待機者がいると報道されていた特養。地方では高齢者数の減少と低廉な住宅型の登場により、稼働状況に変化が。 今こそ、自治体は施設系と居住系サービスの供給状況を全体把握し、現実的な整備計画の必要性が分かる統計。

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科学的介護の導入企業をBIで分析!

2021年度から導入されたLIFE(科学的介護情報システム)が、施行から1年半が経過。介護付と特定サ高住の算定数を集計して、サービスアナライズBIのLIFE検索バージョンを作成。 科学的介護体制加算、個別機能訓練加算、ADL維持加算の算定状況を定員ランキングで分析。

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介護施設 ✕ 提携医療機関

2022年財政審議会で発議された介護保険制度への提言の中で、触れられた「居宅療養管理指導の適正算定」。薬剤師の派遣増加、軽度要介護者への本算定の現状を分析。 2022年春にリリースした「老人ホームの提携医療機関が検索できるBI」。都内ホームの医科・歯科の提携状況は?提携数が多い医療機関は?

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老人ホーム売上高の算出方法

サービスアナライズBIでは、各ホームの売上シミュレーションを行っています。

BIにはホームの要介護度別入居者数や月額費データを揃えています。これらのデータと介護保険の基本報酬や地域区分の情報、さらに独自ルールを加味して介護報酬収入と保険外の月額費収入を試算。
法人検索すれば運営会社ごとの売上見込みが表示され、その他、エリア単位や施設タイプ別での集計結果を表示できます。
市場分析や物件評価のほか、事業計画のシミュレーションに活用ください。

1)老人ホームの売上構造について
2)売上シミュレーション
3)介護付・住宅型・サ高住の推定売上高
4)BIの操作方法

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エリア別/法人別 リアルな入居状況

老人ホームの競合分析に必要な項目は次の6つ
「立地」「建物」「サービス」「料金」「入居状況」「運営会社」
本動画では、「入居状況」に関する項目を解説。
マーケティングで数ある調査項目の中でも、入居状況は分析結果の裏付けとなる、最も説得力のある情報です。
BIでは、入居率のほか、平均年齢、平均要介護度といった入居者属性に関する情報をエリアや法人別に抽出する事ができます。動画では特定のエリアを例に挙げて「供給率✕入居率」の分析方法も紹介。

1)入居率・入居者属性のデータについて
2)平均年齢~平均要介護度の全国傾向
3)入居率について(エリア事例、法人分析)
4)BIの操作方法

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気になる会社・地域の月額費を調べよう!

老人ホームの競合分析に必要な項目は次の6つ
「立地」「建物」「サービス」「料金」「入居状況」「運営会社」
本動画では、「建物」(居室面積)と「料金」のデータ項目を解説。

利用料は、従来の入居一時金型(前払い金)が減少し、現在は全体の9割が「月払方式」。
BIでは、支払い方式の内訳のほか、前払い金の平均額や、月払方式の月額費をそれぞれ抽出できます。運営事業者は新規出店時の価格検討に、メーカーは営業先のターゲットの絞り込みに使えるデータ群。全国の平均値も紹介します。

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気になるランクをBIで一発表示

ホームの競合分析を行う前に、まずは出店企業の傾向を「面」で掴む作業は必須です。前動画➀で得た高齢者や供給率データに出店企業の動きを重ねる事で、エリアニーズの検討を深めていきます。

BIではメディアでも人気が高い「老人ホームランキング」を、エリア、開業年、タイプ等の自由な組み合わせで一発表示。
さらに、開業年データから「年次推移グラフ」が自動生成され、「今、出店数が多い事業者はどこか?」がデスクトップ上で簡単に分かります。

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市場調査の手始めは供給率の把握から!

「当地が施設ニーズが高いエリアか」「供給は不足しているのか」
こうした需給バランスを見極める事は、新規出店時やエリア営業の際に大きなポイント。
BIでは外部環境分析に関する必須項目を絞り込み、事業判断に役立てるよう自治体間の比較ができます。本動画では、これら分析項目の解説のほか、施設供給率の全国平均値を紹介します。

1)ターゲット層(入居者層)のデータ
2)施設の供給状況に関するデータ

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Google MAPに介護施設データをインポートしてみよう!

BIを使った老人ホームの商圏設定の機能を解説。
介護型と自立型ホームの商圏の違いや、他の地図システムやアプリ活用をご紹介します。

1)介護型ホームの商圏について
2)自立型ホームの商圏について
3)地図ソフトの利用

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ネットだけでは分からないレアな介護データ

BIに搭載している5.5万件の介護データについて解説。
圧倒的な情報量と精度の違いは「何が」違うのかが分かります。

1)全国から施設データを収集
2)エリア・目的に応じて選べるデータ
3)ホーム事業者から福祉機器メーカーまで幅広い利用実績

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介護施設に特化したBIツールの秘密

初めての方は本動画からご覧ください。
業界唯一。BIの概要が分かる2分50秒のショートムービー。

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