先に整理しておきたいポイントは、「AIでクレーム自体を消すことはできない」という現実です。
ただし、次の三つは比較的短期間で変えられます。
一つ目は、クレームを含む電話の一次受けを、すべて受付が直接対応しなくて済むようにすることです。
二つ目は、「どの時間帯に、どのような内容の電話が、どれくらい来ているか」を録音と文字起こしで可視化できることです。
三つ目は、「人が出るべき電話」と「AIで完結させてよい電話」を切り分けできるようになることです。
イメージとしては、「受付一人で全ボールを受け続ける」状態から、「AIがキャッチャーとして受け、必要な球だけ人に投げ返す」ような状態に近づけるイメージです。
外来診療の現場で、クレームや強い不満が表に出るのは、ほとんどが電話経由です。
内容は、次のようなテーマに集中します。
・予約が取れない、あるいは希望の日時に空きがない
・待ち時間が長い／順番が前後したように見える
・主治医・特定の医師に診てもらえないことへの不満
・薬の量／飲み方／副作用などへの不安と確認
どれも医療の性質上、完全には避けられないテーマです。
一方で、こうした問い合わせが来るたびに、同じ説明を丁寧に繰り返すのは、受付スタッフにとって大きな負荷になります。
診察・処置・会計・レセプトなど、院内の他の業務は分担されているのに対し、
「電話」「来院対応」「クレームの一次受け」が一人の受付に集中していることが多く、構造的に無理が出やすい形になっています。
千葉県八千代市の浜野胃腸科外科医院では、診療時間や検査の流れ、内視鏡検査に関する説明など、繰り返しが多い電話問い合わせをAIの一次受けで処理する運用を取り入れています。
診療時間、混雑しやすい曜日、検査前後の基本的な注意事項など、「ほぼ毎日聞かれる内容」をAIに任せることで、受付は来院中の患者対応や会計に時間を割きやすくなっています。
この運用のポイントは、クレームだけをAIに逃がすのではなく、クレームの原因になりやすい問い合わせ（予約状況、検査枠、待ち時間の目安）そのものをAIで先に整理してしまうことです。
結果として、
・そもそも電話の本数が減る
・案内の表現が一定になり、「言い方の差」による不満が出にくくなる
という二つの効果が出やすくなります。
一次受け／記録／仕分け
AIに「すべて任せる」のではなく、最初から役割を分けて設計したほうが現実的です。
クレームを含めた電話対応という観点では、AIが担うべき役割は三つに整理できます。
一つ目は一次受けです。
診療時間、休診日、アクセス、よくある検査の準備・注意事項、予防接種の流れなどは、AIの音声案内と選択肢だけで対応できます。
予約枠についても、「本日の予約枠は満席」「別日であればこのあたりに空きがある」といった基本情報は、一定のトーンで淡々と伝えたほうが、感情的なぶつかり合いを避けやすくなります。
二つ目は記録です。
AI電話を使うと、通話の録音と文字起こしを自動で残せます。
どの時間帯に、どんな内容の電話が集中しているのか、実際にどのような言葉のやりとりがあったのかを、あとから客観的に確認できます。
これはスタッフ保護の面で大きな意味があります。
対応に関する指摘が外部からあった場合でも、記録を基に事実ベースで判断できますし、「スタッフの主観だけ」に頼らずに運用を見直すことができます。
三つ目は仕分けです。
AI側で、内容や言葉の強さから
・定型案内だけで完結できる電話
・すぐに人が判断したほうがよい電話
・感情が高ぶりつつあり、早めに上席が入ったほうがよい電話
といったレベル分けを行い、人につなぐかどうかを決めます。
これにより、受付が「すべての電話をゼロから受けて、そこで初めて判断する」という状況から、「AIで一度ふるいにかけた上で、本当に人が出るべきところに集中する」状況へと変えられます。
クレーム対策としてAI電話を導入する場合、機能としては次のような使い方が現実的です。
予約に関する問い合わせでは、AIがまず空き状況と候補日を案内します。
それでも不満が続く場合だけ、スタッフにつなぐように設定しておけば、「最初の説明」「同じやり取りの繰り返し」はAIが担い、人は後半の判断部分に集中できます。
待ち時間の不満に対しては、現在の目安時間、混雑理由、順番が前後するケースなど、クリニックとして決めた説明パターンをAIに覚えさせます。
信号機のように、「今は混雑しているのか／少し待てば流れるのか」を分かりやすく伝えることで、患者側の不安をある程度下げる効果が期待できます。
薬の相談では、AIが内容を聞き取り、
・一般的な説明で済むケース
・来院や主治医の判断が必要なケース
・緊急性が疑われるケース
を分けて、人への引き継ぎ情報として整理します。
これによって、受付が毎回ゼロから状況を聞き直す手間を減らし、医師への確認が必要なケースだけを簡潔に渡せるようになります。
また、音量や表現から「かなり強い口調になってきている」とAIが判断した場合には、「現在の通話内容は記録しています」といった文言を自動で挟む設定も考えられます。
これは、相手側に対して冷静な対応を促す効果があり、同時にスタッフの安心材料にもなります。
多くのクリニックで理想とされるのは、受付二人体制です。
一人が来院対応、もう一人が電話や事務を兼ねる形が取れれば、クレーム対応の負荷も分散されます。
しかし、実際には
・採用しても続かない
・人件費をこれ以上増やしにくい
といった理由で、受付一人体制のまま運営せざるを得ないケースが少なくありません。
AI電話は、このギャップを埋めるための「仮想的な二人目」として捉えると設計しやすくなります。
人をもう一人雇う代わりに、「受付スタッフ＋AI」という組み合わせで、電話業務を分担していくイメージです。
AIが担当するのは、時間外や昼休みの一次受け、繰り返しの案内、クレームに発展しやすい場面での基本説明、通話の記録と整理。
人が担当するのは、診療方針に関わる説明や難しい判断、微妙な感情調整が必要な場面です。
モールの案内所に、常に一人スタッフが立ち、横に大きな案内パネルが置かれているような状態をイメージすると分かりやすくなります。
AIは、その「案内パネル」であり、ベースの情報提供と動線整理の役割を担います。
現実的な進め方としては、三段階に分けるのが安全です。
最初の段階では、診療時間、休診日、アクセス、よくある質問など、どのクリニックにも共通する内容だけをAIに任せます。
この時点で、「一日の何割の電話がAIで完結しているか」「どんな問い合わせが多いか」をログで確認できます。
次の段階で、クレームになりやすいテーマについて、クリニックとしての公式な説明文を整え、AIに覚えさせます。
予約枠がないときの伝え方、混雑時の説明、希望の医師が対応できない場合の案内などです。
人によって言い回しがぶれないようにしておくことで、「前はこう言われた」という不満も減らせます。
最後の段階として、感情が高ぶった通話の検知と、録音ログの定期的な振り返りを行います。
スタッフが「負担が大きかった」と感じた通話を、感覚だけで終わらせず、記録を見ながら運用自体を見直していくイメージです。
この三段階を通して、「受付一人がすべてを抱える」運用から、「AIと分担しつつ、データを見ながら改善する」運用へと移行していくことができます。
クレーム対応そのものは、医療の本質業務ではありません。
しかし、その部分の負荷が高すぎると、受付スタッフが離職し、最終的には診療全体が不安定になります。
AI電話の導入は、「人を機械に置き換える」ことが目的ではなく、「人が本来やるべき仕事に集中できる環境を整える」ための手段です。
電話の入口をAIが受け持ち、必要な情報は正確に伝えつつ、人は診療とケアに時間を使える状態を目指します。
クレームの件数自体はすぐには変わらなくても、「誰がどこで受け止めるか」という構造を変えることで、現場の負荷は確実に変えられます。
AIを適切に活用することで、「限られた人数でも、継続的に回るクリニック運営」に近づけていくことができます。
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