電話クレームで受付が潰れる前に──AIでつくる「カスハラ専用の防波堤」

昼休みも鳴り止まない電話とカスハラの現実

この記事を読んでいる今も、代表番号には予約変更や待ち時間への不満、説明へのクレームなど、さまざまな電話が入っているはずです。
中には、声を荒らげる人、同じ不満を何度もぶつけてくる人、個人攻撃に近い表現を繰り返す人もいます。
ここで問題になるのは、単に「嫌な電話がある」というレベルではありません。
一つは、電話とクレーム対応に人手を取られ、本来やるべき調剤や診察準備、事務処理が後ろに押されていくこと。
もう一つは、カスタマーハラスメントが受付や看護師のメンタルを確実に削り、「もう続けられない」という気持ちをじわじわ蓄積させていることです。
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、内視鏡検査の説明や予約の問い合わせをAIが一次対応することで、医療スタッフが診療に集中しやすい体制づくりを進めています。
滋賀県長浜市役所でも、AIによる電話一次対応で、3か月間の問い合わせ186件のうち約84％をAIが明確回答し、人が出る電話を大きく減らしたというデータがあります。
医療機関のカスタマーハラスメント対策でも、本質は同じです。
すべての電話をAIに任せるのではなく、「最初の受け皿をAI側に置き、人が浴びる攻撃の回数と強度を下げる」という発想が現実的になります。

AIが担うべき役割は「一次受け」と「線引き」

ここで扱うAIは、単なる自動音声案内ではなく、話し言葉をある程度理解できる仕組みです。
イメージとしては、「代表電話の最初の窓口」と「カスハラの疑いに印をつける役」をAIに任せていきます。
まず、電話をかけてきた人の用件をAIが整理します。
予約変更、キャンセル、薬の問い合わせ、検査結果の確認など、よくある用件はAIが聞き取り、あらかじめ決めたクリニック側のルールに沿って案内します。
言い回しが多少違っても意味をくみ取れるため、「台本どおりの言葉で話してくれないと詰まる」ということが起きにくくなります。
次に重要なのが「線引き」です。
明らかに理不尽な要求が続く場合や、個人攻撃に近い言葉が繰り返される場合には、システム側で「カスハラの疑いがある通話」としてフラグを立てる設計にします。
例えば、一定時間以上の罵倒が続いたときや、脅しに近い表現が検出されたタイミングで、通話内容を管理者に通知する。
あるいは、あらかじめ決めた注意メッセージをAI側から出し、それ以上は人に取り次がない運用にする。
こうした「一次受け」と「線引き」をAIに任せることで、スタッフがいきなり矢面に立つ回数を減らし、精神的なダメージを軽くすることが狙いになります。

浜野胃腸科外科医院や潮来市役所にみる「一次受けのAI化」

浜野胃腸科外科医院では、診療時間や検査、内視鏡検査の案内や予約といった問い合わせの一次受けをAIが担う構成で運用されています。
患者が代表番号に電話をかけると、まずAIが用件を聞き取り、診療時間やアクセスなどの定型的な内容はその場で返答し、予約希望の場合は必要な情報だけ集めてから人に引き継ぐ流れです。
自治体の事例ですが、茨城県潮来市役所では、AIによる電話一次対応を導入した結果、「水郷潮来あやめまつり」期間中の問い合わせ約530件のうち91.1％をAIが自動回答し、従来は2〜3人が張り付いていた電話対応の負担を大きく削減しています。
その分、現場の職員は来庁者対応に時間を割けるようになり、精神的な余裕が生まれたと話しています。
医療機関向けのカスタマーハラスメント対策に当てはめると、次のような構成が現実的です。
代表電話にかかってきた電話は、まずAIが受ける。
内容が予約や時間、場所、持ち物といった定型的なものなら、そのままAIで完結させる。
診療内容への強いクレームや、スタッフ個人を名指しした不満、賠償要求に近い話が始まった場合は、あらかじめ決めたルールに沿って、管理職や院長だけに転送する。
その際、AIが自動で通話の要点と温度感をテキスト化して残しておけば、「どのような言葉が投げかけられていたのか」「どのタイミングで誰が出るべきだったのか」を後から確認できます。
現場を守るルールの見直しや、「ここから先は上が対応する」という線引きの検証にも使えます。

「スタッフを守る仕組み」としてのAI×メンタルサポート

カスタマーハラスメントで本当に削られているのは、受付や看護師の心です。
電話を切った直後は普段どおりに見えても、きつい言葉が続くと、「またあの人からかかってくるのでは」「少しでもミスをしたら責められるのでは」という不安が蓄積していきます。
教育現場では、愛媛県教育委員会が教職員向けのメンタル相談窓口として、匿名チャット形式のAI相談サービスを導入し、半年で延べ1,800件以上の相談に対応した事例があります。
「上司や同僚には言いにくい悩みを、まずAIに打ち明ける」受け皿として機能しているケースです。
医療機関でも、考え方は同じです。
電話対応やクレーム対応のログと組み合わせて、誰が、どの時間帯に、どのくらい心理的負荷の高い電話を担当しているかを見える化し、一定のラインを超えたら面談や配置換えを検討する材料にできます。
AI自身がカウンセラーになるわけではありません。
重要なのは、どのスタッフが、どのような言葉をどれくらい浴びているのかを感覚ではなくデータで押さえ、それを人のケアにつなげることです。
「なんとなく疲れていそうだ」ではなく、「この1か月で、特定のスタッフにきついクレーム電話が集中している」と把握できれば、経営側も動きやすくなります。

導入前に押さえておきたい三つのポイント

こうしたAI活用を検討する際、現実的に押さえておきたいポイントを三つに絞ると、次のようになります。
一つ目は、「どこまでAIに任せ、どこから人が出るか」を最初に決めておくことです。
全件AI対応を目指す必要はありません。むしろ、予約変更や診療時間の案内など、本当にパターン化できるところだけをAIに寄せて、難しい説明や感情の強いクレームは人が出る前提で線を引いておいた方が安全です。
二つ目は、「録音とログの扱い」をきちんと設計することです。
カスハラ対策として通話を録音し、AIで分析するのであれば、個人情報やプライバシーの扱いについて院内ルールを固める必要があります。
誰がどこまで見られるか、どの程度の期間保存するか、患者への掲示や同意をどうするか、といった基本事項を先に決めておかないと、後からトラブルの種になります。
三つ目は、「小さく始めて、すぐ検証する」ことです。
最初から全科・全時間帯に広げるのではなく、例えば「午前中の代表電話だけ」「検査予約と診療時間の案内だけ」といった範囲から始める。
そのうえで、電話本数やスタッフの負担感がどう変わったかを数字と現場の声で確認しながら、少しずつ対象を広げていく方が、結果的に早く定着します。
長浜市役所や潮来市役所も、限られた範囲の電話業務からAI導入を始め、回答率や削減時間を検証しながら展開していったパターンです。

まとめ──「辞めさせない仕組み」を経営判断として持てるか

カスタマーハラスメントを放置すれば、スタッフは確実に辞めます。
一人辞めるたびに採用と育成のコストがかかり、残った人の負担がさらに増え、悪循環が加速します。これは完全に経営の問題です。
AIを使った電話の一次受けや、ログの見える化、メンタルのサポートは、「スタッフを守るための投資」として見るべき領域です。
千葉県八千代市の浜野胃腸科外科医院のように、電話問い合わせをAIで一次対応させることで、医療スタッフが専門的な業務に集中しやすい環境を作る動きは、今後も広がっていくはずです。
自院で検討する際には、
一番つらい時間帯の電話を、どこまでAIの一次受けに寄せるか。
どこから人が出るのか、その線をどう決めるか。
溜まったログを、スタッフのケアと業務改善にどうつなげるか。
この三点を、院長と現場リーダーで一度きちんと話し合うことが出発点になります。
そのうえで、医療向けのAI電話やメンタルサポートの仕組みを、「辞めさせないための仕組み」として経営判断に乗せられるかどうかが、これからのクリニック経営の分かれ目になっていきます。