厚生労働省の「令和5年度 職場のハラスメントに関する実態調査」によると、過去3年間でカスハラ相談が「増加した」と回答した企業は19.4%に達し、「減少」（12.1%）を大きく上回りました。帝国データバンクの2024年調査でも、小売業では約3社に1社がカスハラ被害を経験しています。
中でもドラッグストア業態には、他の小売にはない固有のカスハラ電話パターンが存在します。
パターン①：処方箋待ち時間クレームの電話エスカレーション 調剤併設型店舗では、処方箋の確認や疑義照会に時間がかかります。来店時に「まだできていないのか」と怒った顧客が帰宅後に電話で再燃させるケースが典型です。薬局現場では待ち時間クレームが最も多く、威圧的な態度や暴言に発展しやすいことが業界内で共通認識となっています。
パターン②：OTC医薬品の説明義務に対する逆ギレ 第1類医薬品の販売では、薬機法上、薬剤師による書面での情報提供が義務付けられています。「説明はいらないから早く売れ」「前の店では何も聞かれなかった」といった要求が、対面から電話での本部クレームに波及するパターンです。
パターン③：ポイントカード・クーポン絡みのリピート型クレーム 「ポイントが付かなかった」「期限切れクーポンを使わせろ」など、同一顧客から複数店舗に繰り返し電話が入るケースです。店舗ごとに対応がバラバラだと「あの店ではやってくれた」と要求がエスカレートし、対応コストが膨れ上がります。
エリアマネージャーにとっての問題は、これらが1店舗の問題で完結しない点です。同じ顧客が管轄内の複数店舗に電話をかけ、対応の"隙"を突いてくるため、店舗単位のマニュアルだけでは限界があります。
カスハラ電話が引き起こす"見えないコスト"──離職連鎖の構造
「クレーム対応がつらい」という声は現場から上がっていても、エリアマネージャーがKPIとして把握しにくいのが離職コストの実態です。
厚生労働省の雇用動向調査によると、ドラッグストアを含む小売業界の離職率は12.0%。さらに登録販売者は有効求人倍率が1.69倍（令和3年度フルタイム）と売り手市場のため、カスハラが引き金になると短期間で転職されてしまいます。
問題は、カスハラによるダメージが一人の離職で終わらないことです。
Before（現状の悪循環）: カスハラ電話を受けたスタッフが精神的に消耗 → シフトに穴が開く → 残されたメンバーの負担増 → 「うちの店はいつも人が足りない」と不満蓄積 → 連鎖離職
厚生労働省の調査では、カスハラを受けた労働者の67.6%が「怒りや不満、不安を感じた」、46.2%が「仕事に対する意欲が減退した」と回答しています。一人の離職が周囲のモチベーション低下を招き、結果として管轄エリア全体の人員計画が崩れるリスクがあるのです。
登録販売者1名の採用・教育コストは、求人広告費・研修期間の人件費・OJT中の生産性低下を合算すると数十万円〜100万円規模になりえます。これがエリア内で年に数回発生すれば、カスハラは「メンタルヘルスの問題」ではなく**「P/Lに直結する経営課題」**です。
厚生労働省は2025年に労働施策総合推進法の改正案を国会に提出し、カスハラ対策が事業主の措置義務に盛り込まれる見通しです。東京都では2025年4月にカスハラ防止条例が施行済み。「対策していない」では済まない時代に入っています。
以下は、エリアマネージャーが管轄店舗に展開できる3段階の電話対応フローです。
電話を受けた時点で、対応を3つに分岐させます。
通話内容を5W1Hで記録し、エリア共有のフォーマットに入力します。
記録すべき項目は、日時、店舗名、対応者名、相手の特徴（匿名でも可）、要求内容の要旨、カスハラ該当の有無（第1段階の分類結果）、対応結果です。
このデータが蓄積されることで、エリアマネージャーは「A店の処方箋クレームが月曜午前に集中している」「同一人物がB店とC店に電話している」といったパターンの可視化が可能になります。
カスハラ該当と判定された通話は、店長→エリアマネージャー→本部法務の3段階で対応を引き上げます。現場スタッフが「どこまで対応すべきか」を悩まなくて済むよう、判断基準と報告先を明文化しておくことが重要です。
2025年施行の東京都カスハラ防止条例では、「何人もカスタマーハラスメントをおこなってはならない」と明記されており、企業側が毅然と対応する法的根拠が整備されつつあります。
AI電話自動応答で"第1段階"を自動化する
3段階フローの中で、最も現場に負荷がかかるのが第1段階の「初動仕分け」です。カスハラかどうかの判断を、受電した瞬間のスタッフに委ねるのは酷な話です。
ここで注目されているのが、AI電話自動応答サービスです。
まず、電話の一次受付をAIが担当します。顧客の用件を音声認識でヒアリングし、「処方箋の準備状況確認」「在庫問い合わせ」「クレーム」などに自動で分類します。
通常の問い合わせ（在庫確認、営業時間など）はAIがそのまま回答して完結。クレーム系の通話のみを店舗スタッフに転送し、その際に「処方箋待ち時間に関するクレームです」と事前情報を付与します。
After（AI導入後の変化）: AI一次受付で用件を自動分類 → 通常問い合わせはAIが完結（スタッフ介在なし） → クレームは要約付きで転送 → スタッフは心の準備ができた状態で対応 → 通話ログが自動蓄積 → エリアマネージャーが横断分析
エリアマネージャーにとっての最大のメリットは、「各店舗の電話対応状況が数値で見える」ようになることです。どの店舗に何件のクレーム電話が入り、どのカテゴリが多いのか。データがあれば、人員配置の見直しや研修テーマの優先順位づけも根拠を持って判断できます。
また、24時間対応が可能になるため、閉店後の時間外クレーム電話（「さっきの対応はなんだ」系）を翌朝の出勤スタッフが受ける必要がなくなる点も、現場の負担軽減に直結します。
最後に、3段階フローとAI自動応答をエリア内で展開する際のステップを整理します。
ステップ1：現状把握（1〜2週間） 各店舗のクレーム電話件数・内容・発生時間帯を棚卸しします。既存の報告手段がバラバラなら、まずGoogleフォームなど簡易ツールで記録フォーマットを統一するだけでも効果があります。
ステップ2：フローの標準化と研修（2〜4週間） 3段階フローの判断基準をエリア共通のペーパーにまとめ、各店舗の朝礼やミーティングで周知します。ロールプレイ研修を最低1回実施し、「折り返し対応」の言い回しを全スタッフが使えるようにします。
ステップ3：AI自動応答の導入検討 ステップ1のデータをもとに、電話対応の負荷が高い店舗からAI自動応答のトライアルを開始します。IVRy等のサービスは初期費用を抑えて導入できるプランもあるため、まず1〜2店舗で効果検証を行い、エリア全体への展開判断をデータで行うのが現実的です。
まずは管轄エリアの"電話カスハラ実態"を可視化してみませんか？
AI電話自動応答サービスを活用すれば、各店舗のクレーム件数・カテゴリ・時間帯が自動で蓄積されます。「感覚ではなくデータで判断する」エリアマネジメントの第一歩として、まずは無料トライアルで1店舗の通話ログを分析してみてください。
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