多くのクリニックで、予約電話が一番鳴る時間帯は決まっています。
診療開始前後、午前の診療が終わる前、夕方の診療終了前、休診日前後。だいたいこのあたりに集中します。
そのタイミングで、受付ではこんなことが同時に起きています。
来院患者の受付・カルテ準備・会計・各種書類対応・院内からの呼び出し対応。
そこに「予約したい」「時間を変えたい」「今日診てもらえるか確認したい」という電話が一気に重なります。
結果として、現場ではこうなります。
目の前の患者対応をしながら背中で電話の呼び出し音を聞き続ける。
ようやく電話を取ったら、すでに何回もコールが鳴っていて、患者さんは少し不機嫌。
「診療時間内なのに全然つながらないね」と言われると、スタッフも気持ちがすり減っていきます。
人をさらに増やすのは現実的ではありません。
受付専任を一人増やすだけでも人件費の負担は大きいのに、電話が本当に集中するのは一日のうちの一部だけです。
つまり問題は「電話」そのものではなく、「電話を全部、人だけでさばこうとしていること」にあります。
ここに、同時に何十件でも受けられるAIを組み合わせると、構造そのものを変えられます。
AIに任せると言っても、特別なことをしているわけではありません。
患者さんがいつもの予約番号に電話をかけると、最初にAIが応答して用件を聞き、予約に必要な情報を順番に整理していきます。
「診療科はどちらか」
「初診か再診か」
「希望の日と大まかな時間帯」
「お名前と生年月日」
こうした内容を、スタッフの代わりにAIが聞き取り、予約台帳や予約システムに登録していきます。
そのうえで、「この内容は人が確認した方がいい」と判断したものだけ、受付に回すこともできます。
ここで一番効いてくるのが、「同時に何本でも受けられる」という点です。
午前の混雑時間に電話が10本重なっても、すべての電話にとりあえずAIが出られるので、「呼び出し音だけ鳴り続ける」という状態をかなり減らせます。
もうひとつの大きな変化は、「どんな電話がどれくらい来ているか」がデータで見えるようになることです。
何曜日の何時台に予約が集中しているのか。
予約変更と、新規予約、検査の問い合わせ、どの割合が多いのか。
今まではスタッフの感覚に頼っていた部分が、数字で見えるようになります。
この二つがそろうことで、結果的にこうなります。
「つながらない」という不満が減る。
スタッフの「電話に追いかけられている感じ」が薄れる。
予約枠やスタッフ配置を、感覚ではなくデータを見ながら組み直せるようになる。
ここまで来ると、「AIを入れた」というより「電話の仕組みそのものを作り替えた」という感覚に近くなります。
実際に、医療機関でAIを使った電話対応を検討している例も出てきています。
たとえば、学校法人 東京医科大学 東京医科大学八王子医療センターでは、「電話交換業務の改善、DX化を検討したい」という形で相談がありました。
地域医療の中核として外来患者数も多く、各診療科への取次や代表電話への問い合わせが集中し、「電話対応だけでかなりの人数と時間が取られている」という課題感が背景にあります。
こうした医療機関では、まず次のような整理から始めています。
診療時間や代表的な問い合わせ（受付時間、アクセス、面会時間など）はAIで自動案内する。
予約の変更・確認、検査の事前案内など、定型的なやり取りもAIに任せる。
症状が重そうな相談や、クレームに近い内容は、一定のルールに沿って人に回す。
この切り分けを行うことで、「人でなくていい会話」をAIが先に受け、「人でないと困る会話」にスタッフの時間を集中させる形へと寄せていきます。
規模は違いますが、中小規模の病院やクリニックでも、同じ考え方がそのまま使えます。
予約・時間変更・よくある質問の一部をAIに任せるだけでも、「一日を通してずっと鳴りっぱなし」という状態からは抜け出しやすくなります。
いきなりすべての電話をAIに任せる必要はありません。
むしろ最初は、できるだけ小さく始めた方が現実的です。
最初にやるのは、「今、何に困っているか」を紙に書くことです。
いつ電話が一番鳴るのか。
どんな用件が多いのか。
本当は、スタッフに何を優先してほしいのか。
この整理をしてみると、「AIに任せるとラクになる部分」と「必ず人で受けたい部分」が見えてきます。
そこまで見えたら、AIに任せる範囲を決めます。
例としては、次のような始め方が多いです。
診療時間や休診日の案内、アクセス、駐車場などの基本案内。
再診の予約と、単純な予約変更。
健康診断や予防接種など、枠が決まっているものの予約受付。
症状の相談、セカンドオピニオンの相談、強い不満を感じている患者さんの電話などは、最初から人に回す想定にしておきます。
次に、今までスタッフの頭の中だけで運用してきたルールを、一度棚卸しします。
初診枠と再診枠をどう分けているか。
検査が必要な診療の予約をどう扱うか。
「今日はもう受けられない」と判断する基準はどこか。
AIは、このルールに沿って動きます。
ここを言語化しておくことで、導入後の「なんだか違う」というズレを減らせます。
そして、スタッフと患者さんへの案内です。
スタッフには、「AIが受けた内容をどこで確認するのか」「人に回ってきた電話にはどう対応するのか」を共有します。
患者さんには、院内ポスターやホームページなどで、「なぜ電話の仕組みを変えるのか」「何が便利になるのか」を短く伝えます。
実際に運用を始めた後は、「AIがうまく対応できなかったパターン」を少しずつ直していくイメージです。
数週間〜数か月かけて調整していくうちに、スタッフの口から「最近、電話でバタバタする日が減ってきた気がする」という言葉が出てくるところを目指します。
AIで予約電話を受ける話をすると、ほぼ必ずと言っていいほど、同じような不安が出てきます。
「高齢の患者さんは使いこなせるのか」
実際には、最初の案内をできるだけシンプルにして、「予約をしたい方は、このままゆっくりお話しください」と誘導すると、多くの方は問題なく使えます。
どうしても難しい方のために、「途中でスタッフにつなぐ」ルートを残しておけば、完全にAIだけにする必要もありません。
「患者さんが冷たく感じないか」
AIの声や話し方は、かなり柔らかく調整できます。
また、そもそも長い保留音で待たされるより、「すぐに応答してくれる」こと自体が安心感につながるケースも多いです。
人が対応する場面は、人だからこそ伝わる言葉を使い、AIの部分は「待たせない」ことに振り切る、という役割分担も一つです。
「症状の相談やクレームもAIに任せるのか」
これは任せるべきではありません。
予約と定型的な案内はAIに任せて、症状相談や強い不安・怒りを感じている電話は人で受ける。この線引きを最初に決めておくことが重要です。
AI側で声の調子や言葉づかいから「人に回した方が良さそうだ」と判断したら、スタッフに転送する設計も可能です。
「本当に元が取れるのか」
受付専任を1人増やすことと比べると、AIの方がコストを抑えられるケースが多いです。
特に、「電話のためだけに残業が発生している」「特定の時間だけ電話の負荷が跳ね上がる」といったクリニックでは、AIを組み合わせた方が、時間と気力の両方の負担を下げやすくなります。
完璧な状態からスタートさせる必要はありません。
「まずは、つながらない時間帯を減らす」
「まずは、再診の予約だけAIに任せる」
といった、一歩目のゴールを決めて進めていくことが現実的です。
Q1. 電話がAIにつながると、患者さんはすぐ切ってしまいませんか？
A1. 一番のポイントは、「最初の一言」と「案内の短さ」です。
最初に「〇〇クリニックです。予約の方は、このままゆっくりお話しください」というように、いつものクリニック名と目的をはっきり伝えると、すぐに安心して話し始めてくれる方が多いです。
メニューを長々と読ませないように設計することで、「面倒だから切る」というケースはかなり減らせます。
Q2. もしAIが聞き間違えたら、予約ミスになりませんか？
A2. 名前や日付など、間違えると困る部分は、復唱したり、確認メッセージを残したりすることで、ミスを減らせます。
また、最初のうちは「AIが受けた内容を必ず人が目で確認する」期間を設けておくことで、運用しながら安心感を高めていくこともできます。
Q3. どれくらいの規模のクリニックから導入する意味がありますか？
A3. 電話が一日数本しか鳴らないクリニックであれば、無理にAIを入れる必要はありません。
一方で、「午前と夕方の電話対応が毎日のように重く感じる」「受付のストレスの半分は電話だと思う」といった感覚があるなら、規模にかかわらず検討する価値があります。
Q4. オンライン予約システムがあれば、電話のAIは不要ではありませんか？
A4. オンライン予約を使いこなせる患者さんもいれば、「とにかく電話が一番楽」という方も一定数います。
オンライン予約と電話のAIを両方用意することで、「ネット派」と「電話派」のどちらにもストレスなく対応できるようになります。
電話がつながらないストレスを抱えたまま診療を続けるか。
AIに一部を任せて、少しずつ院内の空気と患者さんの体験を整えていくか。
どこから手を付けるかはクリニックごとに違いますが、「予約電話をAIに任せてつながらない時間を減らす」という選択肢は、これから確実に標準の一つになっていきます。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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