医薬品卸や医療機関の現場では、制度変更や電子化が進む一方で、それに対する「確認の電話」というアナログな業務が山積しています。
東邦ホールディングスでは、電子請求書導入に伴う問い合わせが月間最大500件に達すると予測。これらすべてを専門知識を持つ社員が対応することは、単なる作業負担増に留まらず、本来行うべき高度な管理業務や顧客への付加価値提供を阻害する「機会損失」という経営リスクとなっていました。
さらに、応対内容がブラックボックス化し、特定の担当者に業務が集中する「属人化」が、組織としての柔軟性を奪う要因にもなっていました。
AI導入において最大の懸念は、医療流通特有の複雑な文脈を機械が理解できるかという点でした。実際、導入初期には特有の課題に直面しました。
例えば、ユーザーからの「請求書の再発行をお願いしたい……あ、いや、去年の10月分だったかな」という、言い直しや曖昧な時期指定を含む入電です。当初は時期の特定に苦戦する場面もありましたが、AIさくらさんの特許技術を活用し、リアルタイムで「言い淀み」を分離。さらに週単位で現場のフィードバックを反映させ、業界独自の商習慣に基づいた「文脈理解」の精度を向上させていきました。
この「泥臭いチューニング」を経て、AIは定型的な問い合わせの約6割を自律的に完結させるレベルに到達。人間はAIが抽出した正確な情報に基づき、「最終判断」のみに集中できるフローが確立されました。
今回のAI導入は、単なるコスト削減に留まらない「攻めの投資」としての成果を生んでいます。月間300件以上の問い合わせをAIが処理することで、年間で数百時間規模の専門職リソースを創出。これにより、社員は本来のミッションである高度な物流管理や顧客サポートへと注力可能になりました。
経営側が最も注目したのは、現場からの「問い合わせの収まり方が非常に自然になった」という評価です。これは、AIの応答精度が「顧客のストレス」を最小限に抑えつつ、従業員のウェルビーイング（満足度向上）を両立できている証左と言えます。
特許技術によるノイズ除去に加え、実際の運用データに基づいた継続的な学習を行っています。東邦ホールディングス様では、このプロセスを経て、人間が対応すべき案件を正確に仕分けられる体制を確立しています。
むしろ関係性は深化します。定型的な確認で相手を待たせることがなくなるため、利便性が向上。スタッフが「本当に人が対応すべき重要な相談」に時間を割けるようになるため、より質の高いパートナーシップを築けます。
東邦ホールディングスの事例は、デジタル技術を単なる道具ではなく、人間の能力を最大化させるための「戦略的投資」として活用した模範的なケースです。電話対応という「入口」をAIで安定させることは、医療・流通業界におけるDXの第一歩であり、持続可能な経営基盤を作るための不可欠なステップと言えます。
東邦ホールディングスが採用した「AI電話対応さくらさん」の導入プロセスと、期待できる経営効果をまとめたエグゼクティブ向け資料を公開しています。
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