なのはな耳鼻咽喉科のAI電話事例｜受電の取りこぼしを減らす

結論：受電のすべてをなくすのではなく定型対応をAIへ集約する

医療機関における電話対応は、窓口での対面受付や会計、患者への応対と同時に発生するため、スタッフの業務が中断されやすい要因となっています。なのはな耳鼻咽喉科の事例は、電話業務を無理にゼロにするのではなく、定型的な受電をAIに任せることで受付業務の停止を防ぐ実務的なアプローチとして参考になります。

NOMOCa-AI callの公開事例によると、電話対応の67%を自動化し、スタッフ1人あたり2.5〜3時間分の業務負担を減らした実績が示されています。耳鼻咽喉科をはじめとする外来診療では、予約の取得や変更、受診可否の確認、診療時間の問い合わせ、予防接種の可否といった定型的な質問が繰り返される傾向があります。こうした定型業務をAIが肩代わりすることで、現場スタッフが院内の患者対応に集中できる環境を整えられます。

なのはな耳鼻咽喉科におけるAI電話運用の公開ポイント

公開事例に見る実績と効率化

公開事例で示された電話対応の67%自動化およびスタッフ1人あたり2.5〜3時間分の業務負担軽減という成果は、医療現場における電話の多くが定型化可能な問い合わせで占められていることを裏付けています。電話が鳴るたびに手元の作業を止めたり、カルテの確認と電話対応を並行したりする負荷が減ることで、受付窓口の混雑緩和やスタッフの心理的負担の軽減につながります。

会話型インターフェースによる時間外受付とログ活用

この事例で注目すべき点は、導入された仕組みが単なる留守番電話の録音機能にとどまらず、自然な会話によって受電を受け付ける入口として機能している点です。音声で自然に応答できるため、患者側も機械的なボタン操作に戸惑うことなく用件を伝えやすくなります。

さらに、診療時間外でも問い合わせを受け付けられる体制が整うため、日中の診療時間内に電話をかけられなかった患者からの連絡を取りこぼしにくくなります。また、公式情報ではFAQの自動生成や会話履歴の分析機能にも言及されており、受電内容をデータとして可視化し、その後の案内改善へフィードバックできる仕組みが組み込まれています。

編集部の示唆：クリニック受電業務でAI電話が果たす役割

窓口業務の分断を防ぐ一次受付の設計

クリニックの受付スタッフは、来院した患者の保険証確認、問診票の案内、会計、処方箋の受け渡しなど、対面での細やかな対応を求められます。その最中に電話の呼び出し音が鳴り続けると、対面対応を待たせることになり、患者満足度や業務効率の低下を招きかねません。

編集部として着目したいのは、AI電話を「電話対応を完全に無人化する手段」として捉えるのではなく、「一次受けを担当するクッション」として配置する考え方です。定型的な質問にはAIが即座に答え、確認が必要な内容だけを適切なタイミングでスタッフが確認する体制を構築すれば、対面業務の分断を抑えることが可能になります。

単なる音声ガイダンスとの違い

従来のプッシュボタン式音声自動応答（IVR）では、「◯番を押してください」という長いアナウンスを聞く必要があり、高齢者や体調不良の患者にとっては操作負担が大きいという課題がありました。会話型のAI電話であれば、患者が話した言葉を認識して必要な回答を返すため、患者側のストレスを抑えながら案内を完了させやすくなります。

加えて、受電内容がテキストや履歴として残るため、スタッフが後から内容を確認する際にも、長時間の録音音声を聞き返す手間が省けます。これにより、折り返しが必要な場合でも要点を素早く把握し、迅速な対応へとつなげられます。

繰り返される問い合わせの集約とスタッフの負担軽減

医療機関にかかってくる電話の多くは、休診日、診療時間、駐車場の有無、予防接種の実施状況など、回答内容があらかじめ決まっている情報です。これらをAI電話に集約することで、同じ説明を1日に何度も繰り返すスタッフの労力を削減できます。スタッフが専門性を要する業務や、不安を抱える患者への丁寧な対面案内に時間を充てられるようになる点が、AI導入の大きなメリットといえます。

自社で試す手順：中小医療機関における段階的な導入プロセス

中小規模のクリニックがAI電話の導入を検討する際は、いきなりすべての電話を機械に任せようとせず、段階を追って適用範囲を広げていく進め方が適しています。

手順1：AIに向く電話の選定

最初の段階として、院内に寄せられる電話の中からAIによる自動応答に適した問い合わせを分類します。

• 予約や予約日時の変更に関する連絡
• 診療時間、休診日、担当医の案内
• 受診時の持ち物や初診時の受診可否
• 予防接種の実施案内や一般的な注意事項

こうした定型的な問い合わせをリストアップし、公式情報や院内マニュアルに沿った明確な回答文を準備します。回答パターンが定まっているものから順次AIへ委ねることで、初期設定の負担を抑えつつ安全に運用を開始できます。

手順2：人間へ転送・引き継ぐ条件の設定

次に、AIでは対応せず、速やかに院内スタッフや医療従事者へ引き継ぐべき条件を定義します。医療機関では患者の健康や安全に関わる判断が求められるため、明確な境界線を設けることが欠かせません。

• 症状が重い、あるいは急を要する相談
• 個別の病状に応じた医療判断が必要な問い合わせ
• 過去の対応に対する不満や苦情
• AIの応答で用件が解決しなかった場合の引き継ぎ

これらの条件に該当した場合は、呼出音を鳴らしてスタッフへ直接転送するか、用件を記録して折り返し対応へ回すルールを定めておきます。人に渡す前提を崩さないことが、トラブルを防ぐ土台となります。

手順3：会話ログの確認とFAQ・Web案内の見直し

運用を開始した後は、蓄積された会話履歴を定期的に確認し、患者が実際にどのような言葉で、何を知りたがっているのかを分析します。

想定していなかった質問が多い項目や、AIがうまく回答できなかった箇所を抽出してFAQデータを更新します。また、電話で多く寄せられる疑問は、院内の案内掲示やWebサイトの表記が分かりにくいサインでもあります。電話ログから得られた知見をWebサイトの案内に反映させることで、電話での問い合わせそのものを減らす相乗効果が期待できます。

運用上の注意：医療機関における安心感の担保と離脱防止

AI電話を医療機関で運用する際には、利便性だけでなく、利用者が不安を感じない設計を心がける必要があります。

案内シナリオの簡潔化と明確な確認

電話をかけてくる患者の多くは、体調に不安を抱えていたり、急いで確認したかったりする状況にあります。そのため、前置きが長すぎる案内や、複雑な分岐を繰り返すシナリオは、途中で電話を切ってしまう離脱の原因になります。

冒頭の案内は短くまとめ、患者が発話した用件に対してAIが正しく理解できたかを簡潔に確認する応答設計が望まれます。明瞭で聞き取りやすい案内を徹底することが、利用者の安心感につながります。

医療判断を伴う相談への安全策

AIは登録されたFAQや定型案内を伝えることには適していますが、患者個別の症状に対する医学的な診断やトリアージを行うものではありません。症状の相談に対してAIが誤った自己判断を促してしまわないよう、「症状に関する相談は医師・看護師が直接伺います」といったアナウンスを徹底し、医療安全を損なわない設計を維持することが極めて重要です。

定期的なログ点検と情報鮮度の維持

診療体制の変更、休診日の追加、予防接種の受付期間の終了など、クリニックの情報は頻繁に変わります。古い情報がAIの回答に残ったままになっていると、患者に誤解を与え、かえって現場の混乱を招く原因となります。会話ログを定期的に点検するとともに、院内の掲示情報やWebサイトの更新と連動させて、AIが回答する情報を常に最新の状態に保つ体制を整えておく必要があります。

参考にした公開事例

• NOMOCa-AI call 導入事例

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