Cosmico
2026年11月4日

クリニックの電話応対AI、英国の公開事例から読む待ち時間短縮

クリニックの電話応対AIで待ち時間は短くなるのか。OpenAIが公開した英国の事例を一次情報から整理し、AIに任せる範囲、向かないケース、日本で導入を考えるときの確認点をまとめます。

電話応対AIクリニック受付業務音声AI待ち時間短縮

クリニックの電話応対AI、英国の公開事例から読む待ち時間短縮

  • 2026年10月23日、OpenAIが英国のヘルスケア系スタートアップの事例を公開し、電話の待ち時間が40〜50分から10分へ、少なくとも75%短縮と紹介しました。
  • この数字は提供企業の説明であり、第三者の検証や比較条件は示されていません。
  • 公開事例の電話応対AIは、診断ではなく「聞き取りと整理」に役割を絞っています。
  • 日本で考えるなら、役割分担・高齢患者への配慮・個人情報の確認が先です。最終判断は医師等の専門家へ。

情報の基準日：2026年11月4日時点

診療の合間に鳴り続ける電話は、受付スタッフにも院長にも負担になります。つながらない患者さんの不満も、地味に積み重なっていきますよね。

この記事は、OpenAIが公開した英国の事例と、国内の解説記事をもとに、電話応対AIを整理したものです。Cosmicoが現場を取材・調査した内容ではなく、公開情報の整理である点をご了承ください。

電話応対AIとは何か：診断ではなく「聞き取りと整理」の道具

結論：電話応対AIは、患者さんの用件を聞き取り、スタッフが動ける形に整える事務の道具です。

診察中、受付スタッフが電話を保留にして窓口と往復している場面を思い浮かべてください（架空の例です）。電話応対AIは、その電話の聞き取りと整理を肩代わりする仕組みで、診断や治療方針の判断はしません。

国内の解説では、電話応答などの受付系AIは、薬機法の対象となる診断支援とは別の「業務効率化」の層とされています。ただし個人情報の扱いは別途設計が必要です。

国内の比較記事は、電話応対AIを3タイプに分けています。

  1. ボイスボット型：会話で予約や問い合わせまで完結させる。時間外に向くが、想定問答の作り込みが必要
  2. AI搭載IVR型：番号を押す案内に音声認識を足したもの。導入しやすい反面、高齢の患者さんには操作が負担になる場合がある
  3. 折り返し・取り次ぎ特化型：用件と連絡先の聞き取りに限り、人につなぐ

OpenAIが公開した英国の事例：何が書かれているか

結論：公開されているのは「電話待ち時間が少なくとも75%短縮」という提供企業の説明で、第三者検証までは示されていません。

OpenAIは2026年10月23日、英国で創業したヘルスケア系スタートアップ（Anima社）の事例を公開しました。

同ページによると、この会社は英国の1,000を超える診療所を通じて1,400万人以上の患者を支え、毎月80万件以上の案件を処理しているとのことです。

電話応対の部分を、本文の記述に沿って整理すると次のとおりです。

項目 公開されている内容
電話の待ち時間 40〜50分から10分へ（少なくとも75%短縮）
患者アンケート 86%が、AI受付をまた利用したいと回答
案件の解決時間 中央値は約3.5時間（概算）
数字の出どころ いずれも提供企業（Anima）の説明

ここで気をつけたいのは、86%が「また利用したい」という再利用の意向だという点です。

仕組みも、ページには次のように書かれています。

  • 患者さんが電話で症状を話す
  • 独自のポリシーエンジンが、あらかじめ定めた「臨床的に承認済みの受付ワークフロー」に沿って会話を進める
  • 別のモデルが適切な問診票を選び、集めた病歴を構造化された案件にする
  • 診療所のダッシュボードに表示され、医師やスタッフが確認して対応に移る

AIが自由に会話して判断するのではなく、決められた手順の中で聞き取る設計だと、筆者は読みました。この点は、筆者の整理です。

なお、ページには75%という数字の比較期間・対象件数・測り方は載っていません。数字だけを院内で共有するのは控えたいところです。

日本のクリニックで考えるときの視点：向いているケース・向いていないケース

結論：電話の用件が定型的で、人につなぐ条件を決められる院ほど、試しやすいと考えられます。

英国の事例は、日本の制度や患者さんの電話の使い方とは前提が違います。そのまま当てはめることはできません。

向いていると考えられるケース

  • 予約の確認・変更など、定型の電話が多い
  • 診療時間外の問い合わせを取りこぼしている
  • 電話のために受付の手が止まり、窓口の対応が遅れている

慎重に考えたいケース

  • 高齢の患者さんが多く、AIとの会話に抵抗を持つ方が多い
  • 「相談したい」「症状が心配」など、判断が必要な電話が中心
  • 予約システムや電子カルテと連携できず、結局手入力が増える

たとえば、駅前の小さな内科クリニックを想像してみてください（架空の例です）。朝9時台に予約変更の電話が集中し、受付の二人は窓口と電話の往復で手が止まりがちです。

試行の初週、70代の患者さんが「機械とは話せない」と電話を切り、折り返しが増えて戸惑う場面もありそうです。

そこで「予約変更だけをAIに任せ、症状の相談はすぐ人につなぐ」と線引きし直す考え方があります。

国内の比較記事は、失敗例として「AIに任せすぎて不満を招く」「想定問答の準備不足」「効果を測らず放置」を挙げています。

導入前の待ち時間と件数の計測が、いちばん地味で効く準備です。

導入前に確認したい4つのこと

結論：「役割分担・連携・個人情報・効果測定」の4点を先に決めると、迷いが減ります。

  1. 役割分担：AIが受ける用件と、すぐ人につなぐ用件を文章にしておきます。
  2. 既存システムとの連携：予約システムや電子カルテと連携できるかを確認します。同規模の導入実績があるかも、あわせて見ます。
  3. 個人情報の扱い：通話の録音・保存・提供元での処理について、ルールを確認します。患者さんが特定できる情報を汎用AIに入力しない運用も大切です。
  4. 効果の測り方：導入前後で、待ち時間・件数・取りこぼしを同じ方法で測ります。初月は週1回ほどログを見る運用が紹介されています。

「朝の電話、どれくらい待たせている？」と院長に聞かれ、答えに詰まる。そこが計測の出発点です。

診察前の聞き取りには、AI問診の導入手順の記事も参考になります。

予約返信やリコールの文章づくりについては、クリニックの生成AI活用｜予約返信・リコール・治療説明の下書き術でまとめています。

また、言葉の意味をおさらいしたい方は、生成AIの用語解説もどうぞ。

医療広告ガイドラインの対象になりうる表示や、個別の法的な判断は、最終判断は医師等の専門家へご確認ください。

相談窓口について

上記の事例は、当社（Cosmico）の支援先ではありません。公開されている情報の整理です。

Cosmico（東京都西新宿、AI/DXコンサルティング）では、業務の棚卸しから自動化の仕組みづくりまで支援しています。医療分野では、LINEで服薬を知らせる仕組みの開発事例があります（LINE服薬リマインダー事例）。

「受付の電話、どこから見直せば」と迷われたら、お問い合わせページからご連絡ください。

出典・確認日：

AI導入についてご相談ください

まずはお気軽にお問い合わせください。

無料相談を予約する