Healthcare AI / Operation Design
AIが答える範囲と、人に返す範囲を設計する。
歯科医院の患者LINE対応をAIで支援。緊急性、専門判断、会話停滞を見分けて人へ引き継ぐ設計に。本番で安心して運用できる顧客接点AIを構築しました。
Case Outline
入り口
診療時間外や休診日の患者問い合わせに、クリニックが対応しきれない課題。
支援範囲
AI応答、予約導線、人へのエスカレーション、運用時の判断ルールを横断して設計。
到達点
AIの自動応答と人の対応を組み合わせ、本番運用に耐える患者対応フローへ整理。
成果
支援先サービス全体では、半年以内の再来院率が43.6%→68.5%（約1.6倍）に向上（支援先企業の公表値）。
AIに任せきらず、安心して使える顧客接点へ。
患者からの問い合わせは、予約変更のように自動化しやすいものだけではありません。強い痛み、専門的な相談、会話が噛み合わない場面では、AIが答え続けること自体がリスクになります。Lab K9は、AIの回答精度だけでなく、人へ返す条件と運用の流れまで設計しました。
医療判断のリスク
AIが専門的な助言を続けるべきでない場面を、人が対応するルートへ切り替える前提で整理しました。
暴走させない設計
緊急性、不確実性、会話停滞を検知し、クリニックへ返す条件を設計しました。
AIの限界を、運用設計に織り込む。
機能を作り込むだけではなく、AIが対応してよい範囲、患者体験を損なう前に止める条件、人が介入する流れを整理しました。
自動応答の設計
よくある問い合わせや予約周辺の会話を、患者に自然に返せる形へ整理しました。
人への引き継ぎ
強い痛み、専門判断、AIが自信を持てない会話は、クリニック側の対応へ戻しました。
患者体験の保護
候補日の往復が続く場面など、患者ストレスが高まる前に別の対応へ切り替えました。
運用フロー化
AI応答後に誰が何を見るかまで含め、現場で回せる顧客対応フローにしました。
本番利用で詰まりやすい4つの論点
AIチャットの価値は、回答文の自然さだけでは決まりません。医療領域の顧客接点として、リスク判断、現場負荷、患者体験、運用の継続性を同時に扱う必要がありました。
患者からのLINE問い合わせ
AIによる一次応答
クリニックへのエスカレーション
予約・電話フォローなどの周辺運用
顧客接点AIを本番運用へ近づける流れ
Phase 01
問い合わせの種類を分ける
患者が送るLINEのパターンを整理し、AIで扱える会話と人へ返すべき会話を分けました。
Phase 02
危険な応答を避ける
医療判断や緊急性が関わる場面では、AIが勝手に助言しない設計にしました。
Phase 03
会話の詰まりを検知する
日程調整が長引く、意図が読み取れないなど、患者体験が悪化する前に切り替える条件を置きました。
Phase 04
人の対応へつなぐ
クリニックが直接返信する、電話でフォローするなど、現場が動ける形へ接続しました。
Phase 05
運用前提で作り込む
AIの性能だけに依存せず、現場が安心して任せられる運用設計としてまとめました。
AIを、安心して任せられる顧客接点へ。
Lab K9は、AIを組み込むだけではなく、AIがどこまで担当し、どこから人が引き受けるべきかを設計します。精度が足りなければ終わりではなく、AIの限界を前提にして運用まで含めたプロダクトに落とし込みます。
特に医療、金融、採用、教育など、誤回答や一方的な自動化がリスクになる領域では、AIの性能評価と現場オペレーションを同時に設計できることが重要です。