ドラッグストアで増える「電話応対の品質」への懸念

電話応対にまつわる現場の“声”

ドラッグストア・薬局などでの電話応対に関し、以下のような口コミ・悩みが散見されます。

• 「お客様から『○○さんいる？』と名指しで問合せがきて、該当スタッフが不在で『申し訳ありません、本日は休みです』と伝えたら無愛想に切られた」
• 飲薬・処方・商品有無などの簡単な問い合わせに対して、電話対応の時間や回数が増えている。
• 「電話対応と紙対応がかなり多く、月次スケジュールを把握して動かないと間に合わない」 といった内部の苦声も。

こうした現状が示すのは、店舗の電話対応が

• 忙しい店舗業務の“隙間”になっている
• マニュアル化・定常化されておらず、応対品質にバラつきがある
• 本来の“接客・販売・薬剤師対応”からリソースを削がれている

という構図です。

なぜ“電話応対の品質”が経営視点で重要か？

① 顧客体験の第一線

来店前・来店中における「問い合せ」「在庫確認」「取り置き」の電話において、対応のスムーズさ・丁寧さは店舗の信頼に直結します。経験の浅いスタッフによる、曖昧な対応が繰り返されると、来店意欲の損失にもなり得ます。

② 店舗人員の負荷とコスト増

電話が「割り込み業務」として受け取られ、接客・レジ・棚補充などの本来業務を阻害。結果、残業、ストレス、ヒューマンエラー増加といった負のスパイラルが起こり得ます。

③ 品質リスク・クレーム増

例えば名指しでの問い合わせに対応する際、個人情報の扱いや適切な引継ぎがなされず、結果として「誰がいつ応答したか分からない」「要件が伝わらない」といった品質低下が起こりうる。

既存電話応対の“抜け穴”とは？

• コール回数・転送回数・保留時間など、定量化されていないため改善が進みにくい
• スタッフの習熟度・シフト構成・一時的な人手不足で対応レベルがブレやすい
• 在庫問い合わせ・取り置き・処方箋確認などの定型問合せに、毎回人が対応しているためコスト高
• 電話応対が本業業務“ではない”ため、優先度が下がりがち

これらの課題に対して、ドラッグストア業界では「AIによる電話応対」という解決策が徐々に注目を集めています。

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AI電話導入の“3つの効果”と導入検討ポイント

効果①：応対品質の均質化・24時間化

定型的な問い合わせ（「〇〇ありますか？」「在庫確認」「取り置き」「営業時間」など）を、AI音声が人とほぼ変わらぬ自然さで対応。
例えば、「店舗に人が出られない時間帯」「薬剤師が対応すべき専門問合せ以外」などに自動対応させることで、折返しの遅れや応答漏れを削減できます。

効果②：現場スタッフの負荷軽減・販売業務への集中

AIが電話窓口をカバーすることで、スタッフは接客・棚補充・販売促進・処方フォローといった“付加価値業務”に集中できます。

効果③：データ活用・改善サイクルの構築

応答ログ・保留時間・断られた電話数を数値化することで、応対品質のKPI化が可能です。
例えば「応答までに○分以上かかった」「話者転送回数が3回超えた」などの閾値を設定し改善施策を打てるようになります。

導入検討時に押さえるべき3点

1. 対象問合せの分類：どのような電話が多く、AIで代替可能かを整理（例：在庫・営業時間・取り置きなど）
2. 人との切り分けフロー設計：専門的な相談・薬剤師対応・クレーム等は人に転送するハイブリッド体制を設ける
3. 実績・コスト比較：導入に要するコスト・ランニングを、現状の折返しロス・人手コストと比較しROIを検証

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ドラッグストア業界での“実践入り口”と成功パターン

成功パターン：1店舗～チェーン展開向け

• 薬剤師が不在の時間帯にAI音声が自動対応、必要に応じて薬剤師または店長に転送
• 電話応対ログに基づき「何%がAI対応で完結したか」をKPI化、応答遅延を削減
• AIによる応対後、「来店予約」「取り置き登録」「自動折返し案内」までワンストップで実現

留意点

• 店舗ごとに取扱商品・キャンペーン・在庫状況が異なるため、AIに反映させる初期設計が重要
• 音声応対の自然さ・聞き取りやすさ・待たせ時間が顧客印象に大きく影響
• 過度な自動化が“人の安心感”を損なわないよう、人対応との切り分け設計がカギ

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なぜ今、「AI電話」導入がドラッグストア業界で急務なのか？

近年、ドラッグストアは以下のような変化に直面しています：

• 処方箋受付、商品展開（OTC＋健康食品＋化粧品）など多機能化
• 地域包括ケア・在宅需要の拡大により、来店ではなく電話／オンライン問合せ頻度の増加
• 人手不足・高齢化対応・業務多様化の中、電話応対が“放置領域”になりがち

こうした背景から、「電話対応＝属人的・遅延・コスト増」の構図を変える必要があり、AI電話システムがまさに“最適な打ち手”と言えます。

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その設計なら、選ぶべきは「AI Call Bell」

電話対応において“人のように話すAI音声”“あらゆるWebサービスとの連携”“業界最安価格・0円からスタート可能”――この三本柱で設計されているのがAI Call Bellです。

比較イメージ

| サービス | 音声自然さ | 外部連携 | 初期費用・価格 | 店舗導入難易度 | |----------|------------|----------|----------------|----------------| | AI Call Bell | 高 → 人とほぼ見分けつかず | 多数（CMS・POS・CRMなど） | 0円から開始可 | すぐ導入可 | | 競合A | 中 | 限定的 | 数十万円〜| 要カスタマイズ | | 競合B | 低～中 | 限定的 | 数百万円〜 | 構築時間長め |

AI Call Bellを選ぶことで、

• すぐ使えるシステム導入で店舗負荷を最小化
• 応対分析・改善のためのデータ活用パイプラインを内包
• コストを抑えながら“電話対応品質の標準化”を実働化

特に複数店舗を構えるドラッグストアチェーン、地域対応を強化したい単店舗、応答漏れが課題になっている調剤併設型店舗において、即効性とコストパフォーマンス双方で優位です。

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導入までの流れ

1. 現状ヒアリング（問い合わせ内容・時間帯・件数・転送数など）
2. AI Call Bellでの“対応スクリプト設計”・“転送設計”
3. テスト運用（数週間）→応答ログ確認・チューニング
4. 本格運用スタート →KPI管理（応答率・転送率・顧客満足）
5. 改善・拡張フェーズ

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まとめ：電話応対が“ただのコスト”にならないために

ドラッグストアの現場では、「電話＝雑務」「後回しにされる」「応答が追いつかない」といった構図が根付きつつあります。しかし、電話応対こそが顧客接点の“入り口”であり、応答遅延や品質の低下は顧客体験・店舗信頼・離脱率に直結します。

これを逆手に取れば、

• 品質を“標準化された応対”で担保し、
• スタッフを“付加価値業務”にシフトさせ、
• 応対データを可視化して改善サイクルを回す

――この三点を実現するための現実的な手段として、AI電話ソリューションの導入が極めて有効です。

もし「電話対応の抜けが気になる」「スタッフが忙しすぎて応答が手薄だ」「顧客からの来店前問合せをもっと活かせていない」と感じるのであれば、ぜひAI Call Bellの導入をご検討ください。

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