病院の電話対応をAIで全自動化。AIコールセンター Bell が解決

【現場スタッフのホンネ】病院の電話、業務を止めるレベルで大変です

総合病院・中規模病院では、受付・病棟クラーク・医局秘書・検査部門など多くの職種が電話対応を担当します。代表電話は1日数百件に及ぶこともあり、外来・検査・入院・会計・救急・医局といった多部門への取次が発生します。

• 代表電話の集中：診療時間中だけでなく、早朝・昼休憩・時間外に大量の着信が発生
• 休診日の人材不足：休診日は必要最低限のリソースで対応しているため、電話対応に割くリソースが足りない
• 取次の複雑化：内線転送、病棟・外来・検査室との連携、担当不在時の伝言などで業務停滞
• FAQ対応の負荷：面会時間、病棟の場所、持ち物、検査準備、診療科案内など、繰り返し質問が多い
• 救急外来からの問い合わせ：緊急度判断・取次のスピードが求められる
• 属人化：新人・ベテランで回答品質に差が出る

その結果、以下のようなボトルネックが日常的に発生しています。

• 受電の取りこぼしや長い保留時間
• 病棟スタッフが電話のたびに業務中断
• 必要な情報が患者に届かず、クレーム・再問い合わせの増加
• 職員の心理的負担と残業増加

病院全体の医療DXを進める上で、代表電話と取次業務は最大級のネックとなっています。

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解決策：AIコールセンター Bell が病院の電話業務を丸ごと自動化

Bell は、音声認識・音声合成・大規模言語モデル（LLM）を統合した会話AIです。24時間365日、多数の同時着信に並行応対し、必要時は人へ瞬時に連携します。

• 365日24時間、同時多重応対で取りこぼしゼロへ
• 医療特有の表現・ルールにも対応
• 既存番号を活かしながら段階導入が可能

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Bell ができること（病院向け）

① 代表電話の一次対応と用件分類

• 診療科案内、面会時間、アクセス、持ち物、会計案内
• 病棟・外来・検査部門への自動振り分け
• 救急外来への連絡は適切なプロトコルで案内

② 取次・内線連携の自動化

• 担当者の呼び出し、不在時はボイスメール化
• 業務中断を最小化し、病棟クラークや看護師の負担を削減

③ FAQ・ご案内の自動応対

病院特有の繰り返し質問に即時回答：

• 診療時間/休診情報
• 面会ルール
• 検査前の準備（食事制限・来院時間）
• 入院手続き
• 支払い方法

④ リマインド架電・No-show対策

• 検査前日リマインド
• 外来予約のフォロー
• 事後アンケート

⑤ 人が必要な内容のエスカレーション

• 救急対応
• 医局/主治医への緊急取次（運用方針に応じて制御）
• 外来現場への即時通知（SMS・Slack・メール）

⑥ 記録・可視化

• 通話の文字起こし・要約
• 部門別の問い合わせ傾向
• 改善ポイントを可視化してDX推進に活かせる

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期待できる効果

• 代表電話の応答率向上、待ち時間の削減
• 病棟・外来のスタッフが本来業務に集中できる環境へ
• FAQの自動化により職員の残業減
• 取次・伝言漏れのミスを大幅削減
• 同時着信の処理でピークタイムの混雑を解消

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導入ステップ（病院版）

1. 現状ヒアリング（問い合わせ種別、取次ルール、緊急度判断の要件）
2. 会話設計（診療科別ルール、面会ルール、救急案内の表現）
3. ナレッジ整備（FAQ・構内案内・検査準備など）
4. 内線/通知の連携設定（PBX、メール、Slack 等）
5. サンドボックス検証・緊急時運用ルールの確認
6. 本番展開・モニタリング・継続改善

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病院向けユースケース例

• 総合病院：代表電話の一次対応、面会案内、検査準備案内
• 急性期病院：救急外来の案内、各科への優先取次
• 回復期リハ病院：医師不在時の案内、通院リハの予約管理
• 健診センター併設病院：事前確認の自動化、結果案内の一次受付

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よくある質問

• 既存の番号は使えますか？
  → 既存PBXや転送設定を調整して利用可能です。
• 医療特有の表現に対応できますか？
  → 面会ルール・検査案内など事前にナレッジ化し反映します。
• 同時着信が多数あっても大丈夫？
  → Bell は並行処理が可能で、ピーク帯でも取りこぼしを抑制します。
• 救急外来への連携は？
  → 運用ルールに応じてエスカレーション設計が可能です。

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次のアクション

• デモ・要件整理のご相談は、お問い合わせ からお気軽にご連絡ください。
• Bell のミッションは、会社概要 でも詳しく紹介しています。

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