数百万円でも無理だった予約システムが、AIに話しかけたらできちゃった

私は、クリニックに勤めて20年以上になる管理栄養士です。
肩書きは管理栄養士ですが、実際の仕事は食事相談だけではありません。
20年以上同じ職場にいるので、いろいろ頼まれる「なんでも屋」です。

そんな中、上司から職場全体に「AIを使うように」との指示が出ました。
しかし、現場スタッフはパソコンが苦手で忙しい。
AIを使い始める人は誰もいませんでした。
一方の私は、日常でNotebookLMに学校からのプリントを読み込ませてスケジュール管理をしたり、写真をイラストにして遊んだりと、AIの便利さと楽しさを知っていました。
「これを食事相談に取り入れて、患者さんに合わせた資料を作りたい!」——そう思って、AI導入担当に手を挙げました。

ワクワクで手を挙げたAI導入ですが、まず待っていたのは導入の壁でした。導入に反対するスタッフもいました。
個人利用とは違う「職場用の設定方法」もわかりません。
誰にも相談できず、AIに聞きながら、失敗しながら進めました。
試行錯誤の末になんとか導入できました。

次に考えたのは、
「どうすれば、AIを面倒に思っているスタッフの気持ちが変わるか」
最初に取り組んだのは、健診チラシの作成です。
今までなら外注しないと作れなかったようなデザインのチラシ。
それがあっという間にでき、実際に問い合わせや予約も入りました。
「AIすごい!」と言うスタッフが、少しずつ増えてきました。

私は特別なITスキルを使っていません。
プログラミングを学んだこともありません。
それでもできた理由は、たったひとつ。
AIを楽しみ、AIで楽をしたことです。

そして、安心して楽をするために、AIに任せる場所と人間が考える場所の「線引き」を先に決めました。
この記事では、その失敗談と、皆さんが再現できるヒントをお伝えします。

※守秘義務があるため、本文中の画面や数字はすべて架空の内科クリニック設定のダミーです。診療科や運用の細部も変えていますが、作り方・考え方は実際に行ったものです。

第1章 数百万円の見積もりと、動かなかったシステム

始まりは、予約管理の限界でした。
紙の予約台帳からパソコンへの移行はしていたものの、
既存の予約システムでは融通がきかず、実態はすべて手作業。
キャンセルや予約移動が入るたびに作業が増え、
予約ミスのヒヤリ・ハットが月に何度も起きていました。
一時は「システム化する!」と業者に相談しました。
返ってきた見積もりは数百万円。
それでも必要な投資だと考え、要件のすり合わせをしても
——これが、進まない。

こちらは医療現場の細かな要望を出し、業者はシステムの言葉で返す。
「10分刻みの枠で、検査の種類によって所要時間が変わって、この検査とあの検査は同じ時間帯に重ねられない」という現場の当たり前が、
仕様書になると別物になって返ってくる。
何往復しても噛み合わず。
プロジェクトは支払いが発生する前に、形にならないまま立ち消えました。
残ったのは、
「この複雑な手作業を続けるしかない。
うちにオーダーメイドのシステムは無理なんだ」
という諦めでした。

第2章 「話が通じる相手」がいた

転機は、賢いと噂のAI「Claude（クロード）」の登場でした。
ネットで賢いと噂になっているけれど、うちの複雑な予約は作れるかな?——半分は興味本位で、こう話しかけてみました。
「クリニックの検査予約を管理するシステムを作ってほしい。10分刻みで、ドラッグで時間の移動ができて、埋まり具合がひと目で分かるようにしたい。複数スタッフが一緒に予約を取れるようにしたい。私はパソコン初心者なので、私が分かる言葉で説明してください」
仕様書ではありません。話し言葉と、手描きの画面イメージ図だけです。
数分後、画面には予約システムの形ができあがっていました。
しかも「枠の上限を超えたらセルの色を変えますか?」
「何台同時に使う予定ですか?」と、向こうから提案してくる。
こちらの意図を理解して形にしてくれるだけでなく、足りない部分を勝手に解釈せず、問いかけてくれるのです。
このとき分かりました。
業者との間では「翻訳」に失敗していたのだと。
現場の言葉をシステムの言葉に訳す工程で、意図が毎回すり減っていた。
AIとの対話では、現場の言葉のまま話して、その場で形になり、その場で直せる。「ここは10分じゃなくて20分枠に」「この色は見にくいから変えて」。修正の度に時間とお金がかかる世界から、秒で試せる世界に移ったのです。
できあがったのは、凝ったシステムではありません。
パソコンに詳しい方に見せたら「IDを打てば名前が出てくる仕組みもできるよ」と助言をいただいたほどです。
それもAIに相談してみたところ、返ってきたのはこんな答えでした。
「凝ったシステムを作ると、その後の管理も難しくなります。今の現場に必要な仕組みが全部入っていて、あなた自身で管理できる今の形が、現状ではちょうどいいと思います」
この言葉で、このシステムで進めることに決めました。

私がAIと予約システムを作れたポイントは、2つあります。
1つ目は、「私はパソコン初心者です」と自分のレベルを申告したこと。
これを伝えると、AIは手順を省略せず、「まずこのセルを選んで」から説明してくれます。分からない用語が出てきたら「どういう意味？」と聞き返せばいい。恥ずかしさのいらない相手だ、というのが、外注との対話にはなかった安心感でした。
2つ目は、現場をよく知る私が、困っているスタッフの声を大事にしたこと。
何が必要で、何が不要かを明確にできたからこそ、シンプルだけど必要なものはすべて詰まっている。
パソコン素人でもAIと相談しながら管理できる仕組みになりました。
正直に書くと、これはまだ試用段階で、本格始動はしていません。
AIが用意してくれた10台同時接続の負荷テストには合格しましたが、
本格運用の中でまた新しい壁が出てくるかもしれません。
その過程も、このnoteで発信していきます。

第3章 線引き① 個人情報—個人データはインターネットに上げない

ここで、多くの方が疑問に思うはずです。
「患者情報をAIに入れて大丈夫なの?」
大丈夫ではありません。
だから、最初に決めたのが個人情報の線引きです。
私たちの構成は、シンプルな二層です。

• インターネット予約など、患者の個人情報を扱う層：
  セキュリティ体制の確立された外部の専門予約サービスに任せる(予定)。自作しない。AIにも触れさせない。

• こまごました管理の層：
  枠の設計や集計をAIと自作し、院内ネットワークだけで使う。
  インターネットにはつながない。

個人データはインターネットに上げない。
この線を最初に引いたことで、
「AIは危ないから禁止」と「なんでもAIに入れる」の両極端を避けられました。
個人情報を扱う部分は、専門サービスの既製品でいい。
自作すべきは、うちの現場にしかない「こまごま」の部分だけ。
全部を作らない、と決めることがポイントだと思います。

第4章 線引き②根拠—形はAIに任せる、中身はガイドラインが守る

予約管理の次にAIを持ち込んだのは、患者さん向けの配布資料です。
月に1回、20分の食事相談。それだけでは行動が変わらない。
そんな方に、どんなアプローチができるか。
ガイドラインに沿った既製の資料は正確ですが、「自分ごと」になりにくい。
そこで決めたのが、根拠の線引きです。
資料の見た目や伝え方はAIに任せる。
ただし、中身の根拠は必ずガイドラインに置き、そこは人間が守る。
根拠は変えずに、目標をガイドラインの中のひとつに絞る。
それをイラスト付きの分かりやすい資料にする。
細かい説明が好きな方には根拠まで記載した版を。
高齢で忘れっぽい方には大きなイラストでぱっと見て分かる版を。
同じ根拠から、その人に合わせた「伝わる形」をいくつも作れる。
それがAIの本当の強みでした。
順番を逆にしてはいけない、とも思っています。
AIに中身の根拠まで任せて、それらしい資料ができてしまうのが一番怖い。医療の現場では、「AIが言っていたので」は通用しません。
「形はAI、根拠は人間。」この順番だけは守っています。

第5章 線引き③ほどほど—1日15分、修正は2回まで

次に気をつけたのは、継続のための線引きです。
資料づくりを始めた頃は、思うように作れないことが多々ありました。
特に、初めてAIを使う同僚には、疲れてしまう様子も見られました。
完璧な資料を目指して、何度も修正しては、嫌になってしまう。
そこでルールを決めました。
「AIを使うのは1日15分を目安に。修正は2回くらいにとどめる」
6割の出来なら、いったんそれで良しとする。
残りは自分の手で直すか、明日また頼めばいい。
疲れない、楽しむくらいの気持ちで毎日続けました。
そしたら少しずつ、思うような資料が作れるようになってきました。
「こんな資料のときは、このAIに、こんな情報を渡すといいかな」
「修正はここまでAIに頼んで、ここからは自分の手でやろうかな」
そんな試行錯誤を、患者さんの驚く顔や喜ぶ顔、「目標できたよ」の報告を想像しながら続けています。
AIとの付き合いは短距離走ではなく、毎日の散歩に近い。
頑張りすぎない線を引いたことが、結果的に一番の上達の近道でした。

第6章 個人の心がけを、組織のルールにする

3つの線引きは、最初は私個人の心がけでした。
しかし、院内でAIを使う人が増えるほど、
「人によって線がバラバラ」というリスクが育ちます。
誰かがうっかり患者情報を入力してしまえば、信頼は一晩で崩れます。
きっかけは、仲間の変化でした。
4月にAIを導入して2か月ほど経った頃、
エンジニアでもないのに予約システムを作っている私を見ていた仲間達が、「私たちも使いたい」と言ってくれるようになったのです。
「AIを使え」と言われても、誰も動かない。
でも、目の前の困りごとが解決されていく姿を見ると、
「私もやってみたい」と思う。
人はそういうものなのだと知りました。
一方で、上司からはAIの利用者を増やす条件として「生成AI規程を作成し守ること」を求められていました。
個人情報の流出のような一発アウトを起こせば、二度とAIは使えなくなる。だからこそ、全員にしっかり理解してもらった上で本格導入につなげたい。そこで、3つの線引きを生成AI利用規程という形で、院のルールに昇格させました。柱は5つです。

1. 入力してはいけない情報の明確化(個人情報・院内機密)

2. 利用してよいツールの指定

3. 出力の確認責任は人間にあること

4. AIを使ってよい業務・いけない業務の区分け

5. 周知と見直しのルール

規程づくりにも、もちろんAIを使いました。
公開されている複数の公的ガイドラインを参照しながら、目次案の作成から条文の下書きまでAIと対話し、最終判断は人間が行う。
外部に頼めば数十万円の仕事が、追加コストほぼゼロで形になりました。
そして、規程には有名な落とし穴があります。
作っても、読まれないのです。
そこで、周知にもAIを使いました。
規程をNotebookLMに渡すと、解説動画と理解度クイズを作ってくれます。この「動画視聴+クイズ合格」を、院内でAIを使い始めるための登録条件にする予定です。
規程を作るのもAI、規程を教えるのもAI。
「AIは禁止」と線を引かれるより、「ここまでは使っていい」と線を示されるほうが、人は安心して使い始める。
規程は行動を縛る文書ではなく、現場が迷わず使うための地図なのだと思います。

第7章 明日から再現するための、最初の一歩

最後に、この2か月をメソッドとして整理します。

3つの線引き

1. 個人情報の線引き——個人情報を扱う部分は専門サービスに任せる。
   AIと自作するのは、個人情報を含まない「こまごま」だけ。
   個人データはインターネットに上げない

2. 根拠の線引き——見た目や伝え方はAIに任せる。
   中身の根拠はガイドライン・原文に置き、人間が確認する

3. ほどほどの線引き——1日15分、修正は2回まで。
   6割の出来で動かして、使いながら直す

そして、最初の一歩はこれです。
「一番めんどうな業務を、話し言葉でAIに伝える。」
要件定義も仕様書もいりません。
「毎月この集計に3時間かかっていて、ここがつらい」
と、隣の席の人に話すように書く。
私の経験では、それだけでAIは驚くほど実用的な提案を返してきます。
うまく伝わらなければ言い直せばいい。
数秒で試せて、失敗のコストがほぼゼロ。
これが外注との決定的な違いです。
最初の一歩でつまずきやすい点も、先にお伝えしておきます。
この2か月間、院内の同僚に教えるなかで見えてきた、よくある3つです。
気づいた方もいるかもしれませんが、3つの線引きと、ちょうど裏表の関係になっています。
１つ目は、最初から完璧なものを作ろうとすること
(ほどほどの線引きの裏返し)
AIとの共同作業の強みは「雑に始めて、対話で直す」ことにあります。
6割で動かし始めるほうが、結局早く良いものになります。
２つ目は、AIの答えを疑わずに使ってしまうこと
(根拠の線引きの裏返し)
数字や制度、健康に関わる部分は、必ず原文やガイドラインで確認する。
確認する習慣とセットで初めて、AIは戦力になります。
３つ目は、個人情報の線を曖昧なまま始めてしまうこと
(個人情報の線引きの裏返し)
これだけは、後からでは取り返しがつきません。
「何を入れてはいけないか」を一枚のメモでいいので先に書き出す。
組織なら、それを規程に育てる。順番だけは守ってください。

AI導入に困っていた頃の私に教えたいのは、技術ではなく、この順番です。先に線を引く。それから、現場の言葉で話しかける。

「うちは小さいから」「専任がいないから」と諦めていませんか？
そんな組織にこそ、AIは効きます。
「こまっている現場の人」が、いちばん現場を改善するアイデアを持っているからです。
エンジニアではない管理栄養士の私にできちゃいました。
あなたの現場でも、きっとできます。