【クリニック・歯科医院】リコール配信をClaude Code/Codexで自動化する方法
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この記事の内容
歯科医院のリコール配信は、定期検診やメンテナンスの案内を通じて、患者さんとの継続的な関係を保つ大切な業務です。ただ実際の現場では、誰に・いつ・どんな文面で送るかを決めるのに手間がかかり、診療の合間にリストを作っているうちに配信が後回しになりがちです。AIはリコールの要否そのものを判断するものではありませんが、前回来院日や未予約者の整理、案内文の下書き、配信後の反応のまとめを先に作る補助として使えます。
月1回のリコール対象者整理にかかる時間 (あおば台デンタルのモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する あおば台デンタルクリニック (滋賀県大津市・歯科衛生士5名・メンテナンス患者中心) をモデル事例に、Claude Code/Codex でリコール配信を「対象者リスト+案内文の下書き+未予約フォロー」まで半自動化する手順を解説します。リコール業務をベテラン衛生士の谷川さん1人が抱え、月によって配信数がばらついていた医院が、若手の衛生士や受付スタッフも対象者整理と文面づくりに加われるようになり、定期検診の再来院率を上げていった流れです。
代表菅澤
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、
- リコール配信で衛生士・受付が抱えている負荷(対象者抽出・文面づくり・未予約フォロー)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(対象者リスト/案内文下書き/反応の整理)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 定期検診案内と未予約フォローの型(送る順番と止めどき)が分かる
- 配信タイミングと文面を患者さんごとに出し分ける考え方が分かる
01 PROBLEM リコール配信の現場で起きていること 対象者抽出・文面づくり・未予約フォローのトリレンマ
問題1: 対象者抽出がベテラン衛生士1人に集中する。カルテを見ながら「前回来院から何か月たったか」「次回予約が入っているか」を判断する作業は、あおば台デンタルでは実質、谷川さん1人に集中していました。若手の衛生士はリコール間隔の見方がつかめず、結局は谷川さんの手が空くのを待つことになり、谷川さんがボトルネックになります。
問題2: 案内文が毎回同じで読まれにくい。忙しいなかで配信するため、文面は使い回しの定型文になりがちです。前回が定期検診だった人にも、しばらく来院していない人にも、同じ文面が届くと「いつものお知らせ」として読み飛ばされてしまいます。
問題3: 未予約フォローの記録が残らずトラブルになる。配信したあと、予約が入った人と入っていない人の管理が続かないと、すでに予約済みの患者さんに案内が届いたり、逆に同じ人へ何度も催促が行ったりします。あおば台デンタルでも、配信が多い月ほど「予約したのにまた案内が来た」という問い合わせが起きていました。患者さんの予約状況という個人情報を扱う以上、この照合漏れは信頼に直結します。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 診療必要性の判断ではなく、対象者整理と案内文づくりを自動化
📚 用語解説
リコール：歯科医院で、定期検診やメンテナンスの時期が来た患者さんに来院を案内する仕組みのこと。前回来院からの間隔(3か月・6か月など)や処置内容をもとに対象者を選ぶが、誰をいつ呼ぶか・どんな文面で送るかが担当者の経験に依存しやすく、属人化の主因になりやすい業務。
処理1: 対象者リストの整理。前回来院日、メンテナンス間隔、次回予約の有無を一覧化し、「前回来院から間隔があいているのに、次回予約が入っていない人」を対象候補として並べます。AIが診療の必要性を決めるのではなく、案内タイミングが来ている候補を先に洗い出すのが役割です。
処理2: 案内文の下書き。定期検診、クリーニング、メンテナンスなど、案内の種類に合わせた文面を下書きします。前回の来院内容や間隔に応じて表現の出し分け案も作りますが、効果を断定する表現は避け、あくまで来院案内として自然な文章にとどめます。
処理3: 配信後の反応の整理。予約済み・未反応・再案内候補を分けて一覧にします。この整理があるだけで、予約済みの人へ重ねて送る誤配信が減り、未予約フォローを「誰に・いつまで・何回」送るかを落ち着いて決められます。
| 入力情報 | AIが整理すること | 人(衛生士・スタッフ)が確認すること |
|---|---|---|
| 前回来院日・処置内容 | 案内タイミングが来た対象候補の一覧 | 口腔状態に応じた個別の優先度 |
| 予約管理データ | 次回予約の有無、予約済み除外の候補 | 予約システムとの最終照合 |
| 過去の配信履歴 | 未反応者・再案内候補・配信間隔の整理 | 再案内してよいか、止めどきの判断 |
| 案内の種類 | 定期検診・クリーニング別の文面下書き | 表現の適切さ、誇大でないかの確認 |
AIの役割は対象候補・案内文の下書き・反応の整理まで。「この患者さんに今リコールを送るべきか」「口腔状態として検診が必要か」は、必ず歯科医師・歯科衛生士が確認します。この線引きを最初に決めておくと、スタッフが安心してAIを使えます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、外した対象者の理由を配信ルールへ戻す
リコール配信AI化の5ステップ
定期検診・クリーニング・自費メンテナンスなど、間隔も文面も違う種類を先に分けて対象を1つ選ぶ
「メンテナンスは前回から3か月・6か月で案内」「予約済みは必ず除外」など、谷川さんの頭の中のルールを文章化する
対象候補・除外候補・案内文を、確定ではなく確認用ドラフトとして出す
スタッフが予約システムと照合し、外した対象者と「外した理由」をCLAUDE.mdへ戻して精度を上げる
対象者整理と文面づくりを若手や受付に任せ、ベテランは確認に回る。うまくいった種類から横展開する
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「外した対象者の理由」を残すことです。AIが出した対象候補をスタッフが配信から外した場合、「治療中だから」「先週来院済みだから」「本人が配信を希望していないから」といった理由を残さないと、次回も同じ候補が出ます。逆に、その理由をCLAUDE.mdへ戻せば、AIのリストは少しずつあおば台デンタルのリコール基準に近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(あおば台デンタルの事例) 対象者整理40分→10分、定期検診の再来院率48%→71%
- 前回来院日と次回予約をカルテで1人ずつ確認し、谷川さんが手作業で対象者リストを作っていた(月1回 約40分)
- 案内文が毎回ほぼ同じ定型文で、患者さんに読み飛ばされやすかった
- 予約済みの患者さんに案内が届き、「予約したのに」という問い合わせが起きていた
- 若手衛生士や受付は対象者整理に加われず、配信が谷川さん1人に集中して繁忙月は遅れていた
- AIが前回来院日・予約有無から対象候補と除外候補を一覧化、リストづくりは約10分に
- 定期検診・クリーニング別に案内文を下書きし、間隔に応じた表現の出し分けができた
- 配信前に予約システムと照合する流れができ、予約済みへの誤配信が減った
- 若手衛生士と受付が対象者整理と文面確認に加わり、繁忙月でも配信が止まらなくなった
配信のムラがなくなったことで、もっとも変わったのは定期検診の再来院率です。リコールが毎月安定して届くようになり、前回来院から6か月以内に再来院する患者さんの割合は約48%から約71%へ改善しました。対象者整理の時間が40分から10分に縮んだこと以上に、「配信が止まらなくなったこと」が再来院の底上げにつながった点が、あおば台デンタルの実感でした。
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 診療判断・誤配信・誇大表現の扱いを誤らない
リコールを送るべきか、口腔状態として検診が必要かは、歯科医師・歯科衛生士が確認します。AIは案内タイミングが来た対象候補の整理までです。診療上の判断を任せると、個別の治療経過や口腔状態を無視した案内になりかねません。
AIが作った対象リストには、配信直前に予約が入った人や、配信を希望しない人が残っている可能性があります。配信前に必ず予約管理システムと照合し、予約済み・配信停止希望の患者さんを除外してください。患者さんの予約状況は個人情報です。照合漏れは信頼を損ねます。
「必ず防げます」「絶対に悪化しません」のような断定や保証は、医療広告の観点から避けます。AIの文面下書きは便利ですが、最終的な表現の適切さ — 誇大でないか、患者さんを過度にあおっていないか — は医院スタッフが公開前に確認する責任で行います。
06 FOLLOW 定期検診案内と未予約フォローの型 送る順番と「止めどき」を決めておく
リコール配信は、1回送って終わりではありません。届いても予約しない患者さんは必ずいます。ここで大切なのは、未予約の人へ「何回・どの間隔で・どこで止めるか」をあらかじめ決めておくことです。あおば台デンタルが使っている、定期検診案内から未予約フォローまでの型を紹介します。
型1: 初回案内 — 来院予定日の少し前に送る
前回来院からメンテナンス間隔(3か月・6か月など)が来る少し前に、最初の案内を送ります。「そろそろ定期検診の時期です」と、予約リンクや受付時間を添えて、来院のきっかけを作る一通目です。AIには、間隔が来た対象候補の抽出と、この初回案内文の下書きまでを任せます。
型2: 1回目フォロー — 初回案内から2〜3週間後、未予約の人だけに送る
初回案内を送っても予約がない患者さんへ、2〜3週間あけてやわらかくフォローします。「ご予約がまだの方へ」と、催促ではなくお知らせのトーンで送るのがコツです。AIには「初回案内済み・未予約・予約停止希望でない人」を抽出させ、文面を少し変えた下書きを作らせます。
型3: 最終フォローと「止めどき」 — もう1回送ったら一旦終える
1回目フォローでも反応がない人へ、最後にもう一通だけ送り、そこで一旦止めます。「何度も送らない」と決めておくことが、しつこい医院だと思われないために重要です。AIには配信回数を記録させ、「規定回数に達した人は次回リストから外す」候補を出させます。
上の初回・1回目フォロー・最終フォローという段階と「規定回数で止める」ルールをCLAUDE.mdに書いておくと、AIが患者さんごとに「今どの段階か」を整理してくれます。段階を分けずに同じ案内を繰り返すと催促に見えるので、回数と間隔をルール化するのがコツです。
07 TIMING 配信タイミングと文面の出し分け 患者さんの間隔と前回内容で、送る時期も文面も変える
同じ「リコール」でも、定期検診を続けている人と、しばらく来院していない人では、送る時期も文面も変えるべきです。あおば台デンタルが使っている、タイミングと文面の出し分けの考え方を紹介します。
出し分け1: 継続メンテナンス患者には「いつもの時期」に
定期的に通っている患者さんには、前回と同じ間隔(例: 3か月)のタイミングで、「いつもありがとうございます。次回のメンテナンス時期です」という継続前提の文面を送ります。関係ができている相手なので、簡潔で予約しやすい一文が向いています。
出し分け2: しばらく来ていない患者には「再開しやすい」トーンで
前回来院から間隔があいてしまった患者さんには、催促ではなく、「お久しぶりです。お口の状態が気になる頃かもしれません」と再開しやすいトーンで送ります。間隔があいたことを責める表現は避け、来院のハードルを下げる文面にします。
出し分け3: 配信チャネルと時間帯を合わせる
LINE・はがき・メールなど、患者さんが反応しやすいチャネルに合わせて文面の長さを変えます。LINEなら短文と予約リンク、はがきなら受付時間と地図、というように出し分けます。送る時間帯も、診療終了後や昼休みなど、患者さんが見やすい時間に寄せると反応が上がります。
上の継続・再開・チャネルごとの出し分けをCLAUDE.mdに例文付きで書いておくと、AIが患者さんの間隔や前回内容に応じて文面の下書きを変えてくれます。ただし、どの文面を実際に送るかの最終判断と事実確認は、医院スタッフが必ず行います。
08 RELATED 関連記事: クリニック・歯科医院のAI自動化事例10選 リコール配信以外の9業務も含めた事例集
本記事はクリニック・歯科医院のAI自動化事例10選のうち、事例4「歯科リコール配信」を深掘りした内容です。予約対応・問診要約・口コミ返信など他の業務もあわせてご覧ください。→ クリニック・歯科医院のAI自動化事例10選
09 ABOUT AI鬼管理について - リコール配信の伴走サービス 属人化したリコールを、確認中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、クリニック・歯科医院のAI業務自動化をClaude Code/Codexで設計から伴走するサービスです。リコール配信は、対象者整理と案内文づくりの属人化を解くことで、配信のムラをなくし、定期検診の再来院率に効く打ち手です。
代表菅澤
属人化したリコール配信、いっしょに仕組み化しませんか?
本記事のあおば台デンタルの例は、歯科衛生士5名・メンテナンス患者中心・リコール担当1人集中というモデルケースです。貴院の患者層や予約管理の仕組みによって、最適な進め方は変わります。まずは今のリコールの作り方をうかがって、貴院に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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よくある質問
Q. AIにリコール対象者を決めさせてもよいですか?
A. AIは対象候補の整理までにとどめるのがおすすめです。配信対象にするか、口腔状態として検診が必要かは、歯科医師・歯科衛生士・スタッフが確認します。配信前の予約システムとの照合も必ず人が行います。
Q. 予約済みの患者さんへ誤って案内が届くのを防げますか?
A. 防ぎやすくなります。AIに予約有無で除外候補を出させたうえで、配信前にスタッフが予約システムと最終照合する流れにします。患者さんの予約状況は個人情報なので、この照合は必ず人の確認を挟みます。
Q. LINE配信の文面も作れますか?
A. 作れます。短文・予約リンク・受付時間・再案内の有無をテンプレート化すると運用しやすいです。チャネルごとに文面の長さを出し分けると、反応が上がります。
Q. 未反応の患者さんへの再案内もできますか?
A. できます。初回案内済み・未予約・予約停止希望でない人をAIに抽出させ、院内で決めた回数と間隔の範囲で再案内文を下書きします。規定回数で止める運用にすると、しつこく見えません。
Q. 患者さんの個人情報はどう扱いますか?
A. 匿名化、アクセス権限、保存期間、利用ツールの規約を確認してから運用します。検証段階では匿名化した来院データから始めるのが安全です。配信内容の最終確認は医院スタッフが行う前提です。
Q. 最初は何件くらいから試すべきですか?
A. まずは直近1か月の未予約者など、小さな対象で誤配信がないか確認してから広げるのがおすすめです。案内の種類(定期検診・クリーニング等)も1つに絞って始めると、精度を上げやすくなります。
Q. 料金やプランを教えてください
A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴院向けの個別ご提案は本記事末尾のNEXT STEPからお問い合わせください。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
