【業種別】医療・クリニック — 問診と説明の質を上げて継続受診を支える

サマリ

クリニックの問診は、受付時の質問票では終わりません。主訴、いつから、症状の変化、服薬、アレルギー、既往歴、前回からの変化を診察前にそろえ、医師が患者へ確かめ、判断と説明につなぐまでが一つの流れです。回答が自由記述、紙、予約メモ、電子カルテに分かれると、短い診察時間の中で同じ内容を聞き直すことになります。

生成AIの役割は、患者の言葉から診断を出すことではありません。事前問診の原回答を項目別に並べ、前回記録との差分候補と不足項目を示し、診察前の確認用サマリを下書きすることです。緊急性の判定、診断、治療方針、検査・処方の最終判断は医師が行います。スタッフは資格と医師の指示の範囲内で問診、説明、記録を補助し、原回答と診療情報を確認します。

本レポートの結論は、最初から「AIで再診率が上がる」と置かないことです。まず、問診回答が診察前に確認可能になった割合、診察開始までの準備時間、聞き直しや追記、説明後の未解決質問を測ります。そのうえで、次回予約、予約後の受診、治療継続といった経営・医療の指標を、診療科や患者群を分けて追います。最初の1業務は、定期通院患者の事前問診を診察前の確認用サマリへ整えることです。

データ：業界の現在地

調査日の外来推計727.50万人のうち、一般診療所は449.43万人

厚生労働省「令和5年（2023）患者調査」は、全国の医療施設を層化無作為抽出して実施した調査です。一般診療所は5,853施設を対象とし、5,480施設から回収、入院・外来の集計客体は27.5万人でした。

調査日に全国の医療施設で受療した外来患者の推計は727.50万人です。施設別では、一般診療所449.43万人、病院151.69万人、歯科診療所126.38万人でした。公表値から構成比を算出すると、一般診療所が61.8%、病院が20.9%、歯科診療所が17.4%です。

0%50%100%

• 一般診療所449.43万人
  61.8%
• 病院151.69万人
  20.9%
• 歯科診療所126.38万人
  17.4%

※2023年10月の指定された1日に受療した患者の推計です。構成比は各施設の推計患者数を外来総数727.50万人で割り、小数第2位を四捨五入したため合計が100.1%になります。日々の平均患者数や年間延べ患者数ではありません。

この数字は、クリニック1施設当たりの忙しさや診察時間を示すものではありません。しかし、外来医療の大きな部分が一般診療所で担われていることは分かります。問診と説明の流れを改善できれば、個々の施設だけでなく、多くの患者接点へ影響し得る領域です。

一般診療所104,894施設のうち、無床が94.6%

厚生労働省「令和5（2023）年医療施設調査」では、2023年10月1日時点の活動中の一般診療所は104,894施設でした。このうち無床診療所は99,253施設で、一般診療所の94.6%です。

この施設数だけで人手不足や業務負担は測れません。一方、無床診療所が大半である構造では、患者が院内に滞在する限られた時間に、受付、問診、診察、検査、会計、次回案内をつなぐ必要があります。問診の価値は入力時間の短縮だけではなく、診察前に必要情報がそろい、診察後の説明と次の行動へ連続することにあります。

一般病院の外来では、診察時間10分未満が69.0%

厚生労働省「令和5（2023）年受療行動調査」の確定数は、層化無作為抽出した一般病院488施設を利用した患者を対象とし、外来70,376人、入院33,254人の有効回答を集計しています。診療所・クリニックを直接調べた統計ではないため、以下の割合をクリニックへそのまま当てはめることはできません。限られた外来診察の中で問診・対話・説明をどう配分するかを考える参考値として扱います。

外来患者の診察時間は「5分未満」28.1%、「5分〜10分未満」40.9%で、合わせて69.0%が10分未満でした。「10分〜20分未満」は15.0%です。

0%50%100%

• 5分未満
  28.1%
• 5分〜10分未満
  40.9%
• 10分〜20分未満
  15.0%

※全国の一般病院を利用した外来患者の回答であり、診療所の診察時間ではありません。20分以上と不詳は図から省略しているため、3項目の合計は100%になりません。

同じ調査では、診断や治療方針について医師から説明を受けた外来患者のうち「説明は十分だった」が94.5%でした。一方、項目別満足度で「医師との対話」に満足した外来患者は62.0%、「診察までの待ち時間」に不満とした外来患者は25.5%です。設問と分母が異なるため、94.5%と62.0%を直接比較して「説明は足りるが対話は足りない」と断定することはできません。ただし、説明の有無だけでなく、対話・待ち時間を別々に測る必要があることは読み取れます。

データ：この業界だけの構造

問診は、診察前の入力と診察後の記録をつなぐ

クリニックの問診には、一般的な顧客アンケートとは異なる責任があります。

• 患者本人の言葉を残しながら、主訴、時期、経過、程度、服薬、アレルギー、既往歴を確認する
• 発熱、呼吸困難、意識、強い痛みなど、定めた条件に該当する回答を人へ即時に引き渡す
• 前回の診療録、検査結果、処方、次回計画と照合する
• 医師が診察で確認した内容と、患者へ説明した内容を診療録として確定する
• 次回の受診時期、検査、服薬、生活上の注意を患者が確認できる形で渡す

問診フォームだけを電子化しても、回答が受付で止まり、診察室で再入力し、診察後に別の説明文を作れば、流れ全体は短くなりません。生成AIを置く場所は、患者の回答を医学的に決めつける場所ではなく、原回答と前回記録を人が確認しやすい順序へ整える場所です。

問診回答は、通常の問い合わせ情報より厳しく扱う

個人情報保護委員会は、診療の過程で医療従事者が知り得た身体状況、病状、治療状況等に加え、医療機関を受診した事実も要配慮個人情報に該当すると示しています。

したがって、患者名を消したつもりでも、症状、希少な病歴、受診日時、診療科、自由記述の組み合わせから本人を推測できる場合があります。一般向けの生成AI画面へ問診をそのまま貼り付ける運用から始めてはいけません。厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第7.0版」に沿って、少なくとも責任者、利用目的、入力する情報、委託先、アクセス権、ログ、削除、事故時対応を確認します。それに加えて、生成AI固有の保存、二次利用、学習利用の有無もサービス仕様と契約で確認します。

AIのサマリは、診療録の確定版ではない

自由記述には、患者の不安、言い間違い、時系列の前後、否定表現が含まれます。「胸痛なし」を「胸痛あり」と要約すれば、意味は反対になります。逆に、患者が書いていない症状をAIが補えば、診療判断を誤らせるおそれがあります。

運用上は、AIの出力に原回答への参照を残し、要約できない箇所を「未確認」と表示します。スタッフと医師は、サマリだけでなく原回答を確認できます。定めた緊急症状は生成AIの自由な判定へ任せず、医療機関が決めた質問・条件・連絡経路で人へ引き渡します。

1. 1患者が原回答を送る症状、経過、服薬、前回からの変化を回答し、緊急条件は決められた経路でスタッフへ渡す。→↓
2. 2AIが確認用サマリを下書きする項目別の整理、前回記録との差分候補、不足項目を示し、原回答への参照を残す。→↓
3. 3医師が診療を最終判断する医師が原回答を確認し、患者との対話を通じて診断、治療方針、処方を最終判断する。スタッフは資格と指示の範囲で説明・記録を補助する。

✓短くするのは患者との対話ではなく、診察前に情報を探し、並べ直し、同じ内容を入力し直す時間です。

服部の分析

医療機関の業務相談で論点になりやすいのは、問診票がないことではなく、問診票と診療の間がつながっていないことです。患者は予約時に症状を書き、受付で補足し、診察室で同じ説明をします。医師は患者と向き合いながら前回記録を探し、診察後に説明と診療録をまとめます。個別の施設名は出せませんが、入力手段を増やした結果、確認場所まで増えてしまう構造は珍しくありません。

私たちは、クリニックにおける生成AIの価値は「医師の代わりに答えること」ではなく、医師が患者の話を聞き、判断し、説明する前に、確認すべき材料をそろえることにあると見ています。医師の時間は、診断と対話へ優先して配分すべき希少な資源です。生成AIは、その前後にある文章の整理、不足項目の提示、患者向け説明の下書きを支援できます。

ただし、診察時間が短くなれば経営が良くなる、説明が増えれば再診率が上がる、とは限りません。不要な再診を増やすことは医療の目的ではありません。必要な患者が適切な時期に戻り、治療を続け、悪化時には予定を待たず連絡できることが重要です。

そこで、経営指標として「再診率」を見る場合も、全患者を一つにまとめません。定期通院、検査結果説明、経過観察、治療終了、他院紹介などに分け、次回受診が必要な患者群だけを対象にします。そのうえで、予約取得率、予約後の受診率、中断、問い合わせ、説明後の未解決質問を追います。問診改善との関係を確認するには、導入前後を同じ診療科・患者群で比較し、季節や担当医の違いも記録する必要があります。

提言 — どう付き合っていくか

1. 最初の1業務を「定期通院の事前問診サマリ」に絞る

初診、救急性が疑われる患者、複数の重い症状を一括で自動処理しないでください。まず、対象疾患と確認項目が比較的安定している定期通院で、患者が回答した「前回からの変化」「服薬状況」「困っていること」を診察前の確認用サマリへ整えます。AIは診断名、重症度、治療方針を確定しません。

2. 緊急条件と不足項目を、AIの文章生成から分ける

緊急時の症状、回答がない場合の連絡、未成年・代理回答、服薬やアレルギーの確認を、院内の手順として先に決めます。定めた条件への該当確認は、再現可能な質問とルールで行い、人へ引き渡します。AIには、原回答の分類、差分候補、不足項目の提示だけを任せます。

3. 患者情報を入れる前に、責任分界とデータ取扱いを確認する

責任者、利用目的、患者への案内、入力対象、保存期間、二次利用・学習利用、委託先、アクセス権、操作ログ、削除、障害・漏えい時の対応を文書にします。ベンダーの説明だけで判断せず、医療機関側がリスク評価と運用確認を行います。サマリから原回答へ戻れること、AIを止めても診療を継続できることも確認します。

4. 問診の速さから、説明と継続受診へ順に測る

最初に、問診完了率、診察前にサマリが確認可能になった割合、スタッフの追記、医師の修正、問診から診察準備までの時間を測ります。次に、説明後の質問、患者への案内漏れ、次回予約、予約後の受診、中断理由を対象患者群ごとに確認します。満足度や継続受診が変わっても、生成AIだけの効果と決めつけず、予約枠、待ち時間、担当者、診療内容の変化を併せて見ます。

着手順は、対象となる定期通院を1つ決める → 緊急条件と確認項目を定義する → AIがサマリを下書きする → 医師が原回答と照合する → 問診・説明・継続受診を段階別に測るです。最初の1業務は、定期通院患者の事前問診サマリです。