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点と点が繋がった話：電話予約でパンク寸前の現場を、AI×Google Sheetsで支える予約管理SaaSを作った
このプロジェクトで解決したいこと
現場の「電話予約対応が限界」という悲鳴を、AIとスプレッドシートで少しでも軽くする。
それが、今回の予約管理システム（以下、本プロジェクト）の狙いです。
対象ユーザー・課題・ソリューション・特徴（要約）
対象ユーザー像
- 病院/クリニックの受付・予約担当スタッフ
日中は窓口対応・会計・問い合わせ対応もあり、電話が鳴り続けると業務が破綻しやすい - 予約者（患者・家族）
電話がつながりにくい/営業時間に連絡できない/聞き取りに時間がかかる、などのストレスがある
現場の課題
- 予約の入口が電話に偏り、スタッフが「電話対応でパンク寸前」になりやすい
- 電話で聞いた内容を台帳へ転記する手作業が多く、ミスや確認コストが発生する
- 新しい管理画面は覚えることが多く、導入しても現場に定着しにくい
課題へのソリューション
- 予約者は Web（チャットUI） から予約依頼
- AIが会話内容を構造化し、必要情報を埋めて予約候補を提示
- 予約台帳は Google Sheets を中心に管理（スタッフは慣れた表で運用）
特徴（こだわり）
- 「AIに任せきりにしない」
AIは 解釈・提案 に限定し、最終的な登録・重複チェックはルールベースで担保 - スプレッドシート連携で導入ハードルを下げる
専用管理画面の学習コストを最小化（必要なら閲覧用ダッシュボードも用意） - 小さく作って早く出し、現場の声を聞きながら改善できる設計
背景：点が線になった瞬間
7月、母が倒れました
母がくも膜下出血で倒れ、仕事を止めて看病する1ヶ月がありました。
待合室で鳴り止まないコール、バタバタする受付。
「現場はこんなに大変なんだ」と初めて肌で感じた体験でした。
私はソフトウェアの専門家ではありません
本業は設備メンテナンス寄りで、PLCやセンサーを触る“ハードウェア側”の人間です。
それでもAIの力を借りて、3ヶ月でSaaSとして形にできました。
そして、沖縄で聞いた“現場の悲鳴”
傷心の出張先で、たまたま出会った人からこう言われました。
「病院の電話予約対応、マジで困ってる。人を増やすか検討してるくらい」
この言葉で、過去の体験と結びつきました。
「あ、これ俺がやる意味あるかも」と。
システムの流れ（ざっくり）
- 予約者が、WebのチャットUIで「予約したい内容」を入力
- バックエンドがAI（LLM）に渡して、日時・メニュー・氏名などを構造化
- Google Sheets の予約台帳から空き枠を確認し、候補を提示
- 予約者が確定 → バックエンドが予約台帳に登録
- 受付スタッフは、いつも通り Google Sheets で予約状況を確認・調整
システムアーキテクチャ図
デモ動画（約20秒）
https://youtu.be/OyWgsAH7Owk
実装・運用で意識したこと
1) AIは“補助”に徹する
AIが得意な「文章の解釈」「抜け漏れの指摘」「候補の文章生成」は任せつつ、
最終的な登録や整合性チェックはシステム側で担保する前提にしました。
2) 使い慣れた表が最強
新しい管理画面を覚えるコストは高いので、運用の中心を Google Sheets に寄せました。
3) コストと公開範囲のガードレール
LLM API は、上限設定・レート制限・監視を最初から入れるのが大事です。
（設定ミスで「想定以上の請求」が発生しうるので、学びになりました）
まとめ
- 電話予約で逼迫する現場の負担を、AI×スプレッドシートで減らす予約管理を作りました
- AIは“魔法”ではなく、現場が使える形に落とし込むのが一番大事でした
今後も、現場の声を聞きながら改善していきます。
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