公開カンファレンスに学ぶ：医療の精度を観光AI接客へ

医療の現場では、「なんとなく良さそう」では通りません。鼻や目元の美容外科のようにミリ単位の判断が結果を左右する領域では、**手技そのものより“判断の根拠”**が価値になります。

2025/12/02、eクリニック新宿院で開催された第三回公開カンファレンスには、全国から26名の医師が参加し、鼻・中顔面・眼周囲を“連続したテーマ”として扱いました。ここがポイントです。パーツごとの最適化ではなく、顔全体のバランスと境界領域の意思決定を共有する場だった。

この「境界領域を体系的に学ぶ」姿勢は、観光・ホスピタリティ業界のAI活用にもそのまま転用できます。接客は単体業務の寄せ集めではなく、予約前〜滞在中〜帰宅後までが連続した体験。AIを入れても成果が出ない企業の多くは、体験を分断したまま自動化してしまいます。

医療の学びは「技術共有」より「判断共有」にある

医療カンファレンスの強みは、スキルの披露ではなく、適応判断とリスク管理が言語化されることです。第三回公開カンファレンスでも、鼻骨骨切りの適応、術後変形の予防、肋軟骨採取の安全対策、二重埋没の糸の深さやテンション調整、目頭切開のデザイン、クマ治療（表・裏ハムラ）の選択基準などが扱われました。

ホスピタリティに置き換えると、これは「やり方」ではなく「選び方」の共有です。

“境界領域”が難しいのは、情報が分断されるから

鼻と目元の関係のように、現場では領域が重なります。

観光・宿泊でも同じです。たとえば、

• 予約変更は「予約担当」だけの問題ではなく、稼働率・清掃・食事・送迎と連動する
• クレーム対応は「謝罪文テンプレ」ではなく、顧客属性・滞在目的・過去履歴で最適解が変わる
• 多言語対応は「翻訳」だけではなく、文化的な期待値（マナー、時間感覚、禁忌）まで含む

分断されたままAIを入れると、部分最適で終わります。医療が顔全体を統合して見ているように、観光AIも“体験全体の統合”が先です。

公開オペに似ている：AI導入は「ライブ運用」で鍛えられる

医療の公開オペ（ライブサージェリー）が価値を持つのは、予定調和ではない現場で、術者が質疑に即応しながら意思決定するからです。参加医師の感想にも「手術をこなしながら質疑にも即応」という言葉がありました。これ、AI運用でも同じ構図です。

AIはPoC（試験導入）だけでは育ちません。実運用で“例外”を食べ続けて賢くなる。そして例外が多いのがホスピタリティです。

ホスピタリティAIの“例外”は、実はパターン化できる

私は、現場の例外は「想定外」ではなく「未分類」であることが多いと感じています。医療が原因分類（クマの原因分類など）から入るのと同様に、観光AIも分類設計が肝です。

• 遅延：交通都合／体調／同行者事情／天候
• 要望：アレルギー／宗教配慮／記念日／静かな部屋
• 不満：期待値ギャップ／説明不足／設備不具合／清掃

分類できると、AIは強い。FAQ→チャット→オペレーター連携まで、分岐の根拠を設計できます。

医療の「安全対策」は、AIの「ガードレール」になる

肋軟骨採取の手順や安全対策が共有されたように、AIにも安全設計が必要です。観光・宿泊のAIなら、最低限この3つは外せません。

1. ハルシネーション対策：料金・キャンセル規定・アクセスなど“誤案内が致命傷”の情報は参照元を固定
2. エスカレーション設計：怒り／緊急／医療・事故などは即人へ
3. ログと監査：誰に何を案内し、どう転帰したかを追える

医療は「失敗しない」ではなく「失敗が起きにくい構造」を作ります。ホスピタリティAIも同じ発想が必要です。

医療の“パーソナライズ”は、観光AI接客の理想形

美容外科は究極のパーソナライズ産業です。同じ「二重」でも、骨格・皮膚・筋肉・希望のニュアンスで提案が変わる。

観光・ホスピタリティも、本来は同じです。ところが現場は忙しく、ヒアリングは短く、引き継ぎも難しい。ここでAIが効きます。

AIが作るのは「特別扱い」ではなく「取りこぼしゼロ」

AI接客の価値は、派手な演出よりも、確認漏れ・伝達漏れ・案内漏れを減らすことにあります。

• 予約時に「禁煙」「高層階」「誕生日」を拾い、チェックイン時に自動でフロントへ共有
• 多言語チャットで要望を受け、清掃・レストラン・送迎にタスクとして配信
• 滞在後アンケートを要約し、次回提案（アップセルではなく“合う提案”）を準備

医療が術式選択を“適応”で決めるように、ホスピタリティAIも顧客プロファイル×文脈で提案精度を上げるべきです。

「鼻と目元の関連」＝「予約と現地体験の関連」をつなぐ

第三回公開カンファレンスは、鼻・中顔面・目元を連続して扱うことで“境界の治療選択”を学べる回でした。

観光で言えば、

• 予約前の質問（交通、周辺、混雑）
• 予約時の条件（食事、部屋、人数、子連れ）
• 当日の状況（遅延、天候、体調）
• 滞在中の追加要望（枕、アメニティ、観光案内）

これらを同じ一本の体験として扱う。AIはその“つなぎ役”になれます。

すぐ始めるための実装ロードマップ（90日）

医療が「手順」を重視するように、AI導入も段取りが勝負です。観光・ホスピタリティ向けに、現実的な90日プランを置きます。

0〜30日：現場の“判断”を棚卸しする

• 受付〜チェックイン〜滞在中〜チェックアウトまでの問い合わせをカテゴリ分け
• 例外対応のエスカレーション基準を文章化
• 「最新情報の正本」（料金表、規約、館内案内）を一元化

成果物は、AIモデルではなく**運用台本（プレイブック）**です。

31〜60日：多言語AIチャットを“小さく”運用開始

• まずは問い合わせの多い3テーマ（例：アクセス、チェックイン、食事）だけ
• 回答は参照元固定＋テンプレ＋可変枠で構成
• 失敗ログを毎週レビューし、分類と分岐を更新

医療で言う「術後フォロー」に相当するのが、このログ改善です。

61〜90日：部門間連携を自動化し、体験をつなぐ

• AIチャット→チケット化→担当部署へ自動振り分け
• CRM/予約台帳へ要望を構造化して保存
• アンケート要約→改善会議の定例アジェンダに組み込み

この段階で、AIは単なるチャットではなくオペレーションの神経になります。

観光・ホスピタリティこそ「誠実なAI」が勝つ

eクリニックが掲げる「安全で誠実な美容医療を次世代へ」という考え方は、観光AIにもそのまま当てはまります。AIは派手なデモより、地味でも正確な案内、丁寧な引き継ぎ、炎上しない運用が信頼を作ります。

そして2025年末は、インバウンド需要が戻りきった地域と、受け入れ体制が追いつかない地域の差がはっきり出る時期でもあります。人手不足を根性で埋めるのは限界。教育と標準化を“仕組み”で回すことが現実解です。

次にあなたの現場で試すなら、どこから始めますか。予約前の多言語問い合わせ？ それとも滞在中の要望の引き継ぎ？ 境界領域から手を付けると、AIは一気に効き始めます。