2025/05/06 : Admin Master（クレーム対応）
出典：日本プライマリ・ケア連合学会誌 2023 年 Vol.46‑1「医療機関の Google レビューにおける評点とクチコミ評価項目の分析」
対象：静岡県内 2,044 施設の Google レビュー 13,769 件
手法：口コミを 12 カテゴリでコーディングし、修正ポアソン回帰で評点との関連を解析
主要結果
口コミで最も言及されたのは 「医師の応対」5,035 件（36.6 %） J-STAGE
「医師の応対」が ポジティブの場合：評点 +0.76、ネガティブの場合 ‑4.65 と強い相関 アカデミア
次点は「スタッフの態度」「待ち時間」だが寄与度は医師応対の半分以下
結論：「医師の応対に対する印象」が星評価を最も左右し、ネガティブ影響はポジティブの約6倍のインパクトをもつ。
医療領域では“技術”より“人当たり”がオンライン評価を決定づける。設備投資よりも 応対品質と可視化（返信） が ROI 高の打ち手。
係数‑4.65 は「★4.3 → ★3.8」級の下落に相当。24〜48 h 以内の誠実返信で鎮火しないと平均評価が簡単に★3 台へ落ちる。
+0.76 は★4.1→★4.2 程度だが、母数が多いと合算効果は大。好意的投稿にも全件返信しファン化する方が長期的に星を押し上げる。
| 痛点（研究で顕在化） | 機能での解決 | 運用イメージ |
|---|---|---|
| 医師応対のネガを即検知したい | AI感情トリガー：ネガ語彙をリアルタイム抽出 | メールで「★低評価＋医師ネガ」アラート→担当医返信 |
| ポジティブも星押上げに生かす | 自動ハイライト返信：感謝＋再来院誘導テンプレを提案 | クリック承認で5 分以内に公開返信 |
| 人手不足で返信漏れが出る | 返信ステータス可視化ダッシュボード | 未返信タグ→日次でメール通知 |
| 教育コストが高い | 応対データの院内ナレッジ化 | 医師別の好評価コメントをフィードバック面談に活用 |
LocaBoost（β）は Google／口コミサイト API と連携し、★・感情・投稿カテゴリ別に自動タグ付け → 対応フローを半自動化。研究で示された「医師応対のネガは即時対応」「好評価も拾って底上げ」をワンクリック運用に落とし込めます。
プロダクト詳細▼
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ネガティブ応対＝星下落防止、ポジティブ応対＝星底上げ
科学的エビデンスに基づく施策は、現場の納得感が高く浸透しやすい
LocaBoost を活用すれば、研究が示した「医師応対に集中」「即時＆全件返信」をチーム体制、少人数で回せる
次回は 介護業界の星0.1差がCVRを7 %動かすデータ を取り上げ、集客改善シミュレーションを行います。ぜひご期待ください。
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