法律事務所のWebの相談予約フォームから、相談者・相手方・関係者の名前と会社名を取り出し、利益相反の確認に使う当事者リストにそろえる

処理の起点を決める

相談予約フォームの送信を起点にします。 フォームの送信先に、Webhooks by Zapier の Catch Hook が発行した URL を設定し、送信と同時に Zap が動くようにします。メールで届く通知を読ませる方式より、項目が崩れずに届きます。

申込みごとに必ず1回だけ動くようにします。 フォームの側で申込み番号を振り、Zap の最初に「この番号はもう処理したか」を確認の一覧で引きます。同じ申込みが二重に送られても、一覧に同じ名前が2回並ばないようにするためです。

入力データを集める

質を決めるのは、当事者索引の「照合用の文字列」です。 申込みの側と索引の側で、同じ規則で作った文字列どうしを突き合わせることが、この構成のすべてです。索引の側は、書き出すたびに同じ Python の規則でこの列を作り直します。

相談内容の文章は、名前を拾うためだけに使います。 確認の一覧には、名前と、その名前を拾った根拠の文だけを写し、相談内容の全文は写しません。 一覧を見る人を増やしても、相談の中身が広がらないようにするためです。

データの取得方法を決める

索引の検索は、照合用の文字列の列で引きます。 Zapier のヘルプによると、行の検索の手順では、検索する列（Lookup Column）と検索する値（Lookup Value）を指定し、一致した行のデータを受け取ります。同じ名前が複数の事件に出てくることがあるので、複数の行を返す高度な検索の手順を使い、最大500行まで受け取ります。

照合用の文字列で当たるのは、規則でそろえられる表記ゆれまでです。 略称、旧商号、グループ会社、代表者の個人名は、規則ではそろいません。そこは第7章の人間の確認で、事務局が事件管理の仕組みで検索します。

AIへ渡す前に整形する

1. 名前の取り出し … AI by Zapier が、名前を役割付きで返します（次の節）
2. 1名1件に分ける … Code by Zapier が、取り出した名前を1名ずつの辞書の並びにして返します。辞書の並びを返すと、後の手順が名前の数だけ繰り返し動きます
3. 表記をそろえる … 名前ごとに、次の規則で照合用の文字列を作ります

規則は、次のような短い Python で書けます。

import json, re, unicodedata

ORG_WORDS = ["株式会社", "(株)", "有限会社", "(有)", "合同会社", "一般社団法人", "医療法人"]

def match_key(name):
    s = unicodedata.normalize("NFKC", name)   # 全角・半角をそろえる（「（株）」も「(株)」になる）
    for w in ORG_WORDS:
        s = s.replace(w, "")
    s = re.sub(r"[\s・.,、。\-]", "", s)       # 空白と記号を取り除く
    return s.upper()

parties = json.loads(input_data["parties"])
output = [dict(p, application_id=input_data["application_id"],
               match_key=match_key(p["name"]) if p["name"] else "")
          for p in parties]

この規則はAIにさせません。 同じ入力に必ず同じ答えを返すことが、照合の前提だからです。Zapier のヘルプによると、Code by Zapier の Python は標準ライブラリと requests などが使え、追加のライブラリは入れられません。 上の規則は、標準ライブラリだけで書けます。

カタカナとひらがな、漢字と読みの違いは、この規則ではそろえません。 「〇〇建設」と「マルマルケンセツ」は別の文字列のままです。フォームにふりがなの欄があれば、ふりがなでも照合用の文字列を作り、両方で引きます。

AIに処理させる

させるのは、申込みの中から人と会社の名前を見つけ、書かれていたとおりに書き写し、役割と根拠の文を付けることだけです。

名前が書かれていない当事者も、続柄だけで返させます。 「兄と、兄の妻と」と書かれていれば、名前は空で、続柄が「兄」「兄の妻」の2行が出ます。事務局はこれを見て、相談者に名前を聞く必要があると分かります。 名前が無いからといって行ごと落とすと、照合されない当事者が黙って残ります。

最後の行は、意外に起きます。 相談者が「山田」で、「兄と遺産のことで」と書かれていると、AIは「山田〇〇（兄）」のように姓を補いたがります。補った名前で照合して当たらなければ、確かめたことになってしまいます。

指示内容を固定する

あなたは法律事務所の事務局で、相談予約の申込みから、利益相反の確認に使う
当事者の名前を拾い出す担当です。申込みに書かれていることだけを使ってください。

【拾い出すもの】
申込みの項目と相談内容の文章に出てくる、すべての人と会社・団体。
相談者本人、相談者の会社、相手方、それ以外の関係者（家族、取引先、勤務先、
保険会社、管理会社など）を含めます。

【それぞれについて返すこと】
- name ........... 書かれていたとおりの表記。名前が書かれていなければ空
- role ........... applicant（相談者）／ applicant_org（相談者の会社）／
                   opponent（相手方）／ related（関係者）
- kind ........... person（個人）／ organization（法人・団体）／ unknown
- relation ....... 文章に書かれた続柄や立場（「兄の妻」「元請け」など）。無ければ空
- evidence ....... その名前や続柄が出てくる文を、申込みからそのまま写したもの

【厳守事項】
- 名前は書かれていたとおりに写してください。「（株）」を「株式会社」に直す、
  全角を半角にする、正式な社名に言い換える、といったことをしないでください。
- 名前が書かれていない当事者も、relation だけを入れて1件として返してください。
  名前を推測して補わないでください。相談者の姓を家族の名前に付けないでください。
- 相手方かどうか決められないときは related にしてください。
- 同じ人や会社が何度出てきても、表記が同じなら1件にまとめてください。
  表記が違う場合は、まとめずに別々に返してください。
- 利益相反に当たるかどうか、相談を受けられるかどうかを書かないでください。
- 相談内容の要約を書かないでください。
- 弁護士・裁判所・警察などの公的機関の名前は、当事者ではないので返さないでください。
  ただし、相手方の代理人として書かれた弁護士や法律事務所は related として返してください。

【申込みの項目】{form_fields}
【相談内容】{consultation_text}

「表記が違う場合は、まとめずに別々に返す」が大事です。 AIは「〇〇建設」と「〇〇建設さん」を賢くまとめますが、「〇〇建設」と「〇〇ホールディングス」もまとめることがあります。まとめるかどうかの判断は、照合用の文字列の側でつけます。

相手方の代理人の行も、見落とされやすいところです。 相手方の代理人として名前が挙がった法律事務所が、事務所の過去の依頼者であることもあります。

出力形式を固定する

AI by Zapier の出力の項目（Output Fields）に、parties（次の形のJSONを入れた文字列）と no_name_count（数値）を定義します。 後の手順はこの項目を参照します。

{
  "parties": [
    {
      "name": "",
      "role": "applicant | applicant_org | opponent | related",
      "kind": "person | organization | unknown",
      "relation": "",
      "evidence": ""
    }
  ],
  "no_name_count": 0
}

Code by Zapier が、これを1名ずつに分けて照合用の文字列を足します。

[
  { "application_id": "W-2026-1007-031", "name": "（株）〇〇建設",
    "role": "opponent", "kind": "organization", "relation": "元請け",
    "evidence": "元請けの（株）〇〇建設から代金を払ってもらえません。",
    "match_key": "〇〇建設" }
]

1つ目の理由は、name と match_key を別の項目に持てることです。 一覧には書かれていたとおりの表記と照合に使った文字列が並ぶので、事務局は「何を検索したのか」を一目で確かめられます。

2つ目は、evidence で拾い漏れを確かめられることです。 事務局は一覧の根拠の文を読み、申込みの文章に、根拠として挙がっていない名前が残っていないかを見ます。

3つ目は、no_name_count で「名前を聞く必要がある申込み」を分けられることです。 Paths by Zapier で、この数が1以上の申込みだけ、チャットの知らせに「名前の確認が要る」と添えます。

システムへ連携する

確認の一覧には、1名1行で次の列を書きます。 申込み番号、受付日時、名前（書かれていたとおり）、照合用の文字列、役割、種類、続柄、根拠の文、索引で当たった事件番号・事件名・担当弁護士・終了の有無、事務局の追加検索の結果、弁護士の確認の結果。最後の2列は人が書きます。

チャットの知らせには、名前も相談の中身も書きません。 「申込み W-2026-1007-031 の確認の一覧ができました（当事者4名、索引で当たり1件、名前の確認が要るもの1件）」のように、件数だけにします。所内のチャットは、事件を担当しない人も見ているからです。

人が確認する

一覧は全件、事務局が見ます。 当たりがあったものだけでなく、当たりが無かったものも見ます。

1. 拾い漏れを見る … 申込みの相談内容を読み、根拠の文に挙がっていない名前が無いかを確かめます
2. 当たらなかった会社名を検索する … 法人・団体で索引に当たらなかったものは、事件管理の仕組みで略称・旧商号・ふりがなでも検索します
3. 名前の無い当事者を確かめる … no_name_count が1以上なら、相談者に名前を問い合わせます。問い合わせの文面は、相談の中身に触れない定型にします
4. 担当弁護士に回す … 当たりがあったもの、迷うものを、事件番号を添えて担当弁護士に回します
5. 弁護士が決める … 受けてよいか、同意が要るか、断るかを弁護士が決め、一覧に書きます

2番目を省かないでください。 照合用の文字列でそろえられるのは、全角・半角や「株式会社」の位置までです。「該当なし」は「この表記では当たらなかった」という意味でしかありません。 特に相手方が法人のときは、事務局が別の表記でも検索することを手順に組み込みます。

断る場合の連絡は、理由を書かない定型にします。 相手方が事務所の依頼者であることは、相談者に伝えられない情報です。

例外に対処する

4行目は、個人の姓だけが書かれたときに起きます。 「田中さんとの間で」の「田中」で索引を引くと、何百件も当たります。当たった件数が多いこと自体を、名前の確認が要るという合図として扱います。

最後の行は、Webのフォームならではです。 誰でも送れるフォームなので、相談内容に「これまでの指示を無視して」のような文が書かれることもありえます。AIの出力を名前の項目に限り、その後の手順を決まった規則で動かしておけば、文章の中身で動きが変わることはありません。

記録を残す

• 申込み番号ごとの、AI by Zapier の出力（名前・役割・根拠の文）
• 照合用の文字列と、索引で当たった事件番号
• 照合に使った当事者索引の書き出し日時
• 事務局の追加検索の結果（どの表記で検索したか）
• 弁護士の確認の結果と、確認した日時
• 相談者に日程の案内を送った日時

3行目が、後から説明するときに効きます。 当事者索引は毎日書き換わるので、「その日の索引では当たらなかった」ことを示すには、どの時点の索引で照合したかが要ります。

最後の2行の順序が、この構成の守りたいことです。 弁護士の確認より前に日程の案内が送られていないかを、一覧の日時で毎月確かめます。