【2026年最新】司法書士・法律事務所のClaude Code活用｜登記・契約書を効率化

「事務作業で1日が終わってしまう。依頼者に向き合う時間が足りない」

5〜20名規模の法律事務所や個人司法書士事務所で、最もよく聞かれる悩みです。契約書のレビュー・登記書類の確認・判例リサーチ・顧問先への定期報告——これらは専門的な判断を要する一方、大量の反復作業でもあります。

本記事は想定モデルケース（10〜20名規模の法律事務所）として設計した活用シナリオです。実在の特定事務所の事例ではなく、典型的な業務課題に対してClaude Codeがどう補助できるかを具体的なコードとプロンプトで示します。最終的な法的判断・書類の正確性確認は必ず専門家（弁護士・司法書士）が行ってください。

法律事務所・司法書士事務所が抱える業務課題

法律事務所と司法書士事務所は、業種の性質上、以下の3つの課題が重なりやすい構造を持っています。

課題1：高度専門業務と事務作業の混在

弁護士・司法書士の業務は、法的判断（専門）と書類作成・整理（事務）が不可分に絡み合っています。たとえば不動産決済案件では、登記申請書の作成自体は書式が決まっているものの、前提となる権利関係の確認や例外への対処は高度な法的判断が必要です。この「判断業務」と「書類作成業務」を分離しにくい状況が、担当者1人に過大な負担をかける要因になっています。

課題2：若手の育成コストと流出リスク

5〜10名規模の事務所では、ベテランが実務をこなしながら若手を指導するOJT中心の育成が一般的です。しかし「見て学ぶ」スタイルは標準化が難しく、属人化が進みます。若手担当者が「仕事の全体像がつかめない」「書類の不備をどう防げばよいかわからない」と感じるケースも多く、採用・育成コストが業務負荷に直結しています。

課題3：顧問先対応の定型化と個別対応の両立

顧問契約先への月次レポート・法改正情報の提供・個別相談対応は、継続的な価値提供として重要です。一方でこれらは「事務所ごとに変えなくてよい部分」と「顧問先の業種・規模に合わせた個別情報」が混在しており、毎月ゼロから作ると非効率です。ひな形を作っても更新が滞ると顧問満足度が下がる悪循環に陥りやすい構造です。

弁護士法72条・司法書士法の理解が前提

法律事務所・司法書士事務所でAIを活用する際には、非弁行為（弁護士法72条）・非資格行為（司法書士法19条）の理解が最優先事項です。

• Claude Codeは法的判断を行う主体ではない：「この契約は有効か」「この登記申請は通るか」という判断はAIが行うものではなく、資格を持つ専門家が最終責任を持って判断します。
• AI生成の書類はドラフトであり最終版ではない：Claude Codeが生成した契約書初稿・登記書類のひな形は、必ず担当弁護士・司法書士がレビューし、修正・承認したうえで使用します。
• 個人情報・依頼者情報の取り扱い：依頼者の氏名・住所・案件内容といった個人情報は、Claude Codeへの入力前に必ず匿名化・仮名化してください。個人情報保護法（個情法）および事務所の秘密保持義務への配慮が必要です。
• 営業秘密・訴訟戦略の取り扱い：未公開の訴訟戦略・和解交渉の内容・依頼者の機密情報は、外部APIに送信しないことを事務所ポリシーとして明文化してください。

これらの前提を理解した上で、以下の「AI補助＋専門家最終確認」の2段階ワークフローを構築することが成功の基本です。

5パターンのClaude Code活用シナリオ

シナリオ1：契約書の差分比較・不備チェック

取引先から送付された契約書と自事務所ひな形との差分を自動比較し、見逃しやすい不備箇所をリストアップするシナリオです。

#!/usr/bin/env python3
"""
contract_diff_checker.py
契約書の差分比較・不備チェック（想定シナリオ用サンプル）

注意：
- 入力テキストには個人情報・依頼者氏名を含めないこと
- AI出力はドラフトであり、最終判断は担当弁護士・司法書士が行うこと
"""

import anthropic

def check_contract_diff(template_text: str, received_text: str) -> str:
    """
    ひな形契約書と受領契約書の差分を分析する。

    Args:
        template_text: 事務所のひな形契約書テキスト（個人情報除去済み）
        received_text: 相手方から受領した契約書テキスト（個人情報除去済み）

    Returns:
        差分分析レポート（Markdown形式）
    """
    client = anthropic.Anthropic()

    prompt = f"""あなたは法務文書の差分分析を補助するアシスタントです。
以下の2つの契約書テキストを比較し、差分と注意事項を分析してください。

【重要な前提】
- 法的判断（条項の有効性・リスク評価）は担当弁護士が最終確認します
- 出力はドラフトレポートとして扱い、必ず専門家が確認してください
- 個人情報は除去済みとして処理します

【ひな形契約書】
{template_text}

【受領した契約書】
{received_text}

【分析項目】
1. ひな形から削除されている条項（リスト形式）
2. 追加されている条項（リスト形式）
3. 文言が変更されている箇所（変更前→変更後の対比形式）
4. 特に注意が必要と思われる変更点（理由を添えて）
5. 確認推奨事項（担当弁護士向けチェックリスト）

不足情報があれば最初に質問してから分析を開始してください。
仮定した点は必ず「仮定」と明記してください。"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=4096,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return message.content[0].text


# 使用例（匿名化済みサンプル）
if __name__ == "__main__":
    # 実運用時はファイルから読み込む
    # template = open("template_service_agreement.txt").read()
    # received = open("received_from_client_anonymized.txt").read()

    print("契約書差分チェッカー起動")
    print("注意：入力テキストの個人情報除去を必ず確認してください")

このスクリプトは差分のリストアップ（事務補助）を行うものであり、「この条項は不利か有利か」という法的評価は担当弁護士が最終判断します。AI出力を直接依頼者に提示しないことが鉄則です。

シナリオ2：登記書類の必要書類リスト自動生成

依頼内容（所有権移転・抵当権設定・相続登記など）に応じた必要書類チェックリストを自動生成するシナリオです。受付担当者や若手スタッフが依頼者へ案内する際のひな形として活用します。

#!/usr/bin/env python3
"""
registry_checklist_generator.py
登記手続き別・必要書類チェックリスト生成（想定シナリオ用サンプル）

注意：
- 生成されたチェックリストは担当司法書士が確認・修正してください
- 個別案件の特殊事情（共有持分・仮登記・仮差押等）は個別対応が必要です
- 法務局の要件は改正により変わる場合があります
"""

import anthropic
from dataclasses import dataclass
from typing import Literal

RegistryType = Literal[
    "ownership_transfer_sale",      # 売買による所有権移転
    "ownership_transfer_gift",      # 贈与による所有権移転
    "ownership_transfer_inheritance", # 相続による所有権移転
    "mortgage_establishment",       # 抵当権設定
    "mortgage_cancellation",        # 抵当権抹消
    "company_incorporation",        # 会社設立
]

@dataclass
class RegistryRequest:
    registry_type: RegistryType
    property_type: str  # "土地" / "建物" / "土地建物"
    notes: str = ""     # 特記事項（例：「共有名義」「農地」）


def generate_checklist(request: RegistryRequest) -> str:
    """
    登記手続きの種類に応じた必要書類チェックリストを生成する。

    Returns:
        依頼者向けチェックリスト（Markdown形式）
    """
    client = anthropic.Anthropic()

    prompt = f"""あなたは司法書士事務所の受付補助アシスタントです。
以下の登記手続きについて、依頼者に案内する「必要書類チェックリスト」を作成してください。

【登記手続きの種類】{request.registry_type}
【対象不動産】{request.property_type}
【特記事項】{request.notes if request.notes else "特になし"}

【出力形式】
## {request.property_type}の登記手続き 必要書類一覧

### 必須書類
- [ ] 書類名：取得先・注意点

### 場合によって必要な書類
- [ ] 書類名：該当するケース

### 持参時の注意事項

---
【免責事項（必ず末尾に記載）】
※このチェックリストは一般的な案件を想定した参考情報です。
個別案件の特殊事情により追加書類が必要な場合があります。
担当司法書士が確認・修正した後、依頼者へご案内ください。

不足情報があれば最初に質問してから作成を開始してください。"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=2048,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return message.content[0].text


if __name__ == "__main__":
    req = RegistryRequest(
        registry_type="ownership_transfer_sale",
        property_type="土地建物",
        notes=""
    )
    result = generate_checklist(req)
    print(result)

出力されたチェックリストは依頼者に渡す前に担当司法書士が必ず確認・修正します。農地・共有名義・外国人関連など特殊事情がある案件は個別対応です。

シナリオ3：判例・法令リサーチ補助

特定の法的論点に関連する判例の概要整理・論点整理をAIが補助し、担当弁護士の調査効率を上げるシナリオです。

#!/usr/bin/env python3
"""
legal_research_assistant.py
判例・法令リサーチ補助（想定シナリオ用サンプル）

重要：
- AI出力は参考情報であり、判例の正確な内容は
  判例データベース（Westlaw Japan / TKCローライブラリ等）で
  必ず一次ソースを確認してください
- 判例番号・裁判所名・判決日付のハルシネーションに注意してください
"""

import anthropic


def research_legal_issue(
    legal_issue: str,
    context: str,
    jurisdiction: str = "日本法"
) -> str:
    """
    法的論点の整理と関連判例の方向性を調査する。

    Args:
        legal_issue: 調査したい法的論点（例：「ノーショウキャンセル料の有効性」）
        context: 案件の背景（個人情報除去済み）
        jurisdiction: 準拠法

    Returns:
        リサーチサマリー（論点整理・関連する法的概念・調査の方向性）
    """
    client = anthropic.Anthropic()

    prompt = f"""あなたは法律リサーチを補助するアシスタントです。
担当弁護士のリサーチ効率化のため、以下の論点について整理してください。

【調査論点】{legal_issue}
【案件背景（匿名化済み）】{context}
【準拠法】{jurisdiction}

【重要な制約】
- 具体的な判例番号・裁判所名・判決日は、ハルシネーションリスクが高いため
  「判例データベースでの確認を推奨」と明示し、断定的に記載しないこと
- 法的見解は参考情報として提示し、最終判断は担当弁護士が行うことを明記
- 不明確な点は「要確認」と明示すること

【出力構成】
## 論点整理
## 関連する法的概念・法令
## 調査の方向性（一次ソースで確認すべき点）
## 注意事項・要確認事項

仮定した点は必ず「仮定」と明記してください。
不足情報があれば最初に質問してください。"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=3000,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return message.content[0].text


if __name__ == "__main__":
    result = research_legal_issue(
        legal_issue="インターネット通販における返金拒否の消費者契約法上の問題",
        context="EC事業者（被告）が購入者（原告）の返金請求を拒否したケース（匿名化済み）"
    )
    print(result)
    print("\n【注意】出力内容は必ず一次ソース（判例データベース）で確認してください")

シナリオ4：顧問先向け月次レポート自動生成

顧問先の業種・関心事項に合わせた法改正情報・注意事項のレポートをClaude Codeで下書き生成し、担当弁護士・司法書士が加筆してから送付するシナリオです。

#!/usr/bin/env python3
"""
monthly_client_report.py
顧問先向け月次レポート生成（想定シナリオ用サンプル）

運用方針：
- AI生成はドラフトであり、送付前に担当弁護士・司法書士が必ず確認・修正
- 法改正情報は官報・法令データベースで一次確認してから記載
- 顧問先名・担当者名は送付直前に差し込む（このスクリプトには含めない）
"""

import anthropic
from dataclasses import dataclass
from datetime import date


@dataclass
class ClientProfile:
    """顧問先プロファイル（匿名化して管理）"""
    client_code: str        # 顧問先コード（名前の代わりに使用）
    industry: str           # 業種
    employee_count: str     # 規模感（「50名以下」「100〜300名」等）
    key_concerns: list[str] # 主な関心事項（「労務」「契約」「コンプライアンス」等）
    recent_topics: list[str] = None  # 直近の相談トピック


def generate_monthly_report(
    profile: ClientProfile,
    report_month: str,
    draft_topics: list[str]
) -> str:
    """
    月次顧問レポートのドラフトを生成する。

    Args:
        profile: 顧問先プロファイル
        report_month: 対象月（例：「2026年6月」）
        draft_topics: 今月取り上げたいトピックのリスト

    Returns:
        レポートドラフト（担当者確認・修正が必要）
    """
    client = anthropic.Anthropic()

    concerns_text = "、".join(profile.key_concerns)
    topics_text = "\n".join(f"- {t}" for t in draft_topics)
    recent_text = "\n".join(f"- {t}" for t in (profile.recent_topics or []))

    prompt = f"""あなたは法律事務所の顧問先向けレポート作成を補助するアシスタントです。
以下の情報をもとに、{report_month}の月次顧問レポートのドラフトを作成してください。

【顧問先情報】
- 業種：{profile.industry}
- 規模：{profile.employee_count}
- 主な関心事項：{concerns_text}
- 直近の相談トピック：
{recent_text if recent_text else "  特になし"}

【今月取り上げたいトピック】
{topics_text}

【出力形式】
# {report_month} 月次顧問レポート（ドラフト）
## 今月のポイント（3点）
## 法改正・行政動向（業種関連）
## 実務上の注意点
## 来月の予定・次回相談推奨事項

【制約】
- 法改正情報は「官報・法令データベースでの確認を担当者が実施済みの前提で記載」と注記すること
- 断定的な法的見解は担当弁護士に確認が必要と明記
- 顧問先名・担当者名の欄は「【顧問先名】」「【担当者名】」のプレースホルダーにする

不足情報があれば最初に質問してください。"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=3000,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return message.content[0].text


if __name__ == "__main__":
    profile = ClientProfile(
        client_code="CLIENT-042",
        industry="小売業（EC・実店舗複合）",
        employee_count="50名以下",
        key_concerns=["労務管理", "利用規約", "個人情報保護"],
        recent_topics=["フリーランス保護法への対応", "通販規制の確認"]
    )

    draft = generate_monthly_report(
        profile=profile,
        report_month="2026年6月",
        draft_topics=[
            "フリーランス・事業者間取引適正化等法の施行状況",
            "EC事業者向け景品表示法改正のポイント",
            "個人情報保護法の改正動向（令和5年改正の施行確認）"
        ]
    )
    print(draft)

シナリオ5：面談・電話相談の議事録要約

依頼者との面談・電話相談を録音・文字起こしした後、Claude Codeで要点を整理して事件記録に添付するシナリオです。

#!/usr/bin/env python3
"""
consultation_summarizer.py
面談・電話相談 議事録要約（想定シナリオ用サンプル）

重要な個人情報保護要件：
- 文字起こしデータは送信前に氏名・住所・電話番号・マイナンバー等を除去
- 音声ファイル・生の文字起こしはローカル環境のみで保管
- 案件番号・仮名で管理すること
"""

import anthropic
import re
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class ConsultationRecord:
    """相談記録（個人情報除去済み）"""
    case_number: str           # 案件番号
    consultation_type: str     # 「初回面談」「電話相談」「進捗報告」等
    anonymized_transcript: str # 個人情報除去済みの文字起こし


def anonymize_transcript(raw_transcript: str) -> str:
    """
    文字起こしテキストから個人情報パターンを除去する（簡易版）。
    本番環境では正規表現だけでなく、専門のNER（固有表現抽出）ツールを併用推奨。
    """
    # 電話番号パターン（例示）
    text = re.sub(r'\d{2,4}-\d{2,4}-\d{4}', '[電話番号]', raw_transcript)
    # 郵便番号パターン
    text = re.sub(r'〒\d{3}-\d{4}', '[郵便番号]', text)
    # ※氏名・住所等はNERツールや手動確認が必要
    return text


def summarize_consultation(record: ConsultationRecord) -> str:
    """
    相談内容を要約し、事件記録添付用の議事録ドラフトを生成する。

    Returns:
        要約ドラフト（担当者確認後に事件記録に添付）
    """
    client = anthropic.Anthropic()

    prompt = f"""あなたは法律事務所の事務補助アシスタントです。
以下の{record.consultation_type}の文字起こし（個人情報除去済み）を要約してください。

【案件番号】{record.case_number}
【相談種別】{record.consultation_type}

【文字起こし（個人情報除去済み）】
{record.anonymized_transcript}

【出力形式】
## 相談要約（事件記録添付用）
### 相談の経緯・背景
### 依頼者の主な主張・希望
### 事実関係（確認済みの点／未確認の点を区別）
### 担当者確認事項
### 次のアクション

【注意】
- 「未確認の点」は明示的に区別すること
- 法的評価（「この主張は認められる」等）は担当弁護士の確認事項として記載
- 不明確な発言は「要確認」と明記
- 個人情報除去が不十分な箇所を発見した場合は冒頭で警告すること

不足情報があれば最初に質問してください。"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-5",
        max_tokens=2048,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return message.content[0].text


if __name__ == "__main__":
    record = ConsultationRecord(
        case_number="2026-CC-0042",
        consultation_type="初回電話相談",
        anonymized_transcript="""
依頼者A（匿名）：〜（個人情報除去済みの文字起こしをここに記載）
担当：〜
依頼者A：〜
        """.strip()
    )

    summary = summarize_consultation(record)
    print(summary)
    print("\n【注意】このドラフトは担当弁護士・司法書士の確認後に事件記録へ添付してください")

【要注意】導入時の失敗パターン3つ

失敗1：弁護士法72条・非弁行為のリスクを軽視する

弁護士法72条は「弁護士でない者が報酬を得る目的で法律事件の処理をすること」を禁じています。事務スタッフがAI出力をそのまま依頼者に提示すると、実質的な法的アドバイス提供と解釈されるリスクがあります。

回避策： 「AI生成→担当弁護士確認→依頼者提示」の3ステップを必ず守る。AI出力は内部用ドラフトとして管理し、依頼者向けの文書は担当弁護士・司法書士の署名・確認を経たものだけを使用する。

失敗2：個人情報・案件情報を匿名化せずに入力する

依頼者の氏名・住所・案件の詳細・相手方情報をそのままClaude Codeに入力すると、個人情報保護法上の問題に加え、弁護士・司法書士の秘密保持義務（弁護士法23条・司法書士法24条）に抵触するリスクがあります。

回避策： 案件番号と仮名でClaude Codeに入力するルールを事務所内で標準化する。前述の anonymize_transcript() のような自動処理と、担当者による手動確認を組み合わせる。クラウドAPIへの送信ポリシーを就業規則・IT利用規程に明記する。

失敗3：AI生成の法的文書の最終確認を省略する

「プロンプトを細かく設定したから大丈夫」という過信が、書類ミスや不備の見落としにつながります。Claude Codeはハルシネーション（誤った情報の自信ある出力）のリスクがあり、特に判例番号・法令の条文番号・手続き期限の誤記は重大な実害につながります。

回避策： 全てのAI生成書類に「AI補助・担当者確認済」のスタンプ管理ルールを設ける。チェックリスト（数値・日付・当事者名・条文番号の4点は必ず一次ソースで確認）を担当者に定着させる。

5ステップ導入フロー（10〜20名規模の法律事務所）

1. 業務棚卸し：反復作業の可視化

   1週間分の業務時間を「法的判断業務」「書類作成・確認業務」「顧問対応」「事務・庶務」に分類します。書類作成・確認業務で担当者1人あたり週10時間以上かかっている作業がClaude Code活用の最初の候補です。

2. 個人情報保護ポリシー・AI利用規程の策定

   「AI（外部API）に入力してよい情報の範囲」「匿名化手順」「担当者確認プロセス」を事務所ポリシーとして文書化します。個人情報保護委員会のガイドライン（事業者編）を参照し、弁護士会・司法書士会の指針も確認してください。既存の規程がある場合はAI関連条項を追加する形で整備します。

3. 優先度の高い1業務でパイロット実施

   「登記書類チェックリスト生成」など、個人情報の関与が少なく確認手順が明確な業務から始めます。1〜2名の担当者が2〜4週間試用し、AI出力の精度・担当者の負担変化・ミスのリスクを評価します。

4. 「AI補助＋専門家確認」ワークフローの標準化

   パイロットの結果をもとに、担当者ごとの使い方のばらつきをなくす手順書を作成します。「AI生成→担当弁護士・司法書士レビュー→依頼者提示」の3段階フローをチェックシートで運用します。Claude Codeへの入力プロンプトのひな形も事務所共有フォルダで管理します。

5. 拡張と効果測定

   導入3ヶ月後に業務時間の変化・担当者の満足度・ミスの発生件数を確認します（試算値ではなく、実際の計測データを使います）。効果が確認できた業務から順次対象を広げます。月次レポート生成・判例リサーチ補助など、より高度な活用への拡張を検討します。

想定モデルケース：職員10〜20名の総合法律事務所

以下は一般的な規模の法律事務所を想定した試算モデルです。実際の効果は事務所の業務構成・担当者のスキル・導入プロセスによって大きく異なります。

試算モデル：導入前後の業務時間変化イメージ（想定値）

業務区分	導入前（想定）	導入後（想定）	変化
契約書初稿確認・差分チェック	40〜60分/件	15〜25分/件	試算上40〜50%短縮
必要書類チェックリスト作成	15〜20分/件	3〜5分/件	試算上60〜80%短縮
顧問先月次レポート初稿	45〜90分/社	10〜20分/社	試算上70〜80%短縮
面談議事録の整理・要約	20〜30分/件	5〜10分/件	試算上60〜70%短縮

注意：上記はあくまでも試算モデルです。「AI補助＋専門家確認」の2段階ワークフローを維持する限り、確認作業は省略できません。短縮は初稿作成・情報収集フェーズの効率化であり、法的判断の精度向上を保証するものではありません。

推奨する実装環境と安全設定

Anthropic API利用時の設定

# Claude Codeセットアップ（法律事務所向け推奨設定）

# 1. APIキーの環境変数設定（.envファイルで管理）
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# 2. ワーキングディレクトリ設定（事務所専用ディレクトリ）
mkdir -p ~/lawfirm-ai/projects
cd ~/lawfirm-ai/projects

# 3. .gitignore設定（機密ファイルのバージョン管理除外）
cat > .gitignore << 'EOF'
*.txt          # 文字起こしファイル
*.pdf          # 書類ファイル
*_anonymized.* # 匿名化処理中のファイル
.env           # APIキー
client_data/   # 依頼者関連ファイル
EOF

# 4. Claude Code起動（許可ディレクトリを制限）
# CLAUDE.mdにAI利用規程の要点を記載
cat > CLAUDE.md << 'EOF'
# 法律事務所 Claude Code 利用規程（要点）

## 必須確認事項
- 入力テキストに個人情報（氏名・住所・電話番号）が含まれていないこと
- AI出力は必ず担当弁護士・司法書士が確認してから使用すること
- 法的判断はAIが行わない。最終責任者は担当の有資格者であること

## 禁止事項
- 依頼者の個人情報・案件詳細のAPI送信（匿名化前の送信）
- AI出力を担当弁護士確認なしに依頼者へ提示
- 未公開の訴訟戦略・和解交渉内容の入力
EOF

echo "Claude Code環境設定完了。利用前にCLAUDE.mdを確認してください。"

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よくある質問（FAQ）

まとめ：今日から始める3つのアクション

1. 業務棚卸しシートを作る（15分）：今週の業務を「法的判断」「書類作成」「顧問対応」「事務」に分類し、書類作成で週10時間以上かかっている作業をリストアップする。
2. AI利用規程の骨子を作る（30分）：「API入力可能な情報の範囲」「匿名化手順」「担当者確認プロセス」の3点を1枚の文書にまとめ、事務所全員で共有する。
3. 1業務を試作する（1時間）：本記事のサンプルコードをもとに、登記書類チェックリスト生成か月次レポート初稿生成のどちらかを試作し、担当弁護士・司法書士に確認してもらう。

Claude Codeは法律事務所・司法書士事務所の「専門家の時間を事務作業から解放する」ツールとして機能します。弁護士法・司法書士法・個人情報保護法の理解を前提に、「AI補助＋専門家最終確認」の枠組みで導入すれば、反復事務の効率化と若手育成の両立が期待できます。

導入に際して疑問・懸念がある場合は、弁護士会・司法書士会の倫理規程、または個人情報保護の専門家に事前相談することをお勧めします。

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