美容・ウェルネスの初回カウンセリングフォームをClaude Codeで点検する: 同意と禁忌を送信前に止める

初回来店フォームに「肌が弱い」「妊娠中」「服薬あり」と書かれていたのに、CSVでは備考欄に埋もれてスタッフが見落とす。予約は入ったのに、当日のカウンセリングで施術できない条件が分かり、説明、メニュー変更、再予約、返金案内が一気に発生する。美容サロン、整体、リラクゼーション、パーソナルジムの初回受付では、派手なLPより先にこの小さな入力事故を止める必要があります。

フォームを長くすれば解決するわけではありません。聞きすぎると離脱しますし、聞いた情報を誰が見るのかも曖昧になります。大事なのは、同意、禁忌、希望メニュー、連絡先、緊急確認が必要な項目を分け、Claude Codeへ渡す前に「AI作業用CSVへ入れてよい列」と「スタッフだけが見る列」を決めることです。禁忌とは、体調や薬、妊娠、肌状態など、施術を控える判断につながる条件のことです。

この記事では、美容・ウェルネス業の初回カウンセリングフォームを、Claude Codeでローカルに点検する流れを作ります。タイトルはライブ連携ではなく、公開前のpreflight、つまり送信前チェックです。フォームサービス、予約システム、顧客DBには接続しません。参考にした一次情報は、Claude Codeの権限設定、設定とサンドボックス、個人情報保護委員会の個人情報保護法等、厚生労働省の理容所及び美容所における衛生管理要領、消費者庁の美容医療を受ける前に確認したい事項です。この記事は個別の法務判断や医療判断ではありません。

この記事の要点

• 初回フォームは、予約に必要な項目、施術前に人が見る項目、AIに渡さない項目を分けます。
• Claude Codeには、架空データや匿名化済みCSVだけを読ませ、同意、禁忌、確認担当、送信前メッセージの抜けを探させます。
• 人が判断する範囲は、施術可否、健康状態、同意文、個人情報、未成年対応、返金やキャンセル条件です。
• 3つのUse caseは、フォーム項目の棚卸し、CSV列の検査、スタッフ確認メールの下書きです。
• 主CTAは、初心者が自分で型を増やすための教材・テンプレート一覧に絞ります。

業務フロー: フォームをAIに渡す前に分ける

最初にフォルダと表を分けます。intake-raw/ は原本です。氏名、電話、メール、肌や体調の自由記述、服薬、妊娠、未成年の同意、写真利用の可否を置きます。intake-ai-work/ はAI作業用です。架空ID、希望メニュー、来店目的、同意チェックの有無、スタッフ確認が必要なカテゴリだけを置きます。intake-approved/ は人が確認したチェックリストと返信文です。

資料	AIに渡す内容	人だけが見る内容
予約フォーム	希望メニュー、来店目的、初回/再来	氏名、電話、メール、住所
事前カウンセリング	禁忌カテゴリ、注意カテゴリ	病名、薬名、妊娠週数、詳細な体調
同意文	同意欄の有無、更新日、必須/任意	法務・運用上の最終文面
CSV出力	列名、空欄、スタッフ確認フラグ	本人特定情報、自由記述原文
スタッフチェック	誰が見るか、いつ止めるか	施術可否、メニュー変更、返金判断

flowchart TD
  A[フォーム原本 intake-raw] --> B[列を分類]
  B --> C[AI用CSVへ匿名化]
  C --> D[Node.js preflight]
  D --> E[Claude Codeで抜け確認]
  E --> F[スタッフレビュー]
  F --> G[intake-approved 公開前チェック]

この流れのポイントは、Claude Codeに「全部読んで判断して」と頼まないことです。AIが読む前に列を減らします。フォームの自由記述は、実名や病名を含みやすいので、sensitive_note_present: true のようなフラグに置き換えます。必要ならスタッフが原本を開き、AI出力とは別に判断します。

Claude Codeに任せる範囲と人が判断する範囲

Claude Codeに任せる範囲は、フォーム項目の抜け、CSV列名の危険、同意チェックの未設定、スタッフ確認フラグの不足、返信文の下書きです。「初回体験フォームに、写真利用とキャンセル同意があるか」「禁忌カテゴリがある行にstaff_reviewが立っているか」のような確認に向いています。

人が判断する範囲は、施術してよいか、どのメニューへ変更するか、体調や薬の扱い、未成年の同意、返金、キャンセル、広告や効果表現、個人情報の取り扱いです。Claude Codeが「問題ありません」と書いても、そのまま施術判断にはしません。美容・ウェルネス領域では、安心感を出す言葉ほど断定になりやすいので、人の確認を最後に残します。

Claude Codeの公式ドキュメントでは、権限ルールはdeny、ask、allowの順で評価されます。設定ページでは、サンドボックスがBashコマンドと子プロセスのファイルやネットワークの境界を作ると説明されています。フォーム原本を扱う時は、Read(/intake-raw/**) を拒否し、AI作業用の intake-ai-work/ だけを読む設計にします。これは安全を保証する設定ではなく、ミスの入口を狭くするための足場です。

関連する基礎は、Claude Codeの権限設定ガイドと美容室・サロンのメニュー説明改善も近いです。フォームとメニューを分けて整えると、初回予約の不安と当日変更の両方を見られます。

3つのUse case

Use case 1: 初回フォーム項目を棚卸しする

入力: フォーム項目一覧、必須/任意、希望メニュー、同意文、写真利用、キャンセル条件、スタッフ確認が必要な質問。

出力: 予約に必要な項目、施術前に人が見る項目、AIへ渡さない項目、初回向けの短い説明、入力後に表示する注意文。

人の確認: 施術可否、禁忌の扱い、未成年同意、写真利用、キャンセル・返金条件、同意文の最終表現。

フォーム項目の棚卸しでは、まず削る項目を決めます。初回体験の目的が「空き枠を取る」なら、長い体調問診は予約後の確認に回します。逆に、施術前に必ず確認する条件は、予約前にスタッフへ通知される形へ出します。

Use case 2: CSV列に危険な項目が混ざっていないか見る

入力: 架空ID化したCSVの列名、サンプル行、必須列、スタッフ確認フラグ、送信前チェックのルール。

出力: AIに渡してよい列、止める列、空欄の警告、staff_reviewが必要な行、次に人が見る原本欄。

人の確認: 氏名、電話、メール、住所、自由記述、薬や病名、妊娠、未成年、本人同意、写真利用の原本。

CSV出力は、フォーム画面より事故が見えにくい場所です。管理画面では「備考」と見えていても、CSVでは note に全部入ることがあります。Claude Codeに渡す前に、危険な列名と値をローカルで止めます。

Use case 3: スタッフ確認メールの下書きを作る

入力: 架空ID、希望メニュー、確認カテゴリ、予約日時帯、スタッフ担当、返信期限、店舗の通常連絡手段。

出力: スタッフ向け確認メール、来店者へ送る事前確認文、確認済みチェック欄、送らない情報の一覧。

人の確認: 宛先、来店者名、実際の健康情報、施術判断、キャンセル条件、返金案内、店舗の責任者承認。

メール下書きでは、AIに本人情報を埋めさせません。「お客様A」「予約ID B-001」のような架空IDで文面を作り、スタッフが原本を見て送信します。文面はやわらかくても、判断の責任は店舗側に残します。

コピペで使えるプロンプト

次のプロンプトは、intake-ai-work/intake-redacted.csv だけを読む前提です。フォーム原本、顧客名簿、カルテ、写真、決済情報は読ませません。

美容・ウェルネス店舗の初回カウンセリングフォーム点検担当として作業してください。
./intake-ai-work/intake-redacted.csv だけを読み、次の順で出力してください。

1. AIに渡してよい列と止める列
2. 同意チェック、写真利用、キャンセル条件の不足
3. 禁忌カテゴリがある行のstaff_review有無
4. スタッフが原本で確認する欄
5. 予約者へ返す事前確認メッセージの下書き
6. 公開前チェックリスト

制約:
- 施術可否、医療判断、返金判断を断定しない
- 氏名、電話、メール、住所、病名、薬名、妊娠週数、自由記述原文を補わない
- intake-raw、顧客DB、予約システム、メール送信、外部通信には触れない
- 個人情報らしい値を見つけたら処理を止め、項目名だけ報告する
- 出力の最後に「スタッフ確認前・送信不可」と書く

動く確認コード

新しい補助ファイルとして使うなら、保存先は tools/check-beauty-intake-preflight.mjs です。この記事ではリポジトリにファイルを作りません。以下が完全な内容です。検査対象は、記事用の架空配列だけです。実フォーム、実顧客、実予約データは使っていません。

const files = [
  {
    path: "intake-ai-work/intake-redacted.csv",
    text: "intake_id,menu,consent,contraindication_category,staff_review\nB-001,trial_facial,true,sensitive_skin,true"
  },
  {
    path: "intake-ai-work/bad.csv",
    text: "name,email,medication_note\nAiko,[email protected],blood pressure medicine"
  }
];

const blockedFields = [
  "name",
  "email",
  "phone",
  "address",
  "birthdate",
  "medication",
  "diagnosis",
  "pregnancy_week",
  "free_note"
];

const valuePatterns = [
  /[\w.+-]+@[\w.-]+\.[A-Za-z]{2,}/,
  /\b\d{2,4}-\d{2,4}-\d{3,4}\b/,
  /\b(?:medicine|diagnosis|pregnant|allergy)\b/i
];

const findings = [];

for (const file of files) {
  const lowerText = file.text.toLowerCase();
  for (const field of blockedFields) {
    if (lowerText.includes(field)) {
      findings.push({ path: file.path, type: "blocked field", field });
    }
  }
  for (const pattern of valuePatterns) {
    if (pattern.test(file.text)) {
      findings.push({ path: file.path, type: "blocked value", pattern: String(pattern) });
    }
  }
}

console.table(findings);
if (findings.length > 0) {
  process.exitCode = 1;
}

このコードが証明するのは、ローカルの固定フィクスチャに対して、危険な列名や単純な値を検出できることだけです。PDF、画像、手書き、複数列を組み合わせた本人推定、実フォーム連携、予約システム連携は検証していません。

{
  "permissions": {
    "deny": [
      "Read(/intake-raw/**)",
      "Edit(/intake-raw/**)",
      "Read(/customer-records/**)",
      "Edit(/customer-records/**)",
      "Bash(git push *)"
    ],
    "allow": [
      "Read(/intake-ai-work/**)",
      "Edit(/intake-ai-work/**)",
      "Bash(node tools/check-beauty-intake-preflight.mjs *)"
    ]
  },
  "sandbox": {
    "enabled": true,
    "failIfUnavailable": true,
    "allowUnsandboxedCommands": false,
    "filesystem": {
      "denyRead": ["./intake-raw", "./customer-records"],
      "denyWrite": ["./intake-raw", "./customer-records"]
    }
  }
}

Pitfall: よくある原因と直し方

原因の1つ目は、同意チェックを最後の小さなチェックボックスにしてしまうことです。来店者は何に同意したのか分からず、スタッフも更新日を追えません。直し方は、写真利用、キャンセル、体調確認、連絡方法を分け、同意文の更新日をCSVに出すことです。

原因の2つ目は、禁忌を自由記述だけで受けることです。自由記述は丁寧に見えますが、CSVでは検索しにくく、AIに渡す時も危険です。直し方は、カテゴリ欄と staff_review フラグを作り、詳細は原本側に残すことです。

原因の3つ目は、Read拒否だけで十分だと思うことです。Bashや子プロセス、ローカルの補助ツールが別経路で原本を読む可能性があります。直し方は、Claude Codeのdeny、サンドボックスのdenyRead/denyWrite、フォルダ運用、架空データでの拒否テストを重ねることです。

原因の4つ目は、検査コードを本物の予約CSVで試すことです。ターミナル履歴やログに値が残ります。直し方は、許可サンプルも拒否サンプルも架空IDだけで作り、実データでは検査結果に値を再表示しないことです。

ROIの小さな測り方

最初の2週間は、初回体験フォームだけを対象にします。導入前に、予約後の確認電話数、当日メニュー変更数、同意文の説明で止まった件数、スタッフが原本を見直した件数を記録します。導入後も同じ数字を取り、preflightで止めたCSV行数を足します。

計算は、対象件数 × (確認分 + 当日手戻り分) と preflightで止めた件数 を並べるだけで足ります。予約数が増えても、当日変更が増えたならフォームは期待値を整えていません。逆に、予約前の確認が増えたように見えても、当日の施術中止が減るなら意味があります。結果を作らず、同じ項目を同じ期間で見ることが大事です。

よくある質問

Q. 体調や服薬の質問を全部消せば安全ですか。

いいえ。施術前に必要な確認まで消すと、現場のリスクが上がります。AIへ渡す列を減らし、スタッフが原本を見る欄を残すのが目的です。

Q. Claude Codeの権限設定だけで個人情報対策になりますか。

十分とは見ません。権限設定はtoolの境界です。サンドボックス、フォルダ分離、ログに値を出さない運用、スタッフ確認を合わせます。

Q. 美容医療に近い表現もClaude Codeで直せますか。

下書きの警告は作れます。ただし、医療広告や法務判断はこの記事の範囲外です。効果を断定する表現や診断に見える表現は、人が一次情報と自社ルールで確認します。

Q. どのフォームから始めるべきですか。

初回体験、写真利用、キャンセル条件、体調確認が同じ画面にあるフォームから始めます。予約数の多いフォームより、当日の確認が多いフォームが先です。

教材で型を増やすなら

このpreflightは、最初の練習として小さく始められます。まず架空のCSVを作り、列名で止まること、staff_reviewが抜けた時に気づけること、スタッフ確認前に送信しない文面になることを見ます。

同じ型をメニュー説明、FAQ、返信文、公開前チェックにも広げたい人は、教材・テンプレート一覧でプロンプトの型をそろえるのが合います。美容サロンのメニュー説明は美容室・サロンのメニュー改善、権限の基礎はClaude Codeの権限設定ガイドに分けています。

実際に試した結果

この記事では、/images/hero/hero-024.webp が site/public/images/hero/hero-024.webp に存在することを確認しました。公式情報として、Claude Codeの権限設定、設定とサンドボックス、個人情報保護委員会、厚生労働省の衛生管理要領、消費者庁の美容医療注意喚起ページを確認しました。

本文中のJavaScriptは、架空の intake-ai-work/intake-redacted.csv と intake-ai-work/bad.csv を配列で表した構文例です。ローカル固定フィクスチャに対して列名と単純な値を検出する境界を示しました。フォームサービス、予約システム、顧客DB、メール送信、実顧客データでのruntime testは行っていません。公開前チェックでは、このslug、frontmatter、内部リンク、外部リンク、CTA、コードフェンス、10言語ファイル、Qiita記事を検査対象にします。

今日まずやる1手は、実データではなく架空の初回フォームCSVを3行作り、同意、リスクカテゴリ、staff_review の3列だけで止まる行と通る行を見比べる作業です。