【2026年最新】マイナンバー管理にAIを活用する方法｜「聞く」で終わらせないClaude Code／Codexの使い方
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この記事の内容
「マイナンバー管理にAIを使いたいけれど、ChatGPTに質問するくらいしか思いつかない」——AI活用を検討し始めた労務担当者・経営者から、非常によく聞く声です。
結論から言うと、マイナンバー管理におけるAI活用には明確な3つのレベルがあり、多くの会社は「レベル2：AIに手伝ってもらう」で止まっています。しかし本当に効果が出るのは、「レベル3：AIに任せる」まで到達したときです。この記事では、レベル1から3までの違いを具体例で整理したうえで、後半ではClaude Code／Codex（AIエージェント）でレベル3の「任せる」段階まで進める具体的な設計方法を、弊社サービス「AI鬼管理」（運営: 株式会社GENAI）の実践ノウハウとともに解説します。
なお、特定個人情報としての取扱いルールや保管・廃棄義務など、マイナンバー管理そのものの実務ルールについては、姉妹記事のマイナンバー管理を自動化する方法で詳しく解説しています。本記事は「AIをどう使い分けるか」という活用レベルに焦点を当てて解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 THREE LEVELS マイナンバー管理×AI活用の3つのレベル AIとの付き合い方は、実は段階に分かれている
📚 用語解説
AI活用のレベル分け：本記事独自の整理軸。レベル1（AIに聞く＝質問して回答をもらう）、レベル2（AIに手伝ってもらう＝データを渡して部分的な処理をしてもらう）、レベル3（AIに任せる＝一連の業務フローを丸ごと実行してもらう）の3段階で、AIとの関わり方の深さを表す。
| レベル | 内容 | マイナンバー管理での具体例 | 人間の役割 |
|---|---|---|---|
| レベル1：聞く | 質問して回答をもらう | 「保管期限のルールを教えて」と聞く | 質問し、回答を自分で作業に反映する |
| レベル2：手伝ってもらう | データを渡して部分処理してもらう | 収集状況の一覧表を渡して「未提出者を教えて」と依頼する | 毎回データを渡し、結果を確認・活用する |
| レベル3：任せる | 一連の業務フローを丸ごと実行してもらう | 毎月自動で保管期限をチェックし、廃棄タスクまで報告される | 最終確認と実行だけ行う |
この記事のタイトルにもある「マイナンバー管理 AI」というキーワードで検索する方の多くは、実はレベル1かレベル2をイメージしています。しかし本当に労力が減るのはレベル3です。次の章から、それぞれのレベルで具体的に何ができるかを見ていきます。
代表菅澤
1-1. レベルは「積み上げ」ではなく「発想の切り替え」
レベル1・2・3は、必ずしも順番に積み上げていくものではありません。レベル1やレベル2をどれだけ極めても、自動的にレベル3に到達するわけではないのです。レベル1・2は「人間がAIを操作する」という発想が土台にあるのに対し、レベル3は「AIが業務を遂行し、人間はその結果を受け取る」という発想そのものの切り替えが必要になります。
マイナンバー管理という業務を例に取ると、レベル1・2は「今、未提出の人は誰ですか」と毎回尋ねると答えてくれる秘書のような存在で、レベル3は「毎月、保管期限が近い人を確認して報告します」と自律的に動く担当者のような存在です。同じAIでも、どちらの役割を担わせるかによって、得られる価値はまったく異なります。
📚 用語解説
特定個人情報：マイナンバー（個人番号）を含む個人情報のこと。個人情報保護法上の「個人情報」よりも厳格な規制（マイナンバー法）が適用され、利用目的の制限・安全管理措置・委託先の監督・廃棄義務など、通常の個人情報にはない追加のルールが課される。AI活用のレベルを検討する際も、この厳格さを踏まえた設計が前提になる。
この特定個人情報としての厳格さがあるからこそ、マイナンバー管理は「AIにどこまで任せてよいか」の線引きが特に重要な業務です。次の章から、レベルごとに何ができて何ができないのかを具体的に見ていきます。
02 LEVEL 1 レベル1：AIに聞く（ルール確認・文面作成） 最も手軽だが、効果も限定的な使い方
レベル1は、ChatGPTなどのAIチャットに直接質問する使い方です。マイナンバー管理では、次のような場面で活用されています。
レベル1の使い方は、手軽で今すぐ始められるのが利点です。ただし実際の収集状況や保管期限のデータを扱わないため、進捗管理そのものは一切効率化されません。「知識を得る」「文章を作る」補助であって、業務そのものを代行してはくれません。
📚 用語解説
生成AIチャット：ChatGPTなど、対話形式で質問に回答したり文章を生成したりするAIサービスの総称。手軽に使える一方、ファイル操作やシステム連携、定期実行のような「業務プロセスの実行」は行えず、あくまで人間がその都度質問し、結果を自分で活用する必要がある。
AI鬼管理山崎
03 LEVEL 2 レベル2：AIに手伝ってもらう（進捗チェック・期限確認） ここまで進めば十分便利。ただし「毎回頼む」手間は残る
レベル2は、収集状況の一覧表や退職者データをAIに渡して、部分的な処理をしてもらう使い方です。
レベル2まで進むと、実務での体感効果はかなり大きくなります。「この一覧表から未提出者を探して」と依頼するだけで、これまで時間をかけて目視確認していた作業が数分で終わる、というケースも珍しくありません。多くの会社が「AIをうまく使えている」と感じ始めるのは、このレベル2の段階です。
レベル2のAI活用は便利ですが、あくまで「人間がデータを渡し、指示を出す」ことがトリガーになっています。担当者が忙しくて声をかけ忘れれば、保管期限のチェックはその月止まったままです。「便利なツールが手元にある」状態と、「業務が自動で回っている」状態は、似ているようでまったく違います。
代表菅澤
04 THE LIMIT レベル1・2だけで終わると起きる限界 便利なはずなのに、なぜ担当者の負担は減りきらないのか
つまりレベル1・2は、「AIが優秀になった」だけで「業務の仕組みが変わった」わけではありません。人間が主体である限り、人間の記憶力・体調・繁忙度に依存する構造は変わらないのです。特にマイナンバー管理では、保管期限や廃棄タイミングの見落としがそのまま特定個人情報の不適切な長期保管という形でリスクに直結するため、レベル2止まりの運用は他の業務以上に注意が必要です。
経験則として、こうした限界が表面化しやすいのは退職者数が増え、収集・廃棄の対象者が積み重なり始めたタイミングです。従業員数が少ないうちはレベル2の運用でも回りますが、退職者が増えるたびに「誰の、どの段階のマイナンバーを、いつまでに廃棄すべきか」という管理対象そのものが積み上がっていきます。
AI鬼管理山崎
05 WHY STUCK 多くの会社がレベル2で止まってしまう理由 「便利ツール」と「業務基盤」の間にある、見えない壁
5-1. 「チャット」と「ワークフロー」は別の道具
レベル1・2の使い方は、AIをチャットツールとして使っています。一方レベル3は、AIをワークフロー（決まった手順で自動的に走る仕組み）の実行エンジンとして使います。この2つは似ているようで、設計の発想がまったく異なります。チャットの延長線上でいくら工夫を重ねても、ワークフロー化には至らないのです。
5-2. 「便利ツール」から「業務基盤」への切り替え
多くの会社がレベル2で止まる理由は、能力や知識の不足ではなく、「ワークフローとして設計する」という発想自体を知らないためです。トリガー（いつ動かすか）・入力（何を読み込むか）・処理（何を判定するか）・出力（誰に何を報告するか）という4つの要素を最初に設計してしまえば、あとは決まった手順で自動的に走り続けます。
📚 用語解説
ワークフロー設計：トリガー（実行のきっかけ）・入力（読み込むデータ）・処理（判定・集計のロジック）・出力（誰に何を届けるか）の4要素を定義し、業務の流れを仕組み化すること。この設計ができていれば、Claude Code／CodexのようなAIエージェントに一連の作業を任せることができる。
代表菅澤
06 LEVEL 3 【核心】レベル3：Claude Code／Codexに「任せる」設計にする トリガーで勝手に走るワークフローに落とし込む
📚 用語解説
Claude Code／Codex：Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社が提供するAIエージェント。ChatGPTのような「質問に答えるAI」と違い、指示を受けてパソコン上のファイル操作・データ集計・文書作成などの作業そのものを実行できる。プログラミング不要で、日本語の指示だけで業務の仕組みを構築できるため、非エンジニアの経営者・バックオフィス担当者の業務自動化ツールとして注目されている。デスクトップアプリで利用可能。
マイナンバーそのものをAIツールに読み込ませて処理させることは、安全管理措置の観点から慎重であるべきです。本記事で解説するレベル3の自動化は、マイナンバーの実際の値ではなく、「誰から収集済みか」「いつまで保管が必要か」「いつ廃棄すべきか」といった管理台帳・進捗データを対象にしています。番号そのものは、アクセス制限された専用のシステムや保管場所で管理し、AIには進捗管理という周辺業務を任せる、という切り分けが安全です。
ここからがこの記事の核心です。本記事では以降、操作イメージを弊社が主に使うClaude Codeで説明します（Codexでも同じことができます）。レベル2からレベル3へ切り替える鍵は、「毎回頼む」から「決まったトリガーで勝手に動く」への発想転換です。
6-1. レベル2からレベル3への切り替え方
レベル2で「一覧表を渡して未提出者を教えて」と依頼していた作業を、「毎月決まった時間に、自動でデータを読み込んで保管期限をチェックし、廃棄タスクを報告する」という一連の流れとして最初に一度だけ設計します。これがレベル3です。人間が毎回声をかける必要がなくなり、AIが自律的に業務を遂行します。
6-2. レベル別の作業の違い
| 作業 | レベル2（手伝ってもらう） | レベル3（任せる） |
|---|---|---|
| チェックの開始 | 人間がデータを渡して依頼 | トリガーで自動的に開始 |
| ルールの説明 | 毎回同じ説明を繰り返す | 最初に一度設計すれば以降は不要 |
| 期限管理 | 気づいたときだけ依頼 | 毎回自動でチェック・報告 |
| 担当者不在時 | 確認が止まる | 通常どおり動き続ける |
| 他業務への展開 | 個別に都度対応が必要 | 同じ設計思想で横展開しやすい |
6-3. 導入は3ステップ（プログラミング不要）
6-4. AI鬼管理（株式会社GENAI）での実践例
AI鬼管理では、この「レベル2からレベル3へ切り替える」やり方を、クライアント企業の実業務で数多く構築してきました。マイナンバー管理と同じ構造の定型業務——入社・退職手続き、社会保険手続き、勤怠集計、請求書の作成・照合など——をレベル3のワークフローに変え、人は「最終確認と実行」だけに絞る運用です。もちろん、運営元の弊社（株式会社GENAI）自身のバックオフィスも、すべて同じ仕組みで回しています。
……と、ここまで読むと「明日からできそうだ」と感じるかもしれません。ただし正直にお伝えすると、Claude Codeを検索しながら独学でレベル3まで到達しようとした会社の多くが、途中で止まります。なぜ止まるのか。次の章で、その「壁」の正体と越え方を説明します。
AI鬼管理山崎
07 THE 3 WALLS 「AIに聞く」で終わらせないための独学の3つの壁 Claude Codeは強力。だからこそ、最初の設計を間違えると危ない
マイナンバー管理をレベル3まで進める自動化でつまずくポイントは、ほぼ次の3つに集約されます。
壁1：業務ルールを「正確に言語化」できない
Claude CodeやCodexは指示されたとおりに正確に働きますが、指示が曖昧なら曖昧なまま自動化されます。「保管期限はどの書類の保存期間を基準にする？」「委託先の確認頻度は？」「どの範囲までAIに読み込ませてよいか？」——マイナンバーは取扱いの範囲を厳密に線引きする必要がある領域です。この言語化を飛ばして作った仕組みは、安全管理措置の不備を見逃す装置になりかねません。ここが独学の最初で最大の壁です。
壁2：検証のやり方を知らないまま「AIを信じてしまう」
AIの出力は必ず検証が必要です。過去の収集・廃棄記録と自動集計の結果を突き合わせる、わざと期限切れのダミーデータを入れて挙動を確かめる——こうしたテストの型を知らないと、「動いているように見えるが正しいかは誰も知らない」状態で本番運用に入ってしまいます。
壁3：作った本人しか触れない「第二の属人化」
担当者が一人でワークフローを作って一人で運用していると、その人の退職と同時に仕組みが止まります。社内の複数人がAIワークフローを読み書きできる状態まで持っていって、初めて「会社の資産」になります。ここは技術ではなく、教育と運用設計の問題です。
代表菅澤
08 AI KANRI AI鬼管理の具体的な進め方 3〜6ヶ月で、レベル3の自動化を「自社で作れる状態」にする
この3つの壁を越えるために弊社（株式会社GENAI）が提供しているのが、AI鬼管理です。Claude Code／Codexをはじめとした最新AIによる業務自動化を、3〜6ヶ月間・オンラインセッション形式で伴走するトレーニングプログラムで、ツールの一般論を教える座学ではありません。受講者が自社の実業務——例えば今お使いのマイナンバー管理台帳そのもの——を教材に、レベル3まで到達する自動化ワークフローを自分の手で作り切るところまでやります。
対象は従業員1名以上の会社の経営層・バックオフィス責任者で、プログラミング経験は問いません。「ChatGPTは使っているが、業務は楽になった実感がない」「マイナンバーの廃棄タイミングに不安がある」という会社ほど効果が出やすい設計です。
すでにレベル2（AIに手伝ってもらう）まで到達している会社は、AI活用への抵抗感が少なく、レベル3への移行もスムーズに進みやすい傾向があります。「AIはもう使っている」という会社ほど、実は一番伸びしろが大きいというのが、AI鬼管理での実感です。
AI鬼管理山崎
09 COMPARISON & SUMMARY レベル1 vs レベル2 vs レベル3 徹底比較 自社が今どのレベルにいて、どこを目指すべきかを判断する
| レベル1（聞く） | レベル2（手伝ってもらう） | レベル3（任せる） | |
|---|---|---|---|
| 初期コスト | ほぼゼロ | ほぼゼロ | ワークフロー設計のみ（既存台帳流用可） |
| 進捗管理 | 変わらず人間が実施 | AIに依頼すれば代行 | トリガーで自動チェック |
| 依頼の手間 | その都度質問 | その都度データを渡して依頼 | 設計後は不要 |
| 担当者不在時 | 影響なし（元々人間が主体） | チェックが止まる | 通常どおり動き続ける |
| 廃棄期限の検知 | できない | 依頼すれば可能 | 自動で毎回検知 |
| 他業務への展開 | 個別に都度質問するのみ | 個別に都度依頼するのみ | 同じ設計思想で横展開しやすい |
まとめると、判断基準は次のとおりです。
マイナンバー管理のAI活用は、レベル1・2で止めるか、レベル3まで進めるかで得られる効果がまったく異なります。社会保険・労務手続きに関わる他の業務の自動化については、社会保険・労務手続き 業務のAI自動化 完全ガイドでも全体像を整理していますので、あわせてご覧ください。また、退職手続きの自動化については退職手続きを自動化する方法もあわせてどうぞ。
代表菅澤
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よくある質問
Q. マイナンバー管理にAIを使うなら、まず何から始めればいいですか？
A. まずはレベル1（AIに質問する）から始めて、保管期限や廃棄のルールを整理するのがおすすめです。慣れてきたら収集状況の一覧表を渡してチェックを依頼するレベル2に進み、最終的には毎月自動で保管期限のチェックが完了するレベル3への移行を検討すると、段階的に無理なくAI活用を深められます。
Q. ChatGPTでマイナンバー管理をするのと、Claude CodeやCodexで自動化するのは何が違いますか？
A. ChatGPTのようなチャットAIは、質問すれば答えてくれますが、実行のたびに人間がデータを渡して依頼する必要があります（レベル1〜2）。Claude CodeやCodexは、パソコン上でファイルの読み込み・集計・出力までの一連の作業を、決まったトリガーで自動的に実行できる点が異なります（レベル3）。
Q. マイナンバーそのものをAIに読み込ませても安全ですか？
A. 慎重であるべきです。本記事で推奨しているレベル3の自動化は、マイナンバーの実際の値そのものではなく、「誰から収集済みか」「いつまで保管が必要か」といった管理台帳・進捗データを対象にしています。番号そのものはアクセス制限された専用のシステムや保管場所で管理し、AIには進捗管理という周辺業務を任せるという切り分けが安全です。
Q. レベル2からレベル3に進めるのに、専門知識は必要ですか？
A. プログラミングの専門知識は不要です。ただし「どのタイミングで、何を読み込み、何を判定して、誰に報告するか」というワークフローの設計を、自社の言葉で説明できる必要があります。この言語化さえできれば、Claude Code／Codexが手順の組み立てを担ってくれます。
Q. すでにAIで進捗確認を手伝ってもらっていますが、それでは不十分ですか？
A. 不十分というわけではありませんが、伸びしろが大きい状態です。レベル2は「人間が毎回依頼する」ことが前提のため、担当者の記憶や繁忙度に影響を受けます。レベル3まで進めれば、依頼を忘れる心配や担当者不在時の停止リスクがなくなり、より安定した運用になります。
Q. マイナンバー管理の自動化を独学で進めるのは可能ですか？
A. 可能ですが、「業務ルールの言語化」「出力の検証」「社内定着」という3つの壁があり、特定個人情報を扱う業務では取扱い範囲の線引きを誤るリスクに特に注意が必要です。独学で進める場合は、必ず「AIに何を読み込ませてよいか」を明確に線引きしたうえで設計してください。最短で確実に立ち上げたい場合は、貴社の実業務を題材に設計から検証・定着まで伴走するAI鬼管理のような支援サービスの活用が近道です。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
