【2026年最新】マイナンバー管理を自動化する方法|収集・保管・廃棄の進捗管理をClaude Code/Codexで無人化する仕組み

【2026年最新】マイナンバー管理を自動化する方法|収集・保管・廃棄の進捗管理をClaude Code/Codexで無人化する仕組み

「マイナンバーの管理、集めたはいいけれど、保管や廃棄のルールがあいまいなまま運用している」——多くの会社の経営者・労務担当者が抱える悩みです。マイナンバーは社会保険・税の手続きに必須である一方、通常の個人情報よりも厳格な取扱いルールが定められた「特定個人情報」であり、集めて終わりではなく、収集・保管・利用・廃棄という一連のライフサイクルを最後まで正しく管理する必要があります。

結論から言うと、マイナンバー管理で最も事故が起きやすいのは「廃棄」と「保管期限の管理」です。多くの会社は入社時に収集するところまでは仕組み化していますが、退職者のマイナンバーをいつまで保管し、いつ廃棄すべきかという後工程が曖昧なまま、必要以上に長く、あるいは安全でない方法で保管し続けているケースが少なくありません。

この記事では、マイナンバー管理という業務の全体像と、他の個人情報より厳格に扱うべき理由を整理したうえで、後半ではClaude Code/Codex(AIエージェント)を使って収集状況・保管期限・廃棄予定という「管理の進捗」を無人で回る仕組みに変える方法を、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。

✔️マイナンバー管理の収集・保管・利用・廃棄という4段階の全体像
✔️マイナンバーが特定個人情報として厳格に扱われる理由(安全管理措置・委託先監督・廃棄義務)
✔️手作業で実際に起きる事故パターン(保管期限切れ・廃棄漏れ・アクセス管理の不備)
✔️Claude Code/Codexで収集状況・保管期限・廃棄予定の進捗管理を自動化する具体的な仕組み
✔️独学で自動化を試みた会社がつまずく「3つの壁」とその越え方
✔️手作業・労務クラウドシステム・AI自動化の比較と判断基準
代表菅澤 代表菅澤
マイナンバーは「集めること」よりも「集めた後、正しく管理し続けること」のほうがはるかに難しい業務です。特に退職者のマイナンバーをいつまで持っておくべきかを、明確に answer できる会社は多くありません。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
まずはマイナンバー管理という業務がどんなルールで構成されているかを整理しましょう。労務が初めての方でも読めるように進めます。
Claude Code 完全解説セミナー|経営者・会社役員専用 1on1 60分 無料Claude Codeを経営に活かしたい方へ — AI鬼管理
📌 この記事の結論
【2026年最新】マイナンバー管理を自動化する方法|収集・保管・廃棄の進捗管理をClaude Code/Codexで無人化する仕組み
マイナンバー管理の自動化を、特定個人情報としての取扱いルール・安全管理措置・廃棄義務といった実務の基本から、Claude Code/Codexで収集状況・保管期限・廃棄予定の進捗管理を無人ワークフロー化する仕組みまで、AI鬼管理(株式会社GENAI)が解説します。

01 マイナンバー管理という業務の全体像(収集・保管・利用・廃棄) 効率化・自動化を考える前に、まず「何が義務で、何を守るべきか」を正確に押さえる

📚 用語解説

マイナンバー(個人番号):社会保障・税・災害対策の3分野の行政手続きのために、日本に住民票を持つ全ての人に付番される12桁の番号。企業は従業員やその扶養家族のマイナンバーを、源泉徴収票の作成や社会保険の手続きなど、法律で定められた目的の範囲でのみ取り扱うことができる。

マイナンバー管理の実務は、大きく分けると「収集」「保管」「利用」「廃棄」の4段階で構成されます。この4段階すべてに、通常の個人情報よりも厳格なルールが課されています。

段階内容実務上のポイント
収集入社時などに従業員・扶養家族の番号を取得する利用目的を明示したうえで収集し、番号確認と身元確認(本人確認)を行う
保管取得した番号を安全に保管する法律で定められた事務を行う必要がある場合に限り保管を継続できる
利用源泉徴収票の作成・社会保険手続きなどに使用するあらかじめ明示した利用目的の範囲を超えて使ってはならない
廃棄不要になったマイナンバーを廃棄・削除する保管の必要がなくなったら、できるだけ速やかに廃棄・削除する

1-1. 「保管し続けてよい」タイミングは限定的

マイナンバーは、社会保険・税に関する手続きなど法律で定められた事務を行う必要がある場合に限り保管が認められています。退職者については、関連する書類(源泉徴収票の控えなど)の法定保存期間中は保管を継続できますが、その期間を過ぎれば、速やかに廃棄・削除することが求められます。

📚 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。

📚 用語解説

本人確認(番号確認・身元確認):マイナンバーを収集する際に義務づけられている確認手続き。マイナンバーカードや通知カードなどで「正しい番号であること(番号確認)」を確認し、運転免許証などで「番号の持ち主本人であること(身元確認)」をあわせて確認する。この確認を省略した収集は、法律上の要件を満たさない可能性がある。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「集めたマイナンバーは、ひとまず全部残しておけば安心」という発想は、実はマイナンバー法の考え方とは逆なんです。必要がなくなったら、なるべく早く手元から消すことが原則になっています。
代表菅澤 代表菅澤
この「持ち続けるほうがリスク」という発想の転換ができていない会社が、非常に多い印象です。次の章で、なぜここまで厳格なルールになっているのかを見ていきましょう。

02 なぜマイナンバーは「他の個人情報より厳格」に扱う必要があるのか 安全管理措置・委託先監督・廃棄義務という3つの追加ルール

マイナンバーが特定個人情報として厳格に扱われる背景には、一度漏えいすると、なりすましなど深刻な被害につながりやすいという性質があります。そのため、企業には次のような追加の義務が課されています。

2-1. 安全管理措置

マイナンバーを取り扱う担当者を限定し、アクセス権限を管理し、保管場所への入退室を制限するなど、組織的・人的・物理的・技術的な安全管理措置を講じる必要があります。誰でもアクセスできる共有フォルダにマイナンバーを保存している、といった運用は典型的な不備です。

📚 用語解説

安全管理措置:特定個人情報の漏えい・滅失・毀損を防ぐために事業者が講じるべき措置。組織的措置(取扱規程の整備、責任者の設置)、人的措置(担当者への教育)、物理的措置(書類の施錠管理、区域の制限)、技術的措置(アクセス制御、暗号化)の4種類に整理される。

2-2. 委託先の監督義務

給与計算や社会保険手続きを社労士事務所や外部業者へ委託している場合、委託元の企業には委託先が適切にマイナンバーを取り扱っているかを監督する義務があります。「外部に任せているから自社は関係ない」という考え方は通用しません。

2-3. 廃棄義務

マイナンバーは、保管の必要がなくなった場合、できるだけ速やかに廃棄・削除することが求められます。「念のため残しておく」という発想自体が、マイナンバー法の考え方とは相容れません。

⚠️ 不正な取扱いは通常の個人情報より重い責任を問われうる

マイナンバーを正当な理由なく提供・盗用するなど不正な取扱いがあった場合、通常の個人情報保護法違反よりも重い罰則が科される可能性があります。企業としては、罰則の有無にかかわらず、漏えいそのものが取引先・従業員からの信頼を大きく損なう事態であることを前提に、管理体制を整えておく必要があります。

代表菅澤 代表菅澤
マイナンバーの管理は「うっかり」が許されにくい領域です。だからこそ、人間の記憶や注意力に頼らない仕組みが必要になります。次の章で、手作業運用で実際に起きる事故を見ていきましょう。

03 手作業でよくある事故(あるある事故リスト) 「集めて保管しているだけ」の運用に潜むリスク

✔️退職者のマイナンバーの廃棄漏れ:保管期限が過ぎているのに気づかず、何年も保管し続けている
✔️収集状況の管理漏れ:誰から収集済みで、誰がまだ未提出かをエクセルで手動管理しており、更新が追いつかない
✔️アクセス権限の形骸化:担当者が異動・退職しても、共有フォルダのアクセス権限が更新されないまま残っている
✔️委託先への監督不足:委託先の管理状況を確認する仕組みがなく、「任せているから大丈夫」で済ませている
✔️紙とデータの二重管理:紙で回収したマイナンバー確認書類とシステム上の記録が一致しているか、突き合わせる仕組みがない
⚠️ 「集めて終わり」という運用が最大のリスク

多くの会社は入社時の収集フローは整備していますが、その後の保管期限管理・廃棄という「後工程」の仕組みが手薄です。特に退職者が増えるほど、廃棄すべきマイナンバーの数も増えていくため、後工程を放置すればするほどリスクは積み上がっていきます。

こうした事故は、担当者の不注意が原因ではありません。「誰の、いつの、どの段階のマイナンバーを、いつまでに廃棄すべきか」を人間が記憶やエクセルの手作業で追い続けるという工程そのものが、時間の経過とともに管理漏れを生みやすい構造になっているのです。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
入社時の収集は多くの会社がきちんとやっています。抜け落ちやすいのは、退職後の廃棄タイミングの管理なんですよね。次の章で、その仕組みごと変える方法を紹介します。
Claude Code 完全解説セミナー|経営者・会社役員専用 1on1 60分 無料Claude Codeを経営に活かしたい方へ — AI鬼管理

04 【核心】Claude Code/Codexで管理の「進捗」を無人で回る仕組みにする 効率化ではなく自動化。ただし「番号そのもの」の扱いには注意が必要

📚 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。

⚠️ 自動化の対象は「番号そのもの」ではなく「管理の進捗」

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)。重要なのは、AIに「マイナンバーそのものを扱わせる」のではなく、収集・保管期限・廃棄予定という管理業務の進捗をワークフローごとAIに渡してしまうという発想の転換です。

4-1. 「AIに聞く」と「AIが勝手にやる」は別物

ChatGPTに「マイナンバーの保管期限のルールを教えて」と聞くのは効率化です。人間が作業の主体で、AIは調べ物を速くしてくれるだけ。この使い方では、廃棄漏れの見落としはなくなりません。

一方、Claude Code/Codexで作るのは自動化です。「従業員マスタと退職日データを読み込み、保管期限が近い・過ぎている対象者をリストアップして、廃棄タスクを報告する」という一連の流れを最初に一度だけ設計しておけば、あとは決まったトリガーで人間が何もしなくても走り続けます。人間の仕事は、最後に上がってきた報告を確認し、実際の廃棄作業を実行することだけです。

📅 毎月1日(トリガー)
🤖 従業員マスタ・退職日データを読み込み
📊 収集状況・保管期限を自動集計
⚠️ 廃棄期限が近い対象者を検知
📧 廃棄タスク・委託先確認リストを作成
👤 人は確認して実行するだけ

4-2. Claude Code/Codexに任せられるマイナンバー管理の作業

これまで人間がやっていた作業Claude Code/Codexに任せた後
誰から収集済みかをエクセルで手動管理入社・収集状況データを読み込んで自動で一覧化
退職者の保管期限を個別に思い出して確認退職日・関連書類の保存期間から保管期限を自動計算
廃棄すべき対象者を目視でチェック期限が近い・過ぎている対象者を自動抽出・自動フラグ付け
委託先の管理状況を都度問い合わせて確認委託先チェックリストの提出状況を自動で集計・督促
監査対応用の管理台帳を整形収集・保管・廃棄の状況を人別・年度別に自動出力

ポイントは、マイナンバーそのものの保管場所やアクセス制限は変えず、その「周辺の進捗管理」だけをAIに任せられることです。安全管理措置の体制はそのままに、「誰の、どの段階が、いつ期限を迎えるか」という管理業務の手作業部分が、AIの仕事に置き換わります。

4-3. 導入は3ステップ(プログラミング不要)

1
現状の管理ルールをClaude Codeに説明するデスクトップアプリのClaude Codeに、いま使っている収集状況の管理表と退職者データを見せて、「保管期限のルール・廃棄のタイミング」を日本語で説明します。仕様書は不要で、会話で伝えれば十分です。
2
ワークフローを一緒に設計してもらう「毎月、保管期限が近い人をリストアップして」と依頼すると、Claude Codeがデータの読み込みから集計・チェック・報告までの一連の手順を組み立てます。手順自体をAIが作るので、数式を自分で書く必要はありません。
3
定期実行の仕組みに載せる設計したワークフローを、決まった日時に自動で走るように設定します。以降は毎月、廃棄タスクリストと委託先の確認状況が自動で手元に届く状態になります。

4-4. AI鬼管理(株式会社GENAI)での実践例

AI鬼管理では、この「管理業務をClaude Codeのワークフローに落とす」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——をトリガー起動の自動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業務に組み込も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 AI鬼管理山崎
Claude Code自体は月数千円から使えるツールなので、「ツールを買えば解決」に見えるんですよね。でも実際に成果が出るかどうかは、ツールではなく設計と運用で決まります。ここからが本題です。

05 ただし独学には「3つの壁」がある——最短で越える方法 Claude Codeは強力。だからこそ、最初の設計を間違えると危ない

マイナンバー管理の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:自社ルールを「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。この設計を曖昧にしたまま作った仕組みは、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。

独学で導入AI鬼管理(伴走支援)で導入
最初の題材選び手探り。難しい業務から始めて挫折しがち貴社の業務を棚卸しし、成功しやすい定型業務から着手
業務ルールの言語化自力で仕様を書き起こす(数十時間規模)実際の管理台帳・退職者データを見ながら一緒に言語化
検証テストの型を知らず「動いたら本番」になりがち過去データ突合・異常系テストまで型として提供
社内定着担当者1人に依存(第二の属人化)研修形式で複数人が扱える状態まで育成
マイナンバー管理の先への展開1業務で力尽きるケースが多い入社・退職手続き・社会保険手続き等へ同じ型で横展開
代表菅澤 代表菅澤
この3つの壁は、Claude Codeの性能とは無関係です。どれだけAIが賢くなっても、指示する側の設計と検証の型がなければ安心して任せられません。

06 AI鬼管理(株式会社GENAI)での実践支援 3〜6ヶ月で、自動化を「自社で作れる状態」にする伴走型トレーニング

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、実際に動く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。

✔️無料相談(約1時間):現在の業務を棚卸しし、どの業務から自動化すべきかをその場で診断
✔️オンライン伴走セッション:貴社の実データ・実ファイルを使い、ワークフローの設計から構築までを講師と一緒に進める
✔️90日で「不在でも回る仕組み」を完成:最初の3ヶ月で、担当者が張り付かなくても走る自動化を最低1つ稼働させる
✔️検証と保守の型まで習得:過去データとの突合テスト、ルール変更時の直し方など、壁2で挫折しないための技術移転
✔️横展開の設計(4〜6ヶ月目):マイナンバー管理で作った型を、入社・退職手続き・社会保険手続きなど他の定型業務へ展開し、社内に定着させる
1
無料相談で診断(約1時間)現在の業務内容を伺い、「どの業務が・どの順番で・どこまで」自動化できるかをその場で診断します。この段階までは費用がかかりません。
2
前半カリキュラム(1〜3ヶ月):最初のワークフローを作り切る自社業務を題材にした伴走セッションで、設計・構築・検証まで完了させ、実際に業務で稼働させます。
3
後半カリキュラム(4〜6ヶ月):横展開と社内定着2本目以降を受講者主導で構築し、講師はレビュー役に回ります。プログラム終了時には「自走できる状態」がゴールです。

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。「マイナンバーの廃棄タイミングが分からず不安」「委託先の管理状況を把握しきれていない」という会社ほど効果が出やすい設計です。

💡 どの業務から自動化すべきか

マイナンバー管理のように「ルールが明確」「期限管理が重要」「対応漏れの影響が大きい」業務は、AI自動化との相性が最も良い領域です。自社の業務を「ルールが明確な定型作業」から順に並べて、上から自動化していく——この優先順位付けも、AI鬼管理の初回で必ず一緒に行います。

代表菅澤 代表菅澤
「Claude CodeやCodexがすごい」で終わる記事は世の中にたくさんありますが、すごいツールを買った会社と、業務が実際に自動で回っている会社の間には大きな溝があります。その溝を最短で渡るための伴走が、AI鬼管理だと思ってください。
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「マイナンバーの廃棄、正直きちんとできているか自信がない」という会社ほど、最初の棚卸しだけでも大きな気づきがあります。まずは今の管理表を見せて相談してみてください。
Claude Code 完全解説セミナー|経営者・会社役員専用 1on1 60分 無料Claude Codeを経営に活かしたい方へ — AI鬼管理

07 手作業 vs 労務クラウドシステム vs Claude Code/Codex 比較まとめ 自社の規模と体制に合ったマイナンバー管理の「正解」を選ぶ

手作業(エクセル管理)労務クラウドシステムClaude Code/Codex自動化
初期コストほぼゼロ初期設定+従業員への展開が必要ワークフロー設計のみ(既存台帳流用可)
月額コストゼロ(ただし人件費が隠れコスト)従業員数×数百円が相場AI利用料のみ(他業務の自動化と共用)
保管期限の管理人間が個別に確認製品によってはアラート機能あり期限接近者を自動検知・自動報告
委託先管理都度問い合わせて確認契約範囲外のことが多いチェックリストの提出状況を自動集計
マイナンバー以外への展開できない労務領域のみ入社・退職・社会保険手続き等あらゆる定型業務に展開可能

まとめると、判断基準は次のとおりです。

✔️従業員数が少なく、入退社もほぼない:エクセル管理+定期的な棚卸しでも当面は対応可能
✔️労務管理全体をシステム化したい:労務クラウドシステムの導入が本命
✔️既存の管理台帳を活かしつつ廃棄漏れ・委託先確認をなくしたい/マイナンバー以外の管理業務も自動化したい:Claude Code/Codexによるワークフロー自動化が最有力

マイナンバー管理は「集めて終わり」ではなく、「保管・利用・廃棄まで正しく回し続ける」ことが本質です。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、入社手続きの自動化については入社手続きを自動化する方法もあわせてどうぞ。

代表菅澤 代表菅澤
マイナンバー管理は入口にすぎません。ここで「業務をAIワークフローに渡す」感覚を掴めば、社会保険手続きや退職手続きなど、他の労務業務にも同じ型を展開できます。管理業務に追われる会社から、仕組みで回る会社へ。その転換をぜひ体験してください。

あわせて読みたい:同じテーマの記事

最初の自動化ワークフローを、貴社の実業務で一緒に作りませんか

「うちのマイナンバー管理、Claude CodeやCodexでどこまで自動化できる?」「独学で試したが止まってしまった」というご相談、お気軽にどうぞ。
AI鬼管理は、貴社の実際の管理台帳・業務フローを題材に、設計・検証・社内定着まで伴走します。3つの壁を、最短距離で越えましょう。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「AIは触ったことがない」という労務担当の方でも大丈夫です。まずは無料相談で、いま一番手間がかかっている管理業務を1つ教えてください。それをどう自動化するか、その場で一緒に設計します。

NEXT STEP

この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか?

AI活用を自社で回せるようになりたい方へ

AI鬼管理

Claude Code・Cowork導入支援から業務設計・社内浸透まで実践ベースで伴走。「自社で回せる組織」を90日で作る経営者向けトレーニング。

よくある質問

Q. 退職した従業員のマイナンバーは、いつまで保管すればいいですか?

A. 退職後もマイナンバーを保管できるのは、源泉徴収票の作成など、法律で定められた事務に必要な期間に限られます。関連書類の法定保存期間を過ぎたら、マイナンバーはできるだけ速やかに廃棄・削除する必要があります。「念のため残しておく」という運用は、マイナンバー法の考え方に反するおそれがあります。

Q. マイナンバーの管理を委託先(社労士事務所等)に任せている場合、自社の責任はどうなりますか?

A. 委託している場合でも、委託元の企業には委託先が適切にマイナンバーを取り扱っているかを監督する義務があります。「外部に任せているから自社は関係ない」という考え方は通用せず、委託先の管理状況を定期的に確認する仕組みを自社側でも持っておく必要があります。

Q. マイナンバーを扱う担当者は限定する必要がありますか?

A. はい。安全管理措置の一環として、マイナンバーを取り扱う担当者を限定し、アクセス権限を適切に管理することが求められます。誰でもアクセスできる共有フォルダに保管する、担当者が異動・退職してもアクセス権限を更新しないといった運用は、安全管理措置の不備にあたるおそれがあります。

Q. Claude CodeやCodexにマイナンバーそのものを読み込ませても大丈夫ですか?

A. 本記事で推奨している自動化は、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」「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。

Q. Claude CodeやCodexでマイナンバー管理の進捗を自動化するのに、プログラミングの知識は必要ですか?

A. 不要です。Claude CodeやCodexは日本語の指示だけで動くAIエージェントで、既存の管理台帳や退職者データを見せて保管期限のルールを説明すれば、期限接近者の検知・廃棄タスクのリストアップ・委託先確認状況の集計といったワークフローをAI側が組み立てます。AI鬼管理のクライアント企業でも、非エンジニアのバックオフィス担当者が同様の仕組みを運用しています。

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、「自社ルールの言語化」「出力の検証」「社内定着」という3つの壁があり、特にマイナンバーのような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。

Q. 労務クラウドシステムとClaude Code/Codexの自動化はどちらを選ぶべきですか?

A. 入社・退職手続き、給与、マイナンバー管理まで含めて労務基盤を一新したい場合は労務クラウドシステムが本命です。一方、既存の管理台帳を活かしながら保管期限・廃棄管理だけを自動化したい場合や、マイナンバー管理に限らず社会保険手続き・請求書処理など複数の定型業務をまとめて自動化したい場合は、Claude Code/Codexによるワークフロー自動化のほうが投資対効果が高くなります。

AIAI鬼管理

AI鬼管理へのお問い合わせ

この記事を読んで気になった方へ。
AI鬼管理の専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化プランを無料でご提案します。

会社名を入力してください
業種を選択してください
お名前を入力してください
※法人・事業用のメールアドレスでお願いします(Gmail等の個人用フリーメールは受付できません)
正しいメールアドレスを入力してください

1つ以上選択してください
1つ以上選択してください
月額コストを選択してください

約1時間のオンライン面談(Google Meet)です

空き枠を取得中...
面談日時を選択してください

予約確定後、Google Calendarの招待メールをお届けします。
しつこい営業は一切ございません。

監修 最終更新日: 2026年7月26日
菅澤孝平
菅澤 孝平 株式会社GENAI 代表取締役
  • AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
  • Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
  • 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社(2021年設立・鬼管理専門塾運営)にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
  • 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
現在は AI鬼管理(Claude Code活用の伴走型パーソナルトレーニング)を主事業とし、経営者と二人三脚で「AIに業務を任せる仕組み」を実装。「実行を強制する環境」を AI で構築する手法を、自社の実運用知見をもとに発信している。