在職証明書とは？提出が必要なケース・記載項目・作成の流れを解説｜Claude Code／Codexで発行業務を自動化する方法まで
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「保育園の入園手続きに必要なので、在職証明書を発行してほしい」——従業員からこう頼まれて、フォーマットを探すところから始めた経験がある経理・総務担当者は多いはずです。年に数回しか発生しない業務だからこそ、毎回「あれ、前回どうやったっけ」と手が止まりがちです。
結論から言うと、在職証明書に法律上の発行義務はありません。ただし正当な理由なく発行を拒否すると労使間のトラブルに発展しかねず、実務上は求められたら速やかに発行するのが一般的です。書式も法律で定められておらず、記載すべき項目（氏名・入社年月日・所属部署・雇用形態など）を満たしていれば、会社独自のフォーマットで問題ありません。
この記事では、在職証明書が必要になる具体的なケース、記載項目、作成の流れと注意点を整理します。そのうえで後半では、従業員からの発行依頼対応をClaude Code／Codex（AIエージェント）で効率化する方法を、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。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 WHAT IS IT 在職証明書とは？発行義務はある？ まず定義と、会社側の発行義務の有無を正確に押さえる
在職証明書とは、従業員が現在特定の企業・組織に在籍し、就労していることを証明する書類です。「就労証明書」「勤務証明書」「在籍証明書」など、呼び方は提出先によって異なりますが、指している内容はほぼ同じです。
📚 用語解説
在職証明書：従業員が現在の勤務先に在籍し、就労していることを証明する書類。法律で定められた統一のフォーマットは存在せず、会社が独自に作成する。就労証明書・勤務証明書・在籍証明書と呼ばれることもあり、提出先（保育園・金融機関・入国管理局など）によって呼称や様式が異なる場合がある。
在職証明書の発行そのものに、法律上の義務はありません。ただし、正当な理由なく発行を拒否すると、従業員との信頼関係を損ない、労使間のトラブルに発展する可能性があります。実務上は、就業規則等に発行のルールを定めたうえで、求めがあれば速やかに対応するのが一般的です。
AI鬼管理山崎
02 WHEN NEEDED 在職証明書が必要になる6つのケース 従業員がどんな場面で発行を依頼してくるかを把握しておく
在職証明書の提出を求められる場面は幅広く、次のようなケースが代表的です。
| ケース | 提出先 | 証明の目的 |
|---|---|---|
| 保育園・学童保育の入園申請 | 自治体・保育施設 | 保護者が就労していることの証明 |
| 転職活動 | 転職先企業 | 現在の勤務状況の確認 |
| 住宅ローン・賃貸契約の審査 | 金融機関・不動産会社 | 申告した収入の裏付け |
| 公営住宅の入居申込 | 自治体 | 世帯の収入・就労状況の証明 |
| 配偶者の扶養に入る手続き | 配偶者の勤務先・健康保険組合 | 収入基準を満たすかの確認 |
| 外国人労働者の在留資格（ビザ）申請・更新 | 出入国在留管理局 | 就労の実態を伴う雇用の証明 |
特に保育園の入園申請は、多くの自治体で提出期限が明確に決まっており、従業員側の生活設計に直結します。会社側の対応が遅れると、入園手続き自体に間に合わなくなるリスクがあるため、優先度の高い依頼として扱う必要があります。
代表菅澤
03 REQUIRED FIELDS 在職証明書に書くべき項目 法律上の定型フォーマットはないが、押さえるべき項目は共通している
在職証明書のフォーマットは会社が自由に決められますが、提出先で必要とされる情報は共通しています。次の項目を漏れなく含めるようにしましょう。
提出先によっては、これらに加えて勤務時間・週の勤務日数・雇用期間の見込みなどの記載を求められることがあります（保育園の入園申請で典型的です）。依頼を受けた際に、提出先指定のフォーマットがあるかどうかを最初に確認することが、手戻りを防ぐポイントです。
📚 用語解説
就労証明書（保育園提出用）：保育園・学童保育の入園審査で提出を求められる、在職証明書の一種。多くの自治体で共通の様式が指定されており、氏名・雇用形態に加えて、勤務時間・勤務日数・雇用期間の見込みなど、保育の必要性を判断するための詳細な項目が含まれる点が、一般的な在職証明書と異なる。
AI鬼管理山崎
04 THE PROCESS 在職証明書を作成する流れ 発行依頼を受けてから交付までの標準的なステップを押さえる
在職証明書の作成は、次のような流れで進めるのが一般的です。
保育園の入園申請やビザの更新など、提出先に期限があるケースでは、従業員がいつまでに提出する必要があるのかを依頼受付時に確認しておくと、社内の処理優先度を正しく判断できます。
代表菅澤
05 CAUTIONS 作成時に注意すべき5つのポイント 特に「虚偽記載」のリスクは正確に理解しておく必要がある
在職証明書の作成では、次の点に注意が必要です。
従業員から「保育園審査のために勤務時間を長めに書いてほしい」「ローン審査のために給与を多めに書いてほしい」と頼まれることがありますが、絶対に応じてはいけません。虚偽記載が発覚した場合、従業員自身が入園取り消しやローン契約解除といった不利益を被るだけでなく、会社側も私文書偽造罪や詐欺罪の共犯として法的責任を問われるおそれがあります。依頼を受けた時点で丁寧に事情を聞き、正確な情報のみを記載する方針を徹底してください。
📚 用語解説
私文書偽造罪：権限のない者が他人の文書を偽造したり、真実に反する内容の私文書を作成したりする行為に対する犯罪（刑法第159条等）。在職証明書に事実と異なる勤務時間・給与額を記載して発行した場合、内容によっては該当するおそれがあり、記載を依頼した従業員だけでなく、それに応じて発行した会社側の担当者・経営者も責任を問われる可能性がある。
AI鬼管理山崎
06 THE LIMITS 在職証明書の発行対応でよくある「手作業の事故」 頻度が低い業務だからこそ、都度対応が事故につながりやすい
在職証明書の発行は、日常的に大量発生する業務ではないからこそ、次のような事故が起きやすくなります。
こうした事故に共通するのは、「作業自体は簡単なのに、頻度が低いために毎回手順を思い出しながら対応している」という構造です。担当者が変わるたびに、また一から手順を確立し直すことになります。
代表菅澤
こうした事故が積み重なると、依頼から交付までの流れは実質的に次のように崩れていきます。
📚 用語解説
在籍証明書・就労証明書との違い：在職証明書と似た書類に「在籍証明書」「就労証明書」がある。呼び方は提出先の慣習によって異なるだけで、証明する内容（現在その会社に在籍し就労していること）は基本的に同じものを指す。ただし保育園提出用の「就労証明書」のように、提出先が独自に詳細な記載項目を定めた専用様式を指して呼ぶ場合もあるため、依頼を受けた際に名称だけで判断せず、実際に求められている様式・項目を確認することが重要である。
07 AUTOMATE WITH AI 【核心】Claude Code／Codexで在職証明書の発行対応を「無人で回る仕組み」にする 効率化ではなく自動化。頻度が低い業務ほど仕組み化の効果が大きい
📚 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。
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「在職証明書の書き方を教えてもらう」のではなく、依頼の受付から書類作成・履歴管理までをワークフローごとAIに渡してしまうという発想です。
7-1. 「AIに聞く」と「AIが勝手にやる」は別物
ChatGPTに「在職証明書に書くべき項目は？」と聞くのは効率化です。人間が主体で、AIは調べ物を速くしてくれるだけなので、依頼の見落としや対応の属人化はなくなりません。
一方、Claude Code／Codexで作るのは自動化です。「発行依頼が来たら、人事データから必要情報を自動で集めて証明書の下書きを作成し、発行履歴を記録して」という一連の流れを最初に一度だけ設計しておけば、あとは依頼が来るたびに同じ手順で人間がほぼ何もしなくても走ります。人間の仕事は、内容を確認して押印・交付することだけです。
7-2. Claude Code／Codexに任せられる発行対応の作業
| これまで人間がやっていた作業 | Claude Code／Codexに任せた後 |
|---|---|
| 依頼内容（目的・提出先）をメモして管理 | 依頼内容を記録し、フォーマットの要否を自動判定 |
| 人事データから氏名・入社日等を手入力で転記 | 人事データを読み込んで自動で反映 |
| 最新の所属部署・雇用形態かどうかを目視確認 | 人事データとの整合性を自動チェック |
| 誰にいつ発行したかをエクセルで手動記録 | 発行履歴を自動で記録・蓄積 |
| 提出期限が近い依頼を後回しにしていないか確認 | 期限の近い依頼を自動でリマインド |
7-3. 導入は3ステップ（プログラミング不要）
7-4. AI鬼管理（株式会社GENAI）での実践例
AI鬼管理では、この「頻度は低いが対応品質が問われる業務を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。在職証明書の発行対応だけでなく、各種証明書の発行、報告書作成、文書管理といった「たまにしか発生しないが対応の質が問われる」定型業務をトリガー起動の自動ワークフローに変え、人は「最終確認と押印」だけに絞る運用です。担当者の異動があっても対応品質が落ちない、というのがクライアント企業での典型的な効果です。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、同じ仕組みで回しています。文書管理そのものを自動化した事例は「文書管理を自動化する方法」でも紹介しています。
……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総務・労務実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。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
08 THE 3 WALLS 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
在職証明書の発行対応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：自社の運用ルールを「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。「提出先ごとのフォーマットはどこまで対応する？」「押印は誰が行う？」「個人情報を含むデータをどう安全に扱う？」——ここを飛ばして作った仕組みは、形だけの下書きを量産する装置になりかねません。
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。過去に実際に発行した証明書と自動作成の下書きを突き合わせる、わざと人事データが古いケースを混ぜて挙動を確かめる——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。特に個人情報を含む書類は、検証を省略するリスクが大きい領域です。
壁3：作った本人しか触れない「第二の属人化」
在職証明書の発行対応の弱点として「作り方を知っている担当者しか対応できない」問題がありますが、独学のAI自動化は同じ罠にはまりがちです。担当者が一人で作って一人で運用していると、その人の異動・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。
| 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） | 実際の証明書・人事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 | 過去発行分との突合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 |
| 発行対応の先への展開 | 1業務で力尽きるケースが多い | 報告書作成・文書管理等へ同じ型で横展開 |
「AI鬼管理」とは——3〜6ヶ月で自動化を叩き込む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——例えば在職証明書の発行対応そのもの——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。
在職証明書の発行対応のように「ルールが明確」「頻度は低いが属人化しやすい」「対応品質の差が信頼に直結する」業務は、AI自動化との相性が良い領域です。逆に、判断基準が曖昧な業務からAI化を始めると失敗しやすい。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
AI鬼管理山崎
09 COMPARISON & SUMMARY 都度対応 vs テンプレート化 vs Claude Code／Codex活用 徹底比較・まとめ 自社の規模と発行頻度に合った対応方法を選ぶ
| 都度対応（毎回ゼロから作成） | テンプレート化のみ | Claude Code／Codex活用 | |
|---|---|---|---|
| 初期コスト | ゼロ | テンプレート作成の手間のみ | ワークフロー設計のみ |
| 対応スピード | 毎回手順を思い出すため遅い | テンプレートがあれば速い | 下書きまで自動生成され最速 |
| 人事データとの整合性 | 手作業での転記でミスが起きやすい | テンプレートに転記するのは手作業のまま | データを読み込んで自動反映 |
| 属人化リスク | 非常に高い | 担当者が変わってもテンプレートは残る | 手順自体がワークフローとして残る |
| 他業務への展開 | できない | 書式を作るだけで応用は限定的 | 報告書作成・文書管理等に展開可能 |
まとめると、判断基準は次のとおりです。
在職証明書の発行対応は、「難しいから失敗する」のではなく「頻度が低いから仕組みが根付かない」典型的な業務です。人間の記憶とその場対応に依存した運用は、担当者が変わるたびにゼロからやり直すことになります。手順そのものをAIワークフローとして残しておく——それが2026年時点での現実的な最適解だと、弊社は考えています。
代表菅澤
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AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. 在職証明書の発行に法律上の義務はありますか？
A. 法律上の発行義務はありません。ただし、正当な理由なく発行を拒否すると労使間のトラブルに発展する可能性があるため、実務上は就業規則等にルールを定めたうえで、求めがあれば速やかに対応するのが一般的です。
Q. 在職証明書に決まったフォーマットはありますか？
A. 法律で定められた統一フォーマットはなく、会社が独自に作成できます。ただし保育園の入園申請など、提出先によっては専用フォーマットが指定されている場合があるため、依頼を受けた際に提出先指定の様式があるかどうかを確認することが重要です。
Q. 在職証明書にはどんな項目を書けばよいですか？
A. 発行年月日、従業員の氏名・生年月日・現住所、入社年月日、所属部署・役職、雇用形態、証明する会社の名称・所在地・代表者名、社印または代表者印が基本項目です。提出先によっては勤務時間や週の勤務日数などの追加項目が必要になる場合もあります。
Q. 在職証明書の発行にはどのくらいの期間がかかりますか？
A. 一般的には3日〜1週間程度が目安とされています。ただし保育園入園シーズンなど依頼が集中する時期は対応が遅れがちになるため、提出期限のある依頼は優先的に処理する運用が望ましいです。
Q. 従業員から「勤務時間を長めに書いてほしい」と頼まれたらどうすればよいですか？
A. 応じてはいけません。虚偽の記載が発覚した場合、従業員自身が入園取り消しやローン契約解除といった不利益を被るだけでなく、会社側も私文書偽造罪や詐欺罪の共犯として法的責任を問われるおそれがあります。事情を丁寧に聞いたうえで、正確な情報のみを記載する方針を徹底してください。
Q. 在職証明書は電子データで提出できますか？
A. 提出先によります。行政手続きのデジタル化に伴い、電子データでの提出に対応するケースが増えていますが、すべての手続きで電子化が完了しているわけではありません。依頼を受けた際に、提出先が紙の原本を求めているか、電子データで足りるかを確認してください。
Q. Claude CodeやCodexで在職証明書の発行対応を自動化するのに、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、在職証明書のフォーマットと人事データの管理方法を説明すれば、依頼受付から下書き作成・履歴管理までのワークフローをAI側が組み立てます。AI鬼管理のクライアント企業でも、非エンジニアの総務・労務担当者が同様の仕組みを運用しています。
Q. Claude CodeやCodexの導入は独学でも可能ですか？
A. 可能ですが、業務で確実に成果を出すまでには「自社ルールの言語化」「出力の検証」「社内定着」という3つの壁があります。特に個人情報を含む書類の自動化は、検証を省略したまま本番運用に入るとリスクがあります。独学で進める場合は、必ず過去の発行実績との突合検証を挟んでください。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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- 「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
