結論：行政書士事務所でClaude Codeを活用すると、許認可申請書のドラフト生成・チェックリスト自動化・在留資格書類の整理補助において、事務処理の下書き工数を大幅に削減できる。ただし書類作成の最終責任は行政書士本人にあり、AIは「事務所内部の補助ツール」として位置づける必要がある。
- 要点1：建設業許可・飲食店営業許可・古物商許可などの申請書ドラフトをプロンプトで生成し、様式チェックリストの自動生成まで実装できる
- 要点2：在留資格（就労ビザ・帰化申請）に必要な書類リストを申請種別・国籍・在留期間から自動分岐で出力するパーサーを構築できる
- 要点3：依頼者の個人情報・在留カード番号・パスポート情報をClaude Codeに入力することは禁止であり、ダミーデータ・匿名化後のデータのみ活用する運用ルールが前提となる
対象読者：行政書士・事務職員・法務DX担当者。Claude Codeの基本操作（ターミナル起動程度）ができればOK。エンジニア向けの正規表現パーサー実装例も含む。
本記事は想定シナリオ（モデルケース）を解説しています。実装例は一般化した参考パターンであり、特定事務所の実測値を保証するものではありません。
行政書士業務とClaude Code──なぜ今相性が良いのか
最近、行政書士事務所からClaude Codeに関する問い合わせが増えています。理由は明快で、行政書士業務の相当部分が「様式が決まっている文書の読み書き」だからです。
建設業許可の申請書は国土交通省告示で様式が規定されており、必要記載事項は変わりません。飲食店営業許可の添付書類リストも都道府県ごとに整理されています。在留資格変更申請の提出書類は入管が公表しています。「様式が固定されている」という点は、Claude Codeとの相性が抜群です。
一方でひとつ大前提があります。行政書士法では、行政書士業務（官公署に提出する書類の作成代理）は行政書士の独占業務です。Claude Codeはあくまで「事務所スタッフと同じ、内部の補助ツール」であり、最終的な書類の確認・署名・提出責任は行政書士本人が担います。この建て付けを外すと行政書士法違反になりかねません。記事全体を通じてこの前提を念頭に置いてください。
実装前提──個人情報ルールと環境設計
行政書士事務所でClaude Codeを運用する前に、情報セキュリティの境界線を明確にする必要があります。
入力禁止情報（絶対NG）
- 依頼者の氏名・住所・電話番号・メールアドレス
- 在留カード番号・外国人登録番号・マイナンバー
- パスポート番号・国籍・生年月日の組み合わせ
- 法人の実登記番号と代表者氏名の組み合わせ
活用可能なデータ（ダミー化・匿名化後）
- 様式テンプレート（公式書式をダウンロードしたもの）
- 「依頼者A・業種：飲食業・店舗規模：20席」程度の抽象化情報
- 申請種別・在留資格の種類（エンジニアビザ、企業内転勤など）
- 過去の類似案件の匿名化ドラフト（個人特定情報を除去済み）
環境としては、Claude Codeをローカルマシン（インターネット遮断環境）で動かすか、事務所のセキュリティポリシーに則ったクラウド環境で利用することを推奨します。APIキーの管理・ログの保管場所・アクセス権限も事前に定めてください。
# .env 例（APIキーは環境変数で管理・コードに直書き禁止）
ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
# ↑ 絶対にGitHubにpushしない。.gitignoreに追加必須
許認可申請1：建設業許可申請書のドラフト生成
建設業許可申請（知事許可・大臣許可）は書類数が多く、専任技術者・経営業務管理責任者の要件確認から始まって様式第1号〜様式第22号まで揃えます。Claude Codeで「どの様式に何を書くべきか」の下書きを出させると、事務職員が転記ミスなく記入するための骨格を素早く作れます。
プロンプト例1：要件確認チェックリスト生成
あなたは行政書士事務所のアシスタントです。
以下の情報をもとに、建設業許可（一般建設業・都道府県知事許可）の
申請に必要な書類チェックリストを日本語で作成してください。
- 申請種別：新規申請
- 業種：とび・土工・コンクリート工事
- 法人/個人：法人
出力形式：
1. 専任技術者に関する書類
2. 経営業務管理責任者に関する書類
3. 財産的基礎・金銭的信用に関する書類
4. 申請書様式一覧（様式番号と記載事項）
不足している情報があれば、最初に質問してから作業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。
このプロンプトのポイントは「法人/個人の区別」「業種」「新規/更新」を明示すること。これを省くと汎用的すぎる回答が返ります。
プロンプト例2：様式記載例の骨格生成（ダミーデータ使用）
建設業許可申請書 様式第1号（工事業者の概要）の
記載例をダミーデータで作成してください。
条件：
- 商号：株式会社サンプル建設（架空）
- 代表者名：山田太郎（架空）
- 主たる営業所所在地：東京都千代田区（架空）
- 申請業種：とび・土工・コンクリート工事
「架空のサンプルとして使用」と見出しで明記した上で
様式の各欄に記載すべき内容と注意事項を表形式で出力してください。
正規表現パーサー：様式ごとの必須項目チェック（エンジニア向け実装）
様式が固定されているということは、正規表現で「必須項目が埋まっているか」を自動チェックできるということです。以下はPythonで様式第1号的なテキストをパースするサンプルです。
import re
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class PermitApplicationForm:
company_name: Optional[str] = None
representative: Optional[str] = None
address: Optional[str] = None
license_category: Optional[str] = None
def parse_form_template(template_text: str) -> PermitApplicationForm:
"""
行政書士事務所の内部チェック用パーサー
ダミーデータ・匿名化済みテンプレートのみを対象とする
個人情報（氏名・住所・登録番号等）は除去してから渡すこと
"""
form = PermitApplicationForm()
# 商号・名称欄のパターン
company_pattern = re.compile(
r'商号(?:又は名称)?[：:\s]+([^\n\r]+)',
re.MULTILINE
)
company_match = company_pattern.search(template_text)
if company_match:
form.company_name = company_match.group(1).strip()
# 代表者氏名欄（ダミーデータ前提）
rep_pattern = re.compile(
r'代表者(?:氏名)?[：:\s]+([^\n\r]+)',
re.MULTILINE
)
rep_match = rep_pattern.search(template_text)
if rep_match:
form.representative = rep_match.group(1).strip()
# 申請業種
license_pattern = re.compile(
r'許可を受けようとする建設工事の種類[：:\s]+([^\n\r]+)',
re.MULTILINE
)
lic_match = license_pattern.search(template_text)
if lic_match:
form.license_category = lic_match.group(1).strip()
return form
def validate_required_fields(form: PermitApplicationForm) -> list[str]:
"""必須項目の充足チェック（内部QA用）"""
missing = []
if not form.company_name:
missing.append("商号・名称が未記入")
if not form.representative:
missing.append("代表者氏名が未記入")
if not form.license_category:
missing.append("申請業種が未選択")
return missing
# 使用例（ダミーテンプレートで検証）
sample = """
商号又は名称：株式会社サンプル建設
代表者氏名：山田太郎
許可を受けようとする建設工事の種類：とび・土工・コンクリート工事業
"""
parsed = parse_form_template(sample)
errors = validate_required_fields(parsed)
if errors:
print("未入力項目:", errors)
else:
print("✅ 必須項目チェック完了（行政書士による最終確認を行ってください）")
このスクリプトを claude code run parse_check.py として呼び出す形で組み込むと、記入漏れをClaude Codeが事前に検知し、行政書士が最終確認する前に一次スクリーニングが完了します。
許認可申請2：飲食店営業許可・古物商許可の書類リスト自動生成
飲食店営業許可は保健所が窓口であり、都道府県・政令市によって添付書類が微妙に異なります。古物商許可は警察署が窓口で、法人・個人・古物の種類（1号〜13号）によって書類が変わります。「申請種別×都道府県×法人/個人」の組み合わせを入力すると書類リストが出てくるスクリプトをClaude Codeで構築できます。
プロンプト例3：飲食店営業許可の書類リスト生成
行政書士事務所の内部ツールとして、以下の申請に必要な
書類リストを作成してください。
申請種別：飲食店営業許可（新規）
管轄保健所：東京都（架空の想定）
法人/個人：個人事業主
業態：カフェ・喫茶店
以下の形式で出力してください：
1. 必須書類（保健所への提出書類）
2. 設備要件チェックリスト（施設基準）
3. よくある不備・差し戻し事例3つ
注意：管轄保健所によって要件が異なる場合があります。
最終確認は担当保健所に必ず確認するよう記載してください。
古物商許可のコード分岐パーサー（Claude Codeで自動生成）
古物商は古物の種類（第1号：美術品、第2号：衣類、…第13号：金属）によって、扱う主要な古物の種別を届出します。Claude Codeに以下を実装させると、種別選択UIから書類リストまでを一気通貫で生成できます。
def get_kobutsu_documents(
applicant_type: str, # "individual" or "corporation"
kobutsu_category: int, # 1-13
has_internet_sales: bool
) -> dict:
"""
古物商許可申請書類リスト生成（想定シナリオ・モデルケース）
実際の申請は管轄警察署に確認してください
個人情報を含まないパラメータのみ受け取る設計
"""
base_docs = [
"許可申請書（正副2部）",
"住民票の写し（本籍記載・マイナンバーなし）",
"身分証明書（市区町村発行）",
"誓約書",
"略歴書（直近5年分）",
]
if applicant_type == "corporation":
base_docs.extend([
"登記事項証明書（全部事項証明）",
"定款のコピー",
"役員全員分の住民票・身分証明書・誓約書・略歴書",
])
if has_internet_sales:
base_docs.append("URLの届出書（ネット販売の場合）")
# 古物の種類による追加書類（例）
category_notes = {
1: "美術品類：真贋鑑定書・出所確認記録の保管も検討",
2: "衣類：古着の場合も含む",
12: "携帯電話：IMEI確認・SIMロック解除証明等の業界慣行あり",
}
return {
"documents": base_docs,
"category_note": category_notes.get(kobutsu_category, ""),
"disclaimer": "最終的な申請書類・手数料は管轄警察署に確認してください",
}
在留資格申請：必要書類の自動分岐リスト生成
在留資格申請（変更・更新・永住・帰化等）は、申請種別×国籍×在留状況によって提出書類が大きく異なります。出入国在留管理庁（入管）の公式サイトに書類リストがありますが、申請種別が70種以上あるため、担当者が毎回手作業で確認するのは手間がかかります。
書類分岐パーサーの設計
以下は「申請種別・現在の在留資格・変更後の在留資格・勤務先業種」を受け取って、入管の書類リストページに対応した書類セットを返すスクリプトの骨格です。
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List
class ZairyuCategory(Enum):
GIJINKOKU = "技術・人文知識・国際業務" # エンジニア・事務職等
KIGYONAI_TENKIN = "企業内転勤"
EIJUSHA = "永住者"
TOKUBETSU_EIJUSHA = "特別永住者"
NIHON_HAIGUU = "日本人の配偶者等"
class ApplicationType(Enum):
CHANGE = "在留資格変更"
RENEWAL = "在留期間更新"
PERMANENT = "永住許可"
NATURALIZATION = "帰化申請" # 法務局管轄
@dataclass
class ZairyuDocumentRequest:
application_type: ApplicationType
target_category: ZairyuCategory
applicant_nationality: str # 国名（個人特定情報なし）
employer_industry: str # 業種のみ（社名なし）
years_of_residence: int # 在留年数
def get_required_documents(req: ZairyuDocumentRequest) -> List[str]:
"""
在留資格申請書類リスト生成（モデルケース）
実際の申請書類は入管の最新案内を必ず確認してください
個人情報（氏名・在留カード番号等）は引数に含めない設計
"""
common_docs = [
"在留資格認定証明書交付申請書（または変更・更新申請書）",
"証明写真（縦4cm×横3cm・直近3か月以内）",
"パスポートのコピー（提示も必要）",
"在留カードのコピー（提示も必要）",
"住民票",
]
if req.application_type == ApplicationType.CHANGE:
if req.target_category == ZairyuCategory.GIJINKOKU:
common_docs.extend([
"在職証明書・採用内定通知書（会社発行）",
"会社の登記事項証明書",
"直近年度の決算書（または開示情報）",
"業務内容・職務を示す資料",
"学歴証明書（日本語翻訳付き）",
"関連資格証明書（ITパスポート、情報処理技術者等 – 該当する場合）",
])
elif req.application_type == ApplicationType.PERMANENT:
common_docs.extend([
"理由書",
"直近5年分の住民税課税証明書・納税証明書",
"身元保証書（日本人または永住者）",
"在職証明書または確定申告書のコピー",
"年金加入記録（ねんきん定期便等）",
])
elif req.application_type == ApplicationType.NATURALIZATION:
common_docs = [
"帰化許可申請書",
"生計の概況を記載した書面（家計報告書）",
"住民票（世帯全員記載）",
"身分を証明する書面（本国政府発行）＋公証翻訳",
"パスポート全ページコピー",
"在勤・営業証明書（または確定申告書）",
"直近3年分の住民税納税証明書",
"日本語能力を証明する書類（任意）",
]
# 帰化は法務局管轄のため、入管ではなく法務局に確認が必要
common_docs.append(
"※ 帰化申請は出入国在留管理局ではなく法務局（民事局）が担当です"
)
return common_docs
# 使用例（モデルケース・個人情報なし）
request = ZairyuDocumentRequest(
application_type=ApplicationType.CHANGE,
target_category=ZairyuCategory.GIJINKOKU,
applicant_nationality="インド", # 国名のみ・個人特定不可
employer_industry="IT・ソフトウェア",
years_of_residence=2
)
docs = get_required_documents(request)
for i, doc in enumerate(docs, 1):
print(f"{i}. {doc}")
print("\n⚠ 最終書類リストは出入国在留管理庁の最新案内を確認してください")
print("出典: 出入国在留管理庁 https://www.moj.go.jp/isa/")
このスクリプトをClaude Codeに渡して「ZairyuDocumentRequestクラスを拡張して、国籍別の特記事項も追加して」と指示すると、国籍ごとの注意点（本国公証書が必要な国、公証翻訳が必要な言語など）を追加実装してくれます。
プロンプト例4：在留資格の書類整理補助
以下の条件で、在留資格変更申請に必要な書類の確認リストを
内部整理用に作成してください。
申請種別：在留資格変更（技術・人文知識・国際業務）
現在の在留資格：留学
変更後の資格：技術・人文知識・国際業務（エンジニア）
業種：情報サービス業（SaaS企業）
注意事項：
- 個人情報（氏名・在留カード番号）は含めないこと
- 最終確認は入管の最新案内および行政書士が行うこと
- 出典として出入国在留管理庁のURLを記載すること
出力：添付書類リスト（申請人側・所属機関側に分けて）
補助金申請支援：ものづくり補助金・IT導入補助金の書類整理
行政書士事務所の業務には、補助金・助成金申請のサポートも含まれます。ものづくり補助金・IT導入補助金・事業再構築補助金などは公募要領が数十ページあり、申請書の「事業計画書」「革新性の説明」「効果の見込み」のドラフト作成でClaude Codeが特に役立ちます。
プロンプト例5：補助金申請書の事業概要ドラフト生成
以下の情報をもとに、ものづくり補助金の申請書のうち
「事業概要」セクションのドラフトを作成してください。
事業者属性：中小製造業（架空想定）
従業員数：50名規模（架空想定）
申請する事業の概要：生産ラインへのAIビジョン検査システム導入
補助対象経費：機械装置費・ソフトウェア費・専門家経費
制約：
- 数字・具体的な金額・企業名は含めない（後で行政書士が埋める）
- 「革新性」「賃上げ要件」「付加価値額向上」の要件に触れること
- 文字数：800字程度
出力後、「不足している情報があれば申請者に確認を促す質問リスト」を3点付けること。
補助金申請においては、公募要領の採点基準（審査項目）に対応した記述かどうかを確認する逆引きチェックもClaude Codeで実装できます。
# 公募要領の審査項目と申請書ドラフトの対応確認（内部QA）
review_criteria = [
"技術的革新性（3点）",
"市場における優位性・差別化（3点）",
"事業化可能性・収益性（3点）",
"付加価値額向上の見込み（2点）",
"賃上げ要件への対応（2点）",
]
draft_text = """（申請書ドラフトをここに貼り付け）"""
# Claude Codeへの指示
prompt = f"""
以下の審査基準に対して、申請書ドラフトに対応する記述があるかを確認してください。
対応している場合は該当箇所を引用し、
不足している場合は「未記載」と表示してください。
審査基準：
{chr(10).join(review_criteria)}
申請書ドラフト：
{draft_text}
"""
失敗パターンと回避策
失敗1：実際の依頼者情報をプロンプトに貼り付けてしまう ❌
「試しに今の案件の書類をそのままコピペしてみよう」という誘惑は非常に危険です。Claude Codeに入力したテキストはAPIを経由してAnthropicのサーバーに送信されます。在留カード番号・パスポート番号・依頼者氏名が含まれたテキストを入力することは、個人情報保護法上のリスクがあります。
回避策：ダミーデータを事前に用意し、実データは行政書士が後から手作業で差し替えるフローを確立する。
失敗2：Claude Codeの回答を無確認で申請書に転記してしまう ❌
Claude Codeは様式の変更・法改正・都道府県別の差異を完全に把握しているわけではありません。特に建設業許可の要件（専任技術者の資格要件、経営業務管理責任者の要件）は定期的に改正されます。
回避策：必ず行政書士本人が公式の申請様式・行政庁の案内と照合する。Claude Codeのアウトプットは「下書き」「たたき台」であることを事務所内でルール化する。
失敗3：都道府県の差異を無視して汎用テンプレートを使う ❌
飲食店営業許可は保健所管轄のため、東京都と大阪府では添付書類が異なる場合があります。「東京用テンプレートを大阪案件にそのまま適用した」という事故が実際に起きています（想定シナリオ）。
回避策：プロンプトに「管轄都道府県：○○県」を必ず指定し、「管轄行政庁の最新案内を確認してください」とClaude Codeに出力させるルールを設ける。
失敗4：補助金の公募要領バージョンが古い情報に基づく回答をそのまま使う ❌
ものづくり補助金は公募回ごとに要件が変わります。Claude Codeのトレーニングデータには過去バージョンの情報が含まれており、最新要件をモデルが知らないケースがあります。
回避策：補助金申請書を書く前に、必ず公式サイト（中小企業庁: chusho.meti.go.jp）から当該年度の公募要領PDFをダウンロードし、Claude Codeに「この公募要領を参照しながら」と指示する。
行政書士法と独占業務──AIとの役割分担ライン
行政書士法1条の2では、他人の依頼を受け報酬を得て官公署に提出する書類の作成を行政書士の独占業務と規定しています（行政書士法第1条の2・第1条の3。出典：e-Govポータル法令検索）。
Claude Codeを使う場合の役割分担は以下の通りです。
| 作業 | 担当 | 根拠 |
|---|---|---|
| 書類の様式・要件調査の補助 | Claude Code（補助） | 事務所内部の情報収集ツール |
| ドラフト文書の生成 | Claude Code（補助） | たたき台作成 |
| ドラフトの法的妥当性確認 | 行政書士（必須） | 独占業務の本質的な部分 |
| 申請書の最終確認・署名 | 行政書士（必須） | 行政書士法上の義務 |
| 官公署への提出・折衝 | 行政書士（必須） | 代理権・代行権の範囲 |
この分担を事務所の運用ルールとして明文化し、スタッフ全員に周知することが重要です。「Claude Codeが出したから大丈夫」は絶対に禁止です。
想定効果と導入ロードマップ（モデルケース）
以下は中規模行政書士事務所（行政書士3名・補助者2名）を想定したモデルケースです。実測値ではなく、試算・想定シナリオです。
| 業務 | 導入前（想定） | 導入後（想定） | 変化 |
|---|---|---|---|
| 許認可申請書類リスト作成 | 30〜60分/件（想定） | 10〜15分/件（想定） | 約60%削減（試算） |
| 在留資格書類チェックリスト | 45〜90分/件（想定） | 15〜20分/件（想定） | 約70%削減（試算） |
| 補助金申請書ドラフト | 3〜6時間/件（想定） | 1〜2時間/件（想定） | 約60%削減（試算） |
※ これらは実装パターンに基づく参考試算値です。実際の効果は事務所の業務フロー・扱う申請種別・スタッフのITリテラシーによって大きく異なります。
Phase 1（1〜2ヶ月）：内部ツール化と情報セキュリティルール策定
まずClaude Codeの利用範囲・禁止情報・ダミーデータ運用ルールを文書化します。ダミーデータで書類リスト生成のプロンプトセットを作成し、補助者が活用できる形に整備します。
Phase 2（3〜4ヶ月）：許認可申請での本格活用
建設業・飲食業・古物商の書類リスト生成を日常業務に組み込みます。正規表現パーサーを導入し、記入漏れの一次スクリーニングを自動化します。
Phase 3（5〜8ヶ月）：在留資格・補助金申請への拡張
申請種別分岐ロジックを拡充し、在留資格・帰化・補助金申請にも対応する社内知識ベースを構築。新人補助者でもチェックリストを迷わず作れる仕組みを整えます。
よくある質問（FAQ）
Q1：行政書士でない補助者がClaude Codeを使って申請書を作っても問題ないですか？
A：補助者が「ドラフト生成の補助ツールとして使う」こと自体は問題ありません。ただし、申請書の内容確認・署名・官公署への提出は必ず行政書士本人が行う必要があります。補助者がAIのアウトプットを行政書士の確認なく提出することは行政書士法違反になる恐れがあります。所属事務所の指導行政書士に確認してください。
Q2：Claude Codeに入力したデータはAnthropicに学習されますか？
A：APIを経由した入力はAnthropicの利用規約上、デフォルトでは学習データとして使用されません（2026年6月時点）。ただし、個人情報・機密情報はAPIを通じてサーバーに送信されること自体がリスクです。依頼者の個人情報・在留カード番号・パスポート番号は入力しないルールを徹底してください。最新のAnthropicのプライバシーポリシーを必ず確認してください（出典: anthropic.com）。
Q3：在留資格の書類リストはClaude Codeがすべて把握していますか？
A：入管の書類リストはClaude Codeのトレーニングデータに含まれていますが、制度改正・新設ビザ・特例措置は最新情報を反映していない場合があります。必ず出入国在留管理庁の公式サイト（www.moj.go.jp/isa/）で当該申請種別の最新案内を確認してください。
Q4：補助金申請書のドラフトをそのまま提出できますか？
A：できません。Claude Codeのアウトプットは「たたき台」です。公募要領の最新バージョンとの照合、審査基準への対応確認、数字・固有名詞の正確性確認が必須です。補助金申請は採点基準が厳格なため、行政書士または中小企業診断士などの専門家が最終確認することをお勧めします。
Q5：Claude Codeの導入コストはどの程度ですか？
A：Claude CodeはAnthropicのAPIを利用するため、使用量に応じた従量課金になります。Claude Sonnet 4.6（2026年6月時点）はAPIで入力1Mトークンあたり$3、出力1Mトークンあたり$15が目安です（Anthropic公式 anthropic.com/pricing・2026年6月時点）。行政書士事務所規模であれば月の利用料は数千〜数万円程度になると想定されます。最新料金は必ず公式サイトで確認してください。
まとめ：今日から始める3つのアクション
- 情報セキュリティルールの策定：Claude Codeに入力してよい情報・禁止情報を事務所内でルール化し、文書化する。ダミーデータの準備から始める。
- 書類リスト生成プロンプトの整備：自事務所でよく扱う許認可申請（建設業・飲食業・古物商など）のプロンプトセットを3〜5種類作成し、補助者が使えるよう整備する。
- Claudeのアウトプットを行政書士が必ず確認するフローの確立：「Claude Codeが出した＝正しい」とならないよう、最終確認のチェックリストを作り、確認者の記録を残す。
行政書士業務とClaude Codeの相性は高いですが、独占業務の責任主体はあくまで行政書士です。AIは下書きと一次確認の補助ツールとして正しく使えば、事務処理工数を大幅に削減できます。まず情報セキュリティルールを整えてから、小さく始めてみてください。
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