在留申請オンラインシステムが刷新行政書士がAIで組む入管業務の6工程

在留申請オンラインシステムとは、在留手続をオンラインで行う仕組みのことです。

入管業務の効率化は、申請書の清書を速くする話ではありません。受任から交付までの間に何度も繰り返される、資料の不足確認と依頼者とのやり取りをどう減らすかの話です。この記事では、令和8年1月に更改された在留申請オンラインシステムの変更点を確認したうえで、生成AIを噛ませられる工程と、行政書士本人が担う工程の線引きを整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で確認しています。出入国在留管理庁の案内によると、新しい在留申請オンラインシステムは令和8年1月5日9時から利用できるようになりました（出典: 出入国在留管理庁新しい在留申請オンラインシステムについて）。

令和8年1月の更改で申請実務のどこが変わったか

出入国在留管理庁は、利用者アンケートを含む多数の改善要望を受けて、令和8年1月に在留申請オンラインシステムの更改を実施しました。同庁が挙げている更改内容には、添付できるデータの容量の拡大、添付資料について複数のファイルを添付可能にすること、申請項目の入力途中の一時保存機能の実装、所属機関等の方の利用者IDの有効期間を1年間から3年間へ延長することが含まれます（出典: 出入国在留管理庁新しい在留申請オンラインシステムについて）。

この4点は地味に見えて、事務所の作業手順に直接効きます。添付容量の拡大と複数ファイル添付は、資料をまとめて1つのPDFに統合する前処理を減らします。一時保存機能は、依頼者から追加資料を待っている間に入力内容を保持できるという意味で、案件が並行して走る事務所ほど効きます。利用者IDの有効期間が3年に延びたことは、所属機関である受入企業側の更新忘れによる手戻りを減らします。受入企業の担当者が異動や退職で入れ替わる場面では、IDの管理そのものが引き継がれないことが手戻りの原因になっていました。有効期間が延びたぶん、期限が来たときに担当者がすでに交代しているという事態も起こりやすくなりますので、事務所側で顧問先ごとのID期限を台帳に持っておくと、期限切れによる申請の遅れを防げます。

もう一つ、実務上の注意点も示されています。令和7年12月以前に申請をした案件については、申請情報一覧画面に表示されなくなるため、令和8年1月5日以降も過去の申請情報を把握したい場合は、申請情報一覧画面を印刷して保存するなどの対応が求められると案内されています（出典: 出入国在留管理庁新しい在留申請オンラインシステムについて）。事務所の案件台帳をシステムの画面に依存させていた場合、この移行で過去の履歴を辿れなくなります。同庁は弁護士・行政書士用の操作マニュアルも公開していますので、事務所内の手順書を作り直す際の下敷きに使えます。

制度側の前提として、在留資格認定証明書は出入国管理及び難民認定法第7条の2に定めがあり、当該外国人を受け入れようとする機関の職員その他の法務省令で定める者を代理人として申請できるとされています。行政書士側の位置づけとしては、行政書士法第1条の2が職責として、業務を行うに当たってはデジタル社会の進展を踏まえ、情報通信技術の活用その他の取組を通じて国民の利便の向上及び当該業務の改善進歩を図るよう努めることを掲げています。オンライン化と業務のIT活用は、制度の側からも求められている方向です。報酬要件をめぐる改正の論点は報酬要件の改正をAI時代の書類作成から読むで扱っています。

受任から交付までをAIで支える6工程

入管業務の工数は、書類作成そのものより、要件の当てはめ確認と資料の追いかけに食われます。工程を分けて、どこにAIを置くかを決めます。

第1工程は、受任時のヒアリング設計です。在留資格ごとに必要な資料は異なり、依頼者の状況によって追加が発生します。生成AIには、想定される在留資格と依頼者の属性から、最初のヒアリングで聞くべき項目のリストを作らせます。ここで作るのは質問リストであって、要件の当てはめではありません。当てはめの判断は行政書士が行う前提で使います。ヒアリング項目は在留資格ごとに型を作っておくと、担当者が変わっても聞き漏らしが減ります。生成AIは、既存の型に対して、この属性の依頼者なら追加で聞くべきことはないかと問う使い方のほうが、ゼロから作らせるより実用に耐えます。

第2工程は、収集資料の不足チェックです。依頼者から届いた資料の一覧と、事務所が持つ在留資格別の必要資料リストを突き合わせ、不足しているものを抽出させます。1回のやり取りで不足を出し切れるかどうかで、交付までの日数が変わります。往復が3回から1回に減れば、それだけで2週間から3週間の短縮になる案件もあります。この日数は出典のある統計ではなく、往復1回あたりに要する依頼者側の準備期間から置いた本記事の目安です。不足の抽出精度を上げるには、事務所側の必要資料リストが在留資格ごとに整っていることが前提になります。リストが担当者の記憶に頼っている状態では、AIに突き合わせる相手が存在しません。

第3工程は、理由書の骨子作成です。理由書は定型のようで、依頼者ごとの事情を書き分ける必要がある文書です。生成AIには、ヒアリングメモから骨子の構成案を作らせ、書くべき要素の抜けを指摘させます。文章の完成品を生成させて提出するのではなく、構成の抜けを潰す道具として使うと精度が保てます。具体的には、書き上げた理由書の草稿を読ませて、説明が不足している箇所と、根拠資料と対応していない記述を指摘させる使い方です。書かせるより読ませるほうが、生成AIの出力を検証しやすくなります。読ませた結果を採用するかどうかは担当者が決めますので、誤った指摘が混ざっても被害が出ません。

第4工程は、オンライン申請への入力です。更改で一時保存が使えるようになったため、入力を分割して進められます。生成AIで作った資料リストと入力項目の対応表を事務所内で持っておくと、担当者が変わっても同じ順番で進められます。添付ファイルは複数添付が可能になったので（出典: 出入国在留管理庁新しい在留申請オンラインシステムについて）、資料の分類ごとにファイルを分けて、ファイル名に内容が分かる命名規則を付けます。命名規則は、資料の種別と取得日が分かる形にしておくと、後から差し替えが発生したときに取り違えが起きません。ここは細かい話に見えますが、複数ファイル添付が可能になったことで、かえってファイル管理の粗さが表に出やすくなった部分です。

第5工程は、提出前の最終確認です。ここは行政書士本人の工程として独立させます。生成AIが不足なしと判断した資料一覧であっても、申請人の個別事情によって追加が必要な場合があります。特に、過去の在留状況や所属機関の変更履歴が絡む案件では、機械的なチェックリストでは拾えない論点が出ます。前回の申請でどのような説明をしたか、その後に事情が変わっていないかという、案件の履歴に依存する確認は、事務所の記録と担当者の記憶が頼りです。ここを飛ばして提出すると、追加資料の求めが来て結局やり直しになります。

第6工程は、交付後の記録整理です。今回の更改で過去の申請情報が一覧画面に表示されなくなる案件がある以上、事務所側で台帳を持つ必要が高まりました。案件ごとに、申請日、受付番号、提出資料一覧、交付日を自事務所の管理表に残します。この作業自体は生成AIに整形させられますが、原本の保管は事務所の責任で行います。台帳の形式は表計算で十分ですが、案件番号を軸に、依頼者、在留資格、申請日、受付番号、提出資料、交付日、次回更新期限を並べておくと、更新時期の案内にもそのまま使えます。更新案内は入管業務の継続受任につながる部分なので、台帳を作る目的を記録保存だけに置かないほうが得です。

ヒアリング項目を組み立てる指示文の例です。ChatGPT、Claude、Geminiのいずれでも動きます。

あなたは入管業務を扱う行政書士事務所のアシスタントです。
架空の依頼者A（外国籍・就労系の在留資格を検討中・受入企業は従業員30名の製造業）を前提に、
初回ヒアリングで確認する項目のリストを作ってください。

【リストに含める観点】
- 申請人の学歴・職歴と、予定される職務内容との関係
- 受入企業側の事業内容・規模・過去の受入実績
- 過去の在留歴と出入国歴
- 提出が想定される資料と、その取得にかかる想定日数
- 依頼者側で用意が難しそうな資料の代替案

【出力形式】
観点ごとに、質問文をそのまま使える形で書いてください。
各質問には「この質問で何を確かめたいか」を1行で添えてください。

在留資格の該当性についての結論は書かないでください。
判断は行政書士が行いますので、確認項目の洗い出しに徹してください。

資料の不足チェックを回す指示文の例です。依頼者の実名や生年月日などは入れず、記号で置き換えて使います。

あなたは書類の突き合わせを行うアシスタントです。
以下の2つのリストを比較し、不足している資料を抽出してください。

【リスト1】事務所の必要資料チェックリスト（貼り付け）
【リスト2】依頼者から受領済みの資料一覧（貼り付け）

【出力形式】
1. 受領済みで要件を満たすもの
2. 受領済みだが内容の確認が必要なもの（確認すべき点を1行で）
3. 未受領のもの（依頼者に依頼する文面の下書きを添える）
4. リスト1に無いが提出が想定される資料の候補（理由を添える）

リスト2に書かれていない資料を受領済みとして扱わないでください。
判断がつかない項目は「要確認」と明記してください。

依頼者の個人情報をAIに入れる前に決める3つのこと

第1は、守秘義務の建て付けです。行政書士法第12条は秘密を守る義務として、正当な理由がなく、その業務上取り扱つた事項について知り得た秘密を漏らしてはならないと定めており、行政書士でなくなつた後も同様とするとしています。入管業務で扱う情報は、氏名や生年月日にとどまらず、学歴、職歴、家族関係、収入、過去の出入国歴まで含みます。これらを外部の生成AIサービスに投入する場合、どのサービスのどのプランを使い、入力が学習に使われない設定になっているかを事務所として確認し、記録に残す運用が実務的です。

第2は、個人データの取扱いの整理です。個人情報の保護に関する法律第25条は委託先の監督として、個人データの取扱いを委託する場合に、委託を受けた者に対する必要かつ適切な監督を行うことを求めています。生成AIサービスの利用が委託に当たるかどうかは、契約の形態やサービスの仕様によって整理が変わる領域ですので、ベンダーの公表資料を確認したうえで、事務所としての位置づけを文書に残しておく形が取りやすいでしょう。行政の考え方は個人情報保護委員会の公表資料で確認できます。

第3は、依頼者への説明です。入管業務の依頼者は日本語を母語としない場合が多く、AIを使っていることの説明をどの言語でどう伝えるかという実務の問題が生じます。委任契約書に一律の条項を入れるだけでは、内容が伝わったとは言いにくい面があります。受任時の説明で、どの工程で何のためにAIを使うか、最終的な判断は行政書士が行うことを、平易な表現で伝える方法が現実的です。翻訳した説明文を用意する場合も、翻訳結果を行政書士が確認したうえで使います。母語での説明文を機械翻訳で用意すること自体は現実的な選択ですが、法的な意味を持つ語の訳が適切かどうかまでは翻訳エンジンが保証しません。少なくとも、依頼者が何を了解したことになるのかという核心部分は、平易な日本語と併記しておく形が安全です。

事務所規程に落とすなら、運用例として次の4項目が考えられます。1つ目は、依頼者情報のうち生成AIに投入してよい範囲と、匿名化して入力する項目の定め。2つ目は、使用を認めるサービスとプランの一覧、および学習利用の設定を確認した記録の保存場所。3つ目は、AIの出力を申請書類に反映する前の確認者と確認方法。4つ目は、申請情報の台帳を事務所側で保持する運用と保存期間です。今回の更改で過去の申請情報が画面に残らなくなる案件がある以上、4つ目は特に優先度が高い項目になります。ガバメントAIをめぐる申請実務の論点はガバメントAI源内と行政書士の申請実務で整理しています。

入管業務でAIを使うときの3つの失敗

1つ目は、在留資格の該当性を生成AIに判断させてしまう失敗です。学歴と職務内容の関係、実務経験年数の数え方、所属機関の事業内容との整合など、入管業務の核心は当てはめの部分にあります。生成AIはもっともらしい結論を出しますが、その根拠が公表資料に基づいているとは限りません。結論を出させるのではなく、確認すべき論点を並べさせる使い方に限定しておくと、事故が起きにくくなります。

2つ目は、理由書を生成AIに丸ごと書かせてしまう失敗です。理由書は申請人ごとの事情を説明する文書ですが、生成AIに任せると、どの案件でも似た構成と語彙の文章になります。似た文章が並べば、審査の側から見て個別事情の説明として弱くなります。骨子の作成と抜けの指摘までをAIに任せ、事情の記述は担当者が書く分担にします。

3つ目は、更改後のシステム画面を台帳代わりにし続ける失敗です。令和7年12月以前の申請案件が一覧画面に表示されなくなるという案内が出ている以上、画面に依存した管理はいずれ行き詰まります。移行の前後で、過去分の記録を自事務所の管理表に写す作業を済ませておく必要があります。この作業を後回しにすると、依頼者から過去の申請内容を問われたときに答えられなくなります。

費用と体制はどう見るか

以下は出典のある数値ではなく、体制設計の目安として本記事が置いた試算です。生成AIの利用料は、事務所で使うプランであれば1人あたり月3,000円前後から始められる水準です。入管業務を月20件から30件扱う事務所で、資料不足の往復が1件あたり1回減ると仮定すると、依頼者とのやり取りにかかる時間は月に5時間から8時間程度圧縮できる計算になります。

初期構築の工数としては、在留資格別の必要資料チェックリストの整備に20時間から30時間、指示文のテンプレート化に10時間程度を見込む形が現実的です。ここも出典のある数値ではなく本記事の試算です。チェックリストは事務所の資産になりますので、AIを使うかどうかにかかわらず作る価値があります。むしろ、チェックリストが整っていない事務所ではAIを入れても比較対象が無く、精度を測れません。

体制は、補助者が下ごしらえを担い、行政書士が要件の判断と最終確認を担う分担が基本になります。補助者にどこまでAIの利用を認めるかは、事務所として決めておく領域です。使ってよい工程を限定列挙する形にしておくと、運用が曖昧になりません。限定列挙にしておくと、新しいツールが出たときに追加の可否を検討する場が自然に生まれます。禁止事項を並べる書き方より、認める工程を書き出す書き方のほうが、事務所の規模が小さいほど運用しやすい傾向があります。効果測定の考え方はAI導入の年間削減時間を検証する手順にまとめています。

育成就労を控えた2027年に向けた論点

入管業務は今後、制度改正が続く領域です。育成就労制度の開始を控え、受入企業側の支援業務が増えることが見込まれます。制度が動く局面では、過去の運用がそのまま通用しないため、生成AIの学習データに含まれる古い運用が出力に混ざるリスクが高まります。制度改正の直後ほど、AIの出力を一次情報で確かめる工程の重みが増します。技能実習からの移行がどう扱われるか、受入企業に求められる体制がどう変わるかは、公表される運用要領で確認する領域です。生成AIに制度の概要を説明させると、移行前の枠組みを前提にした説明が返ることがありますので、制度名と施行時期を明示して確認する習慣が要ります。育成就労への備えは育成就労制度2027年4月開始と受入企業支援の設計で扱っています。

論点になるのは、オンライン申請の利便性が上がるほど、受入企業自身が申請を行う場面が増えるという構図です。利用者IDの有効期間が3年に延び、入力の一時保存ができるようになったことは、所属機関の担当者にとっての障壁を下げます。行政書士の側から見れば、代行そのものの価値は相対的に下がり、要件の見立てと不許可リスクの評価に価値が寄っていくと考えられます。手数料の設計に関する動きは在留手数料の引上げと料金設計で整理しています。

よくある質問

在留申請オンラインシステムは何が変わりましたか

出入国在留管理庁の案内によると、令和8年1月5日9時から新しいシステムが利用でき、添付データ容量の拡大、複数ファイルの添付、入力途中の一時保存機能、所属機関等の利用者ID有効期間の1年間から3年間への延長が更改内容として挙げられています（出典: 出入国在留管理庁新しい在留申請オンラインシステムについて）。

過去の申請情報は見られなくなりますか

同庁の案内では、令和7年12月以前に申請をした案件については申請情報一覧画面に表示されなくなるとされ、過去の申請情報を把握したい場合は申請情報一覧画面を印刷して保存するなどの対応が求められています。事務所側で案件台帳を持つ運用に切り替える必要が生じる論点です。

在留資格の該当性を生成AIに聞いてもよいですか

参考情報として論点を洗い出す用途と、結論を得る用途は分けて考える必要があります。当てはめの判断は行政書士が行うものであり、AIの出力の根拠が公表資料に基づいている保証はありません。確認すべき論点を並べさせ、根拠は一次情報で確かめる使い方が実務的です。

依頼者の個人情報をAIに入力してよいですか

入力の可否は、使用するサービスの契約条件と事務所の規程の設計によって変わります。行政書士法第12条が秘密を守る義務を定めていますので、どのサービスをどの設定で使うか、どの情報を匿名化するかを事務所として決め、確認した記録を残す運用が論点になります。

理由書はAIで書いてよいですか

骨子の作成と要素の抜けの指摘まではAIに任せられますが、申請人ごとの事情の記述は担当者が書く分担が現実的です。生成AIに任せきると案件ごとの差が出にくくなり、個別事情の説明として弱くなります。

補助者にAIの利用を認めてよいですか

認める範囲を工程で限定列挙する方法があります。ヒアリング項目の作成や資料の突き合わせなど下ごしらえの工程に限り、要件の判断と提出前の最終確認は行政書士が担う分担にしておくと、運用が曖昧になりません。事務所規程に工程名を書き出す形が取りやすいでしょう。

導入の初期工数はどのくらいですか

在留資格別の必要資料チェックリストの整備に20時間から30時間、指示文のテンプレート化に10時間程度が目安です。これは出典のある数値ではなく本記事の試算ですが、チェックリストはAIの有無にかかわらず事務所の資産になりますので、先に整えておく価値があります。

参考文献

※士業のチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴事務所の業務に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://shigyonochikara.jp/contact/

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

本記事には特定の資格者による監修は入っていません。個別の事案について法令の当てはめや手続の可否を判断する必要がある場合は、当該分野の有資格者にご相談ください。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、個別具体的な法律判断・税務判断・労務判断を提供するものではありません。

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