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「学内業務で AI を使う前に『禁止／限定／推奨／開放』のどれに該当するか判定したい」 「既存の機密情報 3 段分類と業務場面を接続したい」 「部署ごとの AI 利用方針を体系化したい」 場面で使う横断スキル。
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Based on SOC occupation classification
入試の志望理由書や総合型選抜書類に生成 AI を使った場合の扱いを決めたい、 出願要項に AI 使用可否をどう書くか悩む、AI 検知ツール導入を検討している、 志望理由書に AI 使用の疑義が生じた時の判断基準を整備したい、 不正認定と教育機会のどちらで運用するか迷う場面で使う入試部門職員向けスキル。 文科省通知を骨格に、3 類型判断・二重確認プロセス・運用語彙選択・ツール未導入大学向け代替案を提供する。
授業のシラバスに生成 AI の使用ルールを書き込みたい、学生に AI 使用可否と範囲を明示したい、 学科で AI 使用の共通テンプレートを作りたい、同僚教員から「うちの授業でどう書けば」と聞かれた、 教務委員会でシラバス記載ルールを議論する必要がある場面で使うシラバス AI 方針設計スキル。 4 段階テンプレート（自由／場面限定／完全禁止／その他）と科目類型別選択肢カタログで、 教員が 10 分で決められる判断フローを提供する。
「留学生や外国人研究者に多言語で案内を配信したい」「MOU 覚書のドラフトを英語で準備したい」 「留学生向け FAQ を複数言語対応させたい」「新入留学生向けオリエンテーション資料を各国語で出したい」 場面で使う国際交流・留学生支援職員向けスキル。AI 翻訳で完結できる場面とネイティブチェックが必須の場面を 切り分け、固有名詞辞書・文化配慮リストで運用品質を担保する。
「学生調査の自由記述回答を AI で分析したい」「授業評価アンケートの傾向を可視化したい」 「大学評価業務で膨大な記述データを整理したい」「新入生アンケートの定性データからカテゴリを抽出したい」 場面で使う IR 担当者向けスキル。匿名化前処理・カテゴリ抽出・クラスタリング・検証の 7 ステップで、 Web 版 AI 禁止ゾーンと運用ラインを構造化する。
「大学広報としてプレスリリースを生成 AI で効率化したい」「学長メッセージや挨拶文の原案を作りたい」 「オープンキャンパス告知の SNS 投稿を複数パターン生成したい」「同窓会報の原稿を AI で下書きたい」 場面で使う広報職員向けスキル。広報文面に求められる 7 点チェックと大学特有の品位を構造化し、 AI 下書きから配信承認までのフローを標準化する。
論文投稿時に生成 AI 利用を開示すべきか判断したい、学位論文における AI 使用の許容範囲を学生に伝えたい、 科研費申請で AI を使っていいか相談された、教員から「こういう使い方は OK か」と質問を受ける、 研究倫理セミナーで AI 使用の説明を求められる場面で使う研究支援職員向けスキル。 3 原則（補助ツール／二次的出典／独自視点再構築）と 3 場面別（投稿論文・学位論文・科研費）の 開示判断フローで、禁止事項 6 項目と日本学術振興会書式に合わせた開示テンプレを提供する。
| name | ai-use-risk-classification |
| description | 「学内業務で AI を使う前に『禁止／限定／推奨／開放』のどれに該当するか判定したい」 「既存の機密情報 3 段分類と業務場面を接続したい」 「部署ごとの AI 利用方針を体系化したい」 場面で使う横断スキル。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
大学業務を「禁止・限定・推奨・開放」の 4 区分に判定し、機密情報 3 段分類と組み合わせて運用方針を導く横断スキル
confidential-info-guidelines は「情報の機密性」を Level 1-3 で分類するスキルだが、「この業務場面で AI を使ってよいか」という問いには直接答えない。機密性が低い公開情報でも、入試採点や成績評価の本体に AI を使うことは不適切で、逆に機密性が高い内部資料でも、下書き支援を Enterprise 版で安全に行える場面は存在する。
本スキルは、業務場面そのものの「AI 活用推奨度」を 4 区分（禁止・限定・推奨・開放）で判定し、3 段分類と直交する軸として運用に接続する。両者を組み合わせることで、「情報レベル × 業務場面」の 2 軸で最終運用を決定できる。部署ごとに異なる AI 利用方針を体系化する際にも、この 4 区分が共通言語として機能する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類（Level 1-3）を把握| 区分 | 定義 | 典型場面 |
|---|---|---|
| 禁止 | いかなる環境でも AI 処理を禁ずる領域 | 入試採点、成績評価の最終判定、人事評価、学位論文の核心部執筆、懲戒判定 |
| 限定 | Enterprise 版等 学習オプトアウト確認済み環境のみ許容 | 学内機密の下書き支援、学外未公開の議事録要約、研究データの前処理、予算執行状況の整理 |
| 推奨 | 検証前提で日常利用を推奨 | 定型文の要約・翻訳・校正、情報整理、公開情報の再構成、研修教材の素案作成 |
| 開放 | 無料 Web 版も含め広く許容 | 自己学習、発散ブレスト、公開済み情報の読み解き支援、一般知識の確認 |
flowchart TD
A[業務場面を特定] --> B{4 区分判定}
B -->|禁止| C[AI 利用を断念]
B -->|限定| D[情報レベル確認]
B -->|推奨| E[情報レベル確認]
B -->|開放| F[情報レベル確認]
D --> G{Level は?}
E --> G
F --> G
G -->|Level 3| H[匿名化または断念]
G -->|Level 2| I[Enterprise 版・学習オプトアウト必須]
G -->|Level 1| J[通常利用可]
H --> K[最終運用決定]
I --> K
J --> K
K --> L[決裁権者へ記録・報告]
confidential-info-guidelines の Level 判定と本スキルの 4 区分判定は直交し、両者を掛け合わせて最終運用を決定する。
学部長会議で「AI 議事録ツールを導入してよいか」と問われた際、議題ごとに 4 区分判定を行う。人事案件は禁止、カリキュラム改編は限定、広報確認は推奨、と議題により区分が異なるため、議事録全体を単一運用にせず議題単位で分割処理する設計に落とす。詳細は examples/example-01-bucho-kaigi.md を参照。
広報課が AI で報道発表の初稿を作成する際、「推奨区分 × Level 1（公開前提情報）」に該当するため日常利用を許容。ただし未公表の人事情報・予算情報が紛れ込む時点で「限定区分 × Level 2」に昇格するため、プロンプト投入前に機密情報の除去チェックを挟む運用にする。
研究者が科研費申請書執筆に AI を使う際、文献整理・動向要約は推奨、申請書本文の直接生成は禁止、という区分を事前に定める。未公開研究構想は Level 2-3 に該当するため、Enterprise 版の利用と開示記述が前提になる。
confidential-info-guidelines（情報軸）、institutional-ai-adoption-checklist（組織導入軸）と組み合わせて運用する前提skills/confidential-info-guidelines/（情報機密性 3 段分類）、skills/institutional-ai-adoption-checklist/（組織導入検討）