| name | check-info-level |
| description | 大学業務で AI に入力しようとする情報を Level 1/2/3 に判定し、入力可否と 推奨次アクションを返す。「この資料を AI に入れて大丈夫？」「議事録を 要約させたいが機密度は？」と問われた時、または職員がファイル / テキストを 共有して AI 利用可否判断を求めた時に起動する。判定基準は `confidential-info-guidelines` の 3 段分類に依拠し、所属大学規程が優先される 旨を出力末尾に必ず添える。匿名化 / 統計化による Level 降格の検討も提示する。
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| when_to_use | ユーザーが「これ AI に入れていい？」「機密度を判定して」「Level は？」と 問うた時、ファイル / テキストを示して AI 入力前の確認を求めた時、 議事録 / 申請書 / 学生データ等を AI で処理する前段に呼ぶ
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| argument-hint | [text or file path] |
| allowed-tools | Read Bash(file:*) Bash(pdfinfo:*) |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.2.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
check-info-level
ユーザーが示したテキスト / ファイルを読み取り、confidential-info-guidelines の 3 段分類 (Level 1: 公開 / Level 2: 学内限定 / Level 3: 機密) で判定する Task skill。判定理由・AI 入力可否・推奨次アクション・ファイル固有警告を構造化して返す。判定は厳しい側に倒し、所属大学規程が優先する旨を毎回添える。
いつ使うか
- 職員 / 研究者が AI 入力前に「この資料、大丈夫？」と確認したい時
- 議事録 / 申請書 / 学生データ / 研究ノートを AI で要約・検索・分類する前段
- 匿名化の要否を判断したい時 (「これを匿名化すれば Level 下がる？」)
- ファイル (PDF / 画像 / テキスト) を AI に投げる前のメタデータリスク確認
使わない場面:
- 所属大学の独自判定フロー / チェックリストが既に定まっている場合 (大学規程優先)
- 単なる用語解説目的 (本 skill は判定結果を返すもの、定義を説明するだけなら
confidential-info-guidelines を読む方が直接的)
- Office バイナリ (.docx / .xlsx) の直接判定 (v0.6 範囲外、利用者にテキスト抽出を案内)
What This Does
提示されたテキスト / ファイルパスを読み取り、3 段分類に該当する観点 (個人情報の有無 / 未公表事項 / 研究機密等) を評価して Level を確定する。Level に応じて AI 入力可否 (Level 1: 可 / Level 2: Enterprise 契約下で可 / Level 3: 原則不可) を返し、匿名化で Level を下げる経路が存在する場合は具体的な動作を提示する。ファイル入力時は confidential-info-guidelines のファイル固有リスク節 (メタデータ / EXIF / OCR / 添付保存ポリシー) に照らして追加警告を返す。
Required Inputs
$ARGUMENTS として以下のいずれかを受け取る:
- テキスト直貼り: 文面そのものを引数に渡す (短文向け)
- ファイルパス: ローカルの PDF / 画像 / プレーンテキストファイルのパス (長文・添付物向け)
- 複数行テキスト: 改行を含む長文 (チャット履歴 / 議事録等)
引数なしで起動された場合: 「判定対象を貼り付けるか、ファイルパスを指定してください」と返して終了。
What It Produces
以下を構造化 Markdown で出力:
- 判定結果: Level 1 / Level 2 / Level 3 のいずれか
- 判定理由: なぜその Level か (個人情報の有無、未公表情報の有無、外部流出時のリスク区分)
- AI 入力可否:
- Level 1: 入力可
- Level 2: Enterprise / Team / API 利用なら可、Web 版 / 無料版は不可
- Level 3: 原則不可、匿名化で Level 2 以下に変換できれば再判定
- 推奨次アクション: そのまま入力 / Enterprise 環境で入力 / 匿名化フローへ / 入力断念 のいずれかを具体動作で
- ファイル固有警告 (ファイル入力時のみ): メタデータ残存 / OCR で別議題が読み取られるリスク / 添付保存ポリシー確認推奨
- 判断の根拠 skill:
skills/confidential-info-guidelines/ §3 / §3.5 への参照リンク
手順
1. 入力種別の判定
$ARGUMENTS を解析する:
- ファイルパスらしき文字列 (拡張子
.pdf, .png, .jpg, .txt, .md を含む、または絶対パスで始まる) → ファイル処理へ
- 拡張子が
.docx / .xlsx の場合 → 「Office バイナリは本 skill の範囲外です。テキスト抽出 (pandoc / libreoffice --convert-to txt 等) 後に再投入してください」と案内して終了
- それ以外 → テキスト処理へ
- 引数空 → ガイダンスを返して終了
2. ファイル処理 (ファイル入力時のみ)
Read ツールでファイル本文を読む (PDF は内部抽出、画像は Claude の視覚認識で記述を取得し本文として扱う、OCR ツールは呼ばない)Bash(file <path>) で MIME type を確認- PDF の場合
Bash(pdfinfo <path>) で作成者 / 作成日時 / ページ数を取得
- メタデータに人名 / 部署名らしき文字列があれば警告フラグを立てる
3. 情報レベル判定
本文を以下の観点で評価:
| 観点 | Level 1 | Level 2 | Level 3 |
|---|
| 個人を特定可能な学生情報 | 無 | 無 | 有 |
| 個人を特定可能な教職員情報 | 無 | 役職名のみ | 氏名・連絡先・人事情報 |
| 未公表の意思決定 / 検討中事項 | 無 | 有 | 重大決定 (人事・処分) |
| 公開済み広報 / 規程 | 該当 | - | - |
| 研究データ | 公表済み | 進行中 (一般情報) | 未発表知見・倫理審査対象 |
| 入試 / 試験問題 | 過去公開分 | - | 未公開・採点中 |
複数 Level に該当する要素が混在する場合、最も高い Level を採用 (厳しい側に倒す)。
4. AI 入力可否の判定
判定 Level に応じて:
- Level 1 → 「入力可」
- Level 2 → 「Enterprise / Team / API なら可。Web 版 Free / Pro は不可」
- Level 3 → 「原則不可。匿名化で Level 2 以下に変換可能か検討」
5. ファイル固有警告 (ファイル入力時のみ)
confidential-info-guidelines のファイル固有リスク節 4 項目を以下の優先で確認:
- メタデータ残存 (作成者名、最終更新者、トラックチェンジ) → 警告
- 画像の EXIF / GPS → 警告
- OCR で別議題が混入する可能性 (複数ページ PDF の場合) → 警告
- 添付保存ポリシー (サービス側の保存期間) → 注意喚起
6. 出力フォーマット
以下のテンプレートで返す:
## 判定結果: Level [1/2/3]
**判定理由:**
[2-3 文、本文の具体記述を引用ベースで]
**AI 入力可否:**
[判定結果文]
**推奨次アクション:**
- [ ] [具体行動 1]
- [ ] [具体行動 2]
**ファイル固有警告:** (ファイル入力時のみ)
- [警告項目]
**根拠:** [`skills/confidential-info-guidelines/`](../confidential-info-guidelines/SKILL.md)
※ 所属大学の AI 利用ガイドラインが本判定より厳しい場合、大学規程が優先。
7. 迷い / 判断保留時の挙動
判定が Level 2 / 3 の境界で迷う場合、または所属大学規程依存の判断が必要な場合は、より厳しい Level を提示 した上で「所属大学の AI 利用ガイドラインで最終確認してください」と添える。
品質基準
- 判定 Level は必ず 1 / 2 / 3 のいずれかを返す (「不明」「要確認」で逃げない)
- 判定理由は本文の具体的記述に基づく (「一般論として Level 2」ではなく「氏名 X が文中に登場するため Level 3」と引用ベース)
- 推奨次アクションは具体的な動作で書く (「気をつける」ではなく「氏名を A 教授・B 准教授に置換してから入力」)
- ファイル入力時はファイル固有リスク 4 項目を必ず確認する (読み飛ばさない)
- 所属大学規程が優先である旨を毎回 footer に添える
落とし穴
| 出てくる合理化 | 実態 |
|---|
| 「Enterprise 契約なら Level 3 でも入力していい」 | Enterprise 契約はデータ学習を止めるが、漏洩リスクや国内法令上の越境データ移転問題はゼロにならない。Level 3 は Enterprise でも原則不可 |
| 「PDF を黒塗りすれば匿名化完了」 | PDF の黒塗りは多くの場合テキスト層に原文が残る。AI は透過して読むので、黒塗りでなく該当ページ削除か、テキスト抽出後の該当箇所削除が必要 |
| 「学籍番号だけ消せば匿名化」 | 学籍番号・入試成績・専攻・発言特徴・研究テーマの組合せで再特定されうる。k-匿名化や統計化を検討 |
| 「Level 2 だから安心して Web 版 ChatGPT に貼れる」 | Level 2 の Web 版入力は本 skill では不可判定。Enterprise / Team / API 前提。Web 版しかない場合は Level 1 相当に加工する |
| 「議事録の前半だけ使うから全文アップして要約させれば OK」 | 後半に人事議題等の Level 3 が含まれていれば、AI は全文を読む。必要範囲のみテキストで切り出して渡す |
| 「この範囲の判断は skill の結果通りで OK」 | 所属大学規程が本 skill より厳しい可能性がある。最終確認は大学規程と情報セキュリティ担当 |
Available Tools
- Read: ファイル本文の読み込み (PDF / 画像 / テキスト)
- Bash(file:*): MIME type 確認
- Bash(pdfinfo:*): PDF メタデータ取得
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