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「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。
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SOC 職業分類に基づく
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。
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。
学生問い合わせを AI 回答／有人対応に振り分ける基準を整備したい、24 時間対応化の設計をしたい、 履修・奨学金・証明書 FAQ のチャットボット導入企画書を書きたい場面で使う学生支援・教務職員向けスキル。 問い合わせ分類・AI/人間振り分け・有人エスカレーション経路・時間帯別応答設計の判断フレームを提供する。
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| description | 「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。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
大学広報での生成 AI 活用を 7 点チェックで品質管理する判断フレームワーク
大学広報は、少人数（多くの私大で専任 2-4 名）で学長・学部長メッセージ、プレスリリース、SNS 投稿、広報誌、オープンキャンパス告知など、多様な文面を量産する必要がある。生成 AI は下書き生成と表現バリエーション作成を劇的に効率化する一方、「大学らしい品位」「事実性」「公平性」を欠いた文面が配信されれば、ブランド毀損は短時間で広がる。
武蔵野大学が 2023-2024 年に展開した「AI ナレーター広報コンテンツ」のような先行事例が生まれる一方、海外ではプレスリリースに紛れ込んだ AI 作文の誤記（存在しない受賞・不適切な人名）が炎上を招く例も報告されている。
本スキルは、広報文面の配信前チェックを 7 項目に構造化し、AI の下書きを使う場面（表現バリエーション・定型告知）と、完全書き下ろしが必要な場面（学長メッセージ・謝罪文・訃報）を明示する。さらに、学長・学部長・課長の 3 階層で要求される文体差と、配信前の学内合意経路を併記する。
大学固有の制約として、広報課は学生個人情報（受賞学生の本名公表可否等）・研究情報（論文発表前の機密情報）・人事情報（退職・昇進）など Level 2-3 の情報を扱う機会が多く、AI 入力時の判定が欠かせない。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類の把握（特に Level 3 の学生・人事・未公表研究）職員（広報課・企画広報室・渉外課）。学長室・研究推進課とは配信前調整で連携するが、広報責任は広報部門にある。
| # | 項目 | 確認内容 |
|---|---|---|
| 1 | 正確性 | 人名・日付・数値・受賞名等の事実誤認がないか |
| 2 | バイアス | 性別・国籍・障害・宗教・年齢に関する差別的表現がないか |
| 3 | 著作権 | 他媒体の表現・画像・楽曲を無断流用していないか |
| 4 | 出典 | データ・引用の出典が明示されているか |
| 5 | ブランド整合 | 大学のトンマナ・ブランドガイドラインに沿っているか |
| 6 | プライバシー | 個人（学生・教職員・第三者）の同意なき実名公表がないか |
| 7 | 学内規程整合 | 利害関係者への事前通知・承認手続きが完了しているか |
すべてにチェックがつくまで配信しない。1 項目でも未了なら差し戻す。
| 文書タイプ | AI 活用度 | 運用 |
|---|---|---|
| オープンキャンパス告知 SNS | 高 | 複数パターン AI 生成、職員選択 |
| 定型プレスリリース（入試実施・イベント終了報告等） | 中 | AI 下書き + 職員書き直し |
| 学部長・学長の一般メッセージ | 中 | AI 下書き + 本人確認・書き直し |
| 謝罪文・訃報・不祥事対応 | 低 | 書き下ろし、AI は表現候補のみ |
| プレスリリース（研究成果発表） | 低〜中 | 研究者との打ち合わせが主、AI は要約補助 |
AI 生成画像・音声・動画の配信は、透かし表示を徹底するか原則配信しない。特に「人物の顔が写る広報写真」「学長の音声・映像」を AI で生成しての配信は、大学ブランドへの信頼を損なう可能性が高い。武蔵野大学のような AI ナレーター事例でも「AI 音声であること」の明示を前提とする。
flowchart TD
A[配信予定の文面] --> B{文書タイプ}
B -->|告知・SNS・定型| C[AI 下書き複数生成]
B -->|学長・学部長メッセージ| D[AI 下書き + 本人確認]
B -->|謝罪・訃報・不祥事| E[書き下ろし<br>AI は表現候補のみ]
B -->|研究成果プレス| F[研究者打合せ + AI 要約]
C --> G[職員が選択・微修正]
D --> H[本人が最終確認・書き直し]
F --> I[研究者・広報合意]
G --> J[7 点チェック]
H --> J
E --> J
I --> J
J -->|全項目 OK| K[配信]
J -->|未了あり| L[差し戻し]
L --> B
夏のオープンキャンパス告知を X（旧 Twitter）・Instagram・LINE 公式の 3 媒体で発信したい。媒体ごとに文字数制限と利用者層が異なる（X: 280 字制限で簡潔、Instagram: 画像主体でハッシュタグ重視、LINE: 見込み受験生層への親しみやすさ）。AI に媒体別・トーン別（フォーマル / フレンドリー / 学生目線）で 3 パターン × 3 媒体 = 9 案を一括生成させ、広報課で選定・微修正する。
入学式・卒業式・周年記念の学長メッセージは、学長本人の言葉で伝える建前だが、実際は広報課が素案を作ることが多い。AI で叩き台を 2-3 パターン生成し、学長のこれまでの発言録・大学理念・今年度の重点施策を反映させた後、学長本人が手を入れる。AI 依存で「他大学の式辞と差別化できない」状態を避けるため、当該年度の固有トピック（新学部設置・災害対応・卒業生実績）を明示的に織り込む。
codemp のプロンプト集にあるような「学内で発見された拾得物の返却呼びかけ」を広報課で出す場合、定型文面の効率化として AI は有効。ただし、拾得物の内容（特に貴重品・身分証・医薬品）に応じて配信範囲（全学生 / 学部限定）を判断し、個人が特定される写真・詳細は掲載しない。7 点チェックのうちプライバシー項目（#6）が主要確認点となる。
→ 詳細は examples/example-01-open-campus-sns.md を参照。