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「これから組織として生成 AI 導入を検討する委員会で何を議論すべきか」 「AI 利用ガイドライン策定の優先順位を決めたい」「執行部に上程する導入検討資料を作りたい」 「自学の AI 導入成熟度はどの段階か診断したい」「学長説明用 1 ページ要旨を作りたい」 場面で使う、大学組織としての AI 導入検討支援スキル。 3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストと 5 段階成熟度モデルで合意形成を支援する。
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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。
「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 | institutional-ai-adoption-checklist |
| description | 「これから組織として生成 AI 導入を検討する委員会で何を議論すべきか」 「AI 利用ガイドライン策定の優先順位を決めたい」「執行部に上程する導入検討資料を作りたい」 「自学の AI 導入成熟度はどの段階か診断したい」「学長説明用 1 ページ要旨を作りたい」 場面で使う、大学組織としての AI 導入検討支援スキル。 3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストと 5 段階成熟度モデルで合意形成を支援する。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
組織として生成 AI 導入を検討する大学のための、チェックリスト・成熟度モデル・執行部上程資料テンプレ
多くの日本の大学は、学長メッセージや情報セキュリティポリシーは公表しているものの、「組織として導入するかどうか」「全学展開時に何を揃えるか」のレベルで合意形成が止まっている。委員会で毎回「何を議論すればよいか」を作るところから始まるため、検討が前進しない。
本スキルは、企画・情報部門および管理職層が、組織導入検討の委員会初回資料から執行部上程資料までを一気通貫で設計するための、チェックリスト・分類・成熟度モデル・1 ページ要旨テンプレを提供する。他大学事例を下敷きに、日本の大学固有の制約（単年度予算、教員／職員の権限分離、学生データの扱い、規程優先）を織り込んで書き下ろした。
本スキルは単独でも機能するが、skills/confidential-info-guidelines/ および skills/staff-ai-literacy-primer/ と併用すると、導入後の運用整備まで見通せる。導入是非の判断は各大学の執行部の専権事項であり、本スキルは判断材料の整理を支援する位置付けである。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類を把握| カテゴリ | 最優先（ステップ1） | 優先（ステップ2） |
|---|---|---|
| 全般 | 大学: 基本方針公表／個: 情報分類理解 | 大学: ガイドライン改定サイクル／個: リテラシー研修受講 |
| 教育 | 大学: シラバス方針テンプレ／個: 授業内 AI 方針明示 | 大学: 評価方法再設計／個: 課題形式の見直し |
| 環境 | 大学: 契約・認証基盤／個: サービス選定研修 | 大学: 学内運用ログ・監査／個: インシデント報告経路 |
各セルで「どこまで実装済みか」を自己採点（未着手／検討中／整備中／運用中）する。
A4 一枚で、①背景、②他大学動向、③自学の現状（成熟度）、④検討論点 3 つ、⑤想定コスト、⑥判断期日、を記述する構成。本文は examples/example-01-committee-kickoff.md に収録。
flowchart TD
A[検討開始] --> B[現状診断: 成熟度 1-5 を判定]
B --> C{成熟度は?}
C -->|1-2: 未検討/散発| D[まず基本方針公表を最優先]
C -->|3: 試行| E[リスク 4 区分でガイドライン草案]
C -->|4-5: 部分/全学| F[監査・評価サイクル整備]
D --> G[3x2x2 チェックリストで論点抽出]
E --> G
F --> G
G --> H[執行部 1 ページ要旨を作成]
H --> I{執行部承認?}
I -->|承認| J[委員会で詳細設計]
I -->|差し戻し| K[論点を 3 個に絞り再提出]
K --> H
企画課が、情報担当理事から「来月の AI 検討委員会を立ち上げるので初回資料を作って」と指示された際、3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストに沿って、他大学公表ガイドラインを横並びで比較するページと、自学の成熟度自己診断ページ、論点 3 選（ガイドライン／契約／研修）の叩き台を作成する。論点は 3 個に絞ることで、初回で方向性の合意を得やすくする。
副学長から「次の役員会議で 10 分で説明できる 1 枚資料を」と依頼された際、テンプレに沿って背景・他大学動向・現状成熟度・論点・コスト・期日の 6 要素を A4 一枚に収める。数値は概算で構わないが、判断期日だけは必ず明記することで、決断を先送りさせない構造にする。
年度始めに、情報基盤課が単独で自学の成熟度を 1-5 で判定する。個々の職員が私的に ChatGPT を試している段階（成熟度 2）なのに全学展開計画（成熟度 4-5 レベル）を立てようとしていないか、自己診断で過熱を抑える。診断結果を 3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストに落とし、次年度予算要求に反映する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-committee-kickoff.md を参照。