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「新任職員向けに生成 AI 基礎研修を作りたい」「SD 研修資料を短時間で組み立てたい」 「自分自身のリテラシー棚卸しをしたい」「新人に AI の使い分けを 30 分で説明したい」 「ハルシネーションの見抜き方を教えたい」場面で使う、大学職員向け AI リテラシー入門スキル。 プロンプトの基本構造・ハルシネーション検出・サービス選定を、30〜60 分のコア研修に そのまま流用できる章立てで提供する。
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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 | staff-ai-literacy-primer |
| description | 「新任職員向けに生成 AI 基礎研修を作りたい」「SD 研修資料を短時間で組み立てたい」 「自分自身のリテラシー棚卸しをしたい」「新人に AI の使い分けを 30 分で説明したい」 「ハルシネーションの見抜き方を教えたい」場面で使う、大学職員向け AI リテラシー入門スキル。 プロンプトの基本構造・ハルシネーション検出・サービス選定を、30〜60 分のコア研修に そのまま流用できる章立てで提供する。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
新任〜中堅の大学職員が生成 AI を安全に業務利用できるようになるための、30〜60 分で使えるリテラシー入門と研修骨子
大学事務の現場では、文部科学省・各大学ガイドラインの公表以降、生成 AI を「触ったことはあるが、業務に組み込む自信はない」という職員層が厚い。新任職員研修・SD 研修の担当者は、毎年の人事異動サイクルの中で、短時間でリテラシー底上げを図る必要に迫られている。
本スキルは、担当者が単独で 30 分〜1 時間の研修コアを組み立てられるよう、①入門 3 ステップ、②ハルシネーション検出 5 チェック、③自己診断 10 問の 3 点セットを提供する。講師経験が浅くても、配布資料 1 枚と演習 1 本で研修として成立する最小構成を目指した。
大学には単年度予算制約と人事異動による知見喪失、教員と職員の権限分離、学生データの取り扱い制限など、一般企業とは異なる環境がある。本スキルは「異動で担当が変わっても引き継げるリテラシー」を前提に設計している。研修後は skills/confidential-info-guidelines/ を組み合わせ、情報分類判断まで到達することを想定する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類（Level 1〜3）を把握（全 10 問を examples/example-01-sd-kenshu-design.md に収録）
flowchart TD
A[リテラシー状態を確認] --> B{AI 利用経験は?}
B -->|未経験| C[入門 3 ステップから開始]
B -->|触ったことあり| D[プロンプト設計に進む]
B -->|業務で使用中| E[検証・サービス選定に進む]
C --> F[プロンプト演習: 4 要素]
D --> F
F --> G[生成物をハルシネーション 5 チェックで検証]
G --> H{検証で誤り発見?}
H -->|あり| I[プロンプト修正または別モデル]
H -->|なし| J[自己診断 10 問で定着確認]
I --> F
E --> G
J --> K[confidential-info-guidelines へ接続]
人事課から「今年度の新任職員 SD 研修に AI 基礎を 60 分入れたい」と依頼された際、入門 3 ステップ（15 分）、プロンプト演習（20 分）、ハルシネーション検出（15 分）、自己診断（10 分）の時間配分で骨子を作る。配布資料は A4 両面 1 枚で済む構成にし、講師自身が別部署に異動しても翌年度に引き継げるよう、スライド原稿と進行台本を同時に作る。
中堅職員が、生成 AI を業務でなんとなく使っているが体系的に学んだことがない、という状態から脱するために自己診断 10 問を順に解く。正答率 7 割未満の領域（例：検証手法が甘い）を特定し、本スキル該当節を重点的に読み直す。所属大学のガイドライン該当箇所への相互参照を付箋化しておくと、他の職員から相談を受けた際の受け答えが安定する。
部署内の若手 3〜5 名で週 1 回 30 分の勉強会を回す場合、入門 3 ステップを 1 週目に割り当て、2 週目以降は各週 1 つのハルシネーション検出チェックを順に深堀りする。各回 1 人がファシリテータを持ち回り、実業務のプロンプト失敗例を持ち寄る形式にすると、異動引き継ぎとしても機能する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-sd-kenshu-design.md を参照。
domain-skills/ を参照