菜单
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。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
| name | entrance-exam-ai-policy |
| description | 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。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
入試書類における生成 AI 使用の判断フレームワークと運用プロセス
総合型選抜・学校推薦型選抜の出願書類における生成 AI 利用は、2024 年以降急速に顕在化した入試部門固有の課題である。志望理由書や学修計画書において AI 生成テキストの混入が疑われるケースは複数大学で報告されており、検知ツールの検出率も 70% 程度にとどまる。
本スキルは、文部科学省「大学入学者選抜における生成 AI の取扱いについて」（2024-08-01）を骨格として、出願要項への記載文言・疑義発生時の確認プロセス・不正認定と教育機会のバランスを判断するフレームワークを提供する。
入試部門は高い中立性が求められるため、担当職員の個人判断で運用すると一貫性が揺らぐ。入試委員会での合意形成と、出願要項・審査マニュアル・疑義対応手順の 3 点セットを整備することが求められる。検知ツール未導入の大学でも、書類審査段階での複眼的確認・面接での深堀り・不自然さ検出のチェックリストで代替可能な運用を提示する。
「不正認定」と「教育機会」の境界は難しい判断である。山梨大学のように「不正行為・合格取消」を明言する踏み込んだ運用と、「AI 使用を禁止しつつ、発覚時は受験生との対話を通じて判断する」より柔軟な運用の両方が実在する。本スキルは各大学が選べるオプションを提示する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類の把握（受験生情報は Level 3 機密情報）| 類型 | 対象書類 | AI 使用の扱い | 根拠 |
|---|---|---|---|
| 類型 I | 志望理由書 | 「そのまま使用」は禁止、支援的利用の扱いは大学が明示 | 受験生の動機・主体性を評価するため |
| 類型 II | 学修計画書・研究計画書 | 論旨の生成は禁止、文献検索等の補助は許容範囲を明示 | 受験生の学術的構想力を評価するため |
| 類型 III | 小論文（試験当日実施含む） | 試験時は完全禁止、事前課題型は類型 I に準じる | 試験場での筆記能力確認のため |
flowchart TD
A[出願要項策定／疑義発生] --> B{場面は?}
B -->|出願要項策定| C[類型 I-III 別に記載文言を決定]
B -->|疑義発生| D[書類審査段階での二重確認]
C --> E{検知ツール導入?}
E -->|導入| F[要項に検知実施を明示]
E -->|未導入| G[複数審査員による独立判定を明示]
F --> H[入試委員会承認]
G --> H
D --> I{複数審査員で<br>疑義共通?}
I -->|Yes| J[面接・口頭試問で深堀り]
I -->|No| K[通常審査継続]
J --> L{受験生説明後も<br>疑義残る?}
L -->|Yes| M[入試委員会付議]
L -->|No| K
M --> N{運用語彙に応じた判定}
N --> O[結果通知と記録保存]
入試課長から「次年度の要項に AI 使用方針を明示したい」と相談。類型 I-III 別の記載文言案を作成し、入試委員会に付議する。踏み込み型・柔軟型・中間型の 3 案を提示、メリット・デメリットを整理して委員会の選択に委ねる。検知ツール導入は予算制約で困難なため、複数審査員制を前提に要項文言を組み立てる。
書類審査を担当した教員 2 名から「表現が不自然に流暢」「固有名詞の使い方が他書類と異なる」との指摘。面接官に情報を共有し、志望動機の具体的きっかけを深掘りする質問を用意。受験生の回答が書類記載と整合するか、想定外の質問に対応できるかを観察する。入試委員会に事案として記録し、判定は委員会方針に従う。
ベンダーから営業提案。検出率 70% 程度、年間数百万円の運用コスト。単年度予算での継続判断が必要。代替案として、審査員研修の充実と複数審査員制の強化、面接での深堀り質問整備を提案する文書を作成、費用対効果を比較して入試委員会に上程する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-sougou-senbatsu-suspicion.md を参照。
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。
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。