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「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。
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基于 SOC 职业分类
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。
「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。
| name | multilingual-student-communication |
| description | 「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。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
留学生・外国人研究者向けの多言語コミュニケーションで AI 翻訳を活用する判断フレームワーク
留学生や外国人研究者への案内は、従来、英語版のみ用意して他言語は「要望ベース」で対応してきた大学が多い。しかし生成 AI の翻訳品質向上と、東北大学の 30 言語対応チャットボット（2024 年）のような先行事例を受けて、中小規模の大学でも十数言語の FAQ・案内文を現実的な工数で整備できるようになった。
一方で、AI 翻訳だけで完結させてよい文書と、必ずネイティブチェックや法務確認を経るべき文書の区別は、現場で迷いやすい。告知文・FAQ・イベント案内のようなルーティン業務は AI で完結可能だが、MOU などの覚書、奨学金の受給条件通知、ビザ関連の法的文書、宗教・歴史認識に関わる配慮文は、AI 単独で配信すべきではない。
さらに多言語展開では、固有名詞（学部名・職位名・部署名の正式英称）、文化・宗教配慮（食事制限・祝日・ジェンダー表現）、リレー翻訳での精度劣化という 3 つの技術的な落とし穴がある。本スキルは、これらを判断フロー・辞書・チェックリストで構造化し、国際課・留学生センターの少人数体制でも運用できる水準に落とし込む。
大学固有の制約として、単年度予算で DeepL Pro や ChatGPT Enterprise を新規契約しづらい場合があり、Web 版 AI と学内リソースの組み合わせでどこまで対応できるかの線引きが重要になる。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類の把握（特に Level 2 内部文書の入力可否）職員（国際課・留学生センター・学生支援課の海外対応担当）。教員（留学生指導・受入教員）も二次利用者として想定するが、契約書・MOU の最終承認は法務部門が担う。
| 文書タイプ | AI 完結可否 | 理由 |
|---|---|---|
| イベント告知・履修案内 | AI 完結可 | ルーティン、事実誤認の影響が限定的 |
| 多言語 FAQ（奨学金・住居・医療等） | AI 下書き + 同言語話者の目視確認 | 誤訳が学生行動に直結 |
| オリエンテーション資料 | AI 下書き + 1 言語 1 名の母語話者確認 | 学則・規程の用語解釈が絡む |
| 奨学金受給条件通知・学籍関連通知 | ネイティブチェック必須 | 法的効力・不利益変更の可能性 |
| MOU・協定書・契約書 | AI 参考訳のみ、法務と相手方言語圏法務の二重確認 | 法的拘束力、外国法準拠 |
| 宗教・歴史認識・ジェンダーに関わる文書 | ネイティブチェック必須 | 文化配慮の解像度が文面で変わる |
学部名・研究科名・学位名・職位名・部署名・規程名は AI が誤訳しやすい。事前に正式英称・公式訳の辞書を用意し、プロンプトで明示する。既に大学公式サイトに英語版があれば、そこから抽出する。
日→英→第 3 言語のリレー翻訳は、中間の英語で情報が圧縮される分、精度が下がる。対策: ①日本語から直接目標言語へ翻訳、②固有名詞・数字・日付を原文併記、③翻訳後に同言語話者が原文と突き合わせる、の 3 点。
食事（ハラール・ヴィーガン・宗教食）、祝日（宗教カレンダー）、ジェンダー表現（敬称・代名詞）、歴史認識（国名表記・地域呼称）は、言語ごとに許容範囲が異なる。宗教・政治・歴史認識に関わる内容は AI 単独配信を避け、必ず同地域出身者の目視確認を経る。
flowchart TD
A[多言語対応したい文書] --> B{文書タイプ判定}
B -->|告知・FAQ・イベント案内| C[AI 下書き + 同言語話者確認]
B -->|オリエン・規程解説| D[AI 下書き + 母語話者チェック]
B -->|法的効力あり・契約・通知| E[ネイティブ + 法務確認必須]
B -->|宗教・歴史・ジェンダー| F[同地域出身者の確認必須]
C --> G{対象言語数は?}
D --> G
G -->|3 言語以下| H[日→各言語へ直接翻訳]
G -->|4 言語以上| I[日→英→第 3 言語]
H --> J[固有名詞辞書を<br>プロンプトに埋め込み]
I --> K[英語版を先に固定<br>第 3 言語はそこから]
J --> L[翻訳品質確認]
K --> L
E --> M[AI は参考訳のみ<br>最終版はネイティブ]
F --> M
L --> N[配信]
M --> N
奨学金 FAQ（日本語で 30 問、A4 で 8 ページ）を英・中・韓・タイ・ベトナムの 5 言語化したい。文書タイプは「FAQ」なので AI 完結寄りだが、受給条件・返還義務の誤訳は学生に不利益が及ぶ。大学公式サイトの英語版から固有名詞辞書を抽出し、日本語から各言語へ直接翻訳した後、留学生センターの各国出身 TA に目視確認を依頼する。
新入留学生 120 名（10 か国出身）に配るオリエン資料を多言語化したい。英語版をマスターとして先に固定し、他言語は英語版から翻訳するリレー方式を採る。大学の学事暦・規程名・担当窓口名を固有名詞辞書に登録し、翻訳精度の底上げを図る。宗教上の配慮事項（食事・礼拝室・休暇）の記述は、各地域出身の教職員・留学生 TA の事前確認を必須とする。
姉妹校候補との学術交流協定（MOU）のドラフトを英語で準備したい。AI は論点整理と初稿生成に使用するが、最終文面は法務部門と相手方大学の国際部が確認する。Web 版 AI には学内未公開の協定条件を入力しないこと（Level 2 情報）。Enterprise 版・API 版でも、確定前の条件は限定的な範囲で扱う。
→ 詳細は examples/example-01-ryugakusei-faq.md を参照。