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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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| name | student-inquiry-triage |
| description | 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。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
学生問い合わせの AI 回答／有人対応への振り分けと、エスカレーション経路を整備するためのスキル
学生からの問い合わせは、履修登録・奨学金・証明書発行・留学生手続き・障害学生支援など多岐にわたり、時期によっては業務時間内では処理しきれない量となる。授業料納付や奨学金申請の締切前後、あるいは履修登録期間の夜間は特に問い合わせが集中する。一方、職員の時間外対応は働き方改革の観点から抑制されており、24 時間対応化と人員負担軽減を両立する仕組みとして生成 AI・チャットボットへの期待が高まっている。
しかし、学生は被教育者であり、大学との情報非対称性の中で不利な立場に置かれうる存在である。AI 回答の誤案内は成績・在籍・経済面で取り返しのつかない結果を招きうるため、問い合わせ内容に応じた AI 可 / 要人間対応の線引きが必須となる。特に、ハラスメント相談・心身不調・障害配慮・個別事情に起因する案件では、AI による一次応答ではなく即座に有人窓口へ引き渡す設計が求められる。
さらに、日本の大学特有の制約として、(a) 学生 PII は confidential-info-guidelines Level 3 に相当し原則 AI 非投入、(b) 単年度予算サイクルで Enterprise 契約を毎年継続できない小規模大学が多数、(c) 教職員権限分離のため回答内容によっては担当課をまたぐ調整が必要、という条件がある。本スキルは、これらを踏まえた振り分け判断フローと時間帯別応答設計を提供する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類把握（学生氏名・学籍番号・成績・相談ログは Level 3 で AI 非投入が原則）職員（学生支援課・教務課・留学生センター・学生相談室事務局・奨学金窓口・証明書発行担当）
| # | カテゴリ | 想定例 | 既定の振り分け |
|---|---|---|---|
| 1 | 履修 | 登録期間、GPA 計算、科目重複 | AI 可（事実ベース） |
| 2 | 奨学金 | 種類、申請書類、締切 | AI 可（事実ベース） |
| 3 | 証明書 | 発行手順、手数料、受取方法 | AI 可（事実ベース） |
| 4 | 留学生 | 在留資格・ビザ、アルバイト許可 | 要人間（個別判断） |
| 5 | 障害学生 | 合理的配慮、支援申請 | 要人間（個別判断） |
| 6 | ハラスメント | 相談、被害申告 | 即エスカレーション |
| 7 | メンタル | 心身不調、希死念慮の兆候 | 即エスカレーション |
| 8 | その他 | 上記に該当しない案件 | 内容により分岐 |
次のキーワード・文脈を検知した場合、AI は回答を生成せず定型的な窓口案内のみ提示し、記録を連絡経路に送る。
flowchart TD
A[学生からの問い合わせ受付] --> B{緊急性キーワード検知}
B -->|ハラスメント、心身不調| C[即エスカレーション・窓口案内のみ]
B -->|なし| D{カテゴリ判定}
D -->|履修、奨学金、証明書| E{学生 PII が必要か}
D -->|留学生、障害配慮、個別判断| F[有人窓口へ引継ぎ]
E -->|不要| G[AI 回答を生成・FAQ 参照]
E -->|必要| F
G --> H[応答ログ記録・誤案内時の訂正経路確保]
C --> I[連携窓口へ記録送付・フォロー予約]
F --> I
学生から「奨学金の申請書に履修予定科目を書くが、いま登録中の科目でよいか」と相談。履修科目は学生本人が画面で確認可能な情報であり、奨学金様式は公開されている。AI は規程・様式の記載ルールのみを提示し、具体的な科目名や学籍番号は入力させない。締切が翌日のため、万一の齟齬に備え翌朝一番の窓口予約枠を自動提示し、不安を抱えたまま夜を越えさせない設計にする。学生 PII は AI に投入せず、窓口に引き継ぐ際のみ本人が直接伝える前提を守る。
留学生から「アルバイト時間の上限を超えた場合どうなるか」と問い合わせ。在留資格関連は出入国在留管理庁の判断事項であり、大学職員でさえ断定できない領域である。AI は一般的な資格外活動の枠組みを説明しつつ、個別状況は留学生センター担当者または行政書士へ案内する分岐を取る。在留カード番号・氏名・滞在歴等の個人情報は AI 履歴に残らないよう、案内文は「窓口で担当者に直接相談してください」で終える。誤案内が在留資格に影響する深刻さを踏まえ、AI が踏み込まない境界を明確にする。
証明書発行の問い合わせに続けて「もう大学に来るのがつらい」「何のために続けているかわからない」という記述が含まれた場合、AI は証明書手続きの回答を試みず、その時点で一次応答を止める。学生相談室・保健管理センター・24 時間利用可能な外部支援窓口（いのちの電話等）の連絡先を提示し、同時に連携経路（学生支援課のエスカレーション当番、翌営業日の面談予約枠）へ自動で送る。AI が「初期判定してから人間に繋ぐ」設計は取らない — 心身不調の示唆があれば即時に人間へ引き渡すことで、AI の誤判定による対応遅延を回避する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-shougaku-faq-bot.md を参照。
confidential-info-guidelines Level 3 参照）。氏名・学籍番号・成績・相談履歴を入力しない運用が前提。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。
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