check-info-level

name	check-info-level
description	大学業務で AI に入力しようとする情報を Level 1/2/3 に判定し、入力可否と 推奨次アクションを返す。「この資料を AI に入れて大丈夫？」「議事録を 要約させたいが機密度は？」と問われた時、または職員がファイル / テキストを 共有して AI 利用可否判断を求めた時に起動する。判定基準は `confidential-info-guidelines` の 3 段分類に依拠し、所属大学規程が優先される 旨を出力末尾に必ず添える。匿名化 / 統計化による Level 降格の検討も提示する。
when_to_use	ユーザーが「これ AI に入れていい？」「機密度を判定して」「Level は？」と 問うた時、ファイル / テキストを示して AI 入力前の確認を求めた時、 議事録 / 申請書 / 学生データ等を AI で処理する前段に呼ぶ
argument-hint	[text or file path]
allowed-tools	Read Bash(file:*) Bash(pdfinfo:*)
license	CC BY-SA 4.0
metadata	{"version":"1.2.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"}

check-info-level

ユーザーが示したテキスト / ファイルを読み取り、confidential-info-guidelines の 3 段分類 (Level 1: 公開 / Level 2: 学内限定 / Level 3: 機密) で判定する Task skill。判定理由・AI 入力可否・推奨次アクション・ファイル固有警告を構造化して返す。判定は厳しい側に倒し、所属大学規程が優先する旨を毎回添える。

いつ使うか

• 職員 / 研究者が AI 入力前に「この資料、大丈夫？」と確認したい時
• 議事録 / 申請書 / 学生データ / 研究ノートを AI で要約・検索・分類する前段
• 匿名化の要否を判断したい時 (「これを匿名化すれば Level 下がる？」)
• ファイル (PDF / 画像 / テキスト) を AI に投げる前のメタデータリスク確認

使わない場面:

• 所属大学の独自判定フロー / チェックリストが既に定まっている場合 (大学規程優先)
• 単なる用語解説目的 (本 skill は判定結果を返すもの、定義を説明するだけなら confidential-info-guidelines を読む方が直接的)
• Office バイナリ (.docx / .xlsx) の直接判定 (v0.6 範囲外、利用者にテキスト抽出を案内)

What This Does

提示されたテキスト / ファイルパスを読み取り、3 段分類に該当する観点 (個人情報の有無 / 未公表事項 / 研究機密等) を評価して Level を確定する。Level に応じて AI 入力可否 (Level 1: 可 / Level 2: Enterprise 契約下で可 / Level 3: 原則不可) を返し、匿名化で Level を下げる経路が存在する場合は具体的な動作を提示する。ファイル入力時は confidential-info-guidelines のファイル固有リスク節 (メタデータ / EXIF / OCR / 添付保存ポリシー) に照らして追加警告を返す。

Required Inputs

$ARGUMENTS として以下のいずれかを受け取る:

• テキスト直貼り: 文面そのものを引数に渡す (短文向け)
• ファイルパス: ローカルの PDF / 画像 / プレーンテキストファイルのパス (長文・添付物向け)
• 複数行テキスト: 改行を含む長文 (チャット履歴 / 議事録等)

引数なしで起動された場合: 「判定対象を貼り付けるか、ファイルパスを指定してください」と返して終了。

What It Produces

以下を構造化 Markdown で出力:

1. 判定結果: Level 1 / Level 2 / Level 3 のいずれか
2. 判定理由: なぜその Level か (個人情報の有無、未公表情報の有無、外部流出時のリスク区分)
3. AI 入力可否:
   • Level 1: 入力可
   • Level 2: Enterprise / Team / API 利用なら可、Web 版 / 無料版は不可
   • Level 3: 原則不可、匿名化で Level 2 以下に変換できれば再判定
4. 推奨次アクション: そのまま入力 / Enterprise 環境で入力 / 匿名化フローへ / 入力断念 のいずれかを具体動作で
5. ファイル固有警告 (ファイル入力時のみ): メタデータ残存 / OCR で別議題が読み取られるリスク / 添付保存ポリシー確認推奨
6. 判断の根拠 skill: skills/confidential-info-guidelines/ §3 / §3.5 への参照リンク

手順

1. 入力種別の判定

$ARGUMENTS を解析する:

• ファイルパスらしき文字列 (拡張子 .pdf, .png, .jpg, .txt, .md を含む、または絶対パスで始まる) → ファイル処理へ
• 拡張子が .docx / .xlsx の場合 → 「Office バイナリは本 skill の範囲外です。テキスト抽出 (pandoc / libreoffice --convert-to txt 等) 後に再投入してください」と案内して終了
• それ以外 → テキスト処理へ
• 引数空 → ガイダンスを返して終了

2. ファイル処理 (ファイル入力時のみ)

• Read ツールでファイル本文を読む (PDF は内部抽出、画像は Claude の視覚認識で記述を取得し本文として扱う、OCR ツールは呼ばない)
• Bash(file <path>) で MIME type を確認
• PDF の場合 Bash(pdfinfo <path>) で作成者 / 作成日時 / ページ数を取得
• メタデータに人名 / 部署名らしき文字列があれば警告フラグを立てる

3. 情報レベル判定

本文を以下の観点で評価:

観点	Level 1	Level 2	Level 3
個人を特定可能な学生情報	無	無	有
個人を特定可能な教職員情報	無	役職名のみ	氏名・連絡先・人事情報
未公表の意思決定 / 検討中事項	無	有	重大決定 (人事・処分)
公開済み広報 / 規程	該当	-	-
研究データ	公表済み	進行中 (一般情報)	未発表知見・倫理審査対象
入試 / 試験問題	過去公開分	-	未公開・採点中

複数 Level に該当する要素が混在する場合、最も高い Level を採用 (厳しい側に倒す)。

4. AI 入力可否の判定

判定 Level に応じて:

• Level 1 → 「入力可」
• Level 2 → 「Enterprise / Team / API なら可。Web 版 Free / Pro は不可」
• Level 3 → 「原則不可。匿名化で Level 2 以下に変換可能か検討」

5. ファイル固有警告 (ファイル入力時のみ)

confidential-info-guidelines のファイル固有リスク節 4 項目を以下の優先で確認:

• メタデータ残存 (作成者名、最終更新者、トラックチェンジ) → 警告
• 画像の EXIF / GPS → 警告
• OCR で別議題が混入する可能性 (複数ページ PDF の場合) → 警告
• 添付保存ポリシー (サービス側の保存期間) → 注意喚起

6. 出力フォーマット

以下のテンプレートで返す:

## 判定結果: Level [1/2/3]

**判定理由:**
[2-3 文、本文の具体記述を引用ベースで]

**AI 入力可否:**
[判定結果文]

**推奨次アクション:**
- [ ] [具体行動 1]
- [ ] [具体行動 2]

**ファイル固有警告:** (ファイル入力時のみ)
- [警告項目]

**根拠:** [`skills/confidential-info-guidelines/`](../confidential-info-guidelines/SKILL.md)

※ 所属大学の AI 利用ガイドラインが本判定より厳しい場合、大学規程が優先。

7. 迷い / 判断保留時の挙動

判定が Level 2 / 3 の境界で迷う場合、または所属大学規程依存の判断が必要な場合は、より厳しい Level を提示 した上で「所属大学の AI 利用ガイドラインで最終確認してください」と添える。

品質基準

• 判定 Level は必ず 1 / 2 / 3 のいずれかを返す (「不明」「要確認」で逃げない)
• 判定理由は本文の具体的記述に基づく (「一般論として Level 2」ではなく「氏名 X が文中に登場するため Level 3」と引用ベース)
• 推奨次アクションは具体的な動作で書く (「気をつける」ではなく「氏名を A 教授・B 准教授に置換してから入力」)
• ファイル入力時はファイル固有リスク 4 項目を必ず確認する (読み飛ばさない)
• 所属大学規程が優先である旨を毎回 footer に添える

落とし穴

出てくる合理化	実態
「Enterprise 契約なら Level 3 でも入力していい」	Enterprise 契約はデータ学習を止めるが、漏洩リスクや国内法令上の越境データ移転問題はゼロにならない。Level 3 は Enterprise でも原則不可
「PDF を黒塗りすれば匿名化完了」	PDF の黒塗りは多くの場合テキスト層に原文が残る。AI は透過して読むので、黒塗りでなく該当ページ削除か、テキスト抽出後の該当箇所削除が必要
「学籍番号だけ消せば匿名化」	学籍番号・入試成績・専攻・発言特徴・研究テーマの組合せで再特定されうる。k-匿名化や統計化を検討
「Level 2 だから安心して Web 版 ChatGPT に貼れる」	Level 2 の Web 版入力は本 skill では不可判定。Enterprise / Team / API 前提。Web 版しかない場合は Level 1 相当に加工する
「議事録の前半だけ使うから全文アップして要約させれば OK」	後半に人事議題等の Level 3 が含まれていれば、AI は全文を読む。必要範囲のみテキストで切り出して渡す
「この範囲の判断は skill の結果通りで OK」	所属大学規程が本 skill より厳しい可能性がある。最終確認は大学規程と情報セキュリティ担当

Available Tools

• Read: ファイル本文の読み込み (PDF / 画像 / テキスト)
• Bash(file:*): MIME type 確認
• Bash(pdfinfo:*): PDF メタデータ取得

関連

• skills/confidential-info-guidelines/ — 本 skill の判定軸となる 3 段分類の定義元、ファイル固有リスク節を参照
• skills/ai-use-risk-classification/ — 4 分類版、大学 AI ポリシー起草時の上位フレーム
• references/skill-format-guide.md — v0.6 標準形式、本 skill の改修準拠先