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「学内委員会・教授会の議事録作成を AI で効率化したい」「録音から要点抽出のプロセスを標準化したい」 「機密性の高い会議で AI を使っていいか判断したい」「人事案件を含む教授会で AI 議事録ツールを 使って大丈夫か確認したい」「Enterprise 版がない自学で使える経路を知りたい」場面で使う、 議事録 AI 化の判断と運用のスキル。 `skills/confidential-info-guidelines/` の 3 段分類と連携し、会議機密性 × 出席者同意 × 匿名化の 3 軸判断でツール選定と運用手順を示す。
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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。
「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 | committee-meeting-minutes-ai |
| description | 「学内委員会・教授会の議事録作成を AI で効率化したい」「録音から要点抽出のプロセスを標準化したい」 「機密性の高い会議で AI を使っていいか判断したい」「人事案件を含む教授会で AI 議事録ツールを 使って大丈夫か確認したい」「Enterprise 版がない自学で使える経路を知りたい」場面で使う、 議事録 AI 化の判断と運用のスキル。 `skills/confidential-info-guidelines/` の 3 段分類と連携し、会議機密性 × 出席者同意 × 匿名化の 3 軸判断でツール選定と運用手順を示す。 |
| license | CC BY-SA 4.0 |
| metadata | {"version":"1.1.0","last_updated":"2026-04-21","author":"gmoriki"} |
委員会・教授会の議事録作成で生成 AI を安全・効率的に活用するための判断フレームとツール選定
学内委員会・教授会・部局運営会議などの議事録作成は、事務局担当職員にとって大きな負担であり、かつ正確性と機密性の両立が求められる業務である。録音→文字起こし→要約→配布の各段階で AI 活用の可能性があるが、会議の機密性（人事・入試・懲戒案件）や出席者の同意、各大学の議事録規程との整合が論点となる。
本スキルは、議題機密性 × 出席者同意 × 匿名化要否の 3 軸で判断フレームを提示し、Enterprise 契約の有無で分岐する 2 経路の運用フローを示す。skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類（Level 1-3）と接続し、議事録特有の「発言者特定」「決定事項の法的効力」「公開請求対応」といった論点にも触れる。
大学の単年度予算制約と、全学 Enterprise 契約がまだ普及しきっていない現状を踏まえ、有料ツール未導入の組織でも使える最小構成（手動録音＋事後確認型の要約）も併記している。教員・職員の権限分離の観点で、人事案件を扱う教授会では別基準が必要となるため、その境界線も明確にする。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類を把握| レベル | 例 | AI 利用方針 |
|---|---|---|
| Level 1（低） | 全学委員会の通常議事、広報会議、FD/SD 研修会 | 推奨（Enterprise またはオンプレ／閉域） |
| Level 2（中） | 部局教授会の通常議事、予算委員会 | 条件付き（Enterprise 限定＋議事録配布前の人手検証） |
| Level 3（高） | 人事案件を含む教授会、入試委員会、懲戒委員会 | 原則不可（手動作成、または匿名化後に限定利用） |
詳細な比較表は references/tool-overview-table.md を参照。
flowchart TD
A[議題内容を事前把握] --> B{機密性レベルは?}
B -->|Level 3: 人事/入試等| C[AI 利用不可 - 手動作成]
B -->|Level 2: 部局通常| D{Enterprise 契約あり?}
B -->|Level 1: 全学通常| D
D -->|あり| E[出席者に録音・AI 利用同意を確認]
D -->|なし| F[録音→ローカル文字起こし→匿名化→AI 要約]
E --> G[録音→Enterprise ツールで要約]
F --> H[要約ドラフトを人手検証]
G --> H
H --> I{機密性/固有名詞/決定事項 OK?}
I -->|OK| J[委員長確認後に配布]
I -->|修正必要| K[ドラフト修正] --> H
C --> J
Level 1 の全学研修会で、研修内容を後日全学メールで共有するケース。出席者同意は開始時に口頭確認済み、Enterprise 契約あり。録音→ツールで文字起こし→要点抽出→人手検証→配布の標準フローを使う。固有名詞（講師名・大学名）のみ確認すれば、所要時間は従来の 3 分の 1 程度に短縮できる。
Level 3。人事案件（昇格・任用）は発言者特定が不可欠な一方、AI ツールに発言内容を入力することは個人情報・機密情報保護の観点から不可。録音は議長の承認下で手動で行い、人事案件部分は手動で議事録作成。その他の Level 1-2 議題部分のみ、人事案件を除外した上で AI 要約を補助的に使う分割運用とする。
部局運営会議（Level 2 相当）で、Enterprise 契約が未導入の状況。スマホ録音→ローカル Whisper で文字起こし→発言者名・固有名詞を匿名化→匿名化済みテキストのみ ChatGPT 無料版で要約、というフローを構築する。匿名化が不完全だと効果が削がれるため、匿名化スクリプトを事前整備して担当者間で共有する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-kyojukai-giji.md を参照。