大学業務で「この資料を AI に入れて大丈夫か」「どのサービスなら安全か」と 判断が求められた時に使う、機密情報取扱の判断フレームワーク。情報分類が 個人感覚に揺れている現場で、3 段分類 (Level 1: 公開 / Level 2: 学内限定 / Level 3: 機密) に基づく一貫した可否判断を提供する。
テキスト本文だけでなく ファイルメタデータ / EXIF / OCR リスクや、Custom GPT / Projects / Gem 等の 事前設定機能に登録する情報も同じ軸で扱う。所属大学規程が優先される前提での 汎用的な判定軸であり、法的助言ではない。
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大学業務で扱う情報を 3 段分類し、生成 AI サービスへの入力可否を構造的に判断するフレームワーク。判定が個人感覚に依存しない共通の物差しを提供する。所属大学規程が優先される前提で、汎用的な判定軸を示す。
使わない場面:
references/ai-service-comparison.md 等で補完、サービス公式を一次ソースに)本 skill を使う前に以下を確認する:
| レベル | 分類 | 例 | AI 入力 |
|---|---|---|---|
| Level 1 | 公開情報 | 大学 Web サイトの情報、公開された規程、シラバス、広報資料 | 可 |
| Level 2 | 学内限定情報 | 内部会議資料、未公開の検討案、業務マニュアル、学内通知 | 条件付き可 (Enterprise 版等) |
| Level 3 | 機密情報 | 学生の成績、個人情報、人事情報、研究データ (未発表)、入試問題 | 不可 |
Level 1 — 公開情報 既に公開されている、または公開を前提とした情報。第三者に閲覧されても問題がない。
Level 2 — 学内限定情報 組織内部での共有を前提とした情報。外部に流出した場合に業務上の支障が生じうるが、法的リスクは限定的。データが学習に使用されない環境 (Enterprise 版 / API 利用等) であれば入力可。
Level 3 — 機密情報 法令 (個人情報保護法等) で保護される情報、または流出時に重大な損害が生じる情報。生成 AI サービスへの入力は不可。匿名化・統計化により Level 1-2 に変換できる場合がある。
テキスト入力と異なり、ファイル / 画像をそのままアップロードする場合、本文以外の「見えない情報」が一緒に送信される。3 段分類に加え以下を確認する。
flowchart TD
A[入力したい情報を特定] --> B{情報レベルは?}
B -->|Level 1: 公開情報| C[入力可]
B -->|Level 2: 学内限定情報| D{サービスのデータポリシーを確認}
B -->|Level 3: 機密情報| E[入力不可 -- 例外なし]
D -->|Enterprise/API 利用<br>データ学習なし| F[条件付き入力可]
D -->|Web版・無料版<br>データ学習あり| G[入力不可]
E --> H{匿名化・統計化は可能か?}
H -->|可能| I[匿名化・統計化を実施] --> B
H -->|不可能| J[AI の利用を断念]
F --> K[入力時の注意事項を確認]
K --> L[カスタム指示・事前設定にも<br>機密情報を含めない]
AI 使用シーン全体を「生成物の用途・責任範囲」で 4 区分に整理する判定は ai-use-risk-classification を参照。本 skill の情報レベル判定と組み合わせて利用する。
ChatGPT の Custom GPT、Claude の Projects、Gemini の Gem、Microsoft Copilot のエージェントなど、事前にナレッジ・指示を登録して再利用する機能が一般化している。これらに登録する情報は、チャット本文入力と同じリスクに加え以下の固有リスクがある。
主要な生成 AI サービスごとのデータ取り扱い概要。詳細な比較は references/ai-service-comparison.md を参照。
各サービスの利用規約・プライバシーポリシーは頻繁に更新される。利用開始時および定期的に最新情報を確認する。
「来週の会議で使う資料 30 ページを AI に要約させたい」という場面。本文は Level 2 相当 (内部検討資料) として判定できても、PDF をそのままアップロードするとファイル固有リスク節の論点が発生する。(1) PDF に未整理のトラックチェンジや作成者名が残っていないか、(2) 今回の議題と無関係な別議題のページが同梱されていないか、(3) 黒塗り個所が画像でなくテキストとして残っていないか の 3 点を確認する。Enterprise 契約下であっても、必要なページだけを切り出してテキスト抽出してから入力するのが望ましい。
「よくある質問を Custom GPT の Knowledge に入れて、留学生が 24 時間使える窓口を作りたい」という場面。FAQ 自体は Level 1 (広報情報) として登録可能だが、Custom GPT 節の観点で以下を追加確認する。(1) 共有範囲を「組織内のみ」に制限し学外からアクセスできない設定にする、(2) システムプロンプトに特定職員の個人名・内線番号を含めない (在職異動で陳腐化する上、外部公開時にリスク)、(3) Knowledge に「未公開の来年度制度変更」が混入していないか。担当者変更時の更新フローも同時に設計する。
詳細な事例は examples/ ディレクトリを参照。
| 出てくる合理化 | 実態 |
|---|---|
| 「Enterprise 契約なら Level 3 でも入れて大丈夫」 | Enterprise 契約はデータ学習を止めるが、漏洩リスクやインシデント時の責任範囲、国内法令上の越境データ移転の論点はゼロにならない。Level 3 は Enterprise でも原則不可 |
| 「PDF を黒塗りしたから匿名化完了」 | 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。黒塗りでなく該当ページ削除、またはテキスト抽出後に該当箇所削除する |
| 「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個人が再特定されうる。k-匿名化や統計化の検討が必要 |
| 「Custom GPT は自分しか使わないから大丈夫」 | 共有設定のデフォルトが「リンクを知っていれば誰でも」のサービスがある。学外ユーザーが Knowledge ファイルを抽出できる設定のまま放置されるケース多数。必ず共有範囲を確認 |
| 「Knowledge に Level 2 を置き、本文は Level 1 で質問すれば安全」 | AI の回答は Knowledge の内容を抽出して混ぜる。回答自体が Level 2 として扱われるべき状況になる。Knowledge に置いた情報は出力される前提で分類する |
| 「議事録の前半だけ使いたい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 |
| 「サービス規約が学習しないと書いてあるから永久に安全」 | 規約は頻繁に改定される。過去に入力したデータの扱いが遡及的に変わる可能性を前提に、重要情報は常に最小限に留める |
| 「所属大学の規程が明文化されていないから自己判断で OK」 | 明文化がなくても情報セキュリティポリシーや個人情報保護規程が上位で効く場合が多い。情報セキュリティ担当部署に事前確認する経路を確保する |
skills/check-info-level/ — 本 skill の Action 版、テキスト / ファイルを渡すと判定結果を返す Task skillskills/ai-use-risk-classification/ — 生成物の用途・責任範囲による 4 分類、大学 AI ポリシー起草時の上位フレームskills/institutional-ai-adoption-checklist/ — 機関として AI 導入する際のガバナンス / 契約 / 人事 / 運用チェックreferences/ai-service-comparison.md — 主要サービスのデータ取扱比較表references/skill-format-guide.md — v0.6 標準形式、本 skill の改修準拠先No reviews yet. Tell others what you thought.
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大学業務文書 (広報原稿 / 研修教材 / 申請書 / 学生向け案内等) のドラフトを 読み取り、subagent dispatch で「AI 臭度」「業務文書適切性」「読者負荷」の 3 軸評価を返す。「この広報原稿、AI っぽくない？」「研修資料が硬すぎないか 気になる」「職員が書いたふうに仕上げたい」と問われた時に起動する。 mizchi-blog-style の評価ワークフローを大学業務文書向けに翻訳、職員 / 学生 / 学外読者の 3 ロールのいずれかで subagent がドラフトを読み、 冗長敬語 / 空虚強調 / 両論併記等を行番号付きで指摘する。反復改善は 呼び出し側判断、本 skill 自体はシングル実行。
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「学内業務で AI を使う前に『禁止／限定／推奨／開放』のどれに該当するか判定したい」 「既存の機密情報 3 段分類と業務場面を接続したい」 「部署ごとの AI 利用方針を体系化したい」 場面で使う横断スキル。
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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。
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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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職員 / 研究者の暗黙知を対話的にヒアリングし、higher-ed-ai-skills 規格 (`references/skill-format-guide.md` 準拠) の SKILL.md を生成する meta skill。「自分のノウハウをスキル化したい」「業務手順を構造化したい」と 言われた時に手動で起動する。Write tool による副作用 (新規ファイル作成) があるため、AI 自動起動は抑止する。
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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。
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