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。
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投稿論文・学位論文・科研費申請における生成 AI 利用の開示判断と運用フレームワーク
研究活動における生成 AI の利用は、2023 年以降急速に普及した。文献検索の効率化、英語論文の推敲、データ可視化のコード補助など、適切に使えば研究生産性を上げる。一方で、図表の自動生成・本文の直接生成・研究設計の丸投げは研究誠実性を損なう。
本スキルは、投稿論文・学位論文・科研費申請の 3 場面で、何を開示すべきか、何が禁止されるかを判断するフレームワークを提供する。開示判断は国内外の研究倫理動向と出版社ポリシー、科研費等の公的資金の申請ルールが連動しており、研究支援職員が教員・学生からの相談を受けた際の標準対応が必要になる。
本スキルの特徴は、3 原則（補助ツール／二次的出典／独自視点再構築）を軸にすることで、新しい AI サービスが登場しても判断が揺らがない点にある。具体的には「AI は補助ツールであり創作者ではない」「AI 出力は二次的出典として扱い、一次文献で検証する」「最終的に独自視点で再構築する」を貫く。
日本の研究環境固有の事情として、科研費申請書式（日本学術振興会）への開示記載方法、学位論文規程との整合、大学の研究倫理審査委員会との連携、機密研究データの入力回避（特に未発表データ・学生個人情報）が挙げられる。本スキルはこれらを踏まえた日本大学向けの運用を提示する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類の把握（未発表データは Level 3 機密情報）| 原則 | 内容 |
|---|---|
| 補助ツール原則 | AI は補助ツールであり、研究の主体・創作者ではない。最終成果の責任は研究者が負う |
| 二次的出典原則 | AI 出力は二次的な情報源として扱い、一次文献で検証する。AI 出力そのものを典拠にしない |
| 独自視点再構築原則 | AI 出力をそのまま使わず、自分の研究文脈で再構築・検証する |
場面 I: 投稿論文
場面 II: 学位論文
場面 III: 科研費申請
生成 AI は文献・数値・事実を「もっともらしく」生成するが、存在しない引用や捏造数値を出力することがある（ハルシネーション）。開示する前に、AI が生成したすべての内容は以下の検証プロトコルを経ること。
必須検証項目:
検証記録の保持:
関連: confidential-info-guidelines での機密情報の扱い、ai-use-risk-classification でのリスク区分と併せて参照。
flowchart TD
A[投稿論文で AI 使用を検討] --> B[投稿先出版社の<br>AI ポリシー確認]
B --> C{出版社は AI 使用を<br>許容?}
C -->|禁止| D[使用不可]
C -->|要開示許容| E{禁止事項 6 項目に<br>該当?}
E -->|該当| D
E -->|該当なし| F[補助ツール原則で使用]
F --> G[§4.5 検証プロトコル実施]
G --> H[Methods または<br>Acknowledgments で開示]
H --> I[共著者全員に開示内容を共有]
flowchart TD
A[学位論文で AI 使用を検討] --> B[所属大学の<br>学位論文規程確認]
B --> C{指導教員との<br>事前合意あり?}
C -->|なし| D[指導教員に相談し合意形成]
C -->|あり| E{使用範囲は補助的か?}
D --> E
E -->|独創的考察の代替| F[使用不可]
E -->|文献整理・校正| G[§4.5 検証プロトコル実施]
G --> H[論文末尾の付記で開示]
H --> I[主査・副査との事前確認]
flowchart TD
A[科研費申請で AI 使用を検討] --> B[日本学術振興会の<br>申請要領確認]
B --> C{未発表研究構想を<br>入力するか?}
C -->|Yes| D[Enterprise 版・API・<br>オンプレ環境で実施]
C -->|No| E[Web 版利用可]
D --> F{禁止事項 6 項目に<br>該当?}
E --> F
F -->|該当| G[使用不可]
F -->|該当なし| H[§4.5 検証プロトコル実施]
H --> I[申請者自身の視点で再構築]
I --> J[必要に応じ開示]
情報系の准教授から「Elsevier の雑誌に投稿予定だが、英文校正に ChatGPT を使った。開示する必要があるか」との相談。出版社ポリシーを確認すると開示が求められている。「英文推敲の補助として使用した」旨を Acknowledgments に記載する文面案を作成し、使用箇所とツール名・バージョンの記録方法を案内する。本文の主張部分には使用していないことを明示する書き方を提案する。
文系大学院生から「先行研究の整理に ChatGPT を使いたいが、学位論文で問題になるか」との相談。3 原則を説明し、「AI で整理した結果は必ず一次文献にあたり、自分の研究文脈で再構築する」こと、「使用箇所は論文末尾の付記で明示する」ことを助言。指導教員とも事前に合意形成するよう促す。
教員の科研費申請書レビューで、申請概要の文章が申請者の過去の文体と異なると気づく。本人に確認すると「英語要約を ChatGPT で作った」とのこと。日本学術振興会の申請要領を再確認し、補助的利用は認められる範囲内であることを説明。ただし論旨の独自性は申請者自身で担保すべきであり、内容の検証を依頼。未発表の研究構想は機密扱いであることも伝える。
医学系の共著論文で、筆頭著者が投稿直前に「共著者の一人が方法セクションの英文を ChatGPT で書き直したが開示不要と考えている」と相談。出版社ポリシー上は共著者の利用も開示対象。筆頭著者に「共著者全員の AI 使用を集約して開示する」運用を助言し、共著者 MTG で使用範囲・ツール・バージョンを確認してもらう。開示文案は本スキル §4.5 の記録項目を踏襲。
人文系研究者から「査読中の論文で、自分が書いたと思っていた段落が実は ChatGPT 出力の修正版だと気付いた。どうすべきか」との相談。対応順序として、① 内容の事実確認（§4.5 検証プロトコル）、② 編集部への速やかな報告と開示文追加依頼、③ 共著者への共有、④ 大学の研究倫理委員会への状況報告を助言。隠蔽が最大のリスクであり、早期開示で信頼を維持する方針を示す。
→ より詳細な事例は以下を参照:
examples/example-01-kaken-shinsei-chatgpt.md 科研費申請examples/example-02-gakuiron.md 博士論文examples/example-03-tokoh-ronbun.md 国際誌投稿→ 主要出版社ポリシーは references/journal-policy-overview.md を参照。
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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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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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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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