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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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。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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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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