「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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
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。
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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。
「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。
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。
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。
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。
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。