「これから組織として生成 AI 導入を検討する委員会で何を議論すべきか」 「AI 利用ガイドライン策定の優先順位を決めたい」「執行部に上程する導入検討資料を作りたい」 「自学の AI 導入成熟度はどの段階か診断したい」「学長説明用 1 ページ要旨を作りたい」 場面で使う、大学組織としての AI 導入検討支援スキル。
3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストと 5 段階成熟度モデルで合意形成を支援する。
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組織として生成 AI 導入を検討する大学のための、チェックリスト・成熟度モデル・執行部上程資料テンプレ
多くの日本の大学は、学長メッセージや情報セキュリティポリシーは公表しているものの、「組織として導入するかどうか」「全学展開時に何を揃えるか」のレベルで合意形成が止まっている。委員会で毎回「何を議論すればよいか」を作るところから始まるため、検討が前進しない。
本スキルは、企画・情報部門および管理職層が、組織導入検討の委員会初回資料から執行部上程資料までを一気通貫で設計するための、チェックリスト・分類・成熟度モデル・1 ページ要旨テンプレを提供する。他大学事例を下敷きに、日本の大学固有の制約（単年度予算、教員／職員の権限分離、学生データの扱い、規程優先）を織り込んで書き下ろした。
本スキルは単独でも機能するが、skills/confidential-info-guidelines/ および skills/staff-ai-literacy-primer/ と併用すると、導入後の運用整備まで見通せる。導入是非の判断は各大学の執行部の専権事項であり、本スキルは判断材料の整理を支援する位置付けである。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類を把握| カテゴリ | 最優先（ステップ1） | 優先（ステップ2） |
|---|---|---|
| 全般 | 大学: 基本方針公表／個: 情報分類理解 | 大学: ガイドライン改定サイクル／個: リテラシー研修受講 |
| 教育 | 大学: シラバス方針テンプレ／個: 授業内 AI 方針明示 | 大学: 評価方法再設計／個: 課題形式の見直し |
| 環境 | 大学: 契約・認証基盤／個: サービス選定研修 | 大学: 学内運用ログ・監査／個: インシデント報告経路 |
各セルで「どこまで実装済みか」を自己採点（未着手／検討中／整備中／運用中）する。
A4 一枚で、①背景、②他大学動向、③自学の現状（成熟度）、④検討論点 3 つ、⑤想定コスト、⑥判断期日、を記述する構成。本文は examples/example-01-committee-kickoff.md に収録。
flowchart TD
A[検討開始] --> B[現状診断: 成熟度 1-5 を判定]
B --> C{成熟度は?}
C -->|1-2: 未検討/散発| D[まず基本方針公表を最優先]
C -->|3: 試行| E[リスク 4 区分でガイドライン草案]
C -->|4-5: 部分/全学| F[監査・評価サイクル整備]
D --> G[3x2x2 チェックリストで論点抽出]
E --> G
F --> G
G --> H[執行部 1 ページ要旨を作成]
H --> I{執行部承認?}
I -->|承認| J[委員会で詳細設計]
I -->|差し戻し| K[論点を 3 個に絞り再提出]
K --> H
企画課が、情報担当理事から「来月の AI 検討委員会を立ち上げるので初回資料を作って」と指示された際、3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストに沿って、他大学公表ガイドラインを横並びで比較するページと、自学の成熟度自己診断ページ、論点 3 選（ガイドライン／契約／研修）の叩き台を作成する。論点は 3 個に絞ることで、初回で方向性の合意を得やすくする。
副学長から「次の役員会議で 10 分で説明できる 1 枚資料を」と依頼された際、テンプレに沿って背景・他大学動向・現状成熟度・論点・コスト・期日の 6 要素を A4 一枚に収める。数値は概算で構わないが、判断期日だけは必ず明記することで、決断を先送りさせない構造にする。
年度始めに、情報基盤課が単独で自学の成熟度を 1-5 で判定する。個々の職員が私的に ChatGPT を試している段階（成熟度 2）なのに全学展開計画（成熟度 4-5 レベル）を立てようとしていないか、自己診断で過熱を抑える。診断結果を 3 カテゴリ × 2 ステップ × 2 主体のチェックリストに落とし、次年度予算要求に反映する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-committee-kickoff.md を参照。
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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。
「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。
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。