「新任職員向けに生成 AI 基礎研修を作りたい」「SD 研修資料を短時間で組み立てたい」 「自分自身のリテラシー棚卸しをしたい」「新人に AI の使い分けを 30 分で説明したい」 「ハルシネーションの見抜き方を教えたい」場面で使う、大学職員向け AI リテラシー入門スキル。
プロンプトの基本構造・ハルシネーション検出・サービス選定を、30〜60 分のコア研修に そのまま流用できる章立てで提供する。
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。
新任〜中堅の大学職員が生成 AI を安全に業務利用できるようになるための、30〜60 分で使えるリテラシー入門と研修骨子
大学事務の現場では、文部科学省・各大学ガイドラインの公表以降、生成 AI を「触ったことはあるが、業務に組み込む自信はない」という職員層が厚い。新任職員研修・SD 研修の担当者は、毎年の人事異動サイクルの中で、短時間でリテラシー底上げを図る必要に迫られている。
本スキルは、担当者が単独で 30 分〜1 時間の研修コアを組み立てられるよう、①入門 3 ステップ、②ハルシネーション検出 5 チェック、③自己診断 10 問の 3 点セットを提供する。講師経験が浅くても、配布資料 1 枚と演習 1 本で研修として成立する最小構成を目指した。
大学には単年度予算制約と人事異動による知見喪失、教員と職員の権限分離、学生データの取り扱い制限など、一般企業とは異なる環境がある。本スキルは「異動で担当が変わっても引き継げるリテラシー」を前提に設計している。研修後は skills/confidential-info-guidelines/ を組み合わせ、情報分類判断まで到達することを想定する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類（Level 1〜3）を把握（全 10 問を examples/example-01-sd-kenshu-design.md に収録）
flowchart TD
A[リテラシー状態を確認] --> B{AI 利用経験は?}
B -->|未経験| C[入門 3 ステップから開始]
B -->|触ったことあり| D[プロンプト設計に進む]
B -->|業務で使用中| E[検証・サービス選定に進む]
C --> F[プロンプト演習: 4 要素]
D --> F
F --> G[生成物をハルシネーション 5 チェックで検証]
G --> H{検証で誤り発見?}
H -->|あり| I[プロンプト修正または別モデル]
H -->|なし| J[自己診断 10 問で定着確認]
I --> F
E --> G
J --> K[confidential-info-guidelines へ接続]
人事課から「今年度の新任職員 SD 研修に AI 基礎を 60 分入れたい」と依頼された際、入門 3 ステップ（15 分）、プロンプト演習（20 分）、ハルシネーション検出（15 分）、自己診断（10 分）の時間配分で骨子を作る。配布資料は A4 両面 1 枚で済む構成にし、講師自身が別部署に異動しても翌年度に引き継げるよう、スライド原稿と進行台本を同時に作る。
中堅職員が、生成 AI を業務でなんとなく使っているが体系的に学んだことがない、という状態から脱するために自己診断 10 問を順に解く。正答率 7 割未満の領域（例：検証手法が甘い）を特定し、本スキル該当節を重点的に読み直す。所属大学のガイドライン該当箇所への相互参照を付箋化しておくと、他の職員から相談を受けた際の受け答えが安定する。
部署内の若手 3〜5 名で週 1 回 30 分の勉強会を回す場合、入門 3 ステップを 1 週目に割り当て、2 週目以降は各週 1 つのハルシネーション検出チェックを順に深堀りする。各回 1 人がファシリテータを持ち回り、実業務のプロンプト失敗例を持ち寄る形式にすると、異動引き継ぎとしても機能する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-sd-kenshu-design.md を参照。
domain-skills/ 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。
「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。