授業のシラバスに生成 AI の使用ルールを書き込みたい、学生に AI 使用可否と範囲を明示したい、 学科で AI 使用の共通テンプレートを作りたい、同僚教員から「うちの授業でどう書けば」と聞かれた、 教務委員会でシラバス記載ルールを議論する必要がある場面で使うシラバス AI 方針設計スキル。
4 段階テンプレート（自由／場面限定／完全禁止／その他）と科目類型別選択肢カタログで、 教員が 10 分で決められる判断フローを提供する。
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授業のシラバスに生成 AI 使用ルールを記載する際の 4 段階テンプレートと科目類型別の選択肢カタログ
シラバスに「生成 AI の使用可否」をどう書くかは、2023 年以降すべての大学教員が直面する問いになった。「禁止」と書くだけでは検証困難で、「自由」と書くと評価の公平性が揺らぐ。現場で必要なのは「この科目の性格に応じてどう書けばいいか」の判断枠組みである。
本スキルは、4 段階テンプレート（自由／場面限定／完全禁止／その他）と、科目類型（文系講義／理系講義／実験／演習）別の選択肢カタログを提供する。教員が 3 つの質問に答えるだけで、シラバスにそのまま貼り付けられる文言が決まる設計になっている。
大学の単年度予算制約下で、AI 検知ツール導入は前提にしない。対面試験や口頭試問など、既存の評価方法で担保できる範囲を優先して設計する。教員の学問的自由と教務委員会の統一性要請の間でバランスを取るため、各大学規程との整合性確認を判断フローに組み込んである。
このスキルは教員自身の判断を支援するだけでなく、教務委員会での共通テンプレート策定や、教務職員が教員に配る「シラバス記入の手引き」作成にも使える。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類の把握（学生課題に含まれる個人情報等の扱い）| レベル | 方針 | 想定場面 | シラバス記載の骨子 |
|---|---|---|---|
| Level A | 自由使用 | 探究系演習・発展的ゼミ | 使用を歓迎、最終成果物の責任は学生 |
| Level B | 場面限定使用 | 通常講義・課題レポート | 特定の場面のみ許可（例: 下書き・翻訳支援） |
| Level C | 完全禁止 | 語学基礎・実技・実習 | 使用禁止、発覚時の対応を明示 |
| Level D | その他 | 個別事情のある授業 | 授業内で別途指示 |
シラバス記載だけでは学生に方針が浸透しないため、初回授業で口頭説明する際の雛形を Level 別に用意する。
Level A（自由使用）向け:
本授業では生成 AI の使用を歓迎します。ただし「使った」ことではなく「どう使い、何を自分で考えたか」を評価します。使用記録の記載と、発表時の口頭確認で理解度を見るため、AI 出力の丸写しは評価対象外となります。
Level B（場面限定使用）向け:
本授業では AI 使用を特定場面（例: 文献整理・英文校正・推敲）に限り認めます。許可場面は課題配布時に明示するため、許可されていない用途での使用は不正扱いとなります。疑義がある場合は口頭試問で理解度を確認します。
Level C（完全禁止）向け:
本授業の学習目標は AI に代替できない能力の習得にあります。課題・試験における AI 使用は禁止とし、違反が判明した場合は該当課題を 0 点とします。禁止する理由は学習目標（例: 実験データからの独立した考察）と直結しており、評価の公平性のためご協力ください。
Level D（その他）向け:
本授業では課題ごとに AI 使用方針を個別指示します。各課題配布時に「どの Level か」を明示するため、指示書を毎回確認してください。共通事項として、機密情報・他者個人情報の AI 入力は全 Level で禁止です。
各テンプレートは、所属大学のガイダンス資料・初回スライドに貼り付けて使える粒度に揃えてある。
学科単位で AI 方針を統一する場合、以下 4 段ステップで進める。個別教員の学問的自由を尊重しつつ、学生への一貫したメッセージを担保する狙い。
反対意見対応: 「学問的自由の侵害では」との指摘には、本方針が推奨フレームワークであり強制でないこと、個別事情は Level D で吸収可能であることを説明する。「検知困難で実効性がない」との指摘には、AI 検知ツール非前提で対面試験・口頭試問で担保する設計であることを繰り返し伝える。
関連: 本学科方針と ai-use-risk-classification スキルの Level 分類、confidential-info-guidelines の機密情報扱いと相互参照して一貫性を保つこと。
flowchart TD
A[シラバス記載を検討] --> B{学部・教務委員会の<br>統一方針あり?}
B -->|あり| C[統一方針に準拠]
B -->|なし| D{科目類型は?}
D -->|文系講義・理系講義| E[Level B 場面限定を基準に検討]
D -->|実験・実習・語学基礎| F[Level C 完全禁止を基準に検討]
D -->|演習・ゼミ| G[Level A / B を選択]
E --> H{対面試験・口頭試問で<br>評価可能か?}
F --> I[禁止理由を学習目標と紐付けて記載]
G --> J[主体性評価プロセスを明示]
H -->|可| K[Level B で確定]
H -->|不可| L[Level C を検討]
C --> M[教務委員会事前確認]
K --> M
I --> M
J --> M
L --> M
M --> N[シラバス文面確定]
受講者 80 名の講義。期末レポート（4000 字）で評価。AI でそれらしい論述が生成できてしまう懸念あり。判断フローに沿うと、学問的能力としては「一次史料に基づく批判的思考」が核であり、AI で代替不可能な対面小テスト併用で評価可能。したがって Level B を選び、「文献リスト整理・訳出補助は可、論述本文の生成不可」とシラバスに記載する。
担当教員 4 名で統一方針を決めたい。実験プロトコル遵守と実測データの扱いが核であるため、Level C 完全禁止が自然。シラバス記載は「実験結果の考察を AI で生成することは禁止する。実験記録・考察は自筆で記述し、疑義がある場合は再実験または口頭試問で確認する」とする。単年度予算では検知ツール導入は非現実的だが、実験記録と考察の一貫性確認で不自然さは検出可能。
教務委員長の依頼。学部 30 科目の教員がばらばらに書くと混乱するため、4 段階テンプレートを学部 FD で共有し、各教員が Level A-D のいずれかを選択して文言を貼り付ける運用を提案。committee 承認後、教務職員が教員向け記入ガイドを作成する。
文学部「日本近代文学演習」のゼミ担当教員。発表・討議中心の授業で、AI を禁止すると文献検索の機会損失が大きいが、解釈・批評部分まで AI に委ねると学生の学問的成長を阻害する。Level B を選び「文献・原典検索・書誌情報整理は可、解釈・批評本文の生成は不可」と明示。ゼミ発表で引用箇所の原典確認を行うことで、AI 出力の丸写しを抑止する。
化学実験の教員 5 名で担当する共通科目。AI 全面禁止の方向で一致しているが、「文法チェックまで禁止するのは過剰では」との意見あり。学科会議で議論し、Level C をベースに「英文校正・文法チェックは例外的に許容、考察・結論の生成は厳禁」と細則を追加。ai-use-risk-classification スキルのリスク区分と対応付けて学生にも説明する。
→ より詳細な事例は以下を参照:
examples/example-01-syllabus-ri-zemi.md 理系ゼミの Level A 運用examples/example-02-bunkei-kogi.md 文系講義の Level B 判断examples/example-03-jikken-jisshu.md 実験実習の Level C 判断→ 文言テンプレートは references/sample-syllabus-wording.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。