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。
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入試書類における生成 AI 使用の判断フレームワークと運用プロセス
総合型選抜・学校推薦型選抜の出願書類における生成 AI 利用は、2024 年以降急速に顕在化した入試部門固有の課題である。志望理由書や学修計画書において AI 生成テキストの混入が疑われるケースは複数大学で報告されており、検知ツールの検出率も 70% 程度にとどまる。
本スキルは、文部科学省「大学入学者選抜における生成 AI の取扱いについて」（2024-08-01）を骨格として、出願要項への記載文言・疑義発生時の確認プロセス・不正認定と教育機会のバランスを判断するフレームワークを提供する。
入試部門は高い中立性が求められるため、担当職員の個人判断で運用すると一貫性が揺らぐ。入試委員会での合意形成と、出願要項・審査マニュアル・疑義対応手順の 3 点セットを整備することが求められる。検知ツール未導入の大学でも、書類審査段階での複眼的確認・面接での深堀り・不自然さ検出のチェックリストで代替可能な運用を提示する。
「不正認定」と「教育機会」の境界は難しい判断である。山梨大学のように「不正行為・合格取消」を明言する踏み込んだ運用と、「AI 使用を禁止しつつ、発覚時は受験生との対話を通じて判断する」より柔軟な運用の両方が実在する。本スキルは各大学が選べるオプションを提示する。
skills/confidential-info-guidelines/ の 3 段分類の把握（受験生情報は Level 3 機密情報）| 類型 | 対象書類 | AI 使用の扱い | 根拠 |
|---|---|---|---|
| 類型 I | 志望理由書 | 「そのまま使用」は禁止、支援的利用の扱いは大学が明示 | 受験生の動機・主体性を評価するため |
| 類型 II | 学修計画書・研究計画書 | 論旨の生成は禁止、文献検索等の補助は許容範囲を明示 | 受験生の学術的構想力を評価するため |
| 類型 III | 小論文（試験当日実施含む） | 試験時は完全禁止、事前課題型は類型 I に準じる | 試験場での筆記能力確認のため |
flowchart TD
A[出願要項策定／疑義発生] --> B{場面は?}
B -->|出願要項策定| C[類型 I-III 別に記載文言を決定]
B -->|疑義発生| D[書類審査段階での二重確認]
C --> E{検知ツール導入?}
E -->|導入| F[要項に検知実施を明示]
E -->|未導入| G[複数審査員による独立判定を明示]
F --> H[入試委員会承認]
G --> H
D --> I{複数審査員で<br>疑義共通?}
I -->|Yes| J[面接・口頭試問で深堀り]
I -->|No| K[通常審査継続]
J --> L{受験生説明後も<br>疑義残る?}
L -->|Yes| M[入試委員会付議]
L -->|No| K
M --> N{運用語彙に応じた判定}
N --> O[結果通知と記録保存]
入試課長から「次年度の要項に AI 使用方針を明示したい」と相談。類型 I-III 別の記載文言案を作成し、入試委員会に付議する。踏み込み型・柔軟型・中間型の 3 案を提示、メリット・デメリットを整理して委員会の選択に委ねる。検知ツール導入は予算制約で困難なため、複数審査員制を前提に要項文言を組み立てる。
書類審査を担当した教員 2 名から「表現が不自然に流暢」「固有名詞の使い方が他書類と異なる」との指摘。面接官に情報を共有し、志望動機の具体的きっかけを深掘りする質問を用意。受験生の回答が書類記載と整合するか、想定外の質問に対応できるかを観察する。入試委員会に事案として記録し、判定は委員会方針に従う。
ベンダーから営業提案。検出率 70% 程度、年間数百万円の運用コスト。単年度予算での継続判断が必要。代替案として、審査員研修の充実と複数審査員制の強化、面接での深堀り質問整備を提案する文書を作成、費用対効果を比較して入試委員会に上程する。
→ より詳細な事例は examples/example-01-sougou-senbatsu-suspicion.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。