# Check Info Level

> 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。

- Skill: `gmoriki/check-info-level` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add gmoriki/check-info-level`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/gmoriki/check-info-level/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: CC BY-SA 4.0
- Author: gmoriki (https://skillmd.com/u/gmoriki)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/gmoriki/check-info-level

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# check-info-level

ユーザーが示したテキスト / ファイルを読み取り、`confidential-info-guidelines` の 3 段分類 (Level 1: 公開 / Level 2: 学内限定 / Level 3: 機密) で判定する Task skill。判定理由・AI 入力可否・推奨次アクション・ファイル固有警告を構造化して返す。判定は厳しい側に倒し、所属大学規程が優先する旨を毎回添える。

## いつ使うか

- 職員 / 研究者が AI 入力前に「この資料、大丈夫？」と確認したい時
- 議事録 / 申請書 / 学生データ / 研究ノートを AI で要約・検索・分類する前段
- 匿名化の要否を判断したい時 (「これを匿名化すれば Level 下がる？」)
- ファイル (PDF / 画像 / テキスト) を AI に投げる前のメタデータリスク確認

使わない場面:
- 所属大学の独自判定フロー / チェックリストが既に定まっている場合 (大学規程優先)
- 単なる用語解説目的 (本 skill は判定結果を返すもの、定義を説明するだけなら `confidential-info-guidelines` を読む方が直接的)
- Office バイナリ (.docx / .xlsx) の直接判定 (v0.6 範囲外、利用者にテキスト抽出を案内)

## What This Does

提示されたテキスト / ファイルパスを読み取り、3 段分類に該当する観点 (個人情報の有無 / 未公表事項 / 研究機密等) を評価して Level を確定する。Level に応じて AI 入力可否 (Level 1: 可 / Level 2: Enterprise 契約下で可 / Level 3: 原則不可) を返し、匿名化で Level を下げる経路が存在する場合は具体的な動作を提示する。ファイル入力時は `confidential-info-guidelines` のファイル固有リスク節 (メタデータ / EXIF / OCR / 添付保存ポリシー) に照らして追加警告を返す。

## Required Inputs

`$ARGUMENTS` として以下のいずれかを受け取る:

- **テキスト直貼り**: 文面そのものを引数に渡す (短文向け)
- **ファイルパス**: ローカルの PDF / 画像 / プレーンテキストファイルのパス (長文・添付物向け)
- **複数行テキスト**: 改行を含む長文 (チャット履歴 / 議事録等)

引数なしで起動された場合: 「判定対象を貼り付けるか、ファイルパスを指定してください」と返して終了。

## What It Produces

以下を構造化 Markdown で出力:

1. **判定結果**: Level 1 / Level 2 / Level 3 のいずれか
2. **判定理由**: なぜその Level か (個人情報の有無、未公表情報の有無、外部流出時のリスク区分)
3. **AI 入力可否**:
   - Level 1: 入力可
   - Level 2: Enterprise / Team / API 利用なら可、Web 版 / 無料版は不可
   - Level 3: 原則不可、匿名化で Level 2 以下に変換できれば再判定
4. **推奨次アクション**: そのまま入力 / Enterprise 環境で入力 / 匿名化フローへ / 入力断念 のいずれかを具体動作で
5. **ファイル固有警告** (ファイル入力時のみ): メタデータ残存 / OCR で別議題が読み取られるリスク / 添付保存ポリシー確認推奨
6. **判断の根拠 skill**: [`skills/confidential-info-guidelines/`](../confidential-info-guidelines/SKILL.md) §3 / §3.5 への参照リンク

## 手順

### 1. 入力種別の判定

`$ARGUMENTS` を解析する:

- ファイルパスらしき文字列 (拡張子 `.pdf`, `.png`, `.jpg`, `.txt`, `.md` を含む、または絶対パスで始まる) → ファイル処理へ
- 拡張子が `.docx` / `.xlsx` の場合 → 「Office バイナリは本 skill の範囲外です。テキスト抽出 (`pandoc` / `libreoffice --convert-to txt` 等) 後に再投入してください」と案内して終了
- それ以外 → テキスト処理へ
- 引数空 → ガイダンスを返して終了

### 2. ファイル処理 (ファイル入力時のみ)

- `Read` ツールでファイル本文を読む (PDF は内部抽出、画像は Claude の視覚認識で記述を取得し本文として扱う、OCR ツールは呼ばない)
- `Bash(file <path>)` で MIME type を確認
- PDF の場合 `Bash(pdfinfo <path>)` で作成者 / 作成日時 / ページ数を取得
- メタデータに人名 / 部署名らしき文字列があれば警告フラグを立てる

### 3. 情報レベル判定

本文を以下の観点で評価:

| 観点 | Level 1 | Level 2 | Level 3 |
|---|---|---|---|
| 個人を特定可能な学生情報 | 無 | 無 | 有 |
| 個人を特定可能な教職員情報 | 無 | 役職名のみ | 氏名・連絡先・人事情報 |
| 未公表の意思決定 / 検討中事項 | 無 | 有 | 重大決定 (人事・処分) |
| 公開済み広報 / 規程 | 該当 | - | - |
| 研究データ | 公表済み | 進行中 (一般情報) | 未発表知見・倫理審査対象 |
| 入試 / 試験問題 | 過去公開分 | - | 未公開・採点中 |

複数 Level に該当する要素が混在する場合、**最も高い Level を採用** (厳しい側に倒す)。

### 4. AI 入力可否の判定

判定 Level に応じて:

- Level 1 → 「入力可」
- Level 2 → 「Enterprise / Team / API なら可。Web 版 Free / Pro は不可」
- Level 3 → 「原則不可。匿名化で Level 2 以下に変換可能か検討」

### 5. ファイル固有警告 (ファイル入力時のみ)

`confidential-info-guidelines` のファイル固有リスク節 4 項目を以下の優先で確認:

- メタデータ残存 (作成者名、最終更新者、トラックチェンジ) → 警告
- 画像の EXIF / GPS → 警告
- OCR で別議題が混入する可能性 (複数ページ PDF の場合) → 警告
- 添付保存ポリシー (サービス側の保存期間) → 注意喚起

### 6. 出力フォーマット

以下のテンプレートで返す:

```markdown
## 判定結果: Level [1/2/3]

**判定理由:**
[2-3 文、本文の具体記述を引用ベースで]

**AI 入力可否:**
[判定結果文]

**推奨次アクション:**
- [ ] [具体行動 1]
- [ ] [具体行動 2]

**ファイル固有警告:** (ファイル入力時のみ)
- [警告項目]

**根拠:** [`skills/confidential-info-guidelines/`](../confidential-info-guidelines/SKILL.md)

※ 所属大学の AI 利用ガイドラインが本判定より厳しい場合、大学規程が優先。
```

### 7. 迷い / 判断保留時の挙動

判定が Level 2 / 3 の境界で迷う場合、または所属大学規程依存の判断が必要な場合は、**より厳しい Level を提示** した上で「所属大学の AI 利用ガイドラインで最終確認してください」と添える。

## 品質基準

- 判定 Level は必ず 1 / 2 / 3 のいずれかを返す (「不明」「要確認」で逃げない)
- 判定理由は本文の具体的記述に基づく (「一般論として Level 2」ではなく「氏名 X が文中に登場するため Level 3」と引用ベース)
- 推奨次アクションは具体的な動作で書く (「気をつける」ではなく「氏名を A 教授・B 准教授に置換してから入力」)
- ファイル入力時はファイル固有リスク 4 項目を必ず確認する (読み飛ばさない)
- 所属大学規程が優先である旨を毎回 footer に添える

## 落とし穴

| 出てくる合理化 | 実態 |
|---|---|
| 「Enterprise 契約なら Level 3 でも入力していい」 | Enterprise 契約はデータ学習を止めるが、漏洩リスクや国内法令上の越境データ移転問題はゼロにならない。Level 3 は Enterprise でも原則不可 |
| 「PDF を黒塗りすれば匿名化完了」 | PDF の黒塗りは多くの場合テキスト層に原文が残る。AI は透過して読むので、黒塗りでなく該当ページ削除か、テキスト抽出後の該当箇所削除が必要 |
| 「学籍番号だけ消せば匿名化」 | 学籍番号・入試成績・専攻・発言特徴・研究テーマの組合せで再特定されうる。k-匿名化や統計化を検討 |
| 「Level 2 だから安心して Web 版 ChatGPT に貼れる」 | Level 2 の Web 版入力は本 skill では不可判定。Enterprise / Team / API 前提。Web 版しかない場合は Level 1 相当に加工する |
| 「議事録の前半だけ使うから全文アップして要約させれば OK」 | 後半に人事議題等の Level 3 が含まれていれば、AI は全文を読む。必要範囲のみテキストで切り出して渡す |
| 「この範囲の判断は skill の結果通りで OK」 | 所属大学規程が本 skill より厳しい可能性がある。最終確認は大学規程と情報セキュリティ担当 |

## Available Tools

- **Read**: ファイル本文の読み込み (PDF / 画像 / テキスト)
- **Bash(file:*)**: MIME type 確認
- **Bash(pdfinfo:*)**: PDF メタデータ取得

## 関連

- [`skills/confidential-info-guidelines/`](../confidential-info-guidelines/SKILL.md) — 本 skill の判定軸となる 3 段分類の定義元、ファイル固有リスク節を参照
- [`skills/ai-use-risk-classification/`](../ai-use-risk-classification/SKILL.md) — 4 分類版、大学 AI ポリシー起草時の上位フレーム
- [`references/skill-format-guide.md`](../../references/skill-format-guide.md) — v0.6 標準形式、本 skill の改修準拠先