The University of Tokyo

It is unacceptable to present text generated by AI tools as your own when submitting class assignments.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §Academic Misconduct; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 52–52; characters 2966–3069; excerpt offset 0–103

言語生成系AIで作成された解答を丸ごとコピー・ペーストして提出することは、学生にとって何ら学習効果もなく、基本的には認めるべきではありません

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Prohibition of verbatim submission; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 75–75; characters 2809–2879; excerpt offset 0–70

Even when students are allowed to use generative AIs, simply copying and pasting the answers generated by the AI and submitting them should not be accepted, as that would provide no learning effect for the students.

証拠の所在の検索: Faculty Guidance EN §No copy-paste; Extracted text SHA256 e7885fcb2e517deba8ba63b15422f385a216bc344811a965a3217732e46c0289; original binding lines 70–70; characters 6360–6575; excerpt offset 0–215

言語生成系AIを利用したレポートでは、どの言語生成系AIを利用したかを学生に明記させることも推奨されます。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Disclosure recommendation (line 72); Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 72–72; characters 2429–2482; excerpt offset 0–53

You are also recommended to have students specify which generative AI they used when submitting reports that utilized such a tool.

証拠の所在の検索: Faculty Guidance EN §Disclosure recommendation (line 67); Extracted text SHA256 e7885fcb2e517deba8ba63b15422f385a216bc344811a965a3217732e46c0289; original binding lines 67–67; characters 5383–5513; excerpt offset 0–130

言語生成系AIを使わせる・使わせない・どう使うかという判断も、教員やそのグループが教育効果を最大にすることを目標に行うべきものであると考えます。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Faculty discretion; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 64–64; characters 1499–1571; excerpt offset 0–72

AIによって生成された文章であるかの検出ツールは過信しない

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Detection tools warning; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 57–57; characters 989–1018; excerpt offset 0–29

The decision whether or not to allow the use of generative AI tools will depend on the class. This decision, along with the conditions for their use, is left to the discretion of individual instructors.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §Use in Classes; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 50–50; characters 1830–2032; excerpt offset 0–202

Try to make generative AI tools such as ChatGPT, Bing AI, and Bard do the assignments and exams you have given in the past.

証拠の所在の検索: Faculty Guidance EN §[1] Testing assignments; Extracted text SHA256 e7885fcb2e517deba8ba63b15422f385a216bc344811a965a3217732e46c0289; original binding lines 49–49; characters 1275–1398; excerpt offset 0–123

Clearly state your stance as instructor on the use of generative AIs for each class and assignment.

証拠の所在の検索: Faculty Guidance EN §[2] Syllabus clarity; Extracted text SHA256 e7885fcb2e517deba8ba63b15422f385a216bc344811a965a3217732e46c0289; original binding lines 50–50; characters 1403–1502; excerpt offset 0–99

Therefore, ahead of the 2026 Autumn Semester, we are introducing the “ Permitted AI Use ” feature in “Assignments” created within UTOL (UTokyo LMS), and setting it will be required for assignments created from then on.

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Mandatory assignment setting; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 57–57; characters 1722–1940; excerpt offset 0–218

そこで2026年度Aセメスターに向けて，UTOL(UTokyo LMS)で作成する「課題」において AI利用範囲 機能の利用を開始し，以降に作成する課題において設定が必須になります．

証拠の所在の検索: UTOL Notice JA §Mandatory assignment setting; Extracted text SHA256 8749d88ddf7377847b52a0a25c8fc967b9c148a693452052e4e13b51a55fc600; original binding lines 61–61; characters 914–1005; excerpt offset 0–91

Table 2: Permitted AI Uses Label 1 Description AIAS category 2 T0 No AI Use No AI T1 questions/research only AI Planning T2 T1 + discussion/idea-bouncing AI Planning T3 T2 + feedback AI Collaboration T4 T3 + drafting Full AI T5 T4 + creative use AI Exploration

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Table 2 Permitted AI Uses continuous exact rows; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 73–80; characters 3299–3559; excerpt offset 0–260

Do not rely too heavily on tools that claim to detect whether a given piece of text was generated by AI.

証拠の所在の検索: Faculty Guidance EN §[5] Detection tools; Extracted text SHA256 e7885fcb2e517deba8ba63b15422f385a216bc344811a965a3217732e46c0289; original binding lines 53–53; characters 1805–1909; excerpt offset 0–104

Therefore, ahead of the 2026 Autumn Semester, we are introducing the “ Permitted AI Use ” feature in “Assignments” created within UTOL (UTokyo LMS), and setting it will be required for assignments created from then on.

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Mandatory assignment setting; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 57–57; characters 1722–1940; excerpt offset 0–218

そこで2026年度Aセメスターに向けて，UTOL(UTokyo LMS)で作成する「課題」において AI利用範囲 機能の利用を開始し，以降に作成する課題において設定が必須になります．

証拠の所在の検索: UTOL Notice JA §Mandatory assignment setting; Extracted text SHA256 8749d88ddf7377847b52a0a25c8fc967b9c148a693452052e4e13b51a55fc600; original binding lines 61–61; characters 914–1005; excerpt offset 0–91

The release of this feature to UTOL is scheduled for the lunch break on Tuesday, September 29.

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Effective release date; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 58–58; characters 2124–2218; excerpt offset 0–94

Table 2: Permitted AI Uses Label 1 Description AIAS category 2 T0 No AI Use No AI T1 questions/research only AI Planning T2 T1 + discussion/idea-bouncing AI Planning T3 T2 + feedback AI Collaboration T4 T3 + drafting Full AI T5 T4 + creative use AI Exploration

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Table 2 Permitted AI Uses continuous exact rows; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 73–80; characters 3299–3559; excerpt offset 0–260

表2: AI利用範囲 範囲ラベル 1 説明 AIAS による分類名 2 T0 AIは利用しない No AI T1 質問・調査 AI Planning T2 T1 + 議論・壁打ち AI Planning T3 T2 + フィードバック AI Collaboration T4 T3 + 草稿 Full AI T5 T4 + 創造的利用 AI Exploration

証拠の所在の検索: UTOL Notice JA §Table 2 AI利用範囲 continuous exact rows; Extracted text SHA256 8749d88ddf7377847b52a0a25c8fc967b9c148a693452052e4e13b51a55fc600; original binding lines 73–80; characters 1457–1639; excerpt offset 0–182

If the Permitted AI Use for the assignment does not fall under any of the options in Table 2, please select “Other”. As shown in Figure 2, a text input form will appear, where you can explain the Permitted AI Use for the assignment.

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Other option text input; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 86–86; characters 4087–4319; excerpt offset 0–232

Classification of AI Use Scenarios Scene Name Description S1 questions/research ask about points you do not understand look up general or background knowledge about the topic of the assignment S2 discussion/idea-bouncing discuss with AI, i.e. bounce ideas off it consult about the choice of topic in assignments where students set their own topic S3 feedback obtain feedback on answers or reports you have written yourself S4 drafting have AI produce a draft or part of your submission, then build on it to finalize what you submit S5 creative use various uses beyond AI as a study aid have AI output critically examined learn about the various ways and modes of working with AI

証拠の所在の検索: EVP Taura Guidelines EN §Classification of AI Use Scenarios Table; Extracted text SHA256 f5ff1db432d05ffde51b10c2c2b0d648cb70de5bfd14ade7b092f11e93b5af73; original binding lines 75–85; characters 4615–5293; excerpt offset 0–678

Table 2: Permitted AI Uses Label 1 Description AIAS category 2 T0 No AI Use No AI T1 questions/research only AI Planning T2 T1 + discussion/idea-bouncing AI Planning T3 T2 + feedback AI Collaboration T4 T3 + drafting Full AI T5 T4 + creative use AI Exploration

証拠の所在の検索: UTOL Notice EN §Table 2 Permitted AI Uses continuous exact rows; Extracted text SHA256 916bba6f5053b04a52165f88cd087322b00cd0b3544b8bf922e4efa83cfcce22; original binding lines 73–80; characters 3299–3559; excerpt offset 0–260

特に 授業においては，生成AIの利用の可否について，授業の特性に応じて担当教員が判断する ことになっています．所属学科や専攻および各授業の担当教員の 指示に従い，認められていない場合には利用しない でください．

証拠の所在の検索: Gemini ECCS Usage §Coursework instructor discretion rule; Extracted text SHA256 627e3b7256c2a907bbf043a722644bb8be22e1d76d3629cf4a118471e24892e5; original binding lines 69–69; characters 2015–2120; excerpt offset 0–105

特に 授業においては，生成AIの利用の可否について，授業の特性に応じて担当教員が判断する ことになっています．所属学科や専攻および各授業の担当教員の 指示に従い，認められていない場合には利用しない でください．

証拠の所在の検索: Zoom AI Companion Guide §Coursework instructor discretion rule; Extracted text SHA256 62ad9f01cbe60d7b578ec806a41c1df47bfc7105b431e9bbcd16724dcebcfae5; original binding lines 80–80; characters 2032–2137; excerpt offset 0–105

言語生成系AIを使わせる・使わせない・どう使うかという判断も、教員やそのグループが教育効果を最大にすることを目標に行うべきものであると考えます。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Faculty discretion; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 64–64; characters 1499–1571; excerpt offset 0–72

The decision whether or not to allow the use of generative AI tools will depend on the class. This decision, along with the conditions for their use, is left to the discretion of individual instructors.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §Use in Classes; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 50–50; characters 1830–2032; excerpt offset 0–202

Information entered into AI tools can potentially be used in some form for AI training. Never input confidential information, personal information, or unpublished research results, as the information might be leaked.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §Information Security; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 55–55; characters 3951–4167; excerpt offset 0–216

利用に付随する①個人情報や機密情報の漏洩の危険性、②限られた企業への情報集中の助長、③著作権侵害の懸念、④学習された内容に偏りが生じる可能性があることなど、現在社会で指摘されている問題点があることも合わせてご説明ください。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Student cautions; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 72–72; characters 2318–2429; excerpt offset 0–111

試験問題は機密性が高い文書ですので、基本的に言語生成系AIにそのままの形で入力しないでください。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Exam questions privacy; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 69–69; characters 1957–2005; excerpt offset 0–48

試験問題は機密性が高い文書ですので、基本的に言語生成系AIにそのままの形で入力しないでください。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Exam questions privacy; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 69–69; characters 1957–2005; excerpt offset 0–48

Information entered into AI tools can potentially be used in some form for AI training. Never input confidential information, personal information, or unpublished research results, as the information might be leaked.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §Information Security; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 55–55; characters 3951–4167; excerpt offset 0–216

利用に付随する①個人情報や機密情報の漏洩の危険性、②限られた企業への情報集中の助長、③著作権侵害の懸念、④学習された内容に偏りが生じる可能性があることなど、現在社会で指摘されている問題点があることも合わせてご説明ください。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Student cautions; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 72–72; characters 2318–2429; excerpt offset 0–111

東京大学における生成AI利用に係るセキュリティガイドライン（2024年3月12日）

証拠の所在の検索: 2024-03-27 Notice §Security guidelines; Extracted text SHA256 beff5b1aa4b634d827e3d618d49c23dd3b8e4d779de52832e4169c79658228a1; original binding lines 68–68; characters 2314–2355; excerpt offset 0–41

この規則は、科学研究に携わる東京大学(以下「本学」という。)の教職員及び本学の施設設備を利用して研究活動を行う者(以下「研究者」という。)を対象として、本学の科学研究における行動規範(以下「行動規範」という。)に違反する不正行為(過去に研究者であった者が、研究者であった時期に行った不正行為を含む。以下同じ。)に対処し、行動規範の遵守を促すための委員会の設置及び不正行為に対する措置等について定める。

証拠の所在の検索: Rule No. 79 Art. 1 §Scope and purpose; Extracted text SHA256 3ea1d53f58eb104ef7f5998dc34c63e3a8107e788e83e24e960fb51cc793e961; original binding lines 8–8; characters 79–279; excerpt offset 0–200

申立てを受理した日から原則として30日以内に、予備調査の結果を委員長に報告する。

証拠の所在の検索: Rule No. 79 Art. 8(5) §Preliminary inquiry 30-day reporting clock; Extracted text SHA256 3ea1d53f58eb104ef7f5998dc34c63e3a8107e788e83e24e960fb51cc793e961; original binding lines 73–73; characters 3794–3834; excerpt offset 0–40

調査委員会は、調査を行うことを決定した日から原則として30日以内に調査を開始する。

証拠の所在の検索: Rule No. 79 Art. 9(2) §Investigation commencement 30-day clock; Extracted text SHA256 3ea1d53f58eb104ef7f5998dc34c63e3a8107e788e83e24e960fb51cc793e961; original binding lines 76–76; characters 3956–3997; excerpt offset 0–41

委員会は、第10条の調査を開始した日から原則として150日以内に、調査委員会の調査結果(部局調査が行われた場合はその結果を含む。)に基づき、不正行為の認定の有無、不正行為が認定された場合はその内容、不正行為に関与した研究者とその関与の度合、不正行為が認定された研究に係る論文等の各著者の当該論文等及び当該研究における役割その他必要な事項について審理し、裁定を行う。

証拠の所在の検索: Rule No. 79 Art. 11(1) §Adjudication 150-day determination clock; Extracted text SHA256 3ea1d53f58eb104ef7f5998dc34c63e3a8107e788e83e24e960fb51cc793e961; original binding lines 117–117; characters 6648–6830; excerpt offset 0–182

弁明の機会の付与は、対象研究者が前項の通知を受けた日から原則として14日以内に、書面の提出又は委員会への出頭を求めて行う。

証拠の所在の検索: Rule No. 79 Art. 11(7) §Respondent defense 14-day opportunity clock; Extracted text SHA256 3ea1d53f58eb104ef7f5998dc34c63e3a8107e788e83e24e960fb51cc793e961; original binding lines 123–123; characters 7392–7453; excerpt offset 0–61

不正行為が認定された旨の裁定を受けた被申立者は、前条第11項の通知を受けた日から原則として30日以内に、委員長に対し、不服申立てを行うことができる。

証拠の所在の検索: Rule No. 79 Art. 12(1) §Objection/appeal 30-day filing clock; Extracted text SHA256 3ea1d53f58eb104ef7f5998dc34c63e3a8107e788e83e24e960fb51cc793e961; original binding lines 130–130; characters 7982–8056; excerpt offset 0–74

それゆえ、科学研究を行うにあたっては、捏造、改ざん、盗用を行わないことはも とより、広く社会や科学者コミュニティによる評価と批判を可能とするために、その科 学的根拠を透明にしなければならない。

証拠の所在の検索: Code of Conduct for Research §Core principles (2006); Extracted text SHA256 d2a6db3997574752ecd0ff9b41382fa6447ee892cb29e0ac5e04eed9e2dc04be; original binding lines 35–37; characters 460–556; excerpt offset 0–96

Webex における Cisco AI アシスタント ， Webex AI

証拠の所在の検索: utelecon topics §AI in existing apps; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 87–87; characters 2110–2147; excerpt offset 0–37

東京大学で全学的に契約している生成AIサービスの中で，チャット形式のものとして，主に以下の2つのサービスがあります．

証拠の所在の検索: utelecon topics §Chat services; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 72–72; characters 1253–1311; excerpt offset 0–58

特に 授業においては，生成AIの利用の可否について，授業の特性に応じて担当教員が判断する ことになっています．所属学科や専攻および各授業の担当教員の 指示に従い，認められていない場合には利用しない でください．

証拠の所在の検索: Gemini ECCS Usage §Coursework instructor discretion rule; Extracted text SHA256 627e3b7256c2a907bbf043a722644bb8be22e1d76d3629cf4a118471e24892e5; original binding lines 69–69; characters 2015–2120; excerpt offset 0–105

2024年9月現在，ECCSクラウドメールアカウントでGeminiを使用する場合，ユーザのデータがAIモデルの改良に使用されることはなく，AIモデルを改良する目的で人間によるレビューを受けることもないことが，Googleより公表されています．

証拠の所在の検索: Gemini ECCS Usage §Commercial data protection terms; Extracted text SHA256 627e3b7256c2a907bbf043a722644bb8be22e1d76d3629cf4a118471e24892e5; original binding lines 59–59; characters 1108–1229; excerpt offset 0–121

大学の契約の下で利用できるのは「商用データ保護を備えたMicrosoft Copilot」というサービスで，Microsoftによれば，入力・出力データがMicrosoftのシステムに蓄積・保存されることはなく，いわゆるモデルの学習に利用されることもありません．

証拠の所在の検索: Copilot notice §Service overview; Extracted text SHA256 8232b8209afb73c227eceb9f4440fb6ab7fa259e3cea39d55cc9aab344ad832a; original binding lines 63–63; characters 1171–1302; excerpt offset 0–131

全学構成員向けの生成AIサービスは，当面， Microsoft Copilotによる生成AIチャットの提供 を中心として位置付けます ．

証拠の所在の検索: 2024-03-27 Notice §Copilot focus; Extracted text SHA256 beff5b1aa4b634d827e3d618d49c23dd3b8e4d779de52832e4169c79658228a1; original binding lines 57–57; characters 1165–1233; excerpt offset 0–68

Microsoft Teams (教職員のみに提供)における Copilot in Teams

証拠の所在の検索: utelecon topics §Staff Copilot pilot; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 89–89; characters 2168–2215; excerpt offset 0–47

UTokyo Slack における Slack AI Proプラン相当のベーシックな機能が利用可能です．

証拠の所在の検索: utelecon topics §Slack AI; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 85–86; characters 2057–2109; excerpt offset 0–52

Slido における Slido AI

証拠の所在の検索: utelecon topics §Slido AI; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 88–88; characters 2148–2167; excerpt offset 0–19

Webex における Cisco AI アシスタント ， Webex AI

証拠の所在の検索: utelecon topics §Webex AI; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 87–87; characters 2110–2147; excerpt offset 0–37

Zoom における AI Companion 「 Zoom AI Companion機能の提供について （2025年1月27日）」も併せてご覧ください．

証拠の所在の検索: utelecon topics §Zoom AI Companion; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 83–84; characters 1980–2056; excerpt offset 0–76

特に 授業においては，生成AIの利用の可否について，授業の特性に応じて担当教員が判断する ことになっています．所属学科や専攻および各授業の担当教員の 指示に従い，認められていない場合には利用しない でください．

証拠の所在の検索: Zoom AI Companion Guide §Coursework instructor discretion rule; Extracted text SHA256 62ad9f01cbe60d7b578ec806a41c1df47bfc7105b431e9bbcd16724dcebcfae5; original binding lines 80–80; characters 2032–2137; excerpt offset 0–105

東京大学の方針として、ChatGPTを始めとした言語生成系AIツールの教育現場での利用を一律に禁止することはしません。

証拠の所在の検索: Faculty Guidance JA §Policy stance; Extracted text SHA256 68f3dc6cd1754fd3aa8ab7764f1d3673a7e01bf29db303c1fa245b9405116cd4; original binding lines 62–62; characters 1091–1150; excerpt offset 0–59

The University of Tokyo does not enforce a blanket prohibition on the use of generative AI tools.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §University Position; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 49–49; characters 1611–1708; excerpt offset 0–97

The University of Tokyo will not uniformly prohibit the use of natural language-generation AI tools, such as ChatGPT, in educational settings.

証拠の所在の検索: Faculty Guidance EN §Conclusion; Extracted text SHA256 e7885fcb2e517deba8ba63b15422f385a216bc344811a965a3217732e46c0289; original binding lines 57–57; characters 1998–2140; excerpt offset 0–142

東京大学では，生成AIツールの利用を一律に禁止することはせず，教育・研究等における利用の可能性を積極的に探るとともに，活用上の実践的な注意を発信していく方針を取っています．

証拠の所在の検索: 2024-03-27 Notice §Policy stance; Extracted text SHA256 beff5b1aa4b634d827e3d618d49c23dd3b8e4d779de52832e4169c79658228a1; original binding lines 53–53; characters 741–827; excerpt offset 0–86

東京大学で全学的に契約している生成AIサービスの中で，チャット形式のものとして，主に以下の2つのサービスがあります．

証拠の所在の検索: utelecon topics §Contracted chat AI; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 72–72; characters 1253–1311; excerpt offset 0–58

2026年2月24日からECCSクラウドメールのアカウントを使ってGoogleドキュメント、Googleスライド、Googleフォームを利用する際に Gemini の機能にアクセスできるようになりました。

証拠の所在の検索: Gemini for GWS Notice §Education Plus license terms; Extracted text SHA256 c21ac48feb408b7bd865c4074b8a7f146c2f2fdb1566936849b27611c681bb6c; original binding lines 50–50; characters 765–867; excerpt offset 0–102

特に 授業においては，生成AIの利用の可否について，授業の特性に応じて担当教員が判断する ことになっています．所属学科や専攻および各授業の担当教員の 指示に従い，認められていない場合には利用しない でください．

証拠の所在の検索: Gemini ECCS Usage §Coursework instructor discretion rule; Extracted text SHA256 627e3b7256c2a907bbf043a722644bb8be22e1d76d3629cf4a118471e24892e5; original binding lines 69–69; characters 2015–2120; excerpt offset 0–105

Zoom における AI Companion 「 Zoom AI Companion機能の提供について （2025年1月27日）」も併せてご覧ください．

証拠の所在の検索: utelecon topics §Zoom AI Companion; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 83–84; characters 1980–2056; excerpt offset 0–76

特に 授業においては，生成AIの利用の可否について，授業の特性に応じて担当教員が判断する ことになっています．所属学科や専攻および各授業の担当教員の 指示に従い，認められていない場合には利用しない でください．

証拠の所在の検索: Zoom AI Companion Guide §Coursework instructor discretion rule; Extracted text SHA256 62ad9f01cbe60d7b578ec806a41c1df47bfc7105b431e9bbcd16724dcebcfae5; original binding lines 80–80; characters 2032–2137; excerpt offset 0–105

全学構成員向けの生成AIサービスは，当面， Microsoft Copilotによる生成AIチャットの提供 を中心として位置付けます ．

証拠の所在の検索: 2024-03-27 Notice §Copilot focus; Extracted text SHA256 beff5b1aa4b634d827e3d618d49c23dd3b8e4d779de52832e4169c79658228a1; original binding lines 57–57; characters 1165–1233; excerpt offset 0–68

東大全学で契約しているものとしては，次のような例があります．

証拠の所在の検索: utelecon topics §Embedded campus contracts; Extracted text SHA256 e144804a22a35d83cf6051383085a0ed3275afcdcf93360fd638cdecff478499; original binding lines 82–82; characters 1949–1979; excerpt offset 0–30

Policies and Guidelines | utelecon

証拠の所在の検索: Docs Index §Title; Extracted text SHA256 98ea3571832e1b6e3d7bfb08a5338192d6a0f173f9f59a72a40754e2847d0618; original binding lines 1–1; characters 0–34; excerpt offset 0–34

It has been suggested that the output of AI tools, not just generative ones, may potentially pose problems related to copyright and design rights. Therefore, it is important to note that using generated results as is may entail legal risks in the future.

証拠の所在の検索: Student Notice EN §Legal Risks; Extracted text SHA256 fdfdcb00b3f7891758fdea4ab774aec035062332328dc7107dc1273a1ace5e34; original binding lines 54–54; characters 3604–3858; excerpt offset 0–254