Hiroshima University

Warunki i wyjątki

Japanese update and dated educational guidance separated.

【学生の皆さんへ】 本ページは、教育活動における生成AI（ChatGPT等）の利用について、授業担当教員の留意点を示すとともに、生成AIを利用する学生の皆さんにも関係する基本的な考え方や注意事項を共有することを目的としています。 (2026.3.16）生成AIの利用等に関するガイドライン（構成員向け） 本学では、2026年3月16日に「生成AIの利用等に関するガイドライン」を策定しました。学生の皆さんは、以下のような点を意識し、安全かつ責任ある利用をすることが求められています。 〇主体的に考えて生成AIを利用すること 最初から生成AIに答えを求めず、自身が主体となって考えてから生成AIに相談する 〇情報セキュリティとデータ保護を意識すること 自身が入力したデータが再学習（AIモデルの学習に使用されること）により第三者に提示されないよう注意する 〇利用者自身が生成結果に対し責任を果たすこと 生成AIの回答を鵜呑みにすることなく、利用者自身が事実確認、検討、修正を行う ※本文はCSIRTWeb内に掲載されています。 https://csirt.hiroshima-u.ac.jp/media/genai_guideline.pdf また、本学学生の皆さんは大学（情報メディア教育研究センター）で契約しているCopilot Chat / Google Gemini / NotebookLMを、IMCアカウントでログインしたブラウザから安全に利用できます。本ガイドラインに従って、有効に活用してください。 (2023.5.23) 本学の教育活動における生成AI（ChatGPT等）の利用方針

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Conditional teacher permission; not an automatic plagiarism finding.

(2023.5.23) 本学の教育活動における生成AI（ChatGPT等）の利用方針 理事・副学長（教育・平和担当）　鈴木　由美子 １．基本方針 大学での学びは、自らで課題を発見し、自分自身で解決策を考え、そして行動することが基本であり、学生が授業においてChatGPT等の生成AIをレポート等の課題作成に利用する場合には、このことを念頭に置く必要がある。さらに、教員を含む利用者は、生成AIの仕組みやメリット・デメリット、情報リテラシーを理解した上で、様々な場面で活用する能力を身につけるとともに、急激に進化するAI技術の知識や求められる能力を、絶えず向上させることを基本方針とする。 ２．情報リテラシー教育の重要性 本学では、教養教育において情報・データサイエンス科目を必修にしており、学生全員が情報リテラシーの基礎を学修するが、時節に対応して必要とされるリテラシーも刻々と変化するため、生成AIの活用における個々の意識や知識を自ら常にアップデートすることが求められる。また、教員もAIの最新技術や動向について、学内外の研修やセミナー等により情報を収集し、学生の個人情報保護や倫理的な問題を踏まえつつ、常に教育方法・内容の見直しと改善を図ることが重要である。 ３．教育活動における生成AIの利用について 授業担当教員や指導教員は、以下の点に留意して授業等を実施する。 1) 授業内やレポート等の課題作成における利用の可否について適切に判断し、シラバスやガイダンス等で学生へ説明する。 2) 利用を可とする場合は、学生に対して、生成AIの出力結果をそのまま利用することが著作権侵害や剽窃にあたる可能性があること、個人情報や機密情報の漏洩につながること、出力結果が誤っている可能性があるなどの留意点を十分に伝え、細心の注意を払って利用するよう指導する。 3) 学生がレポート等の課題で利用する場合は、どのような場面で生成AIを利用したか、あるいは出力結果の引用箇所を明示した上で自分の意見を述べさせるなど、利用したことが分かるものにするよう指導する。また、レポート等の要旨を手書きで作成させる等の工夫を施す。 4) 必要に応じて授業の方法や内容、課題、評価基準等を見直し、より効果的な授業実施に努めるとともに、適切に成績評価を行う。

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Retraining, reuse and history are different mechanisms.

4.3. データのガバナンス（入力情報の取扱い） 生成 AI サービスに入力する情報に関しては、特に以下の取扱いの確認が必要です。 ・ 再学習：入力された情報（プロンプトや添付データ等）が、第三者も利用する生成 AI モデルの学習のために用いられる（もしくはその可能性がある）こと ・ 再利用：入力された情報（プロンプトや添付データ等）が、利用者自身の後続の処 理において推論用データとして利用されること ・ 履歴：過去に行った処理の入力や処理経過、出力が、利用者自身の後続の処理にお いて利用できるようシステムに保存されること 情報流出リスクの観点から、入力した情報が再学習によって他者への回答に用いられる ことがないことを必ず確認し、再学習を無効にできない、あるいは無効であることが確認 できない環境では、重要な情報を入力しないようにしてください。また、再利用について は、入力履歴を再利用させない設定ができること、履歴については、履歴を自らの意思で 削除できること等、利用者が制御できることを確認してください。 4.4. 入力情報や履歴等の保存 入力した情報や履歴等の保存に関する安全性の確認は、 「広島大学クラウドサービス利 用ガイドライン」に準じて確認してください。 4.5. 入出力に関する情報の記録 入出力に関する情報（プロンプトや入力日時等）の記録は、リスク管理や学術的な透明 性の確保の観点から、必要に応じて行ってください。

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No simplified universal data-class permission.

2.2. 対象とする者 本学の情報資産・情報システムにアクセスするすべての者は、教職員か学生かにかか わらず、また常勤・非常勤、正規・非正規の別なく、このガイドラインを遵守してくだ さい。 3. 情報資産の取扱い 3.1. 情報資産と情報システムの管理 情報資産と情報システムの管理については、 「広島大学情報セキュリティに関する規 則」、「広島大学情報セキュリティポリシー」及び「実施手順「全学共通編」 」の定めによ るものとします。情報資産のうち、法人文書の管理については、 「広島大学法人文書管理規 則」、「広島大学個人情報の取扱いに関する規則」に、教育・学習データの管理について は、「広島大学教育・学習データ利活用ポリシー」等に、研究データの管理については、 「広島大学研究データ管理・公開・利活用ポリシー」等に従うものとします。 3.2. 情報資産の格付け 本学の法人文書は、その文書に含まれる情報が流出（漏えい）、紛失、改ざん等した場合 の影響の大きさで区分した重要度で分類されています。教育・学習データ及び研究データ についても同様に、あるいは法人文書に準じた取扱いが必要です。 本ガイドラインでは、以下 4 及び 5 に示す要件に基づき、生成 AI システム／サービス の信頼度を特定し、当該生成 AI システム／サービスで取扱うことができる情報の重要度 との対応関係を示しています。生成 AI システム／サービスの選定にあたっては、別表「生 成 AI システム／サービスの分類」で確認を行ってください。 4. 生成 AI の利用 生成 AI サービス（ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot 等）の提供形態は多岐 にわたり、それぞれに、情報の取扱いにおける留意点や、情報セキュリティ上のリスクは 異なります。以下に示す要件に従った確認が必要です。生成 AI の利用にあたっての留意点 やリスクについては、別紙「生成 AI の利用等に関するガイドラインチェックリスト」で チェックを行ってください。

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4.6. 出力結果の取扱い 出力結果の利用に関する責任は、利用者自身が負うこととなります。必ず利用者自身が 確認してください。 (ア) ハルシネーションがないことを確認してください。 (イ) 著作権の侵害、剽窃・盗用がないことを確認してください。 (ウ) 偏見や差別、公序良俗に反する内容が含まれないことを確認してください。 (エ) 出力結果を公開する際、公開に手続きが必要な情報や、公開することが不適切な情 報が含まれないことを確認してください。 5. プライベート環境での利用・開発 生成 AI システムを利用者自らが構築・管理するプライベート環境において利用する場合 は、上記に加えて、以下の事項についても確認を行ってください。 (1) 使用する生成 AI モデル／システムの倫理面や安全性について確認してください。具 体的には、有害情報の生成を防ぐ機能が取り除かれていないか、偽情報を用いた学習 がされていないか等について確認してください。 (2) 万が一の被害を防ぐため、生成 AI が稼働する領域及び学習データ、出力等を保存す る領域の安全性を確認してください。 ・ オンプレミス環境に生成 AI システムを構築して使用する場合、当該環境には、 広島大学情報セキュリティポリシーに基づく情報セキュリティ対策を実施して ください。 ・ クラウド環境に生成 AI システムを構築して使用する場合、 「広島大学クラウド サービス利用ガイドライン」を用いて環境の安全性を確認してください。な お、本ガイドラインの信頼度評価と一致しない場合、低い方の信頼度を採用し てください。

Zebrano: 2026-10-09 · 120–148
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