テンプレート変数表

　2025年11月6日（木）から9日（日）にかけて、いしかわ総合スポーツセンター（石川県）で開催された全日本学生バドミントン大学対抗戦（インカレ団体戦）　女子団体戦において、本学バドミントン部が昨年の創部初の優勝に続き優勝を果たし、2連覇の快挙を成し遂げました。

　本学バドミントン部女子は、昨年の初優勝から連覇の目標を掲げ、1年間取り組んできました。
　決勝の相手は、これまで4度決勝戦で敗れてきた筑波大学。第1シングルスの中出 すみれ選手（法4／スポーツサイエンスコース）が2‐0で勝利するも、第2シングルス　小林 優花選手（営3／スポーツサイエンスコース）は、1・2セットとも競りつつ惜しくも敗れます。続いて第1ダブルス、中出 すみれ・田邉 裕美（国4）ペアが圧巻のパフォーマンスで勝利し、一歩リードします。（中出・田邉ペアは本大会個人戦・団体戦負けなしの活躍。）
　第2ダブルスの竹内 真那（営4／スポーツサイエンスコース）・池内 暖（政1）ペアは、1セット目を取られるも、気持ちのこもったプレーで2セット目を取り返します。ファイナルゲームを取れば、優勝が決まる局面にチームの応援も盛り上がりますが、相手に取られてしまい、勝敗は第3シングルス　金廣 真季選手（済3／スポーツサイエンスコース）に委ねられました。
　最終戦、両者譲らない一進一退の展開で、ファイナルゲームにもつれ込みます。しかし、6-11と苦しい状況でのインターバルになります。そこからメンバー1人1人の応援が会場全体に響き渡り、その応援が届いたかのように追い上げ11-11に追いつく展開に。そこからお互いにポイントを取り合い目が離せない展開となりますが、集中力の高さを見せた金廣選手が先に連続ポイントで一歩抜け出します。ネット越しに気持ちがぶつかり合う中、最後に流れを引き寄せた金廣選手がマッチポイントを取りきり試合終了。見事2連覇を果たしました。
　4年生から後輩たちに渡された3連覇へのバトン。またここから1年後に向けた戦いが始まります。

　また、12月末に開催される国内最高峰の全日本総合バドミントン選手権大会に本学からも多くの選手が出場します。
◆女子ダブルス
　中出 すみれ・田邉 裕美（国4）ペア
◆女子シングルス
　中出 すみれ選手、金廣 真季選手
◆男子シングルス
　萩原 祐希（国4）選手
◆混合ダブルス
　野村 雅人（政1）・田邉 裕美　ペア
　
　引き続き、本学バトミントン部へのご声援をよろしくお願いいたします。

【バドミントン部】全日本学生選手権（インカレ個人戦）中出・田邉ペアが女子ダブルス2度目の優勝、中出女子シングルス準優勝【学生部／スポーツ活動・文化活動強化センター】
https://www.ryukoku.ac.jp/nc/news/entry-17474.html

＜龍谷大学バドミントン部Instagram＞
https://www.instagram.com/ryukoku_bad/
＜全日本学生バドミントン連盟HP＞
http://www.japanibf.com/
＜全日本総合バドミントン選手権大会HP＞
https://www.badminton.or.jp/all_japan/2025/

中出・田邉ペア

金廣選手

竹内・池内ペア

小林選手

女子インカレ団体2連覇

　　　　　龍谷大学における生成AIの活用に関する学生向けガイドライン

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   2025年11月14日
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　龍谷大学
Ⅰ　はじめに
　本学では、2023年4月に「生成系AI（ChatGPT等）の活用について」として、学生の
皆さんには、生成AIの問題点を認識したうえで、適切かつ慎重な対応をお願いしました。
　しかし、近年、ChatGPTに代表される生成AIは急速に発展・普及しており、大学での
教育研究活動においても、活用による効果やリスクなど正負両面の影響が指摘されて
います。
　このため、皆さんが本学での教育研究活動において生成AIを活用する際の基本的な
考え方や留意すべき事項を示すことを目的として、このたび本ガイドラインを策定
しました。

Ⅱ　生成AIの基本
１．生成AIの原理
　生成AIとは、膨大なデータで機械学習した大規模な基盤モデル（AIモデル）に基づき、
文章や画像などの新しいコンテンツを生成する技術の総称です。このモデルは、
ユーザーの入力（指示）に含まれるパターンや確率を認識し、次に続くべき最適な
情報を推論することで「生成」を可能にします。
　なお、本ガイドラインは、大規模言語モデルを用いたテキスト生成AI（例：ChatGPT、
Copilot、Gemini等）を主な対象としていますが、画像生成AI、音声、動画などを
生成するAI全般を含みます。

２．生成AIの利用上の注意点と対策
（１）個人情報や機密情報の取扱い
　生成AIに入力した情報は、AIモデルの学習データとして利用され、意図しない情報
流出やプライバシー侵害のリスクを伴います。
　可能な限りオプトアウト（個人情報の利用拒否）の設定を行い、個人情報や機密情報、
その他外部に公開されると問題となる情報は絶対に入力しないでください。

（２）ハルシネーションやバイアス
　生成AIは事実ではない内容（ハルシネーション）や偏り（バイアス）を含む情報を、
あたかも事実であるかのように生成するといった技術的な限界があることを理解して
ください。また、差別的なバイアスや誤情報の拡散にも注意が必要です。
　生成された情報を鵜呑みにせず、必ず複数の信頼できる情報源と照らし合わせて
事実確認（裏付け）を徹底して行い、批判的に検証する姿勢を身につけてください。

（３）著作権侵害
　生成された文章や画像が、他者の著作物を無断で含んでいる可能性があり、意図せず
著作権等を侵害する恐れがあります。生成AIにより出力されたものをレポート等に
用いると、剽窃に当たる可能性もあるため、注意が必要です。
　引用する場合は、これまでどおり、元となる一次資料を必ず確認し、適切に出典を
示してください。

Ⅲ　授業における生成AIの利用
１．大学における学びの基本姿勢
　大学での学びの本質は、学生自身が主体的に思考し、知識を創造・伝達することです。
　生成AIに過度に依存するのではなく、人間の能力を高めるための補助的なツールとして
位置づけ、自立した思考力と批判的な視点を持ち、自身の考えや分析を中心に据える
ことが重要です。
　大学における学修では、結果だけではなく解を得るためのプロセスも重視されます。
生成AIの利用によって、自身の思考や工夫、知識・スキル獲得の機会を失うことが
ないよう注意してください。

２．授業で生成AIを利用する際のリスク
　生成AIは、学びを支える補助的なツールとして効果的に活用することができる一方で、
頼りすぎることにより学修の質の低下につながる恐れがあることから、十分に注意して
活用しなければなりません。特に次の事項には注意が必要です。

　＜法的なリスク＞
　　○個人情報・機密情報の漏洩のリスク
　　○著作権侵害のリスク

　＜学修の質の低下のリスク＞
　　○事実ではない内容（ハルシネーション）が含まれるリスク
　　○偏り（バイアス）のリスク
　　〇本来、学修の結果として身につけられるはずであった力が身につかないまま、
　　　正しくない学修記録が残るリスク

３．授業における活用例
　授業においては科目や課題の到達目標に基づき、担当教員が生成AIの使用の可否や利用
範囲をシラバスや授業中に指示することがありますので、必ずその指示に従ってください。
　また、生成AIの利用に際して判断に迷う場合は、速やかに担当教員に相談してください。
　なお、学びの質を高めるための生成AIの活用例としては、以下のような主体的な学びの
補助・支援が考えられます。

　＜生成AIの活用例＞
　　○ブレインストーミング
　　○論点の洗い出し
　　○情報収集
　　○文章校正
　　○翻訳
　　○プログラミング
　　〇その他、授業内容に沿った活用

４．課題（レポート、論文）・試験・研究における注意
　生成AIは、インターネットでの検索と同様に、情報の検索ツールとして有効です。
レポート・論文の作成をはじめ研究活動においても、大量のデータ・資料の把握や要約、
分析において活用することが考えられます。
　ただし、生成AIによって発見した先行研究や情報については必ずその真偽を自分自身で
確認する必要があります。
　さらに、生成AIだけに頼ることなく、インターネット上に公開されていない図書等の
紙媒体の資料も含めて先行研究や情報を検索する必要があります。
　また、以下のような利用については、不正な行為とみなされることがあるため注意が
必要です。

　＜注意が必要な事例＞
　　○レポート等の成果物作成において、生成AIが出力した内容を、そのまま、あるいは
　　　一部改変しただけで、自身が作成したものとして提出すること。　
　　○出典を明示せずに生成AIの出力を引用すること。
　　○小テスト、レポート課題、定期試験等で、使用が禁止されているにもかかわらず
　　　生成AIを使用すること。
　　○生成AIを利用したことを隠して不正に評価を得ようとすること。

　上記のとおり、生成AIにより作成されたものを、一部であっても自身の成果物とする
ことは断じてすべきではありません。生成AIを活用することが認められている授業に
おいても、その成果物を提出する際は担当教員の指示により、どの部分において生成AIを
活用して作成したかを明示することが必要になる場合があります。

　＜記載する項目の例＞
　　○利用した生成AIの種類、バージョン
　　○利用年月日
　　○用いたプロンプト（AIへの指示）の概要
　　○生成AIをどの部分で、どのように利用したか

Ⅳ　ガイドラインの見直しについて
　生成AIに関する技術は急速に進展するため、本ガイドラインは今後の状況変化を
踏まえて継続的に見直しを行います。

Ⅴ　おわりに
　本学は、建学の精神に基づき「真実を求め、真実に生き、真実を顕かにする」ことの
できる人間の育成を教育理念・目的としています。生成AIに頼りきるのではなく、
自身の力で考え、学び、確かめる姿勢を忘れないでください。生成AIの原理や限界を
正しく理解し、倫理観と責任感を持って活用することで、自らの学びを深め、成長に
つなげてください。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以上

・「龍谷大学における生成AIの活用に関する学生向けガイドライン」PDFファイル

授業での配付を想定し、本ガイドラインと併せて、注意点を抜粋したチラシを作成しました。
・「生成AIを利用する前に確認したい5つのこと」PDFファイル

龍谷大学は、一般社団法人「work with Pride」が実施する、LGBTQなどのセクシュアル・マイノリティ（以下、LGBTQ）への取組みの評価指標「PRIDE指標2025」において、「ブロンズ」の評価となりました。

PRIDE指標は、「企業・団体等の枠組みを超えてLGBTQが働きやすい職場づくりを実現する」ために、「LGBTQが働きやすい職場の要件を認識し、施策を推進するためのガイドライン」として活用し、「優れた企業・団体等を表彰することで、LGBTが働きやすい職場づくりを応援すること」、「その定着状況や具体的な方法を、広く社会に認識すること」を目的として実施されているものです。

本学は、取り組みの状況を確認し検証することを目的として、2018年度から継続してPRIDE指標に応募しています。2024年度はシルバーの評価でしたが、今年度は評価基準が厳しくなりブロンズの評価となりました。この結果を踏まえ、引き続き学びと改善をとおして課題を克服し、誰一人排除しない、誰一人排除されないキャンパスと社会の創造をめざしてまいります。

本学の性的指向、性自認(SOGI)等に関する本学の対応について

外部リンク　Work with Pride https://workwithpride.jp/