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Campus AI Development（キャンパス AI 開発）
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Campus AI Development は、高等教育で AI を使ってソフトウェアを作るための無料の Web ガイドで、機関の側から — キャンパスが、自らの人々が作るツールについて何を知っておく必要があるか — という問いを軸に書かれています。取り組みを進めるかどうかを決める Campus AI Framework を補完し、その取り組みがその後どのように作られるかを扱います。
できること
その作業に作る価値があるかどうかから、それが要するレビュー経路、作る・買う・再利用の経済性、5 つのアプローチのうちの一つを選ぶ 6 つの質問とそのアプローチの最小限の統制まで、4 段階の道筋が通っています。答えが食い違う場合には、最も厳しいものが優先されます。アプローチは Vibe Coding（バイブコーディング） から、人間のゲートと監査証跡の下でのマルチエージェント作業までのスペクトルをなし、誰がコードを読むか、何をもって検証とするか、その作業が触れてよいデータはどれか、所有するのにどれだけのコストがかかるかで比較されます。リファレンスの節には、ローコードおよびエンタープライズのプラットフォーム、作り手のシナリオ、事例、架空の検討ケース、そして 13 の質問からなる AIガバナンス チェックリストが加わります。
対象となる人
プラットフォームとレビューを提供する中央および研究 IT。セキュリティ、プライバシー、アクセシビリティ、データガバナンス、法務、調達を担うガバナンス部門。何に資金を出すかを決める CIO、プロボスト（学務担当副学長）、学部長。そして自らツールを作る職員、教員、研究者、学生です。
注記と注意点
自身を、機関の方針でも法的助言でもない独立した個人プロジェクトと位置づけています。機関名が挙がっているのは実践の記録を公開しているためであって、推奨ではありません。検討ケースは合成されたものです。法的な例はアメリカのもの（FERPA、ADA Title II、GLBA）で、登場する箇所には日付が添えられていますが、道筋、質問、データ水準、アプローチはそれらに依存しないと論じています。エビデンスのページはすべての研究にリンクし、ある限られた課題での改善と、経験を積んだメンテナが自分のコードに向き合うときの速度低下を並べ、試験のデータは仕様駆動やマルチエージェントの作業ではなくコード提案を対象としていることを認めています。したがって、より多くの構造を求める根拠は、実践とコンプライアンスの論理に依っています。再利用のライセンスは明記されていません。姉妹サイトの campusdatagov.com と campusairegistry.com がデータガバナンスとエージェント登録の部分を担っているため、これは 教育におけるAI政策 の仕事への良い入口ですが、その代替ではありません。
関連する概念
関連するリソース
- Campus AI Framework（大学キャンパス AI フレームワーク）AI 戦略とガバナンスのための高等教育オペレーティングモデル。8 つの機関的支柱、4 つの適用領域、そして取り組みを選ぶための「Strategic Compass（戦略コンパス）」を備え、関連サイトを対応づけた図も提供しています。