生成AIの性能向上により、民事訴訟の訴状を作成するときにChatGPTやGeminiを下書き・整理ツールとして利用する方法が現実的になっています。一方、訴状では文章の読みやすさだけでなく、請求の趣旨、請求原因、事実関係、証拠との対応、管轄などを正確に整理する必要があります。そのため、単純に「どのAIが一番賢いか」だけで選ぶと判断を誤る可能性があります。
ここでは、GoogleのGemini 3.1 ProとOpenAIのGPT-5.5 Proを訴状作成という用途に絞って比較し、AIを使う場合に何を重視すべきなのかを解説します。なお、AIのモデルやサービス内容は更新されるため、利用時点で提供されている最新モデルも確認することが重要です。
Gemini 3.1 ProとGPT-5.5 Proはどちらが正確なのか
結論からいうと、訴状作成そのものについて「Gemini 3.1 ProよりGPT-5.5 Proの方が正確」またはその逆だと断定できる公的・中立的な比較結果はありません。一般的なAIベンチマークの点数が高くても、日本の個別事件について適切な訴状を作成できることを直接証明するものではないためです。
OpenAIはGPT-5.5 Proについて、難易度の高い質問や高い精度を必要とする作業向けのモデルとして提供していました。OpenAIが公表したGPT-5.5の評価では、専門的な知識作業や情報探索など複数の評価項目でGemini 3.1 Proを上回る結果が示された一方、ARC-AGI-1などGemini 3.1 Proが上回った評価もあります。つまり、あらゆる能力について一方が完全に優位という結果ではありません。[参照：OpenAI GPT-5.5]
GoogleはGemini 3.1 Proを複雑な課題、高度な推論、長いコンテキストや大量の情報を扱う用途に対応するモデルとして発表しています。Google DeepMindのモデルカードでも、複雑な問題や大規模なマルチモーダル情報を扱えるモデルとして説明されています。[参照：Google DeepMind Gemini 3.1 Pro Model Card]
訴状作成ではAIの総合性能だけで決めない方がよい
訴状は一般的な作文とは性質が異なります。例えば「相手に100万円を払ってほしい」という相談でも、単に事情を時系列で説明すれば完成するわけではありません。何を裁判所に命じてもらいたいのかという請求の内容と、その請求を根拠づける事実を整理する必要があります。
さらに、貸金返還、売買代金、損害賠償、建物明渡しなど、事件の種類によって整理すべき内容は変わります。裁判所は実際に貸金、建物明渡、売買代金、請負代金、敷金返還、賃金など複数の訴状書式と記載例を公開しています。[参照：裁判所・民事訴訟で使う書式]
したがって、訴状作成で重要なのはAIが流暢な文章を書けることより、公式書式・最新の法令・具体的な事実・証拠を基準にAIの出力を検証できることです。
GPT-5.5 Proを訴状作成に使う場合の特徴
GPT-5.5 Proは、OpenAIがGPT-5.5を提供していた時点で、特に難しい質問や高精度な作業に対応する上位オプションとして位置付けられていました。長い事実関係を整理したり、提出資料から時系列を作ったり、主張と証拠の対応をチェックしたりする用途とは比較的相性がよいと考えられます。
例えば、「契約日」「支払期限」「催告日」「相手の回答」「証拠となるメール」という情報を入力し、まず時系列表を作らせ、その後に訴状の構成案へ変換する、といった段階的な利用方法があります。一度に完成した訴状を書かせるより、事実整理、論点整理、草案作成、矛盾チェックを分離した方が誤りを発見しやすくなります。
ただし、GPT-5.5 Proであっても法律上の結論や条文、判例、裁判手続について誤った情報を生成する可能性があります。また、2026年8月時点ではOpenAIはGPT-5.6 SolなどGPT-5.5より後のモデルも展開しているため、これから利用する場合には「GPT-5.5 Pro」という名称だけで固定せず、その時点で利用できる最新の高精度モデルも比較する必要があります。[参照：OpenAI Model Release Notes]
Gemini 3.1 Proを訴状作成に使う場合の特徴
Gemini 3.1 Proも高度な推論や長い文脈の理解を目的としたモデルであり、契約書、メール、時系列メモなど多数の資料を基に情報を整理する作業で利用できます。GoogleはGemini 3.1 Proについて、複雑な課題に対応するための高度な推論能力を特徴として説明しています。[参照：Google Gemini 3.1 Pro]
そのため、資料量が多い事件では「資料から日付、人物、金額、争点だけを抽出する」「原告側の主張と相手側の反論を分ける」「不足している事実を一覧化する」といった使い方が考えられます。
一方で、GeminiについてもAIが生成した法律情報をそのまま正しいと扱うべきではありません。特に存在しない判例、誤った事件番号、古い法律情報などが混ざっていないかは、一次資料で確認する必要があります。
訴状を作るなら「AI同士の比較」より公式書式との照合が重要
日本の民事訴訟については、裁判所の公式サイトに訴状の書式と記載例があります。貸金や売買代金だけでなく、汎用の訴状書式も公開されています。まず自分の事件に近い公式書式を確認し、それを基準としてAIに下書きを補助させる方が安全です。
また、2026年5月21日以降に提起された事件については、改正民事訴訟法等の施行に伴って従来と使用する書式が異なる場合があると裁判所が案内しています。古いブログや過去にAIが学習した書式だけを参考にすると、現在の運用と食い違う可能性があります。[参照：裁判所・民事訴訟で使う書式]
さらに、訴えを提起する裁判所についても原則として被告の住所地を管轄する裁判所とされる一方、不法行為や不動産関係などでは別の管轄が認められる場合があります。こうした部分は事件ごとの事情によって変わるため、AIの回答だけで決定しないことが大切です。[参照：裁判所・民事訴訟]
AIで訴状を作成するときのおすすめ手順
AIを利用するなら、いきなり「訴状を完成させて」と依頼するより、作業を分割すると確認しやすくなります。例えば次の順番です。
- 裁判所の公式サイトから事件に合った最新の訴状書式を確認する
- 出来事を日付順に整理する
- 契約書、領収書、メール、メッセージなど証拠候補を整理する
- AIに事実関係の時系列と不足情報を整理させる
- 請求の趣旨・請求原因などの草案を作らせる
- 元資料とAIの文章を一文ずつ照合する
- 条文や判例が提示された場合は一次資料で実在と内容を確認する
- 重要な事件では弁護士などの法律専門家に最終確認を依頼する
例えばAIが「この判例によって請求できます」と回答しても、それだけで採用するのは危険です。判例名、裁判年月日、裁判所、事件番号、判示内容を確認し、実在する一次資料までたどることが重要です。
また、相手方や第三者の住所、電話番号、口座情報、医療情報などをAIに入力する場合は、利用サービスのデータ取扱いを確認し、必要のない個人情報を入力しないなど情報管理にも注意しましょう。
2つのAIに同じ訴状をチェックさせる方法もある
どちらか一方を絶対的に信用するのではなく、複数のAIを相互チェックに利用する方法もあります。例えばGPTで作った草案をGeminiに渡して「事実関係の飛躍、内部矛盾、不明確な記載を指摘してください」と依頼し、その指摘を再び元資料と照合する方法です。
逆にGeminiで資料を整理し、GPTで「元資料に書かれていない事実を追加していないか」「金額と日付に矛盾がないか」と検証する方法もあります。二つのAIが同じ回答をしたとしても法的な正しさが保証されるわけではありませんが、見落としを発見する補助にはなります。
最終的な正確性を決めるのはAIの多数決ではなく、証拠、法令、裁判所の公式情報など一次資料との一致です。
まとめ：訴状作成ではモデル名より検証方法が重要
Gemini 3.1 ProとGPT-5.5 Proはいずれも複雑な情報整理や文章作成に利用できる高性能なAIですが、日本の訴状作成について一方が常に正確だと断定できる客観的な比較データはありません。公開ベンチマークでは評価項目によって優劣も変わるため、一般的な性能ランキングをそのまま訴状の正確性と考えない方がよいでしょう。
訴状作成では、AIを「法律判断を任せる存在」ではなく、事実整理、文章の構造化、矛盾の発見、草案作成を補助するツールとして利用するのが現実的です。そして裁判所が公開する最新書式、法令、証拠などの一次資料と必ず照合することが重要です。
特に請求額が大きい事件、時効が問題になる事件、複雑な契約・損害賠償事件など、誤りによる影響が大きいケースでは、AIだけで最終判断せず、弁護士などの専門家への相談も検討すると安心です。
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