判決書作成におけるAI利用と憲法７６条３項―裁判員制度との比較（AI作成）

第１　この記事が扱う問題と結論

１　検討の対象と時点

本記事は，令和８年８月２１日現在の法令，裁判例及び公表資料に基づき，裁判官が判決書を作成する際に生成AIを利用することと憲法７６条３項との関係を検討する。中心となる問いは，AIによる誤字修正から判決理由案の生成までを一律に扱うのではなく，裁判官固有の判断作用と，これに従属する補助作業との境界をどこに置くかである。

裁判官による生成AI利用については，既に当ブログに，技術的危険を扱う「裁判官が生成AIを使うリスクと安全条件」，最高裁判所の試行を扱う「最高裁の生成AI検証」及び具体的な起案工程を扱う「AIに判決理由を書かせてよいか」がある。本記事はそれらを反復せず，憲法７６条３項の法的基準と裁判員制度との比較を中心に据える。

２　AI利用は一律に違憲ではない

結論を先に述べると，判決書作成にAIを使ったという事実だけで憲法７６条３項違反になるものではない。同項が要求するのは，裁判官が自らの良識に従って独立に職権を行い，憲法及び法律に基づいて判断することである。誤字・呼称・証拠番号の点検，形式の統一，裁判官自身が作成した文章の整理，閉域環境での記録検索等は，裁判官が出力を検証し自由に拒否できる限り，判断に従属する道具として利用し得る。

これに対し，証拠の信用性，事実認定，法令解釈，法的評価，結論又は判決理由の中核をAIに決めさせ，裁判官が実質的に追認するだけであれば，裁判官自身の職権行使とは評価し難い。AI利用の憲法適合性は，生成された文字数や使用回数ではなく，判断形成の実質を誰が支配したかによって決まると考えられる。

３　「文章作成」と「理由形成」を区別する

「判決書作成」には二つの異なる作業が含まれる。第一は，既に人間が形成した理由を読みやすい文章にし，表記，引用，証拠番号又は計算を整える作業である。第二は，どの事実を認定し，どの法規範を適用し，なぜその結論に至るかを形成する作業である。前者は機械的な補助になり得るが，後者は裁判作用の核心に近い。

民事訴訟法２５２条は判決書に主文，事実及び理由等を記載することを求め，刑事訴訟法３３５条は有罪判決に罪となるべき事実，証拠の標目及び法令の適用を示すことを求める。判決理由は，決まった結論を飾る文章ではなく，事実認定と法適用を当事者及び上級審が検証できる形にするものである。このため，文章生成と理由形成の区別が本件の出発点となる。

第２　憲法７６条３項が裁判官に要求するもの

１　「良心」は個人的な信念だけを意味しない

憲法７６条３項は，「すべて裁判官は，その良心に従ひ独立してその職権を行ひ，この憲法及び法律にのみ拘束される」と定める。最高裁昭和２３年１１月１７日大法廷判決（昭和２２年（れ）第３３７号，刑集２巻１２号１５６５頁）は，この「良心」を，裁判官が有形無形の外部の圧迫又は誘惑に屈せず，自らの良識に従う意味であると説明した。

現在の憲法体系書では，ここでいう良心を，裁判官個人の宗教的又は政治的信念そのものではなく，裁判官として客観的に法を理解しようとする職業的良心と捉える見解が有力である。したがって，AIに固有の「良心」があるかを論じるだけでは足りない。法的に問われるのは，裁判官がAIの出力に引きずられず，自らの職業的良心に基づいて判断したかである。

２　裁判官はAIではなく憲法及び法律に拘束される

AIの出力は，法令，判例又は訴訟記録そのものではない。モデルの学習データ，提供者の設計，システムプロンプト，検索対象及び確率的な生成によって内容が変わるため，裁判官を拘束する法源にはならない。AIが特定の結論を強く推薦しても，裁判官がこれを事実上の基準として用いれば，「憲法及び法律にのみ拘束される」という要請との緊張が生じる。

裁判所法７５条から７７条は，合議体の評議を秘密とし，各裁判官に意見を述べることを求め，多数決により裁判を決する。AIには評議で意見を述べる法的権限も一票もない。AI出力を匿名の第四の合議体構成員の意見のように扱うことはできず，裁判官はAIから独立して自分の意見を形成しなければならない。

３　判決理由を作る過程も裁判作用に含まれる

判決理由を文章化する過程では，証拠相互の関係，反対事実，競合する法的構成及び当事者の主張への応答を点検する。その結果，当初の仮説又は結論が修正されることもある。判決理由の作成を単なる清書とみなすと，この自己点検機能を見落とすことになる。

司法研修所の刑事・民事の判決書起案資料も，認定事実，証拠評価，法令適用及び結論を理由の中で論証する構造を示している。また，司法研修所が公表した英国最高裁判所長官の講演録は，裁判の結果だけでなく，人間による意思決定過程自体に透明性，説明責任及び正統性の価値があると指摘する。文章が自然であることではなく，裁判官が審理を通じて理由を形成したことが重要なのである。

第３　裁判員制度との比較

１　裁判員は法律上の裁判体構成員である

裁判員は憲法７６条３項の「裁判官」ではないが，裁判員法によって裁判体へ参加する人間の構成員である。同法６条は裁判員が有罪・無罪，事実認定及び刑の量定等を判断することを定め，同法８条は裁判員の独立を保障し，同法９条は法令に従って公平誠実に職務を行う義務を課している。

裁判員は，証拠調べに立ち会い，評議に出席して意見を述べ，評決に一票を投じる。同時に，守秘義務，解任制度及び罰則の対象となり，職務について法的責任を負う。国民の感覚を結果だけに反映させる調査対象ではなく，審理と討議を経験した上で判断する法定の主体である。

２　最高裁が裁判員制度を合憲とした理由

最高裁平成２３年１１月１６日大法廷判決（平成２２年（あ）第１１９６号，刑集６５巻８号１２８５頁）は，裁判員制度を憲法に適合すると判断した。同判決は，職業裁判官を裁判の基本的な担い手とした上で，法令の解釈及び訴訟手続に関する判断を裁判官に留保し，裁判員が関与する判断についても裁判官一名以上の賛成を必要とする制度構造を重視した。

同判決は，裁判員の参加によって各裁判官が多数意見に従わなければならない場合があることについて，合議体の多数決は従来の裁判官だけの合議にも存在し，法令に基づく評決方法は憲法７６条３項がいう法律による拘束に含まれるとした。すなわち，裁判員の影響が許されるのは，法律が権限，手続，多数決及び責任を具体的に定めているからである。

３　裁判員とAIの違い

したがって，裁判員制度が合憲であることから，AIを第二の裁判員として判断に参加させてよいという結論は導けない。むしろ裁判員制度は，司法判断へ参加できるのが，法定の権限と義務を持ち，審理・評議・投票・責任を引き受ける人間であることを示す。AIは法定構成員ではなく，裁判官の判断に従属する道具としてのみ位置付けることができる。

第４　判決書作成にAIを利用できる範囲

１　憲法７６条３項は補助道具を禁止していない

憲法７６条３項は，裁判官が用いる文献，検索システム，計算機，校正ソフト又は職員の補助を個別に規制する条文ではない。裁判官が判決書の全ての文字を自分で入力しなければならないとも定めていない。AIの利用が許されるかは，道具の名称ではなく，その出力が判断過程で果たした機能によって評価すべきである。

このため，生成AIであることだけを理由とする全面禁止は，憲法から当然には導かれない。裁判官が記録と法源を自ら確認し，理由と結論を自分で形成し，AI出力を自由に無視・修正できるなら，補助作業の範囲は相当広く設計できる。他方，形式上は裁判官が署名していても，実際にはAIの結論を追認しただけなら，人間が最終ボタンを押したことは十分な統制にならない。

２　利用作業を５段階に分ける

第３段階では，AIに反対仮説や理由文案を出させること自体を直ちに禁止する必要はない。ただし，AIを見てから初めて理由を考えたのか，人間が先に理由骨子を作り，その後に文章及び反対論を点検させたのかでは危険が異なる。後者であればAIを批判者又は編集補助として使えるが，前者ではAIの初期出力が争点設定と結論を固定するおそれがある。

３　境界は裁判官による実質的な支配にある

実質的な支配の有無は，①AIへ入力したのが記録全体か選別された抜粋か，②依頼した作業が検索・整理か評価・結論か，③AI利用前に裁判官自身の争点と仮説があったか，④全ての証拠と法源を原典で確認したか，⑤出力を拒否・変更した過程が残っているか，⑥当事者が知らない論点をAIから直接採用していないか，⑦利用記録が上級審又は監査で検証できるか，という事情から判断すべきである。

AIが作成した文章の割合だけで判断するのは適切でない。ほぼ全ての文章をAIが整えていても，人間が理由骨子と根拠を先に確定して各文を検証した場合があり得る一方，短いAI回答一つが証拠の信用性又は法的構成を決定している場合もある。文章量ではなく，理由形成への因果的な影響を見る必要がある。

第５　日本における現在の到達点

１　最高裁長官は判断作用と事務補助を区別している

令和８年５月の最高裁長官記者会見は，裁判官の判断作用にAIを用いることは相当でないとする一方，裁判官又は裁判所職員の様々な事務の補助として活用する余地を認めた。令和７年度に行われた民事裁判の試行についても，一定の有用性はあったが，出力をそのまま使える水準ではなかったと説明している。

この説明は判例でも最高裁判所規則でもないが，日本の裁判所の現在の公式姿勢を最も直接に示す資料である。判断作用と補助事務の境界，ハルシネーション，機密性，プライバシー，倫理及び利用技能を課題としている点からみても，裁判所が全面禁止ではなく，判断非代替を前提とする段階的な利用を検討していることが分かる。試行の対象と限界は「最高裁の生成AI検証」で詳しく整理している。

２　直接の日本裁判例及び公開統一規則は確認できない

令和８年８月２１日現在，裁判所ウェブサイト掲載裁判例の範囲では，裁判官が生成AIで判決理由を作成したこと自体の適法性又は憲法７６条３項適合性を直接判断した日本の裁判例は確認できない。また，対象作業，使用環境，利用記録，開示，当事者の異議及び違反時の効果を統一的に定めた公開最高裁判所規則又は公開ガイドラインも確認できない。

裁判所ウェブサイトで確認できないことは，裁判例又は内部規程が存在しないことの証明ではない。このため，本記事の段階別評価は，憲法，訴訟法，既存の最高裁判例，裁判所の公的説明及び外国原典を組み合わせた解釈であり，日本の最高裁がAI利用について既に確立した判断基準ではない。

３　全面代替の禁止と積極利用は両立する

松尾剛行「AIによる裁判官代替の不可能性」は，人間裁判官の全面的代替は現行法上許されないと論じる一方，その禁止はAI利用自体の否定を意味せず，ガードレールの範囲内では司法におけるAI利用が可能であり，積極的に利用されるべきであるとする。この区別は，裁判官の独立を守ることと，AIによる情報処理能力を活用することを両立させる方向を示している。

もっとも，これは学説上の見解であって判例ではなく，具体的な利用が常に安全であることを証明するものでもない。全面代替を禁止するだけでは中間領域の答えは出ないため，作業分類，独立判断，原典確認，記録保存及び当事者の権利という具体的な条件へ落とし込む必要がある。

第６　外国の裁判例及び規則が示す共通線

１　コロンビア憲法裁判所T-323/24

コロンビア憲法裁判所２０２４年８月２日判決T-323/24では，下級審裁判官が法令と先例を検討して結論を形成した後，ChatGPT 3.5の回答を判決理由に加えていた。憲法裁判所は，AIが裁判官を置き換えておらず，人間裁判官が事実評価，法適用，理由形成及び決定を行ったとして，当該判決を無効としなかった。

他方で，同裁判所は，AI利用の透明性及び責任が十分でなかったと指摘し，AIは事実・証拠の評価，法解釈，理由形成又は決定において裁判官を代替できないとした。同判決は，透明性，責任，プライバシー，人間の合理性の非代替，検証，リスク予防，平等，人間統制等の十二原則を示している。人間が先に独立した判断を形成したことは強い許容要素であるが，それだけで透明性や情報保護の問題が消えるわけではない。

２　ブラジル・EU・英国・カナダの規則

共通するのは，AIが作った文章を全て禁じるのではなく，最終的な権限と実質的な統制を人間裁判官に残すことである。ただし，ブラジルは判決中のAI利用開示を署名者の裁量とし，英国も一律開示を求めないのに対し，コロンビアは積極的な透明性を重視する。開示の範囲について国際的な統一見解はない。

３　インド及びオランダの裁判例が示す危険

インド最高裁２０２６年７月２日判決Pooja Ramesh Singh v. Jammu and Kashmir Bank Ltd.は，下級審の裁判体が自ら調査した不存在のAI生成判例に依拠し，上級裁判体もこれを見逃した事案で，両決定を取り消した。同判決は，AIによる偽資料が判断へ混入することに厳しい態度を示し，全ての段階で人間による統制を求める一方，適法な補助利用一般を否定してはいない。

オランダGelderland地方裁判所２０２４年６月７日判決は，太陽光パネルの耐用年数及び電力価格の推計にChatGPTを使い，損害計算へ反映した。判決本文から裁判官自身の利用を確認できる一方，当事者がAIの推計に反論する機会及び信頼できる証拠に基づく計算であるかという問題を残す。同判決はAI利用の適法性を判断した先例ではないため，利用を許容した判例として扱うことはできない。

第７　AIを広く使うために必要な法的ガードレール

１　最低限必要となる八つの条件

AIの補助範囲を広くするには，利用禁止の範囲だけでなく，安全に利用できる工程を制度化する必要がある。最低限必要となるのは，①作業を機械的補助，情報整理，思考補助及び判断作用に分類すること，②判断作用を禁止領域として明示すること，③AI利用前に裁判官が争点と仮説を形成すること，④全ての証拠・法令・判例を原記録又は原典で確認すること，⑤AIの提案を拒否・変更できること，⑥プロンプト，出力，モデルの版及び変更差分を保存すること，⑦未公開記録と評議の秘密を守る閉域環境を用いること，⑧裁判官が最終的な理由と責任を全面的に引き受けることである。

この条件の下では，AIに記録検索，時系列作成，主張対照，反対仮説，引用点検及び理由文章の編集を連続して補助させることも考えられる。利用量を小さくすることが目的ではなく，裁判官の判断を強化し，見落としを減らしながら，判断の支配と検証可能性を失わないことが目的である。

２　AI利用の開示は影響の程度に応じて判断する

誤字修正又は書式統一まで判決ごとに開示すると，情報量が増えるだけで当事者の権利保護に結び付かない。他方，AIが争点，証拠評価，法的根拠又は理由文案に実質的な影響を与えた場合，利用事実を完全に内部化すると，当事者も上級審も判断過程の瑕疵を検証できない。

本記事では，機械的補助については一律の対外開示を要しないが，内部ログを残し，実質的な理由形成へ影響した場合は，少なくとも利用した作業の種類，対象資料及び人間による検証方法を開示し，当事者の権利に影響する新たな論点又は資料について反論機会を保障すべきであると考える。これは日本の判例又は公開規則により確立した基準ではなく，各国の異なる制度を踏まえた提案である。

第８　関連記事

①AI出力の脱落，ハルシネーション，自動化バイアス及び監査については，「裁判官が生成AIを使うリスクと安全条件」参照。
②最高裁側の裁判官六人による争点整理補助の試行については，「最高裁の生成AI検証」参照。
③理由骨子，文章統合及び事後合理化の境界については，「AIに判決理由を書かせてよいか」参照。
④機械的処理から国家判断までの段階論については，「AIは裁判官を代替できるか」参照。

出典・参考資料

１　法令

①日本国憲法３２条，３７条及び７６条（e-Gov法令検索）
②裁判所法７５条～７７条及び８１条（e-Gov法令検索）
③民事訴訟法２４７条，２４９条及び２５２条（令和８年５月２１日施行版，e-Gov法令検索）
④刑事訴訟法３３５条（e-Gov法令検索）
⑤裁判員の参加する刑事裁判に関する法律１条，６条，８条，９条，６２条及び６６条～７０条（e-Gov法令検索）

２　裁判例

①最高裁判所大法廷昭和２３年１１月１７日判決（昭和２２年（れ）第３３７号，刑集２巻１２号１５６５頁，裁判所ウェブサイト）
②最高裁判所大法廷平成２３年１１月１６日判決（平成２２年（あ）第１１９６号，刑集６５巻８号１２８５頁，裁判所ウェブサイト）
③Corte Constitucional de Colombia, Sentencia T-323/24, 2 de agosto de 2024（fundamentos 219～221，359～376及び423，コロンビア憲法裁判所）
④Supreme Court of India, Pooja Ramesh Singh v. Jammu and Kashmir Bank Ltd., 2026 INSC 668, Civil Appeal No.11950 of 2025, 2 July 2026（インド最高裁判所）
⑤Rechtbank Gelderland, 7 juni 2024, ECLI:NL:RBGEL:2024:3636（オランダ司法府）

３　公的資料

①最高裁判所長官就任記者会見の概要（令和６年８月１６日，裁判所ウェブサイト）
②最高裁判所長官による憲法記念日記者会見の概要（令和８年５月掲載，裁判所ウェブサイト）
③Conselho Nacional de Justiça, Resolução nº 615, de 11 de março de 2025（１９条３項４号，２１条２項，３２条～３４条及び別紙AR2～AR4・BR1～BR8，ブラジル国家司法審議会）
④Regulation (EU) 2024/1689（前文６１，１４条及び附属書III ８(a)，EUR-Lex）
⑤Judiciary of England and Wales, Artificial Intelligence (AI): Guidance for Judicial Office Holders（２０２５年１０月３１日，英国司法府）
⑥Canadian Judicial Council, Guidelines for the Use of Artificial Intelligence in Canadian Courts（First Edition, September 2024）
⑦司法研修所「英国の裁判所における口頭審理：過去・現在・未来」令和５年度外国司法専門研究会講演録，２０２３年１１月２９日，１７頁及び２０頁～２１頁

４　文献

①司法研修所『平成１７年版 刑事判決書起案の手引』（平成１７年１２月）１頁～４頁及び２３頁～３５頁
②司法研修所編『民事第一審訴訟における判決書に関する研究―現在に至るまでの整理と更なる創意工夫に向けて―』（法曹会，２０２２年）２８頁～３３頁及び５６頁～７５頁
③長谷部恭男『憲法 第８版』（新世社，２０２２年）４２８頁～４２９頁
④辻村みよ子『憲法［第８版］』（日本評論社，２０２５年）４４１頁～４４２頁及び４５９頁
⑤渡辺康行・宍戸常寿・松本和彦・工藤達朗『憲法Ⅱ 総論・統治［第２版］』（日本評論社，２０２５年）３３５頁
⑥松尾剛行「AIによる裁判官代替の不可能性―統治機構の機械化と法の枠組みの下におけるAIによる裁判官の支援・代替に関する西村友海『判決自動販売機の可能性』と同『裁判官はAIで代替できるか』に対する批判的考察」一橋研究５０巻３号４５頁～６０頁（２０２５年）。本記事参照箇所は５５頁～５７頁（PDF１２頁～１４頁）