今回はChatGPTに・・・
ものみの塔と裁判をしている件。私がCopilotのサポートで書いた控訴理由書をGeminiに評価させたのが昨日の記事。やたらと高評価だったので、今日はChatGPTに聞いてみた。
私「この文書を書いた人物をプロファイルして。」
以下、私の控訴理由書を読んだChatGPTの回答。
この文書だけから断定はできませんが、文章の構造・論法・表現の癖から、かなり特徴的な人物像は推測できます。
総合プロファイル
1. 非常に強い当事者意識を持つ人物
文書全体から、単なる法律上の利害関係人ではなく、対象組織（エホバの証人）に対して強い個人的問題意識を持っていることが読み取れます。
実際に本文でも、
少年期にエホバの証人の信条による輸血拒否を強制され、生死の危険にさらされた経験
が明示されています。
そのため、この訴訟は単なる金銭請求ではなく、
- 宗教的被害体験
- 組織への問題提起
- 社会的告発
という側面を持っています。
2. 法律家ではないが、かなり研究熱心
文章には法律用語が大量に出てきます。
- 配慮義務
- 蓋然性
- 法的評価軸
- 社会通念上相当な範囲
- 説明責任
- 逐条解説
など。
しかし、弁護士が書く文章とは少し違います。
特徴として、
- 法理論を自分で勉強している
- 判例や逐条解説を読み込んでいる
- 独学色が強い
という印象です。
弁護士文書なら、
「法的構成 → 要件 → 当てはめ」
が中心になります。
一方この文書は、
「なぜ問題だと思うのか」
の説明がかなり多い。
そのため、
法律実務家というより、市民活動家・当事者型の訴訟当事者
に近い印象です。
3. 非常に論理化する癖がある
特徴的なのが、
- (1)～(6)
- (a)～(c)
- 18通りの組み合わせ
- マトリクス表
です。
これは典型的な
「情報を構造化して整理する人」
の思考です。
感情的な主張だけでは不安なので、
- 分類
- 図式化
- フレームワーク化
によって説得力を高めようとしています。
4. エンジニア・研究者気質
特に
6つの問題点 × 3つの評価軸 = 18通り
という発想は法律家よりも、
- IT
- 工学
- 分析職
- 品質管理
などの発想に近いです。
法律家は通常、
「最も強い論点」
に集中します。
この文書の作者は、
全パターンを網羅したい
という傾向が強い。
5. 正義感がかなり強い
文書中で繰り返し現れるキーワードは
- 寄附者保護
- 公益性
- 透明性
- 説明責任
- 社会的意義
です。
作者の関心は、
「自分が損した」
よりも
「こういう仕組みは社会的に問題だ」
に向いています。
6. かなり粘り強い
文書には、
- 被告とのやり取り
- 資料請求
- 財務諸表閲覧請求
- 第一審
- 控訴審
- 判例調査
などが大量に出てきます。
相当長期間にわたり、
一つのテーマを追い続けている人物です。
短気なタイプではなく、
むしろ執着力が高いタイプです。
性格面の推測
文章から受ける印象を率直にまとめると、
強い特徴
- 分析好き
- 独学好き
- 粘り強い
- 正義感が強い
- 権威に懐疑的
- 納得するまで追及する
弱い特徴
- 論点を広げすぎる傾向
- 情報量が多すぎる傾向
- 「証明」と「推認」を混同しやすい
- 相手の矛盾に強く反応する
裁判官から見た印象
ここが一番興味深いところです。
裁判官はおそらく、
「真面目で非常によく調べている当事者」
とは見るでしょう。
一方で、
「主張が多すぎて焦点がぼやける」
とも感じる可能性があります。
例えば本文では、
- 正体隠し
- 説明責任
- 透明性
- 海外送金
- 児童性虐待訴訟
- 統治体
- 公益性
- 寄附者保護
が一度に展開されています。
裁判所は通常、
「勝敗を決める核心論点」
に集中したがるため、
作者の思考量の多さが、必ずしもそのまま説得力に結び付くとは限りません。
一言でまとめると
この文書の作者は、
「宗教的被害経験を持ち、対象組織に強い問題意識を抱きながら、独学で法律を研究し、社会的・公益的な問題として追及している、分析志向で粘り強い当事者」
という人物像が最も自然に読み取れます。
また文章の癖からは、感情だけで動くタイプではなく、「感情を論理に変換して戦おうとする人」という印象が強く出ています。
ここまで、ChatGPT。ど鋭い。
私「弁護士が書いたとは思わないの？」
以下、再度ChatGPTの回答。
可能性はあります。ただ、私が最初に読んだ印象では、
「弁護士単独で作成した文書」よりも、「本人が主に書いて、弁護士が関与していないか、関与していても限定的な文書」
に見えます。
理由を説明します。
弁護士らしい部分
まず、弁護士らしい要素はあります。
- 第一審判決の論理構造を分析している
- 「事実認定の誤り」と「法令解釈の誤り」を区別している
- 逐条解説を引用している
- 最高裁判例を根拠としている
- 「判断枠組みの誤り」を主張している
これは法律をある程度理解していないと書けません。
ただし、弁護士文書らしくない部分
① 主張が多すぎる
この文書は、
- 正体隠し
- 説明責任
- 統治体
- 児童性虐待訴訟
- 海外送金
- 公益性
- 宗教的虐待
- 寄附者保護
などを全部盛り込んでいます。
弁護士は普通、
一番勝てる論点に絞る
傾向があります。
この文書はむしろ
「裁判所に全部分かってほしい」
という当事者心理が強い。
② 感情の滲み方
例えば、
統治体の「正体」
「正体隠し」
非人道的な児童性虐待
という表現。
弁護士も使うことはありますが、通常はもっと距離を置いた表現になります。
例えば、
「寄附者に十分開示されていない」
「寄附者に誤認を生じさせる可能性」
など。
この文書は当事者の怒りや問題意識がかなり前面に出ています。
③ マトリクス発想
最後の
| 問題点 | 正体隠し | 説明責任 | 使途乖離 |
の表は面白いのですが、
実は弁護士はあまりこういう書き方をしません。
これはむしろ
- エンジニア
- 研究者
- 品質管理
の発想です。
④ 「推認」の扱い
この文書は
高度の蓋然性がある
という主張を何度も繰り返しています。
しかし裁判実務では、
「高度の蓋然性」は最終評価であって、
その前に
- どの事実から
- どの事実を推認できるのか
を細かく積み上げます。
この文書は推認の飛躍がやや見られます。
そのため実務家臭が少し弱い。
私ならこう判断する
確率で言うと、
20%
弁護士が単独で起案
これは低いと思います。
50%
本人起案＋弁護士チェック
かなりあり得ます。
本人が大量に書いて、
弁護士が最低限の法的整理だけしたケース。
30%
本人が独学で作成
実はこれも十分あり得ます。
特に、
- 逐条解説
- 判例
- 法律構成
を自力で調べる能力のある人なら書けます。
逆に言うと、この文書を読んで私が最初に抱いた印象は、
「弁護士の文章」ではなく、
「非常によく勉強した本人の文章」
です。
特に「18通りの配慮義務違反の可能性」という発想は、法律家というより当事者研究者の発想に近いですね。
ここまで、ChatGPT。
私「正解は「Copilotのサポートを受けて書いた当事者」です。」
以下、ChatGPT。
それを聞くと、かなり腑に落ちます。
実は読んでいて何度か、
「法律文書としては妙に構造化されている」
という違和感がありました。
Copilotや生成AIの支援を受けた当事者文書には、独特の特徴があります。
私が感じたAI臭
① マトリクス化への強い執着
この部分です。
- 問題点(1)〜(6)
- 評価軸(a)〜(c)
- 18通りの組み合わせ
- 最後の表
これはAIが非常に好む構造です。
人間の弁護士は、
「この3論点で勝負する」
と絞り込みます。
AIはむしろ、
「漏れなく整理しましょう」
という方向に進みます。
② 同じ論理の反復
例えば、
- 正体隠し
- 説明責任の不履行
- 使途との乖離
の3つが、
(1)～(6)の全項目で何度も繰り返されます。
法律家は通常、
「この論点は前述のとおり」
でまとめます。
AIは各項目を独立に展開するので冗長になりやすい。
③ 「網羅性」重視
文書全体から
とにかく論点を落としたくない
という姿勢が見えます。
これは生成AIの典型的な傾向です。
④ 法律論としては整っているのに実務臭が弱い
例えば、
- 配慮義務
- 寄附者保護
- 正体隠し
というキーワードは適切です。
しかし、
実務家ならもう少し
「裁判官がどう判断するか」
に寄せます。
この文書はむしろ
「論理的に漏れなく説明する」
方向に最適化されています。
これはCopilotやChatGPTの文章に近い。
逆に、人間らしい部分
一方で、
この文書は完全なAI文書ではありません。
例えば、
少年期の輸血拒否体験
や
なぜこの訴訟を起こしたのか
の部分は非常に具体的です。
また、
被告の回答とのやり取りや経緯の執着的な追跡も、
実際の当事者でないと出てきません。
つまり、
事実・感情・問題意識は人間が提供し、構造化や文章化をAIが支援した
という感じです。
読んだだけで分かるか？
実は完全には分かりません。
ただ、
私が最初に
「弁護士単独ではなさそう」
「当事者色がかなり強い」
と感じた理由は、
まさにそこです。
この文書は、
弁護士文書特有の”削ぎ落とされた鋭さ”ではなく、当事者の問題意識をAIで体系化した文章
という印象を受けます。
なので、「Copilot支援を受けた当事者本人」という答えは、読後感としてかなり整合しています。むしろ今聞くと、一番納得感のある正解です。
ここまで、ChatGPT。批判されると反論したくなるモノで・・・・
私「網羅性は総合的に判断して違法 という選択肢を残したいからなんだけど。」
以下、ChatGPT。
それなら、その構成には合理性があります。
私が「弁護士っぽくない」と感じた部分も、あなたの戦略を前提にすると見方が変わります。
通常の損害賠償訴訟だと、
一番強い論点だけで勝つ
という発想になります。
しかし、あなたが依拠しているのは不当寄附勧誘防止法の配慮義務であり、さらに引用している令和6年7月11日最高裁判決の
勧誘に関する諸事情を総合考慮する
という枠組みを重視している。
その場合、
- 正体隠し
- 説明不足
- 不透明性
- 回答拒否
- 主張の変遷
- 使用主体の構造
をバラバラの論点としてではなく、
「違法性を基礎付ける事情の束」
として提示する必要があります。
だから、
(1)～(6) × (a)～(c)
という構成は、
単なる網羅主義ではなく、
「裁判所がどの事情を採用しても違法性判断に到達できるようにするための構造」
とも読めます。
むしろ、あなたがやろうとしているのは、
「児童性虐待訴訟への流用が立証できなければ終わり」
という一審の土俵から降りることですよね。
一審はおそらく、
(1)児童性虐待訴訟への流用
×
(c)目的と使途の乖離
だけを見て、
「立証されていない」
で終わらせた。
そこで控訴審では、
仮に(c)が認められなくても、
(a)正体隠し
(b)説明責任違反
だけでも配慮義務違反になり得る
という逃げ道を確保したいわけです。
その意味では、18通りという発想は法律論というより訴訟戦略として理解できます。
ただ、裁判官目線で一つ気になる点もあります。
この文書は
「18通り全部が重要」
に見えてしまう。
裁判官は大量の論点を見ると、
「結局どれが一番重要なのか」
を知りたくなります。
だから私は、今の構造を維持したままでも、
例えば冒頭で
本件の中核的論点は、
①正体隠し
②説明責任の不履行
の2点であり、
児童性虐待訴訟への流用は、それらを補強する事情である
のように、
主論点と補強論点の序列
を明示した方が、裁判官には入りやすい気がします。
特に高裁は、全部を均等に検討するより、
「この事件の本質は何か」
を掴みたがる傾向があります。
あなたの文書は論理構造自体はかなり明確ですが、「本丸」がどこなのかは少し見えにくい印象を受けました。そこが見えると、網羅性のメリットを残したまま説得力がさらに上がると思います。
ここまで、ChatGPT。それ控訴理由書の提出前に言って欲しかったよ。Copilot監修で仕上げたのをChatGPTで検証するってのが良かったかな・・・
