契約書業務の未来を変える？Google最新AI「Gemini 3」徹底検証！あなたの会社に最適なAIはどれ？

最先端テクノロジー・AI

2025.12.10

目次（content）

契約書業務の未来を変える？Google最新AI「Gemini 3」徹底検証！あなたの会社に最適なAIはどれ？
進化が止まらない！Google最新AI「Gemini 3」とは？
「Gemini 3」の性能を徹底比較！あなたの業務に最適なAIは？
導入を検討するあなたの背中を押す！AI活用のメリットと課題
まとめ：AIと共創する契約書業務の未来

契約書業務の未来を変える？Google最新AI「Gemini 3」徹底検証！あなたの会社に最適なAIはどれ？

「契約書業務、もっと効率化できないかな…」「最新のAIって、本当に使えるの？」

もしあなたが、そんな悩みを抱えているなら、この情報がきっとお役に立つでしょう。日々進化を続けるAI技術は、私たちのビジネスのあり方を大きく変えつつあります。特に、時間と手間がかかりがちな契約書業務において、AIの活用は生産性向上、コスト削減、そして競争力強化の鍵となり得ます。

今回、株式会社LegalOn Technologiesが、Googleの最新AIモデル「Gemini 3」を独自に開発したベンチマークデータセットで検証した結果を発表しました。この検証は、契約書業務におけるAIモデルの真の実力と、それぞれのモデルが持つユニークな強みを明らかにするものです。

進化が止まらない！Google最新AI「Gemini 3」とは？

2025年11月18日にGoogleから発表された「Gemini 3」は、従来のモデルから以下の点で大きく進化しています。

複合的な情報からの推論能力が強化: 複数の情報源を参照し、複雑な情報を分析して論理的な解決策を導き出すことができます。まるで博士号を持つ専門家のように、深く考察した答えを出せるようになりました。
多様な形式データの理解・処理能力が向上: テキストだけでなく、画像、音声、動画、コードなど、あらゆる形式の情報を一度に、しかも文脈を深く理解しながら処理できるようになりました。
一度に処理できる情報量が大幅に拡大: AIが一度に記憶し、処理できる情報量が大幅に拡大。小説一冊分（最大100万トークン）に相当する膨大なデータを一度に読み込み、全体を把握した上で質問に回答できます。

これらの進化は、特に複雑で多岐にわたる契約書業務において、AIがより高度なサポートを提供できる可能性を示しています。

「Gemini 3」の性能を徹底比較！あなたの業務に最適なAIは？

LegalOn Technologiesは、「Gemini 3」の性能を「GPT-5.1」や「Claude Sonnet 4.5」といった他の主要AIモデルと比較検証しました。契約書業務の主要タスク（論点抽出、契約書修正、プレイブックへのルール反映、契約に関する質問への回答）について、日本語と英語の両方で評価が行われました。

驚きの結果！「万能なAI」はまだ存在しない？

検証の結果、AIモデルはタスクごとに性能差が大きく、「すべての契約業務領域で一貫して優れた性能を示す“万能なモデル”は存在しない」ことが明らかになりました。それぞれのモデルが異なるタスクで独自の強みを発揮しているのです。

英語タスクでは「Gemini 3」が輝く！ただし速度には課題も

英語での契約書業務においては、「Gemini 3」と「GPT-5.1」が異なる分野で強みを見せました。

「Gemini 3」の強み: 構造化された推論やルールに基づく作業が求められるタスクで優位性を示しました。要約、抽出、翻訳といった契約業務で必要とされるスキルでは、「GPT-5.1」を3〜6ポイント上回る精度を記録。自社ひな形の修正タスクでは、「GPT-5.1」の約30%に対し、「Gemini 3」は約70%と高い評価を得ています。
「GPT-5.1」の強み: リスク検知やリスクに基づく修正が必要なタスクで優勢でした。契約書の論点抽出でも「Gemini 3」を僅差で上回っています。

しかし、「Gemini 3」には課題も。すべてのタスクにおいて、「GPT-5.1」よりも応答速度が2〜4倍程度遅いという点が指摘されています。スピードが求められる場面では、この点が考慮されるべきでしょう。

日本語タスクでは「Claude Sonnet 4.5」と「Gemini 3」が牽引

日本語の契約書業務では、英語とは異なる結果が見られました。

「Claude Sonnet 4.5」: 論点抽出やプレイブックに基づいたレビューで最も高い精度を示しました。
「Gemini 3」: 契約書を修正するタスクで最も優れた性能を発揮しました。
「GPT-5.1」: 英語では強みを見せたものの、日本語では特に突出したスコアは出ませんでした。

導入を検討するあなたの背中を押す！AI活用のメリットと課題

今回の検証結果から、契約書業務にAIを導入する際の具体的なメリットと、考慮すべき課題が見えてきました。

AI導入であなたの会社が変わる！具体的なメリット

生産性向上: AIが定型的な契約書レビューや修正案作成を高速化することで、担当者はより高度な判断業務や戦略的な業務に集中できます。これにより、業務全体の効率が劇的に向上し、残業時間の削減にもつながるでしょう。
コスト削減: 契約書レビューの外注費や、担当者の人件費を最適化できます。特に、大量の契約書を扱う企業や、法務部門のリソースが限られているスタートアップにとっては、大きなコストメリットとなるはずです。
競争力強化: 契約締結までのリードタイムが短縮されれば、ビジネスチャンスを迅速に獲得できます。スピーディーな意思決定は、市場での競争優位性を確立するために不可欠です。
品質向上とリスク低減: AIによる網羅的なチェックは、人間が見落としがちなリスクを減少させ、契約書の品質を均一に保ちます。これにより、将来的な法的トラブルのリスクを低減し、企業価値を守ることにも繋がります。

導入前に知っておきたい！AI活用のデメリットと多角的分析

AIは万能ではありません。導入を成功させるためには、その限界と特性を理解することが重要です。

応答速度の課題: 「Gemini 3」のように、一部のモデルでは応答速度が遅い場合があります。リアルタイム性が求められる交渉支援や緊急性の高いレビューでは、この点がボトルネックになる可能性があります。業務の特性に応じて、速度を重視するか、精度を重視するかの判断が必要です。
モデル選定の複雑さ: 「万能なモデルは存在しない」という結果が示す通り、自社の具体的な業務内容や使用言語、重視するタスク（修正、リスク検知、論点抽出など）によって最適なモデルが異なります。複数のモデルを組み合わせる「ハイブリッド運用」も視野に入れる必要があるでしょう。
初期投資と学習コスト: AIシステムの導入には初期投資がかかります。また、従業員が新しいツールを使いこなすための学習期間も考慮する必要があります。しかし、長期的に見れば、生産性向上やコスト削減によるリターンは十分に期待できるはずです。

スタートアップが学ぶべきAI活用術

今回の検証結果は、特にリソースが限られているスタートアップにとって、貴重な示唆を与えてくれます。

「万能」を求めない戦略: 最新AIモデルだからといって、全ての課題を一気に解決できるわけではありません。自社の最も緊急性の高い課題や、コアとなる業務に特化してAIを導入し、スモールスタートで効果を検証する姿勢が重要です。
タスクごとの最適解を見つける: 契約書修正には「Gemini 3」、論点抽出には「Claude Sonnet 4.5」といったように、タスクの性質に合わせて最適なAIモデルを選定する柔軟性が求められます。場合によっては、複数のAIサービスを連携させることも有効でしょう。
継続的な検証と改善: AI技術は日進月歩です。一度導入したら終わりではなく、常に最新のモデルや技術動向を追いかけ、自社の業務プロセスに合わせて継続的に改善していくことが、競争力を維持する上で不可欠です。