Insight Predictを使ったレビューの効率性

Catalyst_Blog_Review_Efficiency_Using_Insight_Predict第一のケーススタディ

テクノロジー支援型レビュー(TAR)に関する多くの考察は、レビュープロセスで見つかる関連文書の割合(%)である「発見率」に焦点を当てています。発見率が重視されるのは、弁護士は関連文書を提出する上で合理的でバランスの取れた手順を踏む義務があるためです。実際に連邦民事訴訟法26(g)では、適正な審問後に弁護士が文書開示請求に対する応答及び文書開示が状況を勘案して合理的かつ均衡のとれたものであることを証明するよう求めています。 Continue reading

お使いのキーワード検索は優秀ですか? 本当に満足していますか?

Catalyst_Safely_Integrate_Legal_Holdsこの5年間で機械学習は進歩したものの、多くの弁護士がいまだに関連文書検索の際の主なツールとしてキーワード検索を使用しています。ほとんどのeディスカバリのプロトコルはキーワードが一致するかどうかを基に構築されていますが、キーワード検索によって多数の関連文書が失われていないかどうかを確認するテストを要求するものはわずかです。むしろ多くの人は無関係の文書を多数レビューしなければならない場合でも、キーワードをある程度ざっくりと組み立てれば関連文書のほとんどが見つかるであろうと考えているようです。 Continue reading

複数言語による企業向けディスカバリという難題への打開策

あなたの会社の法務事案が次に世界のどこで発生するかを予測できますか?

blog_multi-language-1企業は世界中で事業を拡大しており、今後発生する事案について、かつてないほど広範囲に、そしてはるかに予測が困難になっています。複雑な国際法規制環境のなかで、企業は様々な国の裁判所に提訴された訴訟を受けるだけでなく、様々な政府組織による捜査や取り調べの対象となる可能性があります。取引規制に関連する訴訟にせよ、腐敗防止法あるいは使用許諾契約に関連する訴訟にせよ、以下のような法務事案はあらゆる場所で発生する可能性があります。 Continue reading

ロボットに仕事を奪われる? いいえ、AIは弁護士の業務の質を大きく向上させるのです

Catalyst_Robots_Taking_Our_Jobs私たちの誰もが、以下のような脅威を耳にしたことがあるはずです。eディスカバリ業界では、人工知能(AI)を備えたロボットに弁護士の仕事を奪われる時代がまもなく到来する。2011年にニューヨークタイムズが『Armies of Expensive Lawyers, Replaced by Cheaper Software』という見出しの記事を書いており、タイムズですらこういう懸念に同調しているように見受けられました。 Continue reading

Ask Catalyst:否定的な命題、つまりある文書が存在しないということを証明するにはどうすればよいのですか?

[編集者より:本記事は「Catalystに質問」シリーズの新しい投稿記事です。同シリーズではeディスカバリの検索やレビューに関する質問にお答えしています。詳細を知りたい方、あるいは質問のある方はこちらをご覧ください。]

今回は以下の質問を取り上げます。
Twitter_Ask_Catalyst_Thomas_Gricks

「Catalyst InsightとInsight Predictを使って否定的な命題、つまりある文書が収集したデータの中に存在しないということを証明するにはどうすればよいのですか?」

今回の回答者はプロフェッショナル・サービス担当マネージング・ディレクターのトーマス・グリックスです

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Ask Catalyst:FBIはなぜあれほど短期間で大量のEメールをすべてレビューできたのですか?

[編集者より:本記事は「Ask Catalyst」シリーズの新しい投稿記事です。同シリーズではeディスカバリの検索やレビューに関する質問にお答えしています。詳細を知りたい方、あるいは質問のある方はこちらをご覧ください。]

今回は以下の質問を取り上げます。Twitter_Ask_Catalyst_Mark_Noel

「FBI長官のジェームズ・コメイ氏が日曜日に発表したところによると、同捜査局はわずか8日前に発見した65万通ものEメールのレビューを終えたそうです。どうして65万点ものEメールをわずか1週間でレビューできたのですか?」

今回の回答者はプロフェッショナル・サービス担当マネージング・ディレクターのマーク・ノエルです。 Continue reading

Ask Catalyst:関連文書含有初期サンプルと対照用文書群はどこが違うのですか?

[編集者より:本記事は「Catalystに質問」シリーズの新しい投稿記事です。同シリーズではeディスカバリの検索やレビューに関する質問にお答えしています。詳細を知りたい方、あるいは質問のある方はこちらをご覧ください。]

今回は以下の質問を取り上げます。
Twitter_Ask_Catalyst_Thomas_Gricks

「テクノロジー支援型レビューで使用する関連文書含有の初期サンプルと対照用文書群はどこが違うのですか?」

今回の回答者はプロフェッショナル・サービス担当マネージング・ディレクターのトーマス・グリックスです

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Ask Catalyst:第1世代TARと第2世代TARはどこが違うのですか?

[編集者より:本記事は「Ask Catalyst」シリーズの新しい投稿記事です。同シリーズではeディスカバリの検索やレビューに関する質問にお答えしています。詳細を知りたい方、あるいは質問のある方はこちらをご覧ください。]

今回は以下の質問を取り上げます。Twitter_Ask_Catalyst_John_Tredennick

「貴社のブログにはよく「第1世代TAR」とか「第2世代TAR」という言葉が出てきます。私はテクノロジー支援型レビューの考え方を全般的に理解しているつもりですが、第1世代とか第2世代という分け方をする意味がよくわかりません。どこが違うのか説明していただけますか?」

今回の回答者は創業者兼CEOのジョン・トレデニックですContinue reading

Ask Catalyst:Insight Predictは文書のランク付けにメタデータを利用していますか?

[編集者より:本記事は「Catalystに質問」シリーズの新しい投稿記事です。同シリーズではeディスカバリの検索やレビューに関する質問にお答えしています。詳細を知りたい方、あるいは質問のある方はこちらをご覧ください。]

今回は以下の質問を取り上げます。
Twitter_Ask_Catalyst_Jeremy_Pickens

「Insight Predictは文書のランク付けを行う際、メタデータ情報を利用していますか? それとも文書内の文字情報だけに基づいてランク付けを行っていますか?」

今回の回答者は上級応用(データ)研究技術者のジェレミー・ピケンズ博士です

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Ask Catalyst:スキャン済み文書60万点を保管するにはストレージ容量がどれくらい必要ですか? (あるいは1GBあるとTIFFファイルがいくつ格納できますか?)

[編集者より:本記事は「Ask Catalyst」シリーズの新しい投稿記事です。同シリーズではeディスカバリの検索やレビューに関する質問にお答えしています。詳細を知りたい方、あるいは質問のある方はこちらをご覧ください。]

今回は以下の質問を取り上げます。Twitter_Ask_Catalyst_John_Tredennick

「スキャン済み文書60万点を保管するにはストレージ容量がどれくらい必要ですか?」

今回の回答者は創業者兼CEOのジョン・トレデニックです。 Continue reading