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Thomas C. Gricks III

About Thomas C. Gricks III

トーマス・グリックスは、カタリストのプロフェッショナル・サービス担当マネージング・ディレクターです。同氏は、著名なeディスカバリの弁護士であり、訴訟案件でのTARの活用に関する米国の第一人者のひとりです。彼は企業や法律事務所に対し、証拠開示業務に使う時間とコストの節約のために、TARの最適な使用法についてアドバイスを行っています。直近の、eディスカバリプラクティスグループのパートナー兼会長であったSchnader Harrison Segal & Lewis法律事務所時代を含め、法廷弁護士および顧問弁護士として25年以上の経験を有しています。

コンプライアンス調査における文書レビューの最適化、パート2

最新の分析機能と継続能動学習を使い「否定的命題を証明する」には

この記事は内部調査や規制当局による調査のコンプライアンス管理に使用される文書レビュー手法を取り上げた2部立て記事のパート2です。パート1ではコンプライアンス調査の目標達成に向けて効果的な文書レビューを行うための手順をいくつかご紹介しました。そこで今回は要開示文書が存在しないということを統計的確実性で証明するため、つまり実質的に否定的命題を証明するための方法論について概説します。

「否定的命題を証明」することの意味

コンプライアンス調査の目的とは、ほとんどの場合、何らかのまとまったパターンを示す出来事を記述した重要文書を素早く探し出し、インタビューを効果的に行うために必要な要因を収集することにあります。そうした場合、文書は目的を達成するための手段に過ぎません。 Continue reading

コンプライアンス調査における文書レビューの最適化、パート1

多くの企業では、訴訟でもコンプライアンス調査でも、同じ人々が、同じ技術、同じアプローチ方法で行っています。しかしながら、社内調査やコンプライアンス調査における電子情報の管理の手法と、訴訟における手法とは異なっているはずです。

コンプライアンス調査に関する議論の大半は、社員インタビューの計画と実施に関するベストプラクティスに焦点を合わせたものです。この記事では、文書レビュー、特に電子文書レビューを対象としています。文書レビューは、それらのインタビューをコントロールし調査の多くの部分を構成するための、「自白剤」となりそうな要因を見つけるための調査プロセスの一環で、インタビューの計画や実施と同じくらい重要な要素となります。

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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

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: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。
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「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:関連文書を何パーセント発見した時点で探査を打ち切ればよいのでしょうか?

[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_Thomas_Gricks

「私が開示側当事者だとして、関連文書の何パーセントを発見した時点で探査を打ち切るかを何を基準にして決めればよいのでしょうか? その割合は両当事者間で取り決めておく必要がありますか?」

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。 Continue reading

Ask Catalyst: 第2世代TARを利用するなら無作為に抽出した文書でシステムの訓練をするのはやめた方がよいと聞きましたが、それでは訓練の成果に偏りが生まれませんか?

[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_Thomas_Gricks

「第2世代TARを利用するなら無作為に抽出した文書でシステムの訓練をするのはやめた方がよいと聞きました。それでは訓練の成果に偏りが生まれるのではないでしょうか? まったくわからないので教えてください。」

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。 Continue reading

Ask Catalyst: 継続能動学習機能のあるシステムを利用する場合、レビューを停止すべき時点はどのようにして判断すればよいのでしょうか?

[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。]
Ask_Catalyst_Tom_Gricks_When_to_Stop_Review

今回は以下の質問を取り上げます。

「継続能動学習機能のあるシステムを利用する場合、レビューを停止すべき時点はどのようにして判断すればよいのでしょうか? 事前にわかれば仕事がやりやすくなると思うのですが。」

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。 Continue reading