Category Archives: Insight Predict

ブロイラーチキン反トラスト法違反事件におけるTAR

TAR_for_Smart_Chickens-1専門委員であるグロスマン氏が、ブロイラーチキン反トラスト法違反事件において新たな検証プロトコルを提案しています。

検証はテクノロジー支援型レビュで困難を極める部分のひとつです。このことについて、及びレビュー対象文書に含まれる関連文書のうち何件発見できるか(以下、「発見率」という)を証明することの難しさついて、当社はこれまでに以下のような記事を発表してきました。 Continue reading

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

事例紹介:レビューでTARを使用し始める時期に手遅れはあるのか?

Case_Study-300x200「何かを始めるのに遅すぎるということはない。」よくそういう言葉を耳にします。しかしそれはテクノロジー支援型レビューにもあてはまるのでしょうか。法務担当者が手作業で行うレビュー業務にかなりの長時間を費やしてしまった後でも、TARを使う価値はあるのでしょうか。ある特許関連訴訟でクライアントがTARの使用をなかなか認めず、法律事務所が収集文書の半数近くを手作業でレビューしたあとに、ようやく認めてくれたという事例がありました。この訴訟案件で問題になったのが、まさにこの点でした。結果としては、レビュー業務が終盤にさしかかってから使い始めたにもかかわらず、Insight Predictのおかげで時間と費用を大幅に節減することができました。 Continue reading

継続能動学習に関して自社のTAR業者にすべき5つの質問

blog_tar_vendor_questionsモウラ・グロスマン氏とゴードン・コーマック氏は2014年7月付の論文「Evaluation of Machine-Learning Protocols for Technology-Assisted Review in Electronic Discovery」で、両氏の管理下で行ったTARに関する研究の結果を発表しました。両氏はその中で継続能動学習(CAL)プロトコルとシステムの訓練を1度しか行わない第1世代TARのプロトコル2種について、その効力を比較しました。その結果、CALプロトコルの方が効力が高く、ほとんどどんな場合でも第1世代TARより優れていることが判明しました。

これによってCALの優位性が確立されため、eディスカバリを手がける業者は流行に乗り遅れまいといっせいにCALに飛びつきました。突如としてあらゆるeディスカバリ・ベンダーがCALを使用するか、あるいは何らかの形で自社のプロトコルにCALを組み込もうとしたのです。 Continue reading

一石二鳥:グロスマン氏とコーマック氏の最新研究により、CALが複数の問題で効力を発揮することが判明

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本記事の原稿を作成するために本当に鳥を撃ち落したわけではありません。

テクノロジー支援型レビュー(別称TAR、プレディクティブ・コーディング、コンピュータ支援型レビュー)の出現以来、いまだ解決されていない問題の一つに、TARの処理は文書開示要求の項目ごとに別々にかけなければならないのかどうか、という問題があります。訴訟の専門家の方ならご存知でしょうが、米国連邦民事訴訟規則(FRCP)第34条に基づく申し立てで開示要求事項が一項目しかないことはほとんどありません。むしろおびただしい数(一般には現地の規則で許される最大限の数)に上ると考えた方がよいでしょう。 Continue reading

CALが話題になる理由、それは弁護士が本来の仕事に戻れるから

筆者は最近、講演やeディスカバリ関連のイベントに参加するため、出張をすることが多くなっています。先日はダラスで開催されたセドナ会議第1作業部会の年央会議に出席し、その前はフロリダ大学の第3回eディスカバリカンファレンスと第4回ASU-アークフィールドeディスカバリ・デジタル・エビデンス・カンファレンスで講演を行いました。infographic_predictiveranking Continue reading