テクノロジーを利用した関連文書の絞り込み(TAR)は法務分野では比較的新しい手法で、裁判所がこの処理方法を承認する見解を初めて発行したのは2012年のことです。関係者の多くが予測分析を行って多大な成果をあげていますが、使用に踏み切っていない関係者もまだまだ沢山います。

当社はお客様や提携会社から、プレディクティブ・ランキングはどんな処理を行うのか、またその方法はどういったものか、といった質問をよくいただきます。その中でも特にいただく頻度の高い質問を以下にご紹介します。ここにない疑問をお持ちの方は、何なりと当社担当者までお問い合わせください。

Predictive Ranking℠というのはどんなものですか?

プレディクティブ・ランキングは、カタリスト独自のテクノロジーを利用した関連文書の絞り込み(TAR)実施ツールです。当社はInsight PredictというエンジンによってCatalyst Insightの中にプレディクティブ・ランキング工程を組み込んでおり、その際に使用している高度なアルゴリズムは当社がeディスカバリ用に特別に開発したものです。このシステムは、人間のレビュー担当者とやりとり(トレーニング)をしながら、案件に対する関連性の度合いに従って文書にランク付けを行います。

プレディクティブ・ランキングの使用をすすめるのはなぜですか?

電子情報は量があまりにも多いため、検索やレビューを人の手で行うのは大変な時間と労力を伴います。簡単にいうと、大規模案件ですべての文書をレビューすると費用がかかりすぎるのです。キーワード検索を行うと時間は短縮できますが、たいていの場合、手作業で行う場合より関連文書少し多いくらいしか発見できず、逆に関連のない文書が多数ヒットします。プレディクティブ・ランキングはキーワード検索より高い確度で検索を行い、案件に関連がなさそうな文書をレビュー対象からはずせるので、レビュー費用の削減に役立ちます。

どんなことをするシステムですか?

作業手順は一見複雑そうに見えて、実はとてもシンプルです。レビュー担当者がプレディクティブ・ランキング機能とやり取りをすることで、関連性の高い文書を探し出せるようにエンジンをトレーニングします。この担当者のやり取りは、サンプルの文書に目を通して、「関連性あり」か「関連性なし」をタグ付けしていくだけです。

作業の主なステップは以下の通りです。

Catalyst Predictive Ranking
  • コレクション:レビュー対象となる文書を特定、収集。その後当社システムがテキストを分析し、文書内の全用語の関係性を示すグラフを作成。
  • トレーニング:検索、分析、または今までと同様に証人からの聞き取りを通じて、できるだけ多数の関連文書(シード)を探索。
  • ランク付け:Insight Predictが担当者のタグ付け情報に基づいて文書を関連性が高いと思われる順にランク付け。第一世代のシステムと異なり、当社のシステムは全文書を毎回ランク付けする。
  • レビュー:トップにランクされた文書をレビュー担当者に送信、レビューを進めながらタグ付けの内容を継続的にシステムにフィードバック。レビュー結果一式の品質を管理し、一貫性を確保。
  • テスト:システムに基づいて抽出された文書一式のサンプルで進捗状況をチェック。Insight Predictが生成するイールドカーブを見れば、ランク付けがうまく進行しているどうかが確認できる。※「システマティックサンプル」とは。
  • プロダクション:要請側の当事者に文書をプロダクションするか、文書を利用してデポジション、トライアルや、行政審問の準備を行う。レビューを関連性の高い文書から順に行うということは、裁判官が最も重要性の高い文書を最初に手にするということである。

Insight Predictは統合性、反復性、継続性に優れていて、ファイルを新たに収集した時点でシステムに追加することができます。レビューの判断をシステムにフィードバックすれば、アルゴリズムがより精度を増します。レビュー作業の進行中に新たにランク付けした文書を担当チームに送り返せば、結果的にレビューの能率がさらに向上します。関連文書の発見がより短時間でできるようになり、レビュー対象文書の数も減るからです。

システムのトレーニングにはどの程度の時間がかかりますか?

Insight Predictは第二世代のTAR製品となり、トレーニングの仕方が第一世代のTARアプリケーションと全く異なります。当社のシステムでは、最初の文書をランキングに送る時点からレビュー完了時点まで、トレーニングと学習を継続的に行います。Insight Predictでは、トレーニングはレビューの形態としてより効率の高いものになっていて、システムは最初から最後まで積極的に学習を続けます。Insight Predictで第一世代TARのトレーニング方法を使用することもできますが、効率が低いのでおすすめできません。

プレディクティブ・ランキングはどんな案件でも効力を発揮するのですか?

はい、発揮します。Insight Predictは対象文書の中に関連文書がほんの少ししか含まれていないような場合も含め、あらゆる種類のレビュー業務向けに最適化されています。さらにシステムのトレーニングにかかる時間が無駄にならないので、小規模な案件にも効力を発揮します。すぐにレビューが始められて、ランク付けの恩恵を得ることができます。

どれくらい時間と費用をセーブできますか?

当社では、レビュー時間の短縮とともに、従来の検索やレビュー技術を使うよりも、かなりの節約を経験しています。時間と費用の節約はケースごとに異なるでしょうが、従来のレビューと比べるとおよそ50%以上です。

プレディクティブ・ランキングは、どれくらい速いのですか?

システムを使用して文書をランク付けしておけば、最初の20%のレビューを終えた時点で全文書中に含まれている関連文書の75%から80%を発見できる可能性があるので、時間がどれほど節約できるか明らかでしょう。まず関連文書の大部分を発見することに力を注いでレビューの時間を短縮し、次にレビューの結果を取り出してシステムにフィードバックすると、ほとんどの場合、一定数のレビューで発見できる関連文書の数が増え、レビュー対象文書の数をさらに減らすことができます。

行った処理に間違いがなかったかどうかはどうすればわかりますか?

処理の主な機能の一つに、ランクの低い文書の検証を行う機能があります。これを実施するには、適正な信頼水準と誤差の範囲を決定し、それに基づいてランクの低い文書のサンプルをシステムが自動で採取します。サンプルをチェックして、含まれていた関連文書の数が予想を上回っていたら、もう1度トレーニングの過程に戻ることができます。上回っていなければ、ランクの低い文書はレビューの対象に入れなくてよいという想定を裏付ける証拠が得られたことになります。

プレディクティブ・ランキングを使用した場合、法廷で問題を提起されても抗弁できますか?

もちろんです。手法としては比較的新しいものですが、連邦裁判所の最近の判決はこの手法を支持していますし、学界と法曹界の大部分も同様です。2012年2月にはニューヨーク州南部連邦地方裁判所のアンドリュー・ペック判事がプレディクティブ・ランキングを是認する見解を出しています。

他の裁判所もこの判例を踏襲するか、あるいは少なくとも当事者にこの技術の使用を検討するように推奨しています。弱点の少なさは、プレディクティブ・ランキングの手法とアプリケーション両方の特徴です。当社のコンサルタントは4年以上にわたってお客様や提携企業に協力し、弱点の少ないプレディクティブ・ランキングの手法を作成しています。さらにお客様がヒアリングに臨まれる際には同行し、レビューの手法や技術、監査証跡、サンプリングの手順を相手方弁護士や裁判所にご説明させていただきます。

「本見解により、コンピュータ支援型レビューが、一部の妥当な事案では、関連性の高い電子情報を探索する手段として容認できることをここに認める。」

Da Silva Moore v. Publicis Groupe
287 F.R.D. 182, 183(ニューヨーク州南部連邦地方裁判所、2012年6月15日)(Peck, M.J.)

キングの手法とアプリケーション両方の特徴です。当社のコンサルタントは4年以上にわたってお客様や提携企業に協力し、弱点の少ないプレディクティブ・ランキングの手法を作成しています。さらにお客様がヒアリングに臨まれる際には同行し、レビューの手法や技術、監査証跡、サンプリングの手順を相手方弁護士や裁判所にご説明させていただきます。

どんなトレーニングやサポートが受けられますか?

Insight Predictで成功を収めるには、その技術が高度であるだけでは不十分です。使う人がうまく使いこなさなければいけません。当社のプロフェッショナル・サービス・チームはお客様と緊密に連絡を取り合い、データ一式の分析や適切な候補文書の設定(必要に応じて)、レビュー戦略の策定にご協力します。法廷での問題提起に備えるため、関連性の高さを様々に変えてデータのサンプルを採取するお手伝いをし、必要に応じて裁判所や相手方当事者にその手順を説明します。

今後はどんな進展が期待できますか?

性能がますます向上します。アルゴリズムの機能を高め、プロセスを改善します。Insight Predictは当社が長年にわたる投資によって開発した直観的な分析方法を使用し、レビューの正確性とコスト効率を強化しています。当社には世界屈指の検索技術者が研究者として在籍しており、分析ツールを強化してレビューの効果と効率を高め、コストを下げることを至上命題として研究に取り組んでいます。

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