Insight Predictでレビューの費用と時間を削減

プレディクティブ・ランキングというのは各文書の特定案件に対する関連性の度合いを予測し、そ れに基づいて一連の文書をランク付けする作業です。ランク付けが終わると文書のレビューを行い ますが、その際、文書は関連性の高いものから順に並んでいます。さらに文書はランク付けの際に 内容や使われている用語の類似性に基づいてグループ分けされているので、レビュー担当チームの 作業効率が向上します。費用と時間が節約できるのは、レビューの速度が上がり、関連文書が十分 に見つかった時点でレビューを打ち切ることができるからです。

レビュー費用が減少

レビュー費用はディスカバリにかかる費用の最大部分を占めています(ある試算では73%と言 われています)。より重要性の高い文書に力を注いでレビューを行うことで、レビュー費用の 削減が可能になります。ランクが特定の閾値を下回った文書を検証し、その中に含まれている 関連文書の数がきわめて少なければ、レビュー対象からはずすことができます。

これはほとんどあらゆる面でキーワードの選抜過程と似ています。キーワード検索を駆使して レビューの対象になる文書とならない文書を判別するのではなく、Insight Predictエンジンを使 用して、統計的なサンプリングの結果に基づいてレビュー対象文書を判別していくのです。

Insight Predictを使用して文書をレビューの対象から除くと、費用や時間が直ちに、しかも明ら かに削減できます。単純に除去した文書の数に1文書のレビューにかかる費用を掛け、Insight Predictを動作させるための費用を差し引くだけでよいのです。ほとんどどんな場合でも、総費用は減少することになります。

 

 

レビュー作業の効率が向上

Insight Predictを使用すると、レビュー担当チームが作業を開始する前に文書を並べ替え、案件 との関連性の高い文書を最初に、関連性の低い文書を後にレビューすることができます。ラン クが特定の閾値以下になった文書を除去する作業を行わない場合でも、メリットがなくなるわ けではありません。文書が関連性の高いものから順に並んでいると、レビュー作業にかかる時 間を短縮することができるのです。

特に作業が開始したばかりで、対象文書中に含まれている関連文書の数が多い時点では、その 傾向が顕著にあらわれます。さらに作業が終わりに近づいて、文書の大部分が関連性の低いも のになった時点でも効果はなくなりません。こうした部分のレビューを行う際も、重要な文書 を見逃す心配が減るので、作業速度を速めることができるからです。

 

第三者から開示を受けた文書のレビューがより効果的に

Insight Predictは他方当事者から受け取った文書のレビューの順序を決める際にも有効性を発揮 します。こうした開示文書は往々にして宣誓証言の直前に入ってきます。その中には案件と関 連のない文書が多数含まれているのが一般的で、重要性の高い文書、あるいは「証拠価値の高 い」文書はそれほど含まれていません。宣誓証言を目前に控えて、証拠価値の高い文書を探し 出し、立会人にそれを提示することを目指さなければなりません。

文書の数が多いと、短期間でレビューするのは不可能ですし、できたとしても法外な費用がか かります。弁護士の多くがキーワード検索を使って必要なものを探してから、ヒットした文書 をレビューします。ところがその中には案件に関連のある文書も含まれていますが、多くの場 合、関連のない文書も多数含まれています。期限が間近に迫っても、レビューはやはりはかど りません。

Insight Predictを使用した場合でも、担当チームはやはりキーワード検索を使用して証拠価値の 高い文書を探すことができます。キーワード検索でレビューの対象とされた文書をInsight Predictに送信して、最初にランク付けを行います。次にレビュー担当チームにランクの高い文 書から順にレビューしてもらい、その判断の結果をInsight Predictにフィードバックして、より 精度を高めます。すると証拠価値の高い文書の見つかる割合が急速に増え、宣誓証言に必要な 文書がはるかに見つけやすくなります。

 

 

案件の評価査定がより高速、より周到に

プレディクティブ・ランキングは特に訴訟案件の早期評価査定に効力を発揮する可能性があり ます。鍵となる文書を探し出してInsight Predictに入力すると、それに類似した他の文書を探し 出してくれるので、早期に分析とレビューを行うことができます。案件の内容や性質、さらに それが自社にどう関わってくる可能性があるのかをいち早く把握することができます。

検索がよりスマートに

プレディクティブ・ランキングのアルゴリズムは、その核心部分に目を向けると、単に人間の 能力よりスマートな検索方法であるというだけです。Insight Predictは貴社のレビュー担当チー ムがより効果的かつ包括的に検索を行えるようにすることによって、結果的に関連性の高い文 書を多く見つけ、関連性の低い文書を取り除くことができるようにするものなのです。

最大のメリット

結局のところ、Insight Predictは人が行うレビューに取って代わるものではありま せん。それは人間が行うレビュー業務のスピードと効果を改善するものです。 「レビューの費用が減少し、かかる時間が短縮でき、開示文書に何らかの問題提起 がなされても、きちんと反論できるということ」 リットです。

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