TARを利用した関連文書の特定

従来型のeディスカバリにおけるレビュー業務は、弁護士が作成するか、あるいは両当事者間がすり合わせて相談しながらキーワード一覧を作成するという作業で始まるのが一般的でした。この一覧は抜け落ちがあってはいけないという心配から、必要以上に量の多いものになりがちでした。そのため、案件に関係のない文書を多数審査しなければならず多額の費用がかかる一方で、検索は内容の乏しいものになることが多く、結果的に関連文書が抽出されない傾向がありました。

こうした作業の進め方は理想的とはいえません。レビュー担当者はごくわずかな関連文書を見つけるために、案件に無関係な文書を開けるのに何千回もクリックしなければならないからです。それ以外の関連文書の多くは選抜工程で抜け落ちてしまうので、開示は不完全なままで終わっていました。

TARを利用したレビュー業務の効率化

結局のところ、レビュー業務の目的は案件に関連する文書をできるだけ速く、できるだけ効率よく探し出すことにあります。レビューを適正に行うには文書一つ一つに目を通すしかないという考えは長年にわたる世間の常識でした。しかし、今となってはその考え方が正しくなかったことは明らかです。そうしたやり方は費用と時間がかかり、信頼性の点でもこれまでの認識をはるかに下回っています。

Insight Predict℠は一つ一つの文書に目を通す従来型のレビューの進め方に代わる新しい手法で、パワフルな機能と高いコスト削減効果をもっています。たとえ、収集した文書を全てレビューしたとしてもその効果は変わりません。このソフトウェアは案件に対する関連性に基づいて、関連性の高い文書から順に並べ替えるので、レビュー担当者は関連性の高いものから順に作業を進め、関連文書の発見数が減り、これ以上は必要ないと思われる時点で作業を打ち切ることができます。

ほとんどの場合、関連性の高い文書からレビューすることでレビューにかかる人件費が減り、レビューの質も向上します。文書をレビューした場合でもそれらは内容ごとにグループ分けされているので、いったん関連文書が見つかれば残りの文書は目を通すだけで済み、作業効率もアップします。

プレディクティブ・ランキング

プレディクティブ・ランキングは収集した文書をキーワードとの関連性の高いものから順に並べることで、レビュー担当者が関連性の高い文書からチェックできるようになります。この作業は複雑そうに見えますが、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・ランキングとやり取りを繰り返し、関連性の高い文書を探し出せるようにトレーニングするのです。アメリカでのサービスになりますがPandora®というインターネット・ラジオを聞いたことがある人なら、その機能がおわかりでしょう。サンプル文書に目を通して、「関連性あり」か「関連性なし」を指定していくだけです。

作業の主なステップは以下の通りです。

Catalyst Predictive Ranking

  • 収集: 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、または従来型の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。
  • 検証: 文書一式のサンプルを系統的にとることで、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。
  • 開示: 要請側の当事者に文書を開示するか、文書を利用して宣誓証言、公判、行政審問の準備を行う。関連性の高いものから順にレビューを行うということは、裁判官が最初に手にするのは最も重要性の高い文書ということになる。

Insight Predictは統合性、反復性、継続性に優れていて、新しいファイルは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ることでアルゴリズムがより精度を増し、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。

よりスマートなレビュー手法

法律事務所や企業はプレディクティブ・ランキングとカタリストのパワフルなホスト型eディスカバリ・プラットフォームを組み合わせて使用することで、訴訟案件の早期評価査定や検索、文書レビューにかかる費用と時間を削減することができます。

豊富な実績

プレディクティブ・ランキングの技術は裁判所や主要政府機関の承認を得ています。

効率性の高さ

当社の継続能動学習機能を使用すると、レビュー費用を50%、多くの場合それ以上に削減することができます。

弱点の少なさ

処理方法に弱点が少なく、他方当事者からの問題提起に抗弁しやすい性質を持っています。レビューを一定段階で打ち切った場合に、打ち切り前と打ち切り後のファイルから系統的にサンプルをとり、それぞれに関連文書の含まれている割合を計測することで、その段階で打ち切った根拠が示せます。

当社の技術者と上級法務コンサルタントはお客様や法律事務所と協力し、長い年月をかけて弱点の少ないプレディクティブ・ランキングの手法を開発してきました。お客様が審理に臨まれる際には同行し、レビューの手法や技術、サンプリングの手順をご説明させていただきます。

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