プレディクティブ・ランキング技術に4年以上の実績

テクノロジー支援型レビューは強力ながらも複雑なプロセスで、複雑なアルゴリズムを先進的な分析技術と詳細なワークフローに組み込んでいます。このプロセスを最大限に活用し、問題提起されても抗弁可能なものとするには、経験豊富なチームの助力が必要です。

カタリストのコンサルタントは4年以上にわたり、プレディクティブ・ランキング技術を利用してレビューのターゲットを絞り込み、対象文書数を削減することに取り組んできました。弊社は以下のプレディクティブ・ランキング技術のサンプリングや検索の分析、使用方法に関するベストプラクティスを提案することで、企業やその法律事務所のお手伝いをしています。

  • 訴訟案件の早期査定
  • 検索用語の設定
  • レビューの順位設定
  • 先進的な不要文書の選別除去手法
  • 自動レビュー
  • 品質管理

関係者からの問題提起に対する抗弁可能性は、使用中のプレディクティブ・ランキングのアルゴリズムの機能であり、配備されるプロセスでもあります。弊社のコンサルタントはお客様や提携会社が他者から問題を提起された場合でも抗弁できるようなプレディクティブ・ランキング手法を確立するためのお手伝いに4年以上にわたって携わってきました。弊社はお客様の公判に立ち合い、相手方弁護士や裁判官に手法や技術、監査証跡、サンプリングに関する説明をさせていただきます。

アプリケーションは健全で科学的に有効な統計モデルに基づいて開発されています。統計モデルはサンプリングと訓練のプロセスの監視、結果の定量化、系統的な品質保証と検証の基盤づくりという役割を担っています。ベンチマーク・テストの結果、プレディクティブ・ランキングは適正に使用すると正確性において人手によるレビューと同等以上で、多くの場合、人手によるレビューを上回っていることが明らかになっています。

関係者の声

「本見解書により、一部の妥当な事案ではコンピュータ支援型レビューが事案との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
11 Civ. 1279 (ALC)(AJP), 2012 WL 2218729 at *8-*10 (S.D.N.Y. June 15, 2012) (Peck, M.J.)
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