AI를 활용하여 품질을 희생하지 않고 검토 속도 향상을 실현
미국의 민사소송에 있어서는, 심리 전에 피고와 원고가 서로 증거를 개시해 쟁점의 정리를 실시하기 위해, 증거가 될 수 있는 전자 데이터나 서류를, 적절한 수속에 준거해 기일까지 제출해야 한다 해야 합니다.특히 전자 데이터를 취급하는 작업은 e디스커버리라고 불리며, 일본 기업이라도 미국에서 비즈니스를 전개하고 있다면 일본 본사나 데이터 센터 등에 있는 전자 데이터 모두가 증거로 공개 대상이 될 것 있습니다.일단 소송에 휘말렸을 때, 소송상 불리한 상황을 만들어내지 않기 위해서도, 방대한 데이터 중에서 신속하고 적절하게, 필요한 정보를 구분해야 합니다.
이러한 상황을 감안하여, 다양한 수사기관으로부터의 의견·요망과, FRONTEO의 풍부한 포렌식 조사 경험 속에서 축적해 온 지견, 노하우를 베이스로 독자적으로 개발한 AI탑재의 툴이 「KIBIT Automator」입니다. AI 엔진 「KIBIT(키비트)」를 중심으로, 독자 개발의 기능이 효율적이고 망라적인 증거 탐색을 가능하게 합니다.이 e디스커버리라고 불리는 작업 중에서 가장 많은 비용이 발생하는 것이 문서 리뷰의 공정으로 전체 디스커버리 비용의 약 70%를 차지한다고 합니다.이 검토 프로세스를 얼마나 효율적으로 하고 비용을 압축하는지가 발견에 있어서의 기업의 과제가 됩니다.
종래, 고객이나 변호사 사무소로부터는 문서 리뷰에 대해서, 비용이나 기간, 볼륨, 리뷰어의 리뷰 스피드나 스킬이라고 하는 우려 사항이 과제로서 주어지고 있었습니다.또한, 지금까지는 인월 기반의 요금 모델이었기 때문에, 고객에 따라서는, 비용을 억제하기 위해서 난이도가 높은 리뷰에 대해서는 품질을 양보할 수밖에 없었습니다. 「KIBIT Automator」는, 이하에 소개하는 기능을 실장하는 것으로, 리뷰에 걸리는 시간을 단축해, 레뷰어의 스킬이나, 장시간 작업에 의한 피로에 좌우되지 않는 퀄리티로의 문서 리뷰를 실현해, 품질을 희생 하지 않고 검토 업무의 효율 향상이 가능합니다.
제품 특 징
시간당 확인할 수 있는 문서 수를 평균적으로 1건에서 40건으로
통상, 문서 리뷰는 변호사나, 변호사의 지시하에 작업을 실시하는 사람들이 담당해, 문서를 XNUMX건 XNUMX건 확인하고는 「관련 있어(relevant)」"관련 없음 (not relevant)"으로 나누어 가기 때문에 시간과 비용이 듭니다. 'KIBIT Automator'는 AI에 '관련성 문서'와 '관련성이 없는 문서'의 대비를 학습시켜 인간보다 빠르고 안정적인 품질로 '관련성/없음'을 판단하고 문서 리뷰에 걸리는 시간·비용의 삭감을 실현합니다.
문서 검토에 KIBIT Automator를 활용하여,
인간의 눈으로 검토해야 할 문서를 약 40%로 잘라
리뷰 대상의 전자 데이터를 키워드 검색으로 1%~5%로 줄이고, KIBIT Automator에서 「인간의 눈으로 검토해야 할 문서」(약 40%)와 「인간의 눈으로 검토하지 않아도 된다(AI만 에서 검토) 문서”(약 60%)로 분류.리뷰에 드는 비용, 시간의 대폭적인 삭감을 실현합니다. (당사 실적 평균)
주요 기능
Assisted Learning : "읽지 않아도 좋은 문서"를 판단하기위한 컷오프 지원 기능을 이용하고,
인간이 읽어야 할 문서를 크게 줄입니다.
통상, 문서 리뷰는 변호사나, 변호사의 지시하에 작업을 실시하는 사람들이 담당해, 문서를 XNUMX건 XNUMX건 확인하고는 「관련 있어(relevant)」Assisted Learning 기능을 사용하면 조사 대상으로 수집한 문서 중 몇 분까지 검토하면 일정 비율의 '관련성' 문서를 찾을 수 있는지 시뮬레이션할 수 있습니다.그 결과, 안건의 담당 변호사나 기업의 담당자가, 조사 대상으로서 수집한 문서 중 「읽지 않아도 좋은 문서」로서 대상으로부터 제외하거나, 읽어야 할 문서를 우선해 조사하는 것이 가능해진다 , 조사 기간의 단축을 도모할 수 있습니다.
Highlight Sentence: 확인이 필요한 부분을 강조 표시
검토자가 작업을 돌릴 때, 특히 확인이 필요하다고 AI가 판단한 부분이 강조 표시된 상태로 전달되기 때문에,리뷰어가 실제로 읽어야 하는 문장량을 줄일 수 있습니다.
