訴訟およびeディスカバリ

開示資料のレビュー、時系列データ、案件の準備

訴訟とは、誰も望まない規模でのドキュメントレビューです。開示手続きでは関連性と秘匿特権を評価し、時系列を意識せずに書かれた通信記録から年表を構築し、すべての見解を記録上の何らかの根拠で裏付ける必要があります。Scalataのエージェント型AIプラットフォームは、その一次対応を行い、作業プロセスを可視化します。

大規模対応開示資料全体にわたる関連性および秘匿特権のレビュー

自動化通信記録からの年表構築

出典明記すべての事実をソースドキュメントにリンク

法的正当性の確保レビューの決定事項が記録され、検証可能

仕組み

4つのステップ

アプローチは常に同じです。問題点を特定し、ドキュメントを読み取り可能な場所に配置し、ユーザーがそれらに質問できるようにした上で、反復的な作業は指示を必要としないエージェントに任せます。

01
開示資料の量とレビュー費用への対応
開示資料は予算内でのリニアレビューが不可能なほどの量に達します。秘匿特権の判定はレビュー担当者間で一貫性がなく、案件が進展するたびに時系列データが手作業で再構築されます。
レビュー不可能な開示資料の量一貫性のない秘匿特権判定手作業による時系列データの構築レビュー費用の圧迫
02
統合された案件データコアの構築
開示資料、訴答書面、証人資料、通信記録がメタデータを保持したまま取り込まれるため、カストディアン、日付、スレッド情報がレビュー段階まで維持されます。
Document AI開示資料の取り込みメタデータとスレッドの保持カストディアンのマッピング
03
インテリジェントなレビューと時系列分析の有効化
独自の基準に照らして文書の関連性と秘匿特権が評価され、主要なイベントが時系列データとして抽出されます。また、すべてのエントリには根拠となる文書が引用されます。
対話型AI関連性と秘匿特権の評価時系列データの抽出情報源の引用
04
プロアクティブな訴訟AIエージェントによる完全自動化
資料が到着するたびに一次レビューが継続的に実行され、境界線上にある秘匿特権の判定は推測に頼らずエスカレーションされます。また、開示資料が届くたびにエージェントが時系列データを最新の状態に保ちます。
継続的な一次レビュー秘匿特権判定のエスカレーション時系列データのリアルタイム更新審問の準備AIエージェント