多くの法律事務所がデジタルプラットフォームを利用して証拠物や調書を管理していますが、これらのツールは多くの場合、宣誓証言調書を受動的な参考資料として扱っています。法律専門家はそれらを手作業で読み、重要な発言をハイライトし、アウトラインや指定報告書にコピーします。異議申し立てやビデオクリップは、多くの場合、厳しいスケジュールのもと、別のツールで作成されます。このプロセスはうまくいくが、効率的とは言い難い。

訴訟のタイムラインが短縮され、証言の量が増えるにつれ、この手作業によるアプローチはリスクをもたらす。文書やプラットフォーム間で戦略が断片化する可能性がある。証言を事実、証人、訴訟テーマと結びつける機会を逃す可能性もある。その代償は時間だけでなく、明瞭さにも及ぶ。

静的記録から戦略的資産へ

人工知能が前進の道を開く AIトランスクリプト分析を備えたツールは、証言を後付けではなく、事件の生きた要素として扱います。パターン認識と法律に特化したモデルを使用することで、AIは重要な事実を明らかにし、指名された個人を特定し、争点ごとにコンテンツをグループ化することができます。チームはもはや、手作業でつながりを探す必要はない。

さらに重要なことに、AIソフトウェアでは、ユーザーがAIの発見を検証し、証言の重要な部分を関連する証拠や人物に直接リンクさせることができます。これらの検証された洞察は、訴訟戦略の一部となる。チームが宣誓証言の指定や公判尋問の準備をする際、ゼロから始めるわけではありません。ダイナミックにタグ付けされ、キュレーションされた証言の記録から、自分たちのストーリーに沿った作業を行うのです。

最も重要な場所で時間を節約

異議申立書、ビデオ指定、展示バインダーの準備には、弁護士、パラリーガル、訴訟サポートチーム間の調整が必要になることがよくあります。これらのタスクは、構造化されていないと、トランスクリプトを以前の注釈と照合したり、引用をレポートにコピーしたり、引用の正確性を検証したりと、重複作業が発生します。

AIトランスクリプト分析を含むプラットフォームは、この作業を以下のように効率化します：

• 重要な証言を概念や論点ごとに抽出し、タグ付けする。
• より少ないステップで、異議申立リスト、宣誓証言の指定、またはクリップのエクスポートを可能にします。
• 証言とサポート文書間の構造化リンクの作成

これにより、役割間のハンドオフが削減され、チームがアウトプット全体の一貫性を維持できるようになります。

フェーズを超えた戦略の遂行

課題は、弁護団がどのように記録を分析するかということだけでなく、ある訴訟段階から次の段階への継続性をどのように維持するかということである。証拠開示中に構築された戦略は、焦点が宣誓証言や裁判に移ったときに失われてはなりません。

Epiq Discovery などの証拠開示環境と統合するプラットフォームは、このギャップを埋めるのに役立ちます。早期訴訟評価（ECA）中に作成されたタグ、注釈、争点コーディングは、準備ワークフローに直接取り込むことができ、文書レビューから裁判準備へのスムーズな移行をサポートします。

準備段階に入ると、EpiqTMXのようなツールにより、チームは、証拠物、アウトライン、リンクされた事実を管理するために使用されるのと同じ環境内で、AIトランスクリプト分析を適用できます。これにより、重複が減り、全員が同じ戦略的基盤で作業できるようになります。

法的ワークフローは進化している

法律事務所が裁判準備への取り組み方を再評価するにつれ、文脈を失うことなくトランスクリプトからインサイトへ移行する能力が重要になってきています。静的なトランスクリプトや孤立したワークフローに依存しているチームは、遅れをとる危険性があります。AIワークフローに投資するチームは、効率性以上のものを得ることができます。

AIトランスクリプト分析は、法務の専門知識に取って代わるものではありません。それは、法律専門家がより明瞭に、より迅速に、より正確に仕事ができるようにすることです。

一日一日が重要な訴訟環境において、問題なのは、ツールがトランスクリプトレビューをサポートしているかどうかではなく、次に起こることに備えているかどうかです。