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ゲーム化された卓上演習: サイバーインシデント対応計画のシミュレーションの真価

3 Mins

サイバー事件は、あらゆる規模の組織にとって常に存在する脅威である。多くの企業がサイバーインシデント対応(CIR)計画を策定しているが、実社会への適用となると、不十分であることが多い。以下では、CIR計画の限界、そのような計画を実践するための重要なステップ、そして法律事務所、企業、保険会社のためのゲーム化された卓上演習の付加的な利点を探ります。

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あなたのモデルが失敗しているのではない - あなたのデータが失敗しているのだ

3 分

Estimate the limits of your data before wasting time and money asking your models to do the impossible.

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LLMとの信頼性スコアが危険な理由

文書レビューの場でLLMの信頼度スコアリングに頼る前に知っておくべきこと。

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AIの時代に構造化データが不可欠な理由

人工知能(AI)はタスクを自動化し、洞察を生み出すことで産業を変革しているが、その真の効果は高品質で関連性の高いデータにかかっている。構造化データは、AIの利点を最大化するために最も重要なデータタイプである。

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AI統合による契約ライフサイクル管理(CLM)成熟度の進化

フレキシブルなリーガル・タレントの配置において、なぜ人間の専門性が重要なのか

3 mins

企業の法務部門は、リソースを過剰に投入することなく、変動する需要に対応するという課題に直面しており、柔軟な法務人材に対するニーズはかつてないほど高まっている。

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LLMの展開方法 その2:パブリックとプライベート

3 Mins

Delving deeper into the pros and cons of each deployment architecture, we examine these options in terms of performance, cost, and capabilities. A thorough analysis clarifies and informs the best deployment strategy for your objectives and...

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LLMの配備方法 その1: モデルはどこにいるのか?

Below, we detail the questions to ask your provider and how to understand their answers regarding the quality and performance of their solution and the security and privacy implications.

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AIはいかにしてリーガル・プレイブックを進化させるか

断片的なCLM展開に潜む4つのリスク

現状 企業の法務部門におけるAI導入の現状

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