ケーススタディ: 独占禁止法対策における継続的なアクティブラーニング

クライアントニーズ

反トラスト法違反訴訟の迅速な準備
ある世界的なテクノロジー企業が大規模な独占禁止法訴訟に直面し、訴訟を起こす前に想定されるリスクを把握したいと考えていました。彼らは、この問題に関連する可能性のある文書や電子メールを24万件収集していました。

Epiqソリューション

EpiqがAIベースのファーストレベルレビューを促進
社外弁護士は、関連文書と関連性のない文書および電子メールを混合した60のシード文書を提供しました。サンプルは少なかったものの、Reveal AIの予測コーディングアルゴリズムは、サンプル文書のテキストや、その他多くの要素の中でも、電子メールの送信者、送信先、配信された電子メールのドメイン、参照された企業や団体の種類などの側面を評価することで、関連する可能性の高い文書を特定しました。

レビューチームが文書のコーディングを開始すると、これらの文書がレヴールAIにフィードバックされ、予測コーディングモデルが継続的に更新され、関連性のない文書を排除できるようになった。

なぜEpiqなのか？

Epiqの経験豊富なアドバンスドテクノロジーおよび文書レビューサービスチームは、以前にもこのクライアントの多数のプロジェクトで継続的アクティブラーニングの導入に成功しており、関連文書を正確に特定しながら、大幅なコストと時間の削減を実現していました。