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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

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早期の事件査定が法的意思決定と効率性をいかに高めるか

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LLMの配備方法 その1： モデルはどこにいるのか？

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あなたのeディスカバリーソフトウェアはついていけていますか？変更の時期かどうかを評価するための7つの質問

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Epiq、大手製薬会社のために22社の保険会社のデータレビューを合理化・簡素化

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テキスト要約をeディスカバリに適用するための4つの実践的使用例

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現状 企業の法務部門におけるAI導入の現状

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セドナ会議解説：国境を越えたディスカバリーにおける比例性： 概要

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偽りの経済： eディスカバリー・テクノロジーの節約はコスト削減につながらない ジャン＝ピエール・ウルモ

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世界の人工知能規制： AIを理解し、法改正に先手を打て

AI導入準備 - AI時代におけるデータのセキュリティ、ガバナンス、リスク、コンプライアンスの強化

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証拠開示チェックで発見された課題5選

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政府機関がEpiq Discoveryで増加する公開記録リクエストの管理を進化させる

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AI駆動のテキスト要約による法的ワークフローの強化

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医療機器メーカーが決定的証拠を発見、さらに3つの問題点を追加 - Case Insights™ Factual Analysisレポートより

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2023年11月 最新調査レポート「日本企業/組織の不正・不祥事分 - 2022年に公開された第三者調査／外部調査報告664事案を分析」について

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AI進化：プロンプティングと問題解決

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ここでは恐れることはありません - AIツールを責任を持って使用することで成功を生む

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Epiqを活用した大規模および小規模案件の対応

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不正・不祥事調査におけるデジタル・フォレンジックをもう一歩深く理解するために手元に置きたい手引書の電子版をリリース

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2023年のeDiscoveryコストリカバリーマーケットインテリジェンスと評価

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Notice: Relativity Defect Update

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• 4 Mins

2022年10月ウェビナーレポート「今また日本社会を脅かす品質データ偽装の真因とデジタル・フォレンジックの活用について