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UBIC最新刊『日本企業のディスカバリ対策 実践 コスト・コントロール編』

〜eディスカバリを戦略的に適正化するためのコスト構造の正しい理解〜

米ナスダックと東証マザーズに上場し、人工知能を駆使したビッグデータ解析事業を手がけるUBIC(本社:東京都港区、代表取締役社長:守本正宏)は、日本企業のeディスカバリを戦略的に適正化するためのコスト構造の正しい理解について解説した『日本企業のディスカバリ対策 実践 コスト・コントロール編』(著者 守本正宏)を刊行いたします。同書は『ディスカバリ』『日本企業のディスカバリ対策』に続く、シリーズ第三弾で、発売日は2015年2月28日です。




「訴訟費用」の多くを占めるのが「ディスカバリ(証拠開示)費用」です。そのため、企業は強いイニシアティブを持って、戦略的にコスト・コントロールを行うことが重要であり、訴訟を有利に進める鍵となります。しかし、ディスカバリ制度に対する理解が米国に比べて進んでいない日本企業においては、技術によって軽減できる作業が多くあるにも関わらず、多大な時間を要した結果、訴訟を継続することが困難となり、不利な和解に終わる事が多いのが現状です。

同書では、ブラックボックス化したままの国際訴訟の費用を透明化することにより、日本企業をサポートすることを目的とし、コストの裏側と適正化について解説しています。実際の見積書のサンプルを交えた項目の確認方法や、各工程ごとの価格の妥当性について、また品質とセキュリティを担保しながら、企業が支払うべき適切なコストとそのコントロール方法について、当社が培ってきたノウハウや情報をご紹介しています。

当社は、今後も継続的な提案活動を行うことで、グローバルシーンにおける日本企業の活躍に貢献してまいります。
[画像: http://prtimes.jp/i/6776/85/resize/d6776-85-338286-0.jpg ]


【書籍概要】
『日本企業のディスカバリ対策 実践 コスト・コントロール編』
株式会社UBIC 代表取締役社長 守本正宏 著
定価:10,290円(税込)
発行:グローバルトライ
ISBN:978-4-86318-032-1
サイズ:A5判・上製・188頁
発売日:2015年2月28日


●目次
1章 ディスカバリにおけるコスト・コントロールとは?
2章 コストについての考え方とディスカバリ支援業者の選び方
3章 ディスカバリのコスト・コントロールができるようになるために必要な知識
4章 ディスカバリ支援作業のコストの確認方法
5章 eディスカバリ作業の品質から見た価格の妥当性の検討
6章 ベンダーのディスカバリ対応力を見極めるための想定問答

【著者 守本 正宏】
株式会社UBIC 代表取締役社長。
UBIC North America,Inc.代表取締役会長兼CEO。
昭和41年大阪府生まれ。
防衛大学校卒業後、海上自衛隊護衛艦勤務。
アプライドマテリアルズジャパン株式会社を経て2003年株式会社UBICを設立。訴訟支援ビジネス分野唯一の上場企業の経営者として、グローバル訴訟をハイテク技術で支援する。また、人工知能の研究成果を応用したPredictive Coding(R)(プレディクティブ・コーディング)技術の開発・実用化に成功し、世界初のアジア言語解析ディスカバリ支援ツールを開発。これらのディスカバリ支援ツールは世界で最も注目されている国際訴訟でも利用される。
公認不正検査士(CFE)NPO法人デジタル・フォレンジック研究会理事、警察政策学会会員。著作に、『日本企業のディスカバリ対策』『eDiscovery-Japan A PATHWAY FOR U.S. ATTORNRYS TO DO BUSINESS WITH ASIAN CORPORATIONS』(ともにグローバルトライ)、『ディスカバリ〜カルテル・PL 訴訟・特許訴訟〜』 (起業家大学出版)、『実践コンピューター・フォレンジック』(日本地域社会研究所)などがある。

【UBICについて】
URL: http://www.ubic.co.jp/
株式会社UBICは、独自開発の人工知能「バーチャルデータサイエンティスト(VDS)」の活用により、ビッグデータを含む情報解析を支援する行動情報データ解析企業。2003年に、国際訴訟などに必要な電子データの証拠保全と調査・分析を行うeディスカバリ(電子証拠開示)支援や、コンピュータフォレンジック調査サービスを提供する国際訴訟対策支援企業として創業。自社開発のデータ解析プラットフォーム「Lit i View(R)(リット・アイ・ビュー)」、アジア言語に対応した「Predictive Coding(R)(プレディクティブ・コーディング)」技術などを駆使して企業の訴訟対策支援を実施。訴訟対策支援で培った人工知能「VDS」は専門家の経験や勘などの「暗黙知」を学び、ビッグデータ解析を実現。近年はVDSを医療やマーケティングなどの領域に適用して事業を拡大している。2003年8月8日設立。2007年6月26日東証マザーズ上場。2013年5月16日NASDAQ上場。資本金1,673,158千円(2014年9月30日現在)。
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