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FRONTEO、AI を活用した訴訟支援について、米デューク大学の執筆に協力
[19/06/21]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
リーガルテック業界での採用が進むTARのガイドラインに則ったAIレビューを推進
株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本正宏）は、米デューク大学法科大学院が先日発表した論文「Technology Assisted Review (TAR) Guidelines」の執筆にFRONTEOが協力いたしました。当該論文は、近年、米国訴訟における電子証拠開示手続き（eディスカバリ）の世界において、レビュー対象文書の数の大幅な削減に貢献している「テクノロジー支援型レビュー（TAR）」の利活用方法を定めたものです。
広く採用されつつあるTAR
米国民事訴訟には、原告および被告が互いに証拠を開示しあう「証拠開示（ディスカバリ）」という手続きがあります。このディスカバリプロセスで最も多くの費用が発生するのが文書レビューの工程で、ディスカバリ費用全体の約70％を占めるとされています。通常、文書レビューは、弁護士や、弁護士の指示のもと作業を行う人たちが担当し、文書を一件一件確認しては「関連あり（relevant）」「関連なし（not relevant）」に分けていくため、時間もコストもかかります。
TARは、ソフトウェアやコンピュータ、AIに「関連性のある文書」を学習させることで、人間よりも速く、安定した品質で「関連性あり／なし」を判断し、文書レビューにかかる時間・コストの削減に役立つものとして、近年利活用が進んでいます。FRONTEOではTARに自社開発のAIエンジン「KIBIT」を活用しています（事例はこちら→https://www2.fronteo.com/l/764983/2019-06-17/v2）。
ガイドライン概要
当該論文では、TARの定義とプロセス、推奨ワークフロー、活用例のほか、導入にあたって法律事務所・ユーザ企業が考慮すべき検討ポイント（以下参照）を解説しています。
TARの導入にあたっては、セットアップやユーザ教育、効果が実現できるまでの期間などを十分に検討する必要がある
TAR導入によるコスト効果は、取り扱うケースにより大きく異なることがある (ケースごとに異なる)。電子データの質や種類、関連性の広さや複雑さ、データリッチネス、(カットオフを行う)統計的閾値などに影響を受ける
多くの企業はTAR 2.0（第二世代）の実証段階にありますが、FRONTEOが2019年3月にリリースしたAIレビューツール「KIBIT Automator」は、すでにTAR 2.0を実レビュー業務に活用しており、レビュー品質管理の効率化を実現しています。FRONTEOは、将来的にレビューを完全自動化することを目指しています。
株式会社FRONTEO 代表取締役 守本正宏のコメント
「FRONTEOは、国際訴訟で窮地に立たされる企業を守りたいという信念のもと、リーガルテック事業を立ち上げ、ディスカバリやフォレンジック調査などのサービスを提供してきました。創業から16年、人力に頼っていた文書レビューも、AIを使って効率化できるまでになりました。この度、TARのプロバイダーとして、また、当該ガイドラインの策定に協力する機会を得られたことを喜ばしく思っています。FRONTEOでは近年、AIを活用した文書レビューの案件も増えてきており、その効果も出始めています。日本におけるeディスカバリ企業の先駆けとして、今後も新しい技術を積極的に活用し、公正・公平な社会の実現を目指します。」
AI を活用した不正調査における文書レビューの事例はこちら（https://www2.fronteo.com/l/764983/2019-06-17/v2）をご覧ください。
Technology Assisted Review (TAR) Guidelines は、https://judicialstudies.duke.edu/wp-content/uploads/2019/02/TAR-Guidelines-Final-1.pdf からダウンロードできます。
■KIBITについて
FRONTEOが開発・提供する「KIBIT」は、専門家や業務熟練者の経験に基づく「暗黙知」を学習し、その判断軸に沿ってテキストデータを高い品質で効率的に評価する人工知能で、小規模な計算資源と少量の教師データによる短時間での解析が可能です。従来のテキストマイニングや検索技術と一線を画した独自の機械学習アルゴリズムを用いており、異なる表現でも類似性や文脈を捉え、文章の特徴量を抽出できるなど、高い自然言語処理技術と実践的な結果を得られる点が高く評価されています。
■FRONTEO について URL: http://www.fronteo.com/
株式会社FRONTEOは、独自開発の人工知能エンジン「KIBIT」により、ビッグデータなどの情報解析を支援するデータ解析企業です。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）や、デジタルフォレンジック調査を支援する企業として2003年8月に設立。自社開発のデータ解析プラットフォーム「Lit i View（リット・アイ・ビュー）」、日・中・韓・英の複数言語に対応した「Predictive Coding（プレディクティブ・コーディング）」技術などを駆使し、企業に訴訟対策支援を提供しています。このリーガルテックAI事業で培われ、発展した「KIBIT」を始めとする独自の人工知能関連技術は、専門家の経験や勘などの「暗黙知」を学び、人の思考の解析から、未来の行動の予測を実現します。ビジネスインテリジェンスやヘルスケアなどの領域でAIソリューション事業を展開し、FinTechやRegTechに加え、「働き方改革」でも実績をあげています。2007年6月26日東証マザーズ、2013年5月16日NASDAQ上場。資本金2,559,206千円（2019年3月31日現在）。2016年7月1日付けで株式会社UBICより現在の社名に変更しております。
PDFはこちら https://prtimes.jp/a/?f=d6776-20190621-4296.pdf
株式会社FRONTEO（本社：東京都港区、代表取締役社長：守本正宏）は、米デューク大学法科大学院が先日発表した論文「Technology Assisted Review (TAR) Guidelines」の執筆にFRONTEOが協力いたしました。当該論文は、近年、米国訴訟における電子証拠開示手続き（eディスカバリ）の世界において、レビュー対象文書の数の大幅な削減に貢献している「テクノロジー支援型レビュー（TAR）」の利活用方法を定めたものです。
広く採用されつつあるTAR
米国民事訴訟には、原告および被告が互いに証拠を開示しあう「証拠開示（ディスカバリ）」という手続きがあります。このディスカバリプロセスで最も多くの費用が発生するのが文書レビューの工程で、ディスカバリ費用全体の約70％を占めるとされています。通常、文書レビューは、弁護士や、弁護士の指示のもと作業を行う人たちが担当し、文書を一件一件確認しては「関連あり（relevant）」「関連なし（not relevant）」に分けていくため、時間もコストもかかります。
TARは、ソフトウェアやコンピュータ、AIに「関連性のある文書」を学習させることで、人間よりも速く、安定した品質で「関連性あり／なし」を判断し、文書レビューにかかる時間・コストの削減に役立つものとして、近年利活用が進んでいます。FRONTEOではTARに自社開発のAIエンジン「KIBIT」を活用しています（事例はこちら→https://www2.fronteo.com/l/764983/2019-06-17/v2）。
ガイドライン概要
当該論文では、TARの定義とプロセス、推奨ワークフロー、活用例のほか、導入にあたって法律事務所・ユーザ企業が考慮すべき検討ポイント（以下参照）を解説しています。
TARの導入にあたっては、セットアップやユーザ教育、効果が実現できるまでの期間などを十分に検討する必要がある
TAR導入によるコスト効果は、取り扱うケースにより大きく異なることがある (ケースごとに異なる)。電子データの質や種類、関連性の広さや複雑さ、データリッチネス、(カットオフを行う)統計的閾値などに影響を受ける
多くの企業はTAR 2.0（第二世代）の実証段階にありますが、FRONTEOが2019年3月にリリースしたAIレビューツール「KIBIT Automator」は、すでにTAR 2.0を実レビュー業務に活用しており、レビュー品質管理の効率化を実現しています。FRONTEOは、将来的にレビューを完全自動化することを目指しています。
株式会社FRONTEO 代表取締役 守本正宏のコメント
「FRONTEOは、国際訴訟で窮地に立たされる企業を守りたいという信念のもと、リーガルテック事業を立ち上げ、ディスカバリやフォレンジック調査などのサービスを提供してきました。創業から16年、人力に頼っていた文書レビューも、AIを使って効率化できるまでになりました。この度、TARのプロバイダーとして、また、当該ガイドラインの策定に協力する機会を得られたことを喜ばしく思っています。FRONTEOでは近年、AIを活用した文書レビューの案件も増えてきており、その効果も出始めています。日本におけるeディスカバリ企業の先駆けとして、今後も新しい技術を積極的に活用し、公正・公平な社会の実現を目指します。」
AI を活用した不正調査における文書レビューの事例はこちら（https://www2.fronteo.com/l/764983/2019-06-17/v2）をご覧ください。
Technology Assisted Review (TAR) Guidelines は、https://judicialstudies.duke.edu/wp-content/uploads/2019/02/TAR-Guidelines-Final-1.pdf からダウンロードできます。
■KIBITについて
FRONTEOが開発・提供する「KIBIT」は、専門家や業務熟練者の経験に基づく「暗黙知」を学習し、その判断軸に沿ってテキストデータを高い品質で効率的に評価する人工知能で、小規模な計算資源と少量の教師データによる短時間での解析が可能です。従来のテキストマイニングや検索技術と一線を画した独自の機械学習アルゴリズムを用いており、異なる表現でも類似性や文脈を捉え、文章の特徴量を抽出できるなど、高い自然言語処理技術と実践的な結果を得られる点が高く評価されています。
■FRONTEO について URL: http://www.fronteo.com/
株式会社FRONTEOは、独自開発の人工知能エンジン「KIBIT」により、ビッグデータなどの情報解析を支援するデータ解析企業です。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）や、デジタルフォレンジック調査を支援する企業として2003年8月に設立。自社開発のデータ解析プラットフォーム「Lit i View（リット・アイ・ビュー）」、日・中・韓・英の複数言語に対応した「Predictive Coding（プレディクティブ・コーディング）」技術などを駆使し、企業に訴訟対策支援を提供しています。このリーガルテックAI事業で培われ、発展した「KIBIT」を始めとする独自の人工知能関連技術は、専門家の経験や勘などの「暗黙知」を学び、人の思考の解析から、未来の行動の予測を実現します。ビジネスインテリジェンスやヘルスケアなどの領域でAIソリューション事業を展開し、FinTechやRegTechに加え、「働き方改革」でも実績をあげています。2007年6月26日東証マザーズ、2013年5月16日NASDAQ上場。資本金2,559,206千円（2019年3月31日現在）。2016年7月1日付けで株式会社UBICより現在の社名に変更しております。
PDFはこちら https://prtimes.jp/a/?f=d6776-20190621-4296.pdf
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