要約:
- Second Requestsは、AI技術の採用を推進しており、大規模言語モデル（LLMs）や生成AIを活用することで、プロセスと精度を向上させることが可能。
- Second Requestsは圧力がかかるが、技術の早期採用を促進し、文書レビューの効率と精度を向上させるメリットがある。
- 法律チームは予測的および生成的AI機能を利用し、LLMsを活用してSecond Requestsで高いデータボリュームと短い締め切りに対応している。
- LLMsは文脈に基づいて言語を分析する高度なAIシステムであり、従来の機械学習ツールとは異なる。
- 予測的AIは現在や将来の真実を予測し、出力の精度を重視する一方、生成AIは新しいコンテンツを作成し、正確性よりも創造性に重点を置く。
- LLMsと予測的TARワークフローを統合することで、効率と拡張性が向上し、Second Requestsにおける高度なTARアプローチが可能となる。
- 生成AIは特に適切なサイズの文書集合に適用され、特権ログ作成や法務顧問の負担軽減などのプロセスを向上させる。
- Second Requestsに先進AIを統合するためには、信頼性のあるeDiscoveryプロバイダーを探し、チームがLLMバックアップのAIツールを巧みに活用できるようにすることが重要。
感想:
Second RequestsにおいてAI技術を活用することで、法的プロセスの効率化と精度向上が実現されることが明らかです。特に、LLMsや生成AIの活用が、大量のデータと短い締め切りに対処する上で重要であることが示唆されています。これらの先進テクノロジーを適切に導入し、法的チームが訓練を受けることで、今後の競争力を高めることができるでしょう。
元記事: https://www.jdsupra.com/legalnews/how-ai-streamlines-hsr-second-requests-7831852/