- 電子保管情報（ESI）の指数関数的成長が組織に膨大なeDiscoveryの課題を生み出している。
- 効果的な情報ガバナンスとeDiscovery能力は、法的リスクと義務を管理する上で重要である。
- eDiscoveryプロセスのキーポイントは、初期のケース評価からデータの防御的廃棄まで広がる。
- 総合的なワークフローを開発するための議論を促すため、本コンテンツは重要な情報を提供する。
- データ量と訴訟が増加する中、健全なeDiscoveryフレームワークが不可欠である。
この記事は、eDiscovery技術と実務の最新情報を反映するために以前の版から更新されて再掲載された。Generative AI（GAI）の生産性向上に関する主観的評価も含まれており、GAIがeDiscoveryタスクとプロセスに与える包括的な影響を考慮するモデルを提供している。これらのGAI生産性評価を統合することで、AI技術がeDiscovery分野で持つ変革の潜在能力が強調されている。法務とIT専門家にとって、AIが操作効率を向上させ戦略的目標を達成するために如何に効果的に統合できるかを探求し評価するための基本的なガイドとなっている。
このフレームワークは単なるモデルであり、GAIを活用したeDiscoveryの経済性と効率性についての考えを構築するのに役立つ可能性がある。
元記事: https://www.jdsupra.com/legalnews/the-workstream-of-ediscovery-7675880/