生成AIが話題になっています。生成AIは、法務実務の効率化とコスト削減に貢献する可能性を秘めています。ディスカバリーに関わるAIの新たな活用方法としては、訴訟案件の早期評価査定、文書レビュー、文書要約などが挙げられます。将来的な成果が期待される一方で、導入には労力と時間がかかります。ディスカバリーチームは、リスクを軽減するために生成AIを活用したツールを戦略的に選択・導入する必要があるでしょう

  生成AIのメリットを享受するために、法務チームは、プロセスの標準化と合理化を確実に行い、  生成AIの機能がそれぞれの課題に合致していることを確認する必要があります。ディスカバリー・プログラムの現状をよく理解することで、  生成AIをどこに適用すれば最大の効果が得られるか判断できます。例えば、時間が最重要である早期評価査定中に文書レビューを完了するために  生成AIを導入しようとしている場合、データを収集し、レビュープラットフォームで処理する流れが合理化されていなければ、  生成AIを使用するメリットは限られてしまいます。

新しいテクノロジーの導入はワークフローの混乱を引き起こすこともありますが、  生成AIも例外ではありません。従来のテクノロジー導入とは異なり、  生成AIには潜在的なAIの幻覚や偏見といった追加の事項を考慮して利用する必要があり、従来の非AIテクノロジー使用時に比べてより多くの品質管理と監査が必要となります。AIが合理化しようとしているワークフローにギャップがある場合、AIとの統合によるプラスの影響は少なくなります。例えば、  生成AIが訴訟や内部調査のために重要な関連文書を迅速に特定することを目的として活用される場合、関連する可能性のあるデータが収集されるのを妨げるような（関連する可能性のあるデータソースを特定するために保管者の聞き取り調査を実施しない）証拠開示プロセスのギャップがあれば、AIが関連する可能性のあるすべての文書を迅速に特定するメリットは限られてしまいます。変更のロールアウトを成功させ、長期的に採用し、メリットを最大化するためには、既存のワークフローを理解し、必要に応じて修正することが重要です。

生成AIの機能がうまく統合されれば、業務を完了するために必要なリソースも変化します。例えば、訴訟案件の早期評価時にドキュメントの要約を支援するAIソリューションは、ドキュメントをレビューする担当者の手作業を削減します。現在どのようなリソースがタスクに取り組んでいるのかを理解し、  生成AIの導入によってどの程度の作業が削減されるかを予測することが重要です。この情報があれば、AIが導入されたときに、チームはより価値の高いタスクに既存のリソースを積極的に割り当てることができます。

証拠開示プログラムの現状を理解する一つの方法は、外部の専門家を招き、綿密な評価を行うことです。これには主に2つの利点があります。第一に、外部の専門家は現在のプログラムに投資していないため、代替のワークフローを客観的に評価することができます。第二に、これらの専門家は、評価に幅広い経験とベストプラクティスをもたらします。

Epiqの証拠開示チェックは、6～8週間かけて行われる評価で、専門家が主要関係者の聞き取り、文書およびワークフローのレビューを実施し、証拠開示プログラムの現状を完全に把握します。プロセスの最後に、組織は、ギャップや改善点、実行可能な次のステップ、および  生成AI採用時に重点的に取り組むべき主要分野を特定する詳細なレポートを受け取ります。証拠開示チェックは、プログラムが  生成AI導入の成功に向けて準備万端であることを保証するために、法務チームが取るべき可視化とガイダンスを提供します。

AIとの統合は、証拠開示プログラムに様々なメリットをもたらします。導入に戦略的なアプローチを取り、評価を活用することで、法務チームはAI統合とその長期的な導入に備えることができます。

Yuka Ito-Currin  は、eディスカバリーおよび訴訟サポート業界で15年以上の実績があります。戦略的クライアントエンゲージメントディレクターとして、Epiq の企業クライアントに戦略的コンサルティングを提供し、ディスカバリーのプロセスや手順の詳細な評価を通じて法務部門を指導し、ディスカバリー・センター・オブ・エクセレンスの構築を支援しています