FRONTEO Inc.

FRONTEO董事CTO兼 行動資訊科學研究所 所長

武田 秀樹

2019/5/23

從Legalweek New York會場中，再重新認識電子證據揭示在訴訟大國美國的「普遍性」

這次在Legalweek New York 2019的會場中參觀各家參展企業的結果，發現一個趨勢，就是每家公司強調單一工具性能優異的時代已然結束，現在已經來到一個以整合各個工具的平台為主要訴求的年代，該市場已臻成熟。

從會場中看來，電子證據揭示已經不再是種特別的程序，而是在進行訴訟時必經的「普通」流程。而FRONTEO的強項，同時也是備受矚目的predictive coding*（預測編碼）技術，有越來越多的企業也將這種技術納入自家的解決方案中。所以目前是各家企業爭相進行技術革新的狀態。在這種互相競爭的情況下，也接二連三的產生出新技術，尤其是DISCO、Everlaw、CloudNine這些公司，在各家攤位上都積極展示自家研發的平台。像廣泛運用雲端技術的DISCO公司、Everlaw公司對無法簡單進行搜尋的電子資料，像聲音檔、動畫檔、以外語記錄的資料及通訊軟體中的聊天紀錄等潛藏的風險提出了解決方案，還有CloudNine公司提出的許多新產品，可以一站式處理電子證據揭示流程，都深受現場來賓的重視。

 ✽Predictive coding：用電腦自動判斷可做為證據文檔的一種技術。可參考FRONTEO公司獨自研發的人工智慧「KIBIT」系統中的Predictive coding介紹。（YouTube https://youtu.be/MWHlJpTFW2E）

機器學習已走過黎明時期，開始進入普遍期

在美國及日本，已經有許多運用AI作為解決方案的技術。但筆者認為目前在市場上已經不只會要求「要怎麼運用機器學習，實際上又會顯現出多少效果？學習後的成果可以派上用場嗎？」這些而已，而是已經進入要求產品在實際運用的部分有什麼樣的特別設計和效果的階段，譬如「機器學習時需花費多少成本？或者可以使用在哪種業務流程的哪一個部份上？」。

FRONTEO在這樣的趨勢中自然也沒有例外，為了減輕電子證據揭示過程中負責文件審閱者的負擔，提高工作效率及文件審閱的品質，本公司獨自研發了以人工智慧支援文件審閱功能的工具「KIBIT」。以這次FRONTEO參加Le galweek New York 2019期間所展示的人工智慧審查方案「KIBIT Automator」為例，由客戶（主要是律師事務所）所提供的訓練資料（「希望能找到這樣的文字」或者是「這樣的文字屬於不相關」的資料）給KIBIT進行學習。針對這些訓練資料進行分詞分析、重要性計算及重複進行數次的最佳化作業後，使用訓練資料所得出的特徵值對全部的待審閱資料進行排分，從而得出不需要審閱的文件，也因此整體的工作量能夠大幅的降低。或是在文件審閱時，針對需要特別注意的地方標示醒目記號等等，儘量減少人工文件審閱者實際需要看的文件數。這樣一來，可以大幅提升進行人工文件審閱者的效率，雖然這與文件審閱者對該領域的熟悉度和文件審閱技巧也有相當關聯。

對客戶或律師事務所而言，都特別關心文件審閱時所花的費用和審閱時間的長短、審閱的數量，以及文件審閱者的審閱速度和技巧等方面的問題。透過運用「KIBIT Automator」，可以縮短文件審閱的時間，讓文件審閱的過程不會因審閱者的技巧或長時間工作的疲勞而影響文件審閱的品質。