見直す前に減らす
高コストのレビュー環境に、関連性があり、防御可能なデータのみを推進することで、総問題コストを削減する。
Nebulaは、KLDiscoveryのAIを搭載したeDiscoveryプラットフォームで、チームが早期にデータを理解し、案件のライフサイクル全体でコストをコントロールできるように構築されています。Nebulaは、構造化された防御可能な環境内で、取り込みから初期案件評価、レビュー、プロダクションまでのワークフローをサポートします。
企業規模のレビューが必要な案件では、NebulaはRelativityOneと連携し、ターゲットデータを高度なケース管理とコラボレーションワークフローに取り込みます。
法務チームは、より迅速に行動し、コストを管理し、防御可能性を示すというプレッシャーにさらされている。データ量は増加の一途をたどり、AIや自動化への期待も高まっている。
多くの組織では、高価なレビュー環境を早期に導入しすぎたり、透明性に欠ける自動化を採用したりしている。その結果、不必要な出費、一貫性のないワークフロー、リスクの増大を招いている。
Nebulaは、チームが早期にデータを理解し、インテリジェントに削減し、複雑性が要求される場合にのみ拡張できるよう支援することで、この問題に対処する。
ECAiは、生成AIを使用してデータセットを分析し、テーマ、カストディアン、コミュニケーション活動、潜在的リスクを強調する構造化されたケースサマリーを作成します。カスタマイズ可能なカテゴリーが自動的に生成されるため、ユーザーのコントロールと透明性を維持しながら、案件戦略を迅速に策定することができます。
インタラクティブ・タイムラインは、コミュニケーション活動を時系列で動的に視覚化し、スパイク、ギャップ、重要なイベントのきめ細かな分析を可能にします。システムのメタデータから自動的に生成されるこのタイムラインは、静的な日付フィルターに代わり、どのように問題が進展していくかを戦略的に見ることができます。
キーワード・ナビゲーションは、レビュー・インターフェイス内で直接キーワードによって文書を移動することができます。テキスト形式とHTML形式の両方をサポートし、文書分析時のスピード、コンテキスト、精度を向上させます。
統合された機械学習モデルは、優先順位付け、クラスタリング、および継続的な能動学習戦略をサポートします。これらのツールは、防御性と分析の透明性を維持しながら、レビューを加速します。
関連する通信を自動的にグループ化し、類似文書を特定してレビュー量を削減します。これらの機能により、分析を合理化し、大規模なデータセットの冗長なレビューを防止します。
企業規模のレビューが必要な場合、関連性が高く、防御可能なデータのみを選択し、RelativityOneに昇格させることができます。早期に本格的なレビューに着手しすぎることなく、継続性を維持します。
Nebula は意思決定レベルで機能する。多くのプラットフォームがレビューワークフローにのみ焦点を当てているのに対し、Nebulaは企業レビュー環境における早期の洞察、インテリジェントな削減、制御されたプロモーションを可能にする。
高コストのレビュー環境に、関連性があり、防御可能なデータのみを推進することで、総問題コストを削減する。
複雑さとリスクに応じて、Nebulaで完全に実行するか、RelativityOneと組み合わせて実行する。
すべてのNebula導入は、KLDiscoveryのプロフェッショナルによってサポートされ、いつでも介入することができる。
防御や制御を犠牲にすることなく、洞察を加速する。