AIを活用したeディスカバリー・インテリジェンス

ネビュラAI

法的eディスカバリー・ワークフローのために構築された構造化AIにより、洞察力を加速します。

知的分析実践的コントロール

リーガルデータ環境向けに構築されたAI

Nebula AIは、高度な人工知能をeDiscoveryワークフローに直接統合し、法務チームが大量のデータを正確に分析、分類、理解できるようにします。専門家の判断に取って代わることなく、レビュー戦略を強化します。その結果、さまざまな規模や複雑さの案件において、より迅速な洞察、構造化された削減、測定可能な管理が可能になります。

PIIおよびPHIの検出

データセットの機密性の高い個人情報や健康情報を自動的に識別し、分類します。構造化された検出は、規制コンプライアンスをサポートし、プライバシーレビューを迅速化し、法務チームが生産または開示が決定される前にリスクの高い資料を分離できるようにします。

AIによる要約

重要なテーマ、背景、重要な事実を強調する、文書レベルの簡潔な要約を作成します。サマリーは、レビュアーのコントロールとトレーサビリティを維持しながら、手作業による読み取り時間を短縮し、より迅速な問題の発見と、より多くの情報に基づいた戦略的意思決定を可能にします。

高度なエンティティ認識

人、組織、場所、主要な識別子を、コミュニケーションや文書全体にわたって表示します。エンティティマッピングは、文脈の理解を向上させ、調査ワークフローをサポートし、静的なキーワード戦略のみに依存することなく、構造化されたフィルタリングを可能にします。

より速く、防御可能な洞察への要求

法務チームには、コスト、プライバシー侵害、規制リスクを管理しながら、拡大するデータ量を分析することが求められています。従来のワークフローでは、手作業によるレビューや狭いキーワードによるフィルタリングに頼ることが多く、コンテンツや関係性の早期可視化が制限されていました。

同時に、非構造化AIツールは、不透明性、矛盾、擁護の懸念をもたらす可能性がある。チームは、監査可能性や管理性を犠牲にすることなく、理解を加速する自動化を必要としている。

Nebula AIは、構造化されたインテリジェンスをeDiscoveryプロセスに直接組み込み、案件の初期段階から情報に基づいた意思決定をサポートします。

生産ワークフローの改善

レビューのワークフローにおける構造化AI

データの取り込みと処理

データは安全にアップロードされ、構造化されたeDiscoveryフレームワーク内で処理されます。メタデータの正規化、インデックス作成、テキスト抽出により、検索可能な基盤が構築され、制御された監査可能な環境でAIモデルがコンテンツを分析できるようになります。

機密情報および高リスク情報の検出

PIIおよびPHI検出モデルは、文書や通信を分析し、規制対象の個人情報を特定します。結果は分類され、検索可能であるため、チームはプライバシー・レビューの優先順位を付け、コンプライアンス義務をより確実に管理することができます。

AI分析による洞察の創出

要約、エンティティ認識、センチメント分析、機械学習モデルが、データセット全体のパターンとテーマを特定します。洞察は透明性をもって提示され、出力は検証やレビューのためにソース文書に直接結びつけられます。

洗練、見直し、そして防御

法務チームは、AIが生成した結果に判断を加え、レビューの優先順位付け、戦略の指針、制作物の構成に活用します。監査証跡とレポーティングにより、案件のライフサイクル全体を通じて防御可能性を維持します。

PII と PHI の検出

Nebula AI は、多様なデータソースから個人を特定できる情報と保護されるべき医療情報を自動的に識別します。構造化されたタグ付けにより、ターゲットを絞ったプライバシーレビューが可能になり、手作業による識別作業が軽減され、コアなディスカバリーワークフローを中断することなく、進化するデータ保護規制へのコンプライアンスをサポートします。

PIIおよびPHI検出ビデオを見る