読む価値
45定例
0〜100。会社の良し悪しではなく、読む価値の大きさです。向き
改善
会社の説明から読み取った方向です。規模
40
%（文書チェック数の削減）書きぶり
断定的
どれだけ断定的に書かれているかです。発表された内容
KIBIT AutomatorKIBIT
適用分野（この発表が対象とする用途）
米国民事訴訟・ディスカバリ（eディスカバリ）不正調査訴訟支援第三者委員会調査
提供開始日2019年3月（KIBIT Automatorのリリース実績）
会社が数字で示したこと
定量的な効果
約8倍の間違い検出率の精度（ランダムサンプリング比）
文書チェック数40％削減
約6,000件から約3,500件へ削減（誤りの80％検出時）
利用実績
既に米国・日本で運用が進んでいる
業績への影響
eディスカバリにおける文書レビュー作業の効率向上、担当者の負荷軽減、費用削減に貢献すると記載。売上・利益への影響額は記載なし。
会社は契約金額・提供価格には触れていません。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象製品・サービス名 | KIBIT Automator、KIBIT |
| 提供開始日 | 2019年3月（KIBIT Automatorのリリース実績） |
| 適用分野 | 米国民事訴訟・ディスカバリ（eディスカバリ）、不正調査、訴訟支援、第三者委員会調査 |
| 定量的な効果 | 約8倍の間違い検出率の精度（ランダムサンプリング比）、文書チェック数40％削減、約6,000件から約3,500件へ削減（誤りの80％検出時） |
| 利用実績 | 既に米国・日本で運用が進んでいる |
| 業績への影響 | eディスカバリにおける文書レビュー作業の効率向上、担当者の負荷軽減、費用削減に貢献すると記載。売上・利益への影響額は記載なし。 |
この書類が述べていない項目（12件）
相手先相手先の概要当社との関係契約金額提供価格契約締結日受賞名・認証名授与・認証機関登録番号・有効期限拠点所在地拠点の規模出典
会社がこの書類で述べていない項目です。空欄にしたり、他の資料や推測で補ったりはしません。
会社が挙げている理由
会社自身の説明です。数値から推測したものではありません。ヒートマップ機能のアルゴリズムをさらに最適化し、AIとレビュー担当者の判断の乖離や誤りがある文書をより早く網羅するため。
このページの読み方
これは書類そのものではありません会社が提出した開示をKomoriが読み、要約しています。数値は会社が述べたとおりで、監査を受けたものではありません。
重みは評価ではありません会社が市場に伝えていた内容をどれだけ変えるかを測ったものです。株式に対する見方ではありません。
訂正されることがあります会社が同じ開示を出し直した場合、このページは訂正後の内容から作り直され、訂正番号が繰り上がります。