読む価値
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改善
会社の説明から読み取った方向です。規模
40
レビュー対象文書の削減率（約40％）書きぶり
断定的
どれだけ断定的に書かれているかです。決めたことと、その中身
米国民事訴訟案件におけるKIBIT Automatorを活用した文書レビュー
実施2022年1月27日（報道資料の公表日。案件での実施日は非開示）
今後AIソリューションの高度化を推進し、企業の訴訟・調査対応における負担軽減と効率化、問題の早期解決に貢献する
数量・規模レビュー対象約70,000件、レビュー対象の約40％をカットオフ、除外文書の関連文書発見率0.001％以下
理由
レビュー中に出てきた関連ありドキュメントを教師データとして追加しながら継続的に並び替え、優先度の高いドキュメントからレビューしたため
業績への影響
文書レビューの効率性・コスト削減を実現したと記載。業績への影響額は非開示
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象となる事項 | 米国民事訴訟案件におけるKIBIT Automatorを活用した文書レビュー |
| 実施日 | 2022年1月27日（報道資料の公表日。案件での実施日は非開示） |
| 数量・規模 | レビュー対象約70,000件、レビュー対象の約40％をカットオフ、除外文書の関連文書発見率0.001％以下 |
| 業績への影響 | 文書レビューの効率性・コスト削減を実現したと記載。業績への影響額は非開示 |
| 理由 | レビュー中に出てきた関連ありドキュメントを教師データとして追加しながら継続的に並び替え、優先度の高いドキュメントからレビューしたため |
| 今後の予定 | AIソリューションの高度化を推進し、企業の訴訟・調査対応における負担軽減と効率化、問題の早期解決に貢献する |
この書類が述べていない項目（6件）
決定機関決定日対象期間金額根拠となる規則関連する過去の開示
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。Continuous Active Learning Modelにより、レビュー中に見つかった関連文書を教師データとして追加し、優先度の高い文書からレビューしたため。
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。