法律家にデータサイエンティストが必要な理由

The adoption and use of big data and analytics is transformative, and it touches nearly every aspect of business in the world today. There’s no escaping its presence. Retailers are using big data to improve customer experience and sales, ヘルスケア professionals are using it to improve efficiency and care, and financial firms are using it to compete with tech companies. But legal professionals need データサイエンティスト もあります。

法律の世界では、「情報は力」です。クライアントの置かれている状況や立場を理解し、それが法律にどのように反映されるのかを理解し、どのような主張やポイントを強調すべきかを判断することは、ケースを構築し、勝利するために必要なことです。

法律家の仕事には、何時間も、あるいは何日もかけて、本や書類、警察の記録、顧客の履歴など、膨大な数のファイルから関連情報を探し出すことが欠かせません。法律家としての地位が高ければ高いほど、インターンや学生などの支援が必要になります。しかし、いくら同僚の助けを借りて自動化されているとはいえ、人の手で行われる作業は非常に退屈なものです。

There’s a much better, more efficient and modern way. It involves big data, AI or 機械学習 tools, and advanced analytics. These technologies can be used to not only 情報収集プロセスの自動化 また、より効率的で整理された方法でデータを保存することもできます。分厚い法律書の中から特定の章や節を探す必要がないことを想像してみてください。トピック、ケース、潜在的な結果を検索するだけで、必要な情報をデジタルで見つけることができます。

もちろん、包括的でデジタルな法制度を提示したり、利用できるようにするには、関連する情報を翻訳し、そのようなプラットフォームを通じて処理しなければなりません。そのためには、相当な時間がかかります。

That’s exactly where knowledge of データサイエンス comes into play.

リーガルリサーチデータベースの構築

The way to develop or create a system with リサーチ capabilities is to simply transcribe and enter legal information into a database. The resulting AI and machine learning tools will reference this data to find the answers necessary. Such databases don’t exist yet, at least not in full. It will take time and resources to convert all important legal documents, books , nd studies to the digital world.

単に物理的なテキストをデータに変換するだけではありません。これは非常に機密性の高い情報であり、特に現在進行中の捜査や事件に関連するものです。保存されているデータは、安全でプライバシーが守られ、不正なアクセスがないものでなければなりません。これもまた、データサイエンスの基本であり、保有する情報を適切に保護し、取り扱うことを意味します。多くのテクノロジー 既存の法律に影響を与えたり、新しい法律の必要性を生み出したりする。 登場したときのことを考えてみましょう。自動運転車の導入に向けて、現代社会がどのような準備をしようとしているかを考えてみましょう。

このプロセスは、データサイエンスやIT分野での経験がある人に適しています。残念ながら、どのデータが重要で保存すべきかを知ることは、真の法律家でなければできないことです。

この2つの職業の合併が必要だと思います。すでに自由に行動している人もいます。 ベネット・ボーデンなど Drinker Biddle & Reath法律事務所からの派遣です。

Furthermore, once you have the data in place, you’ll need skilled legal professionals and data scientists to build the algorithms and applications used for advanced analytics. This includes apps that can find the information you’re looking for by scouring a database. They don’t just magically appear. They have to be constructed and developed, and then honed over time so the responses and answers are accurate.

結果はどうなった？

仮に、今回のような包括的なシステムが今ここに存在したとします。その結果はどうなるでしょうか？どんなメリットがあるのか、手間をかけるだけの価値があるのか。

一般的にアナリティクスは、はるかに強力な意思決定と、より多くの情報に基づいた未来を可能にします。例えば、小売業やマーケティングの現場ではどうでしょうか。包括的かつコンテクストに基づいたシステムにより、小売業者やマーケティング担当者は、顧客の習慣や需要、さらにはさまざまな意思決定に対する反応を把握することができます。これらの情報は、将来、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために、あるいは顧客の行動を完全に予測するために使用することができます。それはまるで、相手のチェスの動きを先に知るようなものです。

法曹界でも同じようなメリットが提供されるでしょう。アナリティクスを使えば、より強力な意思決定スキルを達成し、より優れた勝算のあるケースを構築し、何千とは言わないまでも何百と転写された文書や資料の中から関連する法的情報を見つけ出すことができます。さらに重要なことは、これを迅速に行うことができるということです。大規模であろうとなかろうと、どんな人間のチームよりもはるかに迅速に行うことができます。

ラヴェルの法則2012年に設立されたJudges Analytics社は、すでにこのような取り組みを行っています。これは、特定の裁判官が下したすべての判決を検索し、議論に共感してくれそうな人を見つけることができる「Judges Analytics」というサービスを提供しています。

最新のデータが法務にもたらすもの

知識は力です。特に法律業界においては。知識が豊富であればあるほど、裁判を有利に進めることができます。これは、刑事裁判だけでなく、法律のあらゆる面で当てはまります。特許やビジネスの訴訟では、同じように集中して細部にまで気を配る必要がありますが、そのような場合には退屈してしまいます。

これらの最新技術は、自動化され、より効率的なサービスを提供することができます。デジタル化に伴うリスクやセキュリティの問題は無視できませんが、ITの適切な経験があれば、それらの問題の多くは回避できます。また、データや情報の取り扱いは、いつ、どこで、どのように検索すればよいかを知っているデータサイエンティストに任せるのがよいでしょう。さらに重要なことは、AIや機械学習プラットフォームが法律データと対話するために必要なツールを提供するようなシステムの開発に直接影響を与えることができるということです。法律の専門家には データサイエンティスト は、プロセスを合理化し、自信を持って信頼できる意思決定を行うための高度なインサイトを求めています。