< eDiscovery >
LegalTechは，コンピュータと電子メールが開発された当時から始まっていました。
NexLPの創業者であるJay Leibは、当時Record Technologies Inc.に勤務していました。
1999年には、ソフトウェアの販売およびトレーニングのマネージャを務めていました。そのビジネスは、ドキュメントを顧客用のデータベースにスキャンするものでした。ある段階で、同社はマイクロソフトとの訴訟に関連する法的文書をスキャンして印刷しました。 Leibは、これは紙と時間の無駄と考えました。彼と彼のビジネスパートナーであるDan Rothは、弁護士が訴訟のためにデジタル文書を管理するのに役立つプログラムを作成することを選択しました。これがE-Discoveryの着想です。
2000年までに、Leibは自身のプロダクト、Discovery Crackerを始めました。「我々は市場にギャップがあることを発見しました」とLeibは言います。「なぜその紙全部を印刷するのか？」
< テキスト分析と機械学習 >
さらに，弁護士には，文書やデータの言語を処理するためのツールが必要となっています。弁護士は今やテラバイトのデータと数万の文書に対処しています。大量の情報のために、法的調査及び記録の見直しは複雑です。Leibは再び市場で需要を発見しました。
「業界の将来について私たちは考えました」と彼は言います。何が起こっているのかを知っている企業の内部告発者がいて、構造化されていない情報には物語が含まれていました。企業は潜在的な問題を早い段階で検出し、弁護士に選択肢を提供し、それらの脆弱性を理解することができます。
AIはコグニティブコンピューティングとも呼ばれ、伝統的に人間によって行われてきたタスクを完了する方法を学ぶコンピュータをいいます。焦点はコンピュータです。データ内のパターンを検索し、情報を評価して結果を見つけるためのテストを実行します。
シカゴに本拠を置くNexLPは、次世代の言語処理ツールで、弁護士がデータを見るための新しい方法を生み出しています。
物語を話すことは最も説得力のあるコミュニケーション方法の1つといわれます。テキスト分析と機械学習は、情報がストーリーを伝えるのを支援する上で非常に役立ちます。それにより，リーガルチームは、微妙な分析と問題へのストーリーの適用に時間を注ぐことができます。 Leibは、通常の情報分析に興味をそそられるのではなく、訴訟の予測やリアルタイムでのワークフローの測定を含む予防的な方法に興味を持っています。彼のビジネスでは予測コーディングを使用しています。
これにより、ユーザーは情報をサンプリングし、関連性のあるものを特定します。サンプリングを通して、プログラムはどのファイルが関連しているかを学ぶことができます。プログラムは単純なキーワードとは対照的に概念を探しているので、このプロセスは文書のレビューに必要な時間を大いに削減しています。