法律家にデータサイエンティストが必要な理由

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The adoption and use of big data and 分析学 is transformative, and it touches nearly every aspect of 事業 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。

法律専門家の仕事の定番は、何時間も、あるいは何日もかけて、書籍や書類、警察の記録、顧客の履歴など、関連する情報を求めて無限に続くファイルを探し出すことです。法律専門家であればあるほど チェーン someone is, the more assistance there is, including from interns and students. However, no matter how much the process is automated through the help of colleagues, it’s still done manually and is incredibly tedious.

もっといい方法、もっと効率的でモダンな方法があります。それは、ビッグデータ、AIまたは機械学習ツール、そして高度な分析を伴うものです。これらのテクノロジーを使うと、以下のことが可能になります。 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

リサーチ機能を備えたシステムを開発・作成する方法は、法的な情報を転記してデータベースに入力するだけです。その結果、AIや機械学習ツールがこのデータを参照して、必要な答えを探し出します。そのようなデータベースは、少なくとも完全な形ではまだ存在していません。すべての重要な法律文書、書籍、研究をデジタル化するには、時間と資源が必要です。

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 そして 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。

Analytics, in 一般, allows for much stronger decision-making and more informed futures. Consider how it works in retail and marketing. With comprehensive and contextual systems, retailers and marketers can see customer habits, demands and even reactions to various decisions. This information can then be used in the future to make more informed decisions, or to predict customer behavior altogether. It’s like knowing the chess moves of your opponent before even they do.

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。

These modern technologies can automate and provide more efficient services for all. There’s no ignoring the risks and security concerns that go along with a move to digital, but many of those issues can be waylaid by proper experience in IT. The handling of said data and information is also best trusted to data scientists, who know when, where and how to search. More importantly, they can help directly influence the 開発 of such systems, which would provide the tools AI and machine learning platforms need to interact with legal data. Legal professionals need 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。


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著者について

Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)の創設者であるネイサン・サイクスは、ペンシルバニア州ピッツバーグ出身です。彼は、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、その他の新興技術の最新ニュースやトレンドについて書くのが好きです。Twitter @nathansykestechでネイサンをフォローして、ビジネステクノロジーに関する最新情報を入手してください。

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