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問題

あるマイクロチップの製造会社が、FTCの反トラストに関する調査についてConsilioの支援を求め、これには25のカストディアンと5年分のデータが関連していました。

当社のアプローチ 

レビュー対象ドキュメントが560万点以上であったため、ConsilioはFTCの承認を得たTAR 1.0ワークフローを提案しました。これには、TARモデリング前のカテゴリ分類の分析が含まれ、ここでConsilioはレビュー不可あるいはカテゴリ的にノンレスポンシブなドキュメントを400,000点以上特定し、レビュー対象から除外しました。ディスカバリーのスケジュールがタイトであったため、分析対象となるデータが定期的に追加されるよう、Consilioは収集と並行してTARトレーニングプロセスを実施しました。TARプロセスの結果、FTCは弁護士が提案したリコールレベルに異議を申し立て、新たな統計的分析に基づいて、この案件には高いリコールレベル（80%）が適切であると主張しました。ConsilioはFTCの状況と分析を徹底的に検証した上で、リコールレベルを下げた方が（そして全レビュー量がより少なくした方が）より精度とFスコアのバランスがとれるというクライアントの主張を、これらを裏付けるConsilioの統計とグラフ解析を提示し、反論しました。これらの分析を用いることで、クライアントにより有利なリコール率で折り合いをつけることに成功しました。

結果

訴訟のこの段階におけるTARモデリングとトレーニングの結果、ConsilioはBrainspaceを活用し、260万点以上のドキュメントをプロダクションと秘匿特権レビューから除外することができました。