WO2014057963A1 - フォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラム - Google Patents

フォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラム Download PDF

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WO2014057963A1
WO2014057963A1 PCT/JP2013/077441 JP2013077441W WO2014057963A1 WO 2014057963 A1 WO2014057963 A1 WO 2014057963A1 JP 2013077441 W JP2013077441 W JP 2013077441W WO 2014057963 A1 WO2014057963 A1 WO 2014057963A1
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PCT/JP2013/077441
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守本 正宏
喜勝 白井
秀樹 武田
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株式会社Ubic
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    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
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    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management

Definitions

  • the present invention relates to a forensic system, a forensic method, and a forensic program, and more particularly, to a forensic system, a forensic method, and a forensic program for collecting document information related to a lawsuit.
  • Patent Document 1 a specific person is specified from at least one target person included in the target person information of the document submission order, and the specific person is based on the access history information regarding the specified specific person. Extracts only the accessed digital document information, sets the incidental information indicating whether each document file of the extracted digital document information is related to the lawsuit, and based on the incidental information, the document related to the lawsuit.
  • Patent Document 2 displays recorded digital information, and for each of a plurality of document files, specifies a target person indicating which target person is included in the target person information included in the target person information.
  • Information is set, the set target identification information is set to be recorded in the storage unit, at least one target is specified, and target identification information corresponding to the specified target is set.
  • a forensic system is disclosed.
  • Patent Document 3 accepts designation of at least one or more document files included in the digital document information, accepts designation of which language the designated document file is translated into, and designates the document file for which designation is accepted.
  • Translated into the language that accepted the specification extracted from the digital document information recorded in the recording unit a common document file showing the same content as the specified document file, the extracted common document file was translated
  • a forensic system that generates translation-related information indicating that a document file has been translated by using the translation content of the document file, and outputs a document file related to a lawsuit based on the translation-related information.
  • an object of the present invention is to provide a forensic system, a forensic method, and a forensic program that can reduce a reviewer's review load.
  • the forensic system of the present invention is a forensic system that acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information. At least one of a group of documents including a plurality of documents included in the digital information. Whether the user is related to the lawsuit for the display unit that displays the above documents to the user and the target document for determining whether the user is related to the lawsuit among the document group Based on a comparison result between an identification information receiving unit that receives the identification information given based on the determination, a feature amount of the target document that has received the identification information, and a feature amount of each document in the document group. A score update unit that updates the score of each document corresponding to the identification information, and controls the display order of the documents in the document group displayed on the display unit based on the updated score. And a display control unit for.
  • Document means data containing one or more words. Examples of documents include e-mail, presentation materials, spreadsheet materials, meeting materials, contracts, organization charts, business plans, and the like.
  • the document has a score corresponding to each identification information, and the score is a feature of each document and the target document associated with the identification information from an initial score given in advance to each document in the document group. It may be calculated and updated by adding or subtracting a value calculated based on the comparison result with the quantity.
  • Document group is composed of a plurality of documents.
  • Display section refers to the one that presents a document to the user.
  • the document displayed on the display unit is a target for determining whether or not the document is related to the user's lawsuit.
  • the act of determining whether or not it is related to this lawsuit is called “review”.
  • Review is classified into multiple types based on the degree of relevance of litigation and the manner of relevance of litigation of the document to be reviewed (here, the target document), and identification information is assigned to each type. To do.
  • the display control unit sends instructions to the display unit by communication, and controls the order of documents to be displayed. For example, the display unit may be controlled to display the documents in ascending order of scores.
  • Identity information receiving unit refers to a unit that receives identification information given to a target document by a user through a review.
  • Identification information refers to information that is given to a document to be classified and shows a relevance to a lawsuit so that it can be easily used in a lawsuit.
  • the identification information may be recorded as supplementary information in each document, or the correspondence between the identification information and the document may be recorded on a database.
  • the identification information includes, for example, “Responsive” indicating that it is related to a lawsuit, “HOT” that indicates a document that is particularly important in a lawsuit, and “Non-Responsive” that indicates a document that is unrelated to the current lawsuit. Or the like.
  • the “score updating unit” compares the feature amount of the target document for which the identification information receiving unit has received the identification information with the feature amount of the document included in the document group, and updates the score corresponding to the received identification information.
  • the score update unit may calculate the feature amount using tendency information including the type of each word that frequently appears in the document, the evaluation value of each word, and the number of occurrences of each word. For example, the score update unit may add or subtract scores according to the degree of coincidence of feature amounts.
  • the document to be compared may include the target document itself, or the target document may be excluded. For example, when the target document itself is included in the comparison target, the feature amounts completely match, so that a corresponding point is added to the score and updated.
  • Score refers to a quantitative evaluation of the degree of association between a document and identification information.
  • Each document may be recorded with a score corresponding to each predetermined identification information on a database. For example, a case will be described as an example where each document is classified according to three pieces of identification information of identification information “HOT”, “Responsive”, or “Non-Responsive” in the review. In this case, each document may have an area for recording three scores of a “Hot” score, a “Responsive” score, and a “Non-Responsive” score on the database. And when a predetermined threshold is exceeded among the three types of scores, the excess identification information may be given.
  • Each document may be given an initial score based on certain requirements.
  • the initial score may be calculated from words appearing in the document and the evaluation value of each word.
  • a constant value may be given as an initial score in common for all documents. Addition / deduction processing is performed from the initial score, and the score is updated.
  • Feature refers to what is used to measure the similarity between documents.
  • the feature amount may be calculated by the score update unit using tendency information including the type of each word that frequently appears in the document, the evaluation value of each word, and the number of occurrences of each word. Further, the score updating unit may consider the amount of transmitted information of words when calculating the feature amount.
  • the forensic system further includes an exclusion determination unit that determines to exclude a document whose score has reached a specific value from candidate documents displayed by the display unit, and the determined document
  • an exclusion determination unit that determines to exclude a document whose score has reached a specific value from candidate documents displayed by the display unit, and the determined document
  • a control unit that controls the display unit, the identification information receiving unit, the score update unit, the display control unit, and the exclusion determination unit so that the processes can be repeatedly executed until the number exceeds a predetermined value. Good.
  • the “exclusion determination unit” refers to a unit that determines, when updating a score, a document whose updated score has reached a specific value as a candidate for a document displayed by the display unit.
  • the exclusion determination unit may perform an end determination for each piece of identification information as a preceding stage of the exclusion determination. For example, in the review, when the three types of identification information are added, the exclusion determination unit may exclude a document that has been determined to end for all three types of identification information from the target document candidates. In addition, when only the score for one piece of identification information exceeds a specific value and the end determination is made for the identifier, the exclusion determination unit displays an indication that the end determination is made for the excess identification information on the document. It may be given.
  • the exclusion determination and the end determination may have two specific values as threshold values. For example, when the score exceeds one of the two threshold values by adding points, or when the score falls below the other threshold value by deducting points, the exclusion determination and the end determination can be performed.
  • Control unit refers to a unit that controls the display unit, the identification information reception unit, the score update unit, and the exclusion determination unit to be repeatedly executed. The control may be repeated cyclically for each process. Further, the control unit may repeat the process in a unit of performing a subsequent process after a certain amount of batch processing. The control unit completes the control process when all the documents included in the document group and the target group are determined to be excluded.
  • the forensic system according to the present invention may further include an automatic assigning unit that assigns identification information to the documents in the document group based on the updated score.
  • Automatic assignment unit refers to a unit that automatically determines and assigns appropriate identification information to each document according to the score.
  • the automatic assigning unit may provide a threshold value for each type of identification information, and assign identification information corresponding to a document that exceeds the threshold value.
  • the forensic system further records a score corresponding to the identification information for a document included in the document group, and updates the score for each identification information every time the score update unit updates the score. May be provided.
  • the database may record documents, assigned identification information, scores corresponding to each identification information, threshold value excess information, and the like.
  • the forensic system according to the present invention further includes a classification unit that classifies the document group into groups based on predetermined requirements, and selects at least one target group to be processed from the group,
  • the display unit may extract a document group to be displayed to the user from the target group selected by the classification unit.
  • Predetermined requirements refers to the conditions for classification.
  • the predetermined requirement may be determined arbitrarily by the user.
  • the predetermined requirements include the year in which the document was created, the extension of the document, the document creator, the security level, and the like.
  • Group refers to a group of documents.
  • the group may include a plurality of documents.
  • the control unit may complete the process when all documents included in the target group are determined to be excluded.
  • Target group refers to a group to be reviewed by the user among the above-mentioned groups.
  • a document group displayed by the display unit is extracted from the target group.
  • the display control unit may control the display order of documents for each target group. Further, when the processing of the control unit is completed for all the documents in the target group, the next group may be selected as the target document.
  • the forensic system according to the present invention further includes a feature amount of each document included in the target group and a feature amount of each document included in the group for which the determination as to whether the user is related to a lawsuit is completed.
  • a group comparison unit that performs comparison may be provided, and the display control unit may control the display order of document groups to be displayed from the target group based on the comparison result of the group comparison unit on the display unit.
  • Group comparison unit refers to a unit that compares document characteristics between groups. For example, the group comparison unit uses, as a comparison target, the feature amount of a document included in a group that has been determined whether or not it is related to a lawsuit by a user, thereby identifying identification information of each document included in the next target group. Can be suggested. Specifically, the group comparison unit corresponds to one piece of identification information (referred to as identification information A) in a group (referred to as group A) that has been determined whether it is related to a lawsuit by the user. Extract features common to documents with high scores. The group comparison unit further searches the next target group (referred to as group B) for a document having a feature amount similar to the extracted feature amount, and the display control unit determines whether the feature amount is similar.
  • the forensic method according to the present invention is a forensic method for acquiring digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzing the acquired digital information, and a document group including a plurality of documents included in the digital information. Is displayed to the user, and whether the user is related to the lawsuit against the target document, which is a document for determining whether the user is related to the lawsuit from the displayed document group.
  • Predetermined identification information based on the step of accepting the identification information given based on the determination of whether or not, the comparison between the feature quantity of the target document that received the identification information, and the feature quantity of each document in the document group A step of updating the score of each document corresponding to the step, and a step of controlling the display order of the documents of the document group displayed on the display unit based on the updated score To run.
  • the forensic program according to the present invention is a forensic program that acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information.
  • the forensic program includes a plurality of documents included in the digital information.
  • the function to display a group of documents to the user and the user to take a lawsuit against the target document, which is a document for determining whether the user is related to the lawsuit from the displayed document group Predetermined based on the result of comparing the function for receiving the identification information given based on the determination of whether or not they are related, the feature quantity of the target document that received the identification information, and the feature quantity of each document in the document group
  • a forensic system, a forensic method, and a forensic program according to the present invention include a step of displaying a document group including a plurality of documents included in digital information for a displayed target document to a user, and a displayed document group Receiving the identification information given to the target document, which is a document for determining whether the user is related to the lawsuit, based on the determination whether the user is related to the lawsuit, Updating a score of each document corresponding to predetermined identification information based on a comparison result between the feature amount of the target document for which the information has been received and the feature amount of each document in the document group; A document on which the user makes a relevance determination by having a step of controlling the display order of the documents in the document group displayed on the display unit based on the score Reduction of the load of the user of the relevance determination by reducing, and it becomes possible to improve the speed of the relevance determination process.
  • the forensic system of the present invention further includes, based on the determination result of the user, when providing an automatic assigning unit that assigns identification information to the documents in the document group based on the updated score. Identification information can be automatically assigned to a document.
  • the document of the forensic system of the present invention has a score corresponding to each identification information, and the score is a target associated with the identification information from an initial score given in advance to each document in the document group. Based on the comparison result between the document and the feature value of each document, the user mistakenly gave the wrong identification information when it was calculated and updated by adding or subtracting points. Even in this case, it is possible to converge the score to an appropriate value based on judgments on other documents.
  • the forensic system according to the present invention further includes a classification unit that classifies the document group into groups based on predetermined requirements, and selects at least one target group to be processed from the group, When the display unit extracts a document group to be displayed to the user from the target group selected by the classification unit, it is possible to compare feature amounts between documents having a high degree of similarity.
  • the forensic system according to the present invention further includes a group comparison unit that compares the feature amount of each document included in the target group with the feature amount of each document included in the group for which control processing by the control unit has been completed.
  • the display control unit provides the target document to the user when the display control unit controls the display order of the document group to be displayed from the target group based on the comparison result of the group comparison unit. It becomes possible to suggest identification information with high possibility in advance.
  • the figure which showed notionally the process of the 1st Embodiment of this invention The flowchart which showed the process in the 1st Embodiment of this invention
  • the block diagram of the forensic system which concerns on the 1st Embodiment of this invention The flowchart which showed the process of the display part in the 1st Embodiment of this invention, a display control part, an identification information reception part, a score update part, and an automatic provision part.
  • category part in embodiment of this invention The schematic diagram which showed the process of the classification
  • the flowchart which showed the process of the group comparison part in embodiment of this invention Block diagram of a forensic system according to a second embodiment of the present invention
  • the flowchart which showed the process of the exclusion determination part in embodiment of this invention The flowchart which showed the process of the display part in the 2nd Embodiment of this invention, a display control part, an identification information reception part, a score update part, and an automatic provision part.
  • the forensic system 100 acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information.
  • the forensic system 100 analyzes the acquired digital information.
  • a display unit 210 that displays to the user at least one document in the document group consisting of the documents in the document group, and for the target document for determining whether the user is related to the lawsuit among the document group,
  • An identification information receiving unit 410 that receives identification information given based on whether the user is related to a lawsuit, a feature amount of a target document that has received the identification information, and a feature of each document in the document group
  • a score update unit 510 that updates the score of each document corresponding to predetermined identification information based on the comparison result with the amount, and the updated score.
  • the forensic system 100 may further include an automatic assigning unit 810 that assigns identification information to the documents in the document group based on the updated score. .
  • the forensic system 100 further records a score corresponding to the identification information for the document included in the document group, and each time the score update unit 510 updates the score, the score for each identification information is recorded.
  • the database 101 to be updated may be provided.
  • the database 101 may record documents, assigned identification information, scores corresponding to each identification information, threshold excess information, and the like.
  • the forensic system 100 further includes a classification unit 910 that classifies the document group into groups based on predetermined requirements, and selects at least one target group to be processed from the group. 210 may extract a document to be displayed to the user from the target group selected by the classification unit 910. Further, the display control unit 310 includes a group comparison unit 920 that compares the feature amount of each document included in the target group with the feature amount of each document included in the group that has been reviewed by the user. The display order of the document groups displayed from the target group may be controlled based on the comparison result of the unit 920.
  • a relevance with a lawsuit is determined using identification information “HOT” for a document that needs to be submitted for a lawsuit.
  • This act of determining whether the system or user is related to a lawsuit is called review.
  • documents to be reviewed (referred to as target documents here) are classified into multiple types based on the degree of relevance of litigation and how they are related to litigation, and identification information is assigned to each type. To do.
  • the diagram shown in FIG. 1 conceptually shows a review using the forensic system 100.
  • a user can perform a review (Human Review) with reference to a review prediction result (Automatic Predictive Coding) suggested by the forensic system 100.
  • the forensic system 100 reflects the review result of the human review performed by the user in the document to be reviewed each time the human review is performed. To go.
  • FIG. 2 conceptually shows the processing flow of the entire first embodiment.
  • the document group that is a group of documents is classified into a plurality of groups (Clustering) (STEP 1). Then, a target group to be processed this time of the forensic system 100 is selected from the classified groups.
  • the target group refers to a group that is subject to review by the user.
  • Document refers to data containing one or more words. Examples of documents include e-mail, presentation materials, spreadsheet materials, meeting materials, contracts, organization charts, business plans, and the like.
  • the document has a score corresponding to each identification information, and the score is a feature of each document and the target document associated with the identification information from an initial score given in advance to each document in the document group. It may be calculated and updated by adding or subtracting points based on the comparison result with the quantity.
  • a document group is composed of a plurality of documents.
  • a group is a group of documents.
  • the user can input predetermined requirements as classification conditions.
  • the predetermined requirement may be automatically input by the forensic system 100.
  • the predetermined requirements include the year when the document was created, the extension of the document, the creator of the document, the security level, and the like.
  • a comparison process between the groups is performed (STEP 2). This is because specific identification information of a document included in the next target group is compared by comparing the document included in the group for which the determination of relevance with the lawsuit has been completed with the target group. This suggests a bias toward More specifically, a feature amount common to a document having a high score corresponding to one piece of identification information (here, “HOT”) is extracted from a group (group A) for which relevance determination has been completed. . A document having a feature quantity similar to the extracted feature quantity is searched from the next target group (referred to as group B), and the arrangement order of the documents is controlled according to the feature quantity similarity.
  • group B next target group
  • the document that has come to the top is a document that is highly likely to be given the identification information “HOT”. Therefore, when the user reviews the group B, it can be suggested that the identification information “HOT” is easily attached, and the accuracy and speed of the review can be improved.
  • the score refers to a quantitative evaluation of the degree of connection between a document and predetermined identification information. For example, a case where “Responsive” indicating that there is a relationship with a lawsuit and “HOT” indicating that the relationship with a lawsuit is a very strong and important document will be described as an example.
  • each document may have an area for recording a “Hot” score and a “Responsive” score on the database. And when a predetermined threshold is exceeded among the above two types of scores, the excess identification information may be given.
  • the feature amount is used to measure the similarity between documents.
  • the feature amount is calculated using trend information including the type of each word that frequently appears in the document, the evaluation value of each word, and the number of occurrences of each word.
  • the user conducts a review (Human Review) (STEP 3).
  • the forensic system 100 calculates the score of each document using the review result (Automatic Real-Time Create Training Data) (STEP 4). Further, by rearranging the documents in the target group in the order of the calculated score, when the user reviews the next document, the review result of the document is suggested (Suggest Next Documents by Real-Time). (Automatic Predictive Coding) is possible (STEP 5).
  • the forensic system 100 repeats the processing from STEP 3 to STEP 5 for the target group until the user determines the end of the review from the rearranged documents. This means that the sorted document has high specific identification information in descending order.
  • FIG. 3 is a block diagram of the forensic system 100 according to the first embodiment.
  • the forensic system 100 includes a display unit 210, a display control unit 310, an identification information reception unit 410, a score update unit 510, an automatic provision unit 810, a classification, as illustrated in FIG. Unit 910, group comparison unit 920, and database 101.
  • the forensic system 100 is a computer or a server, and operates as various functional units when a CPU executes a program recorded in a ROM based on various inputs.
  • the program may be stored in a storage medium such as a CD-ROM or distributed via a network such as the Internet and installed in a computer.
  • the display unit 210 has a display function such as a display, a monitor, and a tablet PC, and is a device used by a user to check a target document and give identification information.
  • the forensic system 100 does not include the display unit 210 in the system, but may be configured to be included in the system.
  • each functional unit and the display unit 210 of the forensic system 100 are connected via a wired or wireless network. It can also be used in the form of cloud computing.
  • the display unit 210 displays at least one or more documents in the document group to the user as arranged by the display control unit 310.
  • the display control unit 310 controls the order of documents displayed on the display unit 210.
  • the display control unit 310 sends a display control instruction to the display unit 210 so as to display in descending order of the score of the document.
  • the user can determine whether the review needs to be continued by looking at the documents rearranged in the score order by the display control unit 310. In other words, if the target document being reviewed is clearly not relevant to the lawsuit, the documents listed below the target document have a lower score, so until the review It can be determined that there is no relevance to the lawsuit.
  • the identification information receiving unit 410 receives the identification information given to the target document by the user through the review.
  • the identification information is given to the document to be classified and indicates the degree of relevance with the lawsuit so that it can be easily used in the lawsuit.
  • the identification information may be recorded as supplementary information in each document, or the correspondence between the identification information and the document may be recorded on the database 101.
  • “Responsive” indicating that the lawsuit is related to the target document
  • “HOT” indicating that the lawsuit is very important and important, and relation to the lawsuit.
  • “Non-Responsive” indicating the absence of In the first embodiment, a “HOT” tag is assigned as identification information, and the tag is managed on the database 101 in association with a document.
  • the score update unit 510 compares the feature amount of the target document for which the identification information receiving unit 410 has received the identification information with the feature amount of the document included in the document group, and updates the score corresponding to the received identification information. It means what goes on.
  • the score update unit 510 may, for example, add or subtract scores according to the degree of coincidence of feature amounts.
  • the document to be compared does not include the target document itself, but the target document may be an update target. For example, when the target document itself is included in the comparison target, the feature amounts completely match, so that a corresponding point is added to the score and updated.
  • Documents are given an initial score based on certain requirements.
  • the initial score may be calculated from words appearing in the document and the evaluation value of each word.
  • the initial score is calculated based on a predetermined requirement, and a constant value is given to all documents. Addition / deduction processing is performed from the initial score, and the score is updated.
  • the automatic assigning unit 810 is a unit that automatically determines and assigns appropriate identification information to each document according to the score.
  • a threshold may be provided for each type of identification information, and identification information corresponding to a document that exceeds the threshold may be assigned.
  • is used as the threshold value of the “HOT” score.
  • the automatic assigning unit 810 assigns a “HOT” tag as identification information to a document that exceeds ⁇ .
  • the group comparison unit 920 is a unit that performs document feature comparison processing between groups. By using the feature amount of a document included in a group that has been reviewed by a user as a comparison target, it is possible to suggest a bias toward specific identification information of a document included in the next target group. Specifically, a feature amount common to documents having a high score corresponding to one piece of identification information (here, “HOT”) is extracted from a group (group A) that has been reviewed by the user. . A document having a feature quantity similar to the extracted feature quantity is searched from the next target group (referred to as group B), and the display control unit 310 controls the arrangement order of the documents according to the feature quantity similarity. To do.
  • a feature amount common to documents having a high score corresponding to one piece of identification information here, “HOT”
  • group A A
  • a document having a feature quantity similar to the extracted feature quantity is searched from the next target group (referred to as group B), and the display control unit 310 controls the arrangement order of the documents according to the feature
  • identification information “HOT” it is considered that a document that has been controlled in the order of arrangement and has a high possibility of being given identification information “HOT”. Therefore, when the user reviews the group B, it can be suggested that the identification information “HOT” is easily attached, and the accuracy and speed of the review can be improved.
  • FIG. 4 is a flowchart showing processing of the display unit 210, the display control unit 310, the identification information reception unit 410, the score update unit 510, and the automatic assignment unit 810 in the present embodiment.
  • the display unit 210 displays the document 1 as the document to be reviewed from the document group (STEP 11).
  • the score update unit 510 compares the feature amounts of the document 1 and other documents in order to update the score of each document for the “HOT” tag (STEP 13). In the first embodiment, the score update unit 510 does not perform a score update process on a document that has been reviewed by the user.
  • the score update unit 510 performs point addition / deduction processing on the score of the “HOT” tag of the other document based on the comparison result (STEP 14).
  • the automatic assigning unit 810 After the score update, the automatic assigning unit 810 performs a test to determine whether or not the updated score value exceeds ⁇ (STEP 15). If there is a document whose score exceeds ⁇ (STEP 15: YES), the automatic assigning unit 810 assigns a “HOT” tag to the document (STEP 16). No tag is attached to a document whose score does not exceed ⁇ (STEP 15: NO).
  • the display control unit 310 After the automatic assignment process, the display control unit 310 performs document rearrangement control in descending order of the updated score (STEP 17). If the user determines that the process has been completed (STEP 18: YES), the process is terminated. If the user does not determine the end (STEP 18: NO), the display unit 210 displays the documents in the top order of the documents rearranged by the display control unit 310 (STEP 19). In this case, the user tags the document that has come to the top again (STEP 12: 2nd round). Hereinafter, the processing of STEP 12 to STEP 19 is circulated until the user determines the end.
  • FIG. 5 is a diagram showing a processing flow of the classification unit 910.
  • the classification unit 910 receives the requirements input by the user (STEP 111). Thereafter, the classification process is executed based on the input predetermined requirements (STEP 112).
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing the execution result of the classification process.
  • the upper part of FIG. 6 shows the documents in the document group.
  • the documents in the document group are grouped by age as shown in the latter part of FIG.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a processing flow of the group comparison unit 920.
  • the group comparison unit 920 performs a comparison between the group for which review processing has been completed (referred to as group A) and the group to be subjected to the next review (referred to as group B) (STEP 121). Specifically, the feature amount of the document (referred to as document 1) included in the group A is compared with the feature amount of the document (referred to as document 2) included in the group B. For example, when the feature amount of the document 2 is similar to the feature amount of the document 1, a temporary score is given to each identification information of the document 2 based on the score and similarity of each identification information of the document 1 (STEP 122).
  • the provisional score is a score temporarily given to each document so that the group comparison unit 920 performs the comparison process. Therefore, it is not used for the identification information provision process of the automatic provision unit 810.
  • the group comparison unit 920 performs processing using a provisional score, but may perform processing by directly updating a normal score.
  • the group processing unit arranges the documents in descending order of the provisional score assigned to each identification information (STEP 123).
  • FIG. 8 is a diagram schematically showing processing of the group comparison unit 920 and the display control unit 310.
  • the processing result of the group A that has been reviewed is reflected in the group B (upper part of FIG. 8), and the display control unit 310 arranges the documents included in the group B in descending order of the provisional score for each identification information (lower part of FIG. 8).
  • the user can review in order from the document that is easily tagged with the “HOT” tag.
  • a forensic system 100 acquires digital information recorded in a plurality of computers or servers, and analyzes the acquired digital information.
  • a display unit 210 that displays to the user at least one document in the document group consisting of the documents in the document group, and for the target document for determining whether the user is related to the lawsuit among the document group,
  • An identification information receiving unit 410 that receives identification information given based on whether the user is related to a lawsuit, a feature amount of a target document that has received the identification information, and a feature of each document in the document group
  • a score update unit 510 that updates the score of each document corresponding to predetermined identification information based on the comparison result with the amount, and the updated score.
  • the forensic system 100 may further include an automatic assigning unit 810 that assigns identification information to the documents in the document group based on the updated score. .
  • the forensic system 100 further records a score corresponding to the identification information for the document, and the database 101 that updates the score for each identification information every time the score update unit 510 updates the score. It may be provided.
  • the database 101 may record documents, assigned identification information, scores corresponding to each identification information, threshold excess information, and the like.
  • the forensic system 100 further includes an exclusion determination unit 610 that determines to exclude a document whose score has reached a specific value from document candidates displayed by the display unit 210, and the determination.
  • the processes of the display unit 210, the identification information reception unit 410, the score update unit 510, the display control unit 310, and the exclusion determination unit 610 can be repeatedly executed until the number of documents that have been exceeded exceeds a predetermined value. You may provide the control part 710 to control.
  • FIG. 9 is a block diagram of the forensic system 100 according to the second embodiment.
  • the forensic system 100 includes a display unit 210, a display control unit 310, an identification information reception unit 410, a score update unit 510, an exclusion determination unit 610, and an automatic operation as illustrated in FIG.
  • An assigning unit 810, a control unit 710, a classification unit 910, a group comparison unit 920, and a database 101 are provided.
  • the “HOT” tag is used as the identification information, and the process of determining the relevance with the lawsuit is performed.
  • the exclusion determination unit 610 is a unit that determines, when updating a score, a document whose updated score has reached a specific value from a candidate for a target document displayed by the display unit 210.
  • the exclusion determination unit 610 performs an end determination for each piece of identification information as a preceding stage of the exclusion determination, and performs an exclusion determination on a document that has been determined to end for all pieces of identification information.
  • the exclusion determination unit 610 performs an end determination on the identification information when the score exceeds ⁇ 1 by adding points or falls below ⁇ 2 by deducting points.
  • three types of identification information are given. In this case, the exclusion determining unit 610 excludes the document determined to be excluded from all three types of identification information from the target document candidates.
  • FIG. 10 is a processing flow of the exclusion determination unit 610 when the user adds a “HOT” tag as identification information to the document 1 in the review. Since the user performed the process of adding the “HOT” tag as the identification information in the review, the exclusion determination unit 610 also determines the exclusion of each document for the “HOT” tag.
  • the exclusion determination unit 610 examines the value of the “HOT” score of each document (STEP 621).
  • is a threshold value that serves as a determination criterion for the automatic assigning unit 810 to perform identification information provision processing.
  • the exclusion determination unit 610 does not perform any processing on a document whose score is greater than ⁇ 2 and less than ⁇ (STEP 622).
  • an end determination is performed for the “HOT” tag (STEP 623).
  • the score of other identification information is also determined (STEP 624), and when all are ⁇ 1 or more or ⁇ 2 or less (STEP624: YES), the document is excluded from the review target (STEP625). For at least one document having identification information with a score less than ⁇ 1 and greater than ⁇ 2 (STEP 624: NO), the exclusion determination is not performed and the processing ends.
  • the control unit 710 is a unit that performs control so that the processes of the display unit 210, the identification information receiving unit 410, the score update unit 510, the display control unit 310, and the exclusion determination unit 610 can be repeatedly executed.
  • the control may be repeated cyclically for each process. Further, it may be repeated in units of processing a predetermined amount in a batch and then executing the subsequent processing.
  • the display control unit 310 completes the control process when all documents included in a group described later are determined to be excluded.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an overview of the entire processing in the present embodiment.
  • a case where the user reviews the document 1 and assigns a “HOT” tag will be described as an example.
  • the display unit 210 displays the document 1 on the screen (STEP 130).
  • the user gives a “HOT” tag as identification information to the document 1 displayed by the display unit 210 (STEP 131), and the identification information receiving unit 410 gives the “HOT” tag to the document 1. Received as identification information.
  • the score update unit 510 compares the feature quantities of the document 1 and other documents (here, document 2) in order to update the score of each document for the “HOT” tag (STEP 132). In the second embodiment, the score update unit 510 does not perform a score update process on a document that has been reviewed by the user. For this reason, the document 1 is determined to end when the user ends the review.
  • the score update unit 510 performs point addition / deduction processing on the score of the “HOT” tag of the document 2 based on the comparison result (STEP 133).
  • the exclusion determination unit 610 verifies the value of the “HOT” score of the document 2 (STEP 134). If the “HOT” score of document 2 is greater than ⁇ 1 and less than ⁇ , exclusion determination unit 610 does not perform processing (STEP 135). On the other hand, if it is greater than or equal to ⁇ and less than ⁇ 1, a “HOT” tag is assigned to document 2 (STEP 136).
  • the exclusion determination unit 610 determines the end of “HOT” (STEP 137). At this time, if the “HOT” tag is not assigned to the document 2, the identifier assigning process of the automatic assigning unit 810 is executed.
  • the exclusion determination unit 610 performs an end determination on “HOT” (STEP 138).
  • the exclusion determination unit 610 tests whether the score of the other identification information of the document 2 has reached ⁇ 1 or ⁇ 2 (STEP 139). If ⁇ 1 or ⁇ 2 has been reached as a result of the test (STEP 139: YES), the document 2 is excluded from the display candidates of the display unit 210 (STEP 140). After completion of the processing of STEP 141, the control unit 710 verifies whether all documents are determined to be excluded (STEP 141). If YES (STEP 141: YES), the processing ends.
  • the control unit 710 proceeds to the next processing. At this time, the documents that are not determined to be excluded are rearranged by the display control unit 310 in ascending order of the updated score values (STEP 143).
  • the forensic system 100 displays a document group composed of a plurality of documents included in digital information for the displayed target document, and a user makes a lawsuit from the displayed document group.
  • An identification information receiving unit 410 that receives identification information given to a target document, which is a document for determining whether the user is related to a lawsuit, based on a determination as to whether the user is related to a lawsuit;
  • a score update unit 510 that updates the score of each document corresponding to predetermined identification information based on the comparison result between the feature quantity of the received target document and the feature quantity of each document in the document group;
  • a display control unit 710 that controls the display order of the documents in the document group to be displayed on the display unit 210 based on the score, thereby reducing the number of documents on which the user performs relevance determination Reduced load of the user's relationship judging, it is possible to improve the speed of the relevance determination process.
  • the forensic system 100 further includes an automatic assigning unit 810 that assigns identification information to the documents in the document group based on the updated score
  • the forensic system 100 automatically performs based on the determination result of the user.
  • the identification information can be given to the document.
  • the document of the forensic system 100 has a score corresponding to each identification information, and the score is determined based on an initial score given in advance to each document in the document group and a target document associated with the identification information. Even if a user makes a wrong decision and gives inappropriate identification information when it is calculated and updated by adding or subtracting points based on the comparison result with the feature value of each document Based on judgments on other documents, the score can be converged to an appropriate value.
  • the forensic system 100 further includes a classification unit 910 that classifies the document group into groups based on predetermined requirements, and selects at least one target group to be processed from the group.
  • a classification unit 910 that classifies the document group into groups based on predetermined requirements, and selects at least one target group to be processed from the group.
  • 210 can compare feature amounts between documents having a high degree of similarity.
  • the forensic system 100 further includes a group comparison unit 920 that compares the feature amount of each document included in the target group with the feature amount of each document included in the group for which the control process by the control unit 710 has been completed.
  • the display control unit 310 controls the display order of the document group to be displayed from the target group based on the comparison result of the group comparison unit 920 on the display unit 210. It becomes possible to suggest in advance identification information that is likely to be given.

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Abstract

レビュワーのレビュー関連性判断の負荷を軽減することを可能とする。 デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群の少なくとも一以上の文書を、前記利用者に対して表示する表示部と、前記文書群のうち、前記利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、前記利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける識別情報受付部と、前記識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、前記文書群の中の文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、前記文書群の中の文書のスコアを更新するスコア更新部と、前記更新されたスコアに基づいて、前記表示部に表示される前記文書群の文書の表示順番を制御する表示制御部とを備える。

Description

フォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラム
 本発明は、フォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムに関するものであって、特に、訴訟に関連する文書情報を収集するためのフォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムに関するものである。
 従来、不正アクセスや機密情報漏洩などコンピュータに関する犯罪や法的紛争が生じた際に、原因究明や捜査に必要な機器やデータ、電子的記録を収集・分析し、その法的な証拠性を明らかにする手段や技術が提案されている。
 また、米国民事訴訟では、eDiscovery(電子証拠開示)等が求められており、当該訴訟の原告および被告のいずれもが、関連するデジタル情報をすべて証拠として提出する責任を負う。そのため、コンピュータやサーバに記録されたデジタル情報を証拠として、提出しなければならない。
 一方、ITの急速な発達と普及に伴い、今日のビジネスの世界ではほとんどの情報がコンピュータで作成されているため、同一企業内であっても多くのデジタル情報が氾濫している。
 そのため、法廷への証拠資料提出のための準備作業を行う過程において、当該訴訟に必ずしも関連しない機密なデジタル情報までも証拠資料として含めてしまうミスが生じやすい。また、当該訴訟に関連しない機密な文書情報を提出してしまうことが問題になっていた。
 近年、フォレンジックシステムにおける文書情報に関する技術が、特許文献1乃至特許文献3に提案されている。特許文献1には、文書提出命令の対象者情報に含まれる少なくとも1人以上の対象者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスしたデジタル文書情報のみを抽出し、抽出されたデジタル文書情報の文書ファイルそれぞれが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。
 また、特許文献2には、記録されたデジタル情報を表示し、複数の文書ファイル毎に、対象者情報に含まれる対象者のうちいずれの対象者に関連するものであるかを示す対象者特定情報を設定し、該設定された対象者特定情報を記憶部に記録するように設定し、少なくとも一人以上の対象者を指定し、指定された対象者に対応する対象者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、表示部を介して、検索された文書ファイルが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。
 さらに、特許文献3には、デジタル文書情報に含まれる少なくとも1以上の文書ファイルの指定を受け付け、指定された文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、指定を受け付けた文書ファイルを、指定を受け付けた言語に翻訳し、記録部に記録されたデジタル文書情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された共通文書ファイルが、翻訳された文書ファイルの翻訳内容を援用することにより翻訳されたことを示す翻訳関連情報を生成し、翻訳関連情報に基づいて、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。
特開2011-209930号公報 特開2011-209931号公報 特開2012-32859号公報
 しかしながら、例えば、特許文献1乃至特許文献3のようなフォレンジックシステムにおいては、複数のコンピュータおよびサーバを利用した対象者の膨大な文書情報を収集することになる。
 このようなデジタル化された膨大な文書情報を訴訟の証拠資料として妥当であるか否かの分別をする作業は、レビュワーと呼ばれる利用者が目視により確認し、当該文書情報をひとつひとつ分別していく必要があり、多大な労力と時間がかかるという問題があった。
 そこで、本発明は、上記事情に鑑み、レビュワーのレビューの負荷を軽減することを可能とするフォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムを提供することを目的とするものである。
 本発明のフォレンジックシステムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステムにおいて、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群の少なくとも一以上の文書を利用者に対して表示する表示部と、文書群のうち、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける識別情報受付部と、該識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、該各文書のスコアを更新するスコア更新部と、該更新されたスコアに基づいて、表示部に表示される文書群の文書の表示順を制御する表示制御部とを備える。
 「文書」とは、1つ以上の単語を含むデータをいう。文書の一例として、電子メール、プレゼンテーション資料、表計算資料、打ち合わせ資料、契約書、組織図、事業計画書等が挙げられる。また、文書は、識別情報ごとに対応するスコアを有し、スコアは、文書群の中の各文書に対してあらかじめ付与される初期スコアから、識別情報が関連づけられた対象文書と各文書の特徴量との比較結果に基づいて算出された値を、加点または減点することによって算出され、更新されるものであってもよい。
 「文書群」は、複数の文書から構成されるものである。
 「表示部」は、利用者に文書を提示するものをいう。表示部に表示された文書は、利用者の訴訟に関連するか否かの判断対象となる。この訴訟に関連するか否かを判断する行為を、「レビュー」という。レビューは、レビューの対象となる文書(ここでは対象文書という)の、訴訟の関連の度合いや、訴訟との関連の仕方に基づいて、複数の種類に分類を行い、種類ごとに識別情報を付与する。
 「表示制御部」は、表示部に対して通信によって指示を送り、表示する文書の順番を制御する。例えば、文書が持つスコアの昇順に表示部に表示させるよう、制御するものとしてもよい。
 「識別情報受付部」は、利用者がレビューによって対象文書に付与した識別情報を受け付けるものをいう。
 「識別情報」は、分類対象となる文書に付与されるものであって、訴訟への利用が容易になるように、訴訟との関連性を示すものをいう。識別情報は各文書に付帯情報として記録してもよいし、識別情報と文書との対応関係をデータベース上に記録するものとしてもよい。識別情報は、例えば、訴訟に関連することを表す「Responsive」や、とりわけ訴訟において重要視される文書を表す「HOT」、今回の訴訟とは無関係の文書であることを表す「Non-Responsive」等のキーワードを指してもよい。 
 「スコア更新部」は、識別情報受付部が識別情報を受付けた対象文書の特徴量と、文書群中に含まれる文書の特徴量を比較し、該受け付けた識別情報に対応するスコアを更新するものをいう。また、スコア更新部は、文書の中に頻出する各単語の種類、各単語がもつ評価値および各単語の出現数からなる傾向情報を用いて、特徴量を算出するものとしてもよい。スコア更新部は、例えば、特徴量の一致度に応じてスコアを加点・減点するものとしてもよい。比較対象となる文書には対象文書自身を含んでもよいし、対象文書は除外してもよい。例えば、対象文書自身を比較対象に含んだ場合、特徴量は完全一致するので、相応な点がスコアに加点され更新される。
 「スコア」は、文書と識別情報との結びつきの程度を定量的に評価したものをいう。各文書は、データベース上に、所定の識別情報ごとに対応するスコアを記録されているものとしてもよい。例えば、レビューにおいて、各文書が、識別情報「HOT」、「Responsive」または「Non-Responsive」の3つの識別情報により分類されるものとした場合を例に説明する。この場合、各文書は、データベース上に「Hot」スコア、「Responsive」スコアおよび「Non-Responsive」スコアの3つのスコアを記録する領域が確保されるものとしてもよい。そして、上記3種類のスコアのうち、所定の閾値を超過した場合、その超過した識別情報が付与されるものとしてもよい。
 各文書は、一定の要件に基づいて、初期スコアを与えられるものとしてもよい。例えば、文書中に出現する単語と、各単語の持つ評価値とにより初期スコアを算出してもよい。また、全文書に共通して、一定値を初期スコアとして付与してもよい。初期スコアから加点・減点処理が行われ、スコアが更新される。
 「特徴量」は、各文書間の類似度を測定するのに用いるものをいう。特徴量は、文書の中に頻出する各単語の種類、各単語がもつ評価値および各単語の出現数からなる傾向情報を用いてスコア更新部によって算出されるものとしてもよい。さらに、スコア更新部は、特徴量を算出する際に、単語の伝達情報量を参酌してもよい。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、スコアが特定の値に達した文書を、表示部により表示される文書の候補から除外することを判定する除外判定部と、該判定された文書の数が所定の値を超えるまで、表示部と、識別情報受付部と、スコア更新部と、表示制御部と、除外判定部との処理を繰り返し実行できるように制御する制御部とを備えてもよい。
 「除外判定部」は、スコアの更新の際に、更新後のスコアが特定の値に達した文書を、表示部により表示される文書の候補対象から除外判定するものをいう。除外判定部は、除外判定の前段として識別情報ごと終了判定を行うものとしてもよい。例えば、レビューにおいて、除外判定部は、3種類の識別情報を付与するものである場合、3種類すべての識別情報について終了判定した文書を、対象文書の候補から除外するものとしてもよい。また、除外判定部は、1つの識別情報についてのスコアのみが特定の値を超過し、当該識別子について終了判定された場合、該超過した識別情報について終了判定された旨の表示を、当該文書に付与してもよい。更に、除外判定および終了判定は特定の値を閾値として2つ有すものとしてもよい。例えば、スコアが加点によって該2つの閾値の一方を超過した場合、またはスコアが減点によって他方の閾値を下回る場合に除外判定および終了判定することも可能である。
 「制御部」は、表示部と、識別情報受付部と、スコア更新部と、除外判定部との処理を繰り返し実行できるよう制御するものをいう。該制御は、1処理ごとに循環的に繰り返させるものとしてもよい。また、制御部は、バッチ的に一定量処理した後に後段の処理を実行させる、という単位で繰り返していくものとしてもよい。制御部は、文書群や対象グループに含まれる全文書が除外判定された場合に、制御処理を完了する。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、文書群の中の文書に対し、更新されたスコアに基づいて、識別情報を付与する自動付与部を備えるものであってもよい。
 「自動付与部」は、各文書に適切な識別情報をスコアに応じて自動で判断し、付与するものをいう。自動付与部は、識別情報の種類ごとに閾値を設け、該閾値を超過した文書に対応する識別情報を付与するものとしてもよい。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、文書群に含まれる文書について、識別情報に対応するスコアを記録し、スコア更新部がスコアを更新する度に、識別情報ごとのスコアを更新するデータベースを備えるものとしてもよい。データベースには、文書、付与された識別情報、各識別情報に対応するスコアおよび閾値超過情報等を記録するものとしてもよい。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、文書群を所定の要件に基づいて、グループに分類し、該グループの中から、処理対象となる対象グループを少なくとも1つ選択する分類部を備え、表示部は、分類部が選択した対象グループから、利用者に表示する文書群を抽出するものとしてもよい。
 「所定の要件」は、分類の条件となるものをいう。所定の要件は、利用者が任意に決定できるものとしてもよい。例えば所定の要件は、文書が作成された年や、文書の拡張子、文書の作成者やセキュリティレベル等が挙げられる。
 「グループ」は、文書群を分類したものをいう。グループは、複数の文書を含むものとしてもよい。グループに分類された場合、制御部は、対象グループの中に含まれる全文書が除外判定されたときに、処理を完了するものとしてもよい。
 「対象グループ」は、上述したグループのうち、利用者がレビューを実施する対象となるグループをいう。対象グループの中から、表示部が表示する文書群が抽出される。対象グループごとに、表示制御部によって文書の表示順の制御が行われるものとしてもよい。また、対象グループ内の全文書に制御部の処理が完了すると、次のグループが対象文書として選定されるものとしてもよい。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、対象グループに含まれる各文書の特徴量と、利用者による訴訟に関連するか否かの判断が完了したグループに含まれる各文書の特徴量との比較をするグループ比較部を備え、表示制御部は、表示部にグループ比較部の比較結果をもとに、対象グループから表示する文書群の表示順序を制御するものとしてもよい。
 「グループ比較部」は、グループ間で文書の特徴の比較処理を行うものをいう。例えば、グループ比較部は、利用者による訴訟に関連するか否かの判断が完了したグループに含まれる文書の特徴量を比較対象として用いることで、次の対象グループに含まれる各文書の識別情報の偏りを示唆することができる。具体的にいうと、グループ比較部は、利用者による訴訟に関連するか否かの判断が完了したグループ(グループAという)の中で、1つの識別情報(識別情報Aとする)に対応するスコアが高い文書に共通する特徴量を抽出する。グループ比較部は、更に、該抽出された特徴量と類似する特徴量を有する文書を次の対象グループ(グループBとする)の中から検索し、特徴量の類似度に応じて表示制御部が文書の並び順を制御する。該並び順を制御され、上位にきた文書は、識別情報「HOT」が付与される可能性が高い文書であると考えられる。そのため、グループBについて、利用者がレビューをする場合に、識別情報「HOT」がつきやすい旨を示唆でき、レビューの速度の向上を図ることができる。
 また、本発明に係るフォレンジック方法は、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジック方法において、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群を、利用者に対して表示するステップと、表示された文書群から、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付けるステップと、識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、各文書のスコアを更新するステップと、更新されたスコアに基づいて、表示部に表示される文書群の文書の表示順番を制御するステップを実行する。
 また、本発明に係るフォレンジックプログラムは、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックプログラムにおいて、コンピュータが、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群を、利用者に対して表示する機能と、表示された文書群から、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける機能と、識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、各文書のスコアを更新する機能と、更新されたスコアに基づいて、表示部に表示される文書群の文書の表示順番を制御する機能を実行させる。
 本発明のフォレンジックシステムおよびフォレンジック方法並びにフォレンジックプログラムは、表示された対象文書に対し、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群を、利用者に対して表示するステップと、表示された文書群から、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付けるステップと、識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、各文書のスコアを更新するステップと、更新されたスコアに基づいて、表示部に表示される文書群の文書の表示順番を制御するステップとを有することによって、利用者が関連性判断を行う文書数を削減することで利用者の関連性判断の負荷の低減し、関連性判断処理の速度の向上を図ることが可能となる。
 また、本発明のフォレンジックシステムは、更に、文書群の中の文書に対し、更新されたスコアに基づいて、識別情報を付与する自動付与部を備える際においては、利用者の判断結果を踏まえて自動で文書に対して識別情報を付与することが可能である。
 また、本発明のフォレンジックシステムの文書は、識別情報ごとに対応するスコアを有し、スコアは、文書群の中の各文書に対してあらかじめ付与される初期スコアから、識別情報が関連づけられた対象文書と各文書の特徴量との比較結果に基づいて、加点または減点することによって算出され、更新されるものである際においては、利用者が判断を誤って、不適切な識別情報を付与した場合でも、他の文書に対する判断を踏まえて、スコアを適切な値に収斂させることが可能である。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、文書群を所定の要件に基づいて、グループに分類し、該グループの中から、処理対象となる対象グループを少なくとも1つ選択する分類部を備え、表示部は、分類部が選択した対象グループから、利用者に表示する文書群を抽出するものである際においては、類似度の高い文書間で特徴量を比較することが可能になる。
 また、本発明に係るフォレンジックシステムは、更に、対象グループに含まれる各文書の特徴量と、制御部による制御処理が完了したグループに含まれる各文書の特徴量との比較をするグループ比較部を備え、表示制御部は、表示部にグループ比較部の比較結果をもとに、対象グループから表示する文書群の表示順序を制御するものである際においては、利用者に対象文書が付与される可能性が高い識別情報を事前に示唆することが可能になる。
本発明の第1の実施形態の処理を概念的に示した図 本発明の第1の実施形態における処理を示したフローチャート 本発明の第1の実施形態に係るフォレンジックシステムのブロック図 本発明の第1の実施形態における表示部、表示制御部、識別情報受付部、スコア更新部および自動付与部の処理を示したフローチャート 本発明の実施形態における分類部の処理を示したフローチャート 本発明の実施形態における分類部の処理を示した模式図 本発明の実施形態におけるグループ比較部の処理を示したフローチャート 本発明の実施形態におけるグループ比較部の処理を示した模式図 本発明の第2の実施形態に係るフォレンジックシステムのブロック図 本発明の実施形態における除外判定部の処理を示したフローチャート 本発明の第2の実施形態における表示部、表示制御部、識別情報受付部、スコア更新部および自動付与部の処理を示したフローチャート
 [第1の実施形態]
 以下、本発明の第1の実施形態を図1乃至図8を用いて説明する。
 本発明の第1の実施形態に係るフォレンジックシステム100は、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステム100において、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群の少なくとも一以上の文書を利用者に対して表示する表示部210と、文書群のうち、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける識別情報受付部410と、該識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、該各文書のスコアを更新するスコア更新部510と、該更新されたスコアに基づいて、表示部210に表示される文書群の文書の表示順を制御する表示制御部310とを備える。
 また、第1の実施形態において、フォレンジックシステム100は、更に、文書群の中の文書に対し、更新されたスコアに基づいて、識別情報を付与する自動付与部810を備えるものであってもよい。
 また、本実施形態において、フォレンジックシステム100は、更に、文書群に含まれる文書について、識別情報に対応するスコアを記録し、スコア更新部510がスコアを更新する度に、識別情報ごとのスコアを更新するデータベース101を備えるものとしてもよい。データベース101には、文書、付与された識別情報、各識別情報に対応するスコアおよび閾値超過情報等を記録するものとしてもよい。
 また、フォレンジックシステム100は、更に、文書群を所定の要件に基づいて、グループに分類し、該グループの中から、処理対象となる対象グループを少なくとも1つ選択する分類部910を備え、表示部210は、分類部910が選択した対象グループから、利用者に表示する文書を抽出するものとしてもよい。更に、対象グループに含まれる各文書の特徴量と、利用者によるレビューが完了したグループに含まれる各文書の特徴量との比較をするグループ比較部920を備え、表示制御部310は、グループ比較部920の比較結果をもとに、対象グループから表示する文書群の表示順序を制御するものとしてもよい。
 本実施形態においては、訴訟に提出が必要な文書に「HOT」という識別情報を用いて訴訟との関連性の判断を行う場合を例にとって説明する。この、システム又は利用者が訴訟に関連するか否かを判断する行為をレビューという。レビューでは、レビューの対象となる文書(ここでは対象文書という)を、訴訟の関連の度合いや、訴訟との関連の仕方に基づいて、複数の種類に分類を行い、種類ごとに識別情報を付与する。
 図1に示す図は、フォレンジックシステム100を利用したレビューの様子を概念的に表している。フォレンジックシステム100を利用した場合、利用者は、レビュー(Human Review)を、フォレンジックシステム100が示唆したレビューの予測結果(Automatic Predictive Coding)を参考にしながら、実施可能となる。具体的には、利用者がある文書に対してレビューを行うと、フォレンジックシステム100は、利用者の行ったHuman Reviewのレビュー結果を、Human Reviewが実施される都度にレビュー対象の文書に反映させていく。
 このため、利用者は次の文書に対してレビューを行う際に、Automatic Predictive Codingによって示唆された予測レビュー結果を見ながら、その予測レビュー結果が適切か否か、という判断基準でレビューを行うことが可能となる。そのため、利用者は、Automatic Predictive Codingによって示唆された予測レビュー結果に満足がいった時点で、レビューを終了することが可能となる。これによって、利用者が関連性判断を行う文書数を削減することで利用者の関連性判断の負荷の低減し、関連性判断処理の速度の向上を図ることが可能となる。
 ここで、図2を用いて第1の実施形態全体の処理フローの概略を説明する。図2は第1の実施形態全体の処理フローを概念定的に示した図である。
 フォレンジックシステム100では、処理の開始時に、ます、文書のまとまりである文書群を複数のグループへの分類処理(Clustering)を行う(STEP1)。そして、分類したグループから、フォレンジックシステム100の今回の処理対象となる対象グループを選定する。対象グループは、グループのうち、利用者がレビューを実施する対象となるグループをいう。
 文書は、1つ以上の単語を含むデータをいう。文書の一例として、電子メール、プレゼンテーション資料、表計算資料、打ち合わせ資料、契約書、組織図、事業計画書等が挙げられる。また、文書は、識別情報ごとに対応するスコアを有し、スコアは、文書群の中の各文書に対してあらかじめ付与される初期スコアから、識別情報が関連づけられた対象文書と各文書の特徴量との比較結果に基づいて、加点または減点することによって算出され、更新されるものとしてもよい。また、文書群は、複数の文書から構成されるものである。グループは、文書群を分類したものをいう。
 分類処理を行う際に、分類の条件として所定の要件を利用者が入力することができる。所定の要件はフォレンジックシステム100によって自動で入力されるものとしてもよい。具体的には、所定の要件は、文書が作成された年や、文書の拡張子、文書の作成者やセキュリティレベル等が挙げられる。
 次に、グループ間の比較処理(Automatic Suggest Documents)が行われる(STEP2)。これは、訴訟との関連性の判断が完了したグループに含まれる文書と、今回の対象となっているグループとを比較することで、次の対象グループに含まれる、ある文書の特定の識別情報への偏りを示唆するものをいう。具体的にいうと、関連性の判断が完了したグループ(グループAとする)の中で、1つの識別情報(ここでは「HOT」)に対応するスコアが高い文書に共通する特徴量を抽出する。該抽出された特徴量と類似する特徴量を有する文書を次の対象グループ(グループBとする)の中から検索し、特徴量の類似度に応じて文書の並び順を制御する。つまり、上位にきた文書は、識別情報「HOT」が付与される可能性が高い文書であると考えられる。そのため、グループBについて、利用者がレビューをする場合に、識別情報「HOT」がつきやすい旨を示唆でき、レビューの精度および速度の向上を図ることができる。
 スコアは、文書と所定の識別情報との結びつきの程度を定量的に評価したものをいう。例えばレビューで、訴訟との関連性があることを表す「Responsive」および、訴訟との関連が非常に強く重要な文書であることを表す「HOT」を用いている場合を例に説明する。この場合、各文書は、データベース上に「Hot」スコアおよび「Responsive」スコアを記録する領域が確保されるものとしてもよい。そして、上記2種類のスコアのうち、所定の閾値を超過した場合、その超過した識別情報が付与されるものとしてもよい。
 特徴量は、各文書間の類似度を測定するのに用いるものをいう。特徴量は、文書の中に頻出する各単語の種類、各単語がもつ評価値および各単語の出現数からなる傾向情報を用いて算出される。
 その後、利用者がレビュー(Human Review)を実施する(STEP3)。レビューが実施される都度に、フォレンジックシステム100は、該レビュー結果を用いて各文書のスコアを算出(Automatic Real-Time Create Trainning Data)する(STEP4)。更に、算出されたスコアの順に対象グループ内の文書の並び替えを行うことで、利用者が次の文書のレビューを行う際に、その文書のレビュー結果を示唆する(Suggest Next Documents by Real-Time Automatic Predictive Coding)ことが可能になる(STEP5)。フォレンジックシステム100は、利用者が並び替えられた文書からレビューの終了を判断するまで、対象グループに対して、STEP3からSTEP5の処理を繰り返す。これは、並び替えられた文書は降順に特定の識別情報が高いことを意味しているため、ある文書が利用者からみて、確実に訴訟との関連性はないと判断できた場合、それより下位に位置する文書はすべて訴訟との関連性はないと判断されるためである。そのため、利用者は全文書をレビューする必要なく、関連性の判断を終了することができる。
 図3は、第1の実施形態に係るフォレンジックシステム100のブロック図である。
 第1の実施形態において、フォレンジックシステム100は、図3に示すように、表示部210と、表示制御部310と、識別情報受付部410と、スコア更新部510と、自動付与部810と、分類部910と、グループ比較部920と、データベース101とを備える。
 フォレンジックシステム100は、コンピュータまたはサーバであり、各種入力に基づきCPUがROMに記録されたプログラムを実行することで、各種機能部として動作する。該プログラムは、CD-ROM等の記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされるものであってもよい。また、表示部210は、ディスプレイ、モニタ、タブレットPC等表示機能を有するものであり、利用者が操作し、対象文書を確認し、識別情報を付与するのに利用する装置である。第1の実施形態において、フォレンジックシステム100は、表示部210をシステム内に備えていないが、システム内に含むものとして構成してもよい。
 また、フォレンジックシステム100の各機能部および表示部210は、有線あるいは無線のネットワークを介して接続されている。クラウドコンピューティングの形態で利用することも可能である。
 表示部210は、表示制御部310によって整列された通りに文書群の少なくとも一以上の文書を利用者に対して表示する。
 表示制御部310は、表示部210が表示する文書の順番を制御する。第1の実施形態においては、表示制御部310は文書が持つスコアの降順に表示するよう表示部210に表示制御の指示を送る。この結果、利用者は、表示制御部310によってスコア順に並び替えられた文書をみて、レビューの続行が必要か判断することができる。つまり、レビューをしている最中の対象文書が、明らかに訴訟との関連性がない場合、当該対象文書より下位に並べられている文書は、よりスコアが低いのであるから、レビューをするまでもなく、訴訟との関連性がないと判断できる。
 識別情報受付部410は、利用者がレビューによって対象文書に付与した識別情報を受け付けるものをいう。
 識別情報は、分類対象となる文書に付与されるものであって、訴訟への利用が容易になるように、訴訟との関連度を示すものをいう。識別情報は各文書に付帯情報として記録してもよいし、識別情報と文書との対応関係をデータベース101上に記録するものとしてもよい。識別情報には、訴訟と対象文書とが関連性があることを示す「Responsive」や、訴訟との関連性が非常に高く、重要な文書であることを示す「HOT」、訴訟との関連性がないことを示す「Non-Responsive」等が挙げられる。第1の実施形態では、識別情報として「HOT」タグを付与し、該タグは、文書と対応付けてデータベース101上で管理される。
 スコア更新部510は、識別情報受付部410が識別情報を受付けた対象文書の特徴量と、文書群中に含まれる文書の特徴量を比較し、該受け付けた識別情報に対応するスコアを更新していくものをいう。スコア更新部510は、例えば、特徴量の一致度に応じてスコアを加点・減点するものとしてもよい。第1の実施形態においては、比較対象となる文書には対象文書自身を含んでいないが、対象文書も更新対象とする形態であってもよい。例えば、対象文書自身を比較対象に含んだ場合、特徴量は完全一致するので、相応な点がスコアに加点され更新される。
 文書は、一定の要件に基づいて、初期スコアを与えられる。例えば、文書中に出現する単語と、各単語の持つ評価値とにより初期スコアを算出してもよい。第1の実施形態では、初期スコアは所定の要件に基づいて算出され、全文書に対して一定値が与えられる。初期スコアから加点・減点処理が行われ、スコアが更新される。
 自動付与部810は、各文書に適切な識別情報をスコアに応じて自動で判断し、付与するものをいう。識別情報の種類ごとに閾値を設け、該閾値を超過した文書に対応する識別情報を付与するものとしてもよい。第1の実施形態においては、「HOT」スコアの閾値としてαを有している。つまり、自動付与部810は、スコア更新部510が各文書の「HOT」スコアに対して更新処理を行った結果、αを超過した文書には識別情報として「HOT」タグを付与する。
 グループ比較部920は、グループ間で文書の特徴の比較処理を行うものをいう。利用者によるレビューが完了したグループに含まれる文書の特徴量を比較対象として用いることで、次の対象グループに含まれる文書の特定の識別情報への偏りを示唆することができる。具体的にいうと、利用者によるレビューが完了したグループ(グループAとする)の中で、1つの識別情報(ここでは「HOT」)に対応するスコアが高い文書に共通する特徴量を抽出する。該抽出された特徴量と類似する特徴量を有する文書を次の対象グループ(グループBとする)の中から検索し、特徴量の類似度に応じて表示制御部310が文書の並び順を制御する。該並び順を制御され、上位にきた文書は、識別情報「HOT」が付与される可能性が高い文書であると考えられる。そのため、グループBについて、利用者がレビューをする場合に、識別情報「HOT」がつきやすい旨を示唆でき、レビューの精度および速度の向上を図ることができる。
 図4を用いて表示部210、表示制御部310、識別情報受付部410、スコア更新部510、自動付与部810の処理フローを説明する。図4は本実施形態における、表示部210、表示制御部310、識別情報受付部410、スコア更新部510、自動付与部810の処理を表すフローチャートである。
 表示部210が、文書群の中から、レビュー対象の文書である文書1を表示する(STEP11)。利用者が、文書1に対してレビューを行い、「HOT」タグを付与し、該「HOT」タグを、識別情報受付部410が受け付ける(STEP12)。
 スコア更新部510は、「HOT」タグについて、各文書のスコアを更新するために、文書1とその他の文書との特徴量を比較する(STEP13)。なお、第1の実施形態においては、スコア更新部510は、利用者がレビューを行った文書に対しては、スコアの更新処理を行わない。
 スコア更新部510は、比較結果に基づいて、その他の文書の「HOT」タグのスコアに対し、加点・減点処理を行う(STEP14)。
 スコアの更新後、自動付与部810は、更新されたスコアの値がαを超過しているか否かの検定を行う(STEP15)。スコアがαを超過した文書があった場合には(STEP15:YES)、当該文書に対して、自動付与部810が「HOT」タグを付与する(STEP16)。スコアがαを超過していない文書に対しては(STEP15:NO)、タグの付与は行わない。
 自動付与処理後、表示制御部310が、更新後のスコアの降順に文書の並び替え制御を行う(STEP17)。利用者が終了と判断した場合(STEP18:YES)、そこで処理を終了する。利用者が終了と判断しなかった場合(STEP18:NO)、表示部210が、表示制御部310が並び替えた文書の上位の順に表示する(STEP19)。この場合、利用者は再度最上位にきた文書に対してタグ付けを行う(STEP12:2巡目)。以下、利用者が終了を判定するまで、STEP12乃至STEP19の処理が循環する。
 図5は分類部910の処理フローを示す図である。分類部910では、利用者が入力した要件を受け付ける(STEP111)。その後、入力された所定の要件に基づいて分類処理を実行する(STEP112)。図6は分類処理の実行結果を模式的に示した図である。
 図6の上段は文書群の中の文書を示している。利用者が例えば分類の要件として「年代」を入力した場合、文書群の中の文書は、図6の後段に示すように、年代別にグループ分けがなされる。
 図7は、グループ比較部920の処理フローを示す図である。
グループ比較部920では、レビュー処理が完了したグループ(グループAとする)と、次のレビュー対象となるグループ(グループBとする)間での比較を行う(STEP121)。具体的には、グループAに含まれる文書(文書1とする)の特徴量と、グループBに含まれる文書(文書2とする)の特徴量とを比較する。例えば文書2の特徴量が文書1の特徴量と類似する場合には、文書1の各識別情報のスコアおよび類似度に基づいて、文書2の各識別情報に仮スコアを与える(STEP122)。
 仮スコアとは、グループ比較部920が比較処理を行うために、各文書に一時的に付与するスコアである。そのため、自動付与部810の識別情報付与処理には用いられない。第1の実施形態においては、グループ比較部920は、仮スコアを用いて処理を行うが、通常のスコアを直接更新して処理を行ってもよい。
 グループ処理部は、各識別情報の付与した仮スコアの降順に文書を並べる(STEP123)。
 図8は、グループ比較部920および表示制御部310の処理の様子を模式的に示した図である。レビュー実施済みのグループAの処理結果をグループBに反映させ(図8上段)、表示制御部310がグループBに含まれる文書を各識別情報について、仮スコアの降順に並べる(図8下段)。これにより、利用者は「HOT」タグが付きやすい文書から順にレビューを行うことができる。
[第2の実施形態]
 以下、本発明の実施の形態を図9乃至図11を用いて説明する。
 本発明の第2の実施形態に係るフォレンジックシステム100は、複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステム100において、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群の少なくとも一以上の文書を利用者に対して表示する表示部210と、文書群のうち、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける識別情報受付部410と、該識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、該各文書のスコアを更新するスコア更新部510と、該更新されたスコアに基づいて、表示部210に表示される文書群の文書の表示順を制御する表示制御部310とを備える。
 また、第2の実施形態において、フォレンジックシステム100は、更に、文書群の中の文書に対し、更新されたスコアに基づいて、識別情報を付与する自動付与部810を備えるものであってもよい。
 また、本実施形態において、フォレンジックシステム100は、更に、文書について、識別情報に対応するスコアを記録し、スコア更新部510がスコアを更新する度に、識別情報ごとのスコアを更新するデータベース101を備えるものとしてもよい。データベース101には、文書、付与された識別情報、各識別情報に対応するスコアおよび閾値超過情報等を記録するものとしてもよい。
 また、本実施形態において、フォレンジックシステム100は、更に、スコアが特定の値に達した文書を、表示部210により表示される文書の候補から除外することを判定する除外判定部610と、該判定された文書の数が所定の値を超えるまで、表示部210と、識別情報受付部410と、スコア更新部510と、表示制御部310と、除外判定部610との処理を繰り返し実行できるように制御する制御部710とを備えてもよい。
 図9は、第2の実施形態に係るフォレンジックシステム100のブロック図である。
 第2の実施形態において、フォレンジックシステム100は、図9に示すように、表示部210と、表示制御部310と、識別情報受付部410と、スコア更新部510と、除外判定部610と、自動付与部810と、制御部710と、分類部910と、グループ比較部920と、データベース101とを備える。
 本実施形態におけるレビュー処理では、識別情報として「HOT」タグを用いて、訴訟との関連性を判断する処理を行う。
 除外判定部610は、スコアの更新の際に、更新後のスコアが特定の値に達した文書を、表示部210により表示される対象文書の候補から除外判定するものをいう。除外判定部610は、除外判定の前段として、識別情報ごとに終了判定を行い、全ての識別情報について終了判定された文書について、除外判定を行う。本実施形態では、特定の値として閾値をβ1とβ2の2つを有する(β1>β2)。除外判定部610は、スコアが加点によってβ1を超過した場合、又は減点によってβ2と下回った場合にその識別情報について終了判定を行う。第1の実施形態においては、3種類の識別情報を付与するものである。この場合、除外判定部610は、3種類すべての識別情報について除外判定した文書を、対象文書の候補から除外する。
 また、1つの識別情報についてのスコアがβ1またはβ2に達し、終了判定された場合には、該超過した識別情報について除外された旨の表示を、当該文書に付与してもよい。
 図10を用いて、除外判定部610の処理について説明する。図10は、利用者がレビューにおいて、文書1に識別情報として「HOT」タグを付与した場合の除外判定部610の処理フローである。利用者はレビューにおいて、識別情報として「HOT」タグを付与する処理を行ったため、除外判定部610でも「HOT」タグについて、各文書の除外判定を行う。
 除外判定部610では、各文書の「HOT」スコアの値を検定する(STEP621)。ここでαは、自動付与部810が識別情報の付与処理を行う判断基準となる閾値である。スコアが、β2より大きくα未満である文書に対して、除外判定部610では、何の処理も行わない(STEP622)。一方で、スコアが、β1以上またはβ2以下である文書には、「HOT」タグについて終了判定を行う(STEP623)。この場合、他の識別情報のスコアについても判定し(STEP624)、全てβ1以上またはβ2以下である場合には(STEP624:YES)、当該文書をレビュー対象から除外する(STEP625)。1つでもβ1未満かつβ2より大きいスコアの識別情報がある文書に対しては(STEP624:NO)、除外判定は行わず、終了する。
 制御部710は、表示部210と、識別情報受付部410と、スコア更新部510と、表示制御部310と、除外判定部610との処理を繰り返し実行できるよう制御するものをいう。該制御は、1処理ごとに循環的に繰り返させるものとしてもよい。また、バッチ的に一定量処理した後に後段の処理を実行させる、という単位で繰り返していくものとしてもよい。第2の実施形態では、表示制御部310は、後述するグループに含まれる文書すべてが除外判定された場合に、制御処理を完了する。
 図11は、本実施形態における処理全体の概要を示すフローチャートである。ここでは、利用者が文書1に対してレビューをし、「HOT」タグを付与した場合を例に説明する。
 まず、文書1を表示部210が画面に表示する(STEP130)。表示部210によって表示された文書1に対して利用者が、識別情報として「HOT」タグを付与し(STEP131)、該「HOT」タグを識別情報受付部410が、利用者が文書1に付与した識別情報として受け付ける。
 スコア更新部510は、「HOT」タグについて、各文書のスコアを更新するために、文書1とその他の文書(ここでは文書2とする)との特徴量を比較する(STEP132)。なお、第2の実施形態においては、スコア更新部510は、利用者がレビューを行った文書に対しては、スコアの更新処理を行わない。そのため、文書1は利用者がレビューを終了した時点で、終了判定がされる。
 スコア更新部510は、比較結果に基づいて、文書2の「HOT」タグのスコアに対し、加点・減点処理を行う(STEP133)。
 スコアの更新後、除外判定部610が、文書2の「HOT」スコアの値を検定する(STEP134)。除外判定部610は、文書2の「HOT」スコアが、β1より大きくα未満である場合には、処理を行わない(STEP135)。一方、α以上β1未満の場合には、文書2に「HOT」タグを付与する(STEP136)。
 文書2のスコアがβ1以上の場合には、除外判定部610が「HOT」については終了判定を行う(STEP137)。このとき、文書2に「HOT」タグが付与されていなければ自動付与部810の識別子の付与処理が実行される。
 また、文書2のスコアがβ2以下である場合には、除外判定部610は、「HOT」について終了判定を行う(STEP138)。STEP137およびSTEP138の処理が実施された場合、除外判定部610は、文書2の他の識別情報のスコアがβ1またはβ2に達しているか検定する(STEP139)。検定の結果、β1またはβ2に達している場合には(STEP139:YES)、文書2を表示部210の表示候補から除外する(STEP140)。STEP141の処理完了後、制御部710は、全ての文書が除外判定されているか検定し(STEP141)、されている場合には(STEP141:YES)、処理を終了する。
 STEP135又はSTEP136の処理完了後、或いはSTEP139でスコアがβ1未満かつβ2より大きいと判断された場合(STEP139:NO)、制御部710によって次の処理に移行する。この際、除外判定がされていない文書は、表示制御部310によって、更新されたスコアの値の昇順に並び替えが行われる(STEP143)。
 表示制御部310によって並び替えられたのち、並び順つまり、スコアの高い順に表示部210によって表示される(STEP144)。
その他の構成、機能については、第1の実施形態と同様とする。
 フォレンジックシステム100は、表示された対象文書に対し、デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群を、利用者に対して表示する表示部210と、表示された文書群から、利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける識別情報受付部410と、識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、各文書のスコアを更新するスコア更新部510と、更新されたスコアに基づいて、表示部210に表示させる文書群の文書の表示順番を制御する表示制御部710とを備えることによって、利用者が関連性判断を行う文書数を削減することで利用者の関連性判断の負荷の低減し、関連性判断処理の速度の向上を図ることが可能となる。
 また、フォレンジックシステム100は、更に、文書群の中の文書に対し、更新されたスコアに基づいて、識別情報を付与する自動付与部810を備える際においては、利用者の判断結果を踏まえて自動で文書に対して識別情報を付与することが可能である。
 また、フォレンジックシステム100の文書は、識別情報ごとに対応するスコアを有し、スコアは、文書群の中の各文書に対してあらかじめ付与される初期スコアから、識別情報が関連づけられた対象文書と各文書の特徴量との比較結果に基づいて、加点または減点することによって算出され、更新されるものである際においては、利用者が判断を誤って、不適切な識別情報を付与した場合でも、他の文書に対する判断を踏まえて、スコアを適切な値に収斂させることが可能である。
 また、フォレンジックシステム100は、更に、文書群を所定の要件に基づいて、グループに分類し、該グループの中から、処理対象となる対象グループを少なくとも1つ選択する分類部910を備え、表示部210は、分類部910が選択した対象グループから、利用者に表示する文書群を抽出するものである際においては、類似度の高い文書間で特徴量を比較することが可能になる。
 また、フォレンジックシステム100は、更に、対象グループに含まれる各文書の特徴量と、制御部710による制御処理が完了したグループに含まれる各文書の特徴量との比較をするグループ比較部920を備え、表示制御部310部は、表示部210にグループ比較部920の比較結果をもとに、対象グループから表示する文書群の表示順序を制御するものである際においては、利用者に対象文書が付与される可能性が高い識別情報を事前に示唆することが可能になる。
  100      フォレンジックシステム
  101      データベース
  210      表示部
  310      表示制御部
  410      識別情報受付部
  510      スコア更新部
  610      除外判定部
  710      制御部
  810      自動付与部
  910      分類部
  920      グループ比較部

Claims (10)

  1.  複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックシステムにおいて、
     前記デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群の少なくとも一以上の文書を、利用者に対して表示する表示部と、
     前記文書群のうち、前記利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、前記利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける識別情報受付部と、
     前記識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、前記文書群の中の文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、前記文書群の中の文書のスコアを更新するスコア更新部と、
     前記更新されたスコアに基づいて、前記表示部に表示される前記文書群の文書の表示順番を制御する表示制御部とを備えるフォレンジックシステム。
  2.  前記フォレンジックシステムは、更に、
     前記文書群の中の文書に対し、前記更新されたスコアに基づいて、前記識別情報を付与する自動付与部を備えるものであることを特徴とする請求項1記載のフォレンジックシステム。
  3.  前記フォレンジックシステムは、更に、
     前記スコアが特定の値に達した文書を、前記表示部により表示される文書の候補から除外することを判定する除外判定部と、前記判定された文書の数が所定の値を超えるまで、前記表示部と、前記識別情報受付部と、前記スコア更新部と、前記表示制御部と、前記除外判定部との処理を繰り返し実行できるように制御する制御部とを備えることを特徴とする請求項1または2記載のフォレンジックシステム。
  4.  前記スコア更新部は、
     前記文書の中に頻出する各単語の種類、前記各単語がもつ評価値および前記各単語の出現数からなる傾向情報を用いて、前記特徴量を算出するものであることを特徴とする請求項1から3いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
  5.  前記文書は、前記識別情報に対応するスコアを有するものであって、
     前記スコアは、
     前記文書群中の各文書に対してあらかじめ付与される初期スコアから、前記識別情報が関連付けられた対象文書の特徴量と、前記文書群の中の文書の特徴量との比較結果に基づいて算出される値を、加点または減点されることによって算出されるものであることを特徴とする請求項1から4いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
  6.  前記フォレンジックシステムは、
     前記文書群に含まれる文書について、前記識別情報に対応するスコアを記録し、前記スコア更新部がスコアを更新する度に、前記識別情報ごとのスコアを更新するデータベースを備えることを特徴とする請求項1から5いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
  7.  前記フォレンジックシステムは、更に、
     前記文書群を所定の要件に基づいて、グループに分類し、前記グループの中から、処理対象となる対象グループを少なくとも1つ選択する分類部を備え、
     前記表示制御部は、
     前記分類部が選択した対象グループから、前記利用者に表示する文書群を抽出するものであることを特徴とする請求項1から6いずれか1項記載のフォレンジックシステム。
  8.  前記フォレンジックシステムは、更に、
     前記対象グループに含まれる各文書の特徴量と、前記利用者による訴訟に関連するか否かの判断が完了したグループに含まれる文書の特徴量との比較をするグループ比較部を備え、
     前記表示制御部は、
     前記グループ比較部の比較結果をもとに、前記表示部が前記対象グループから利用者に表示する文書群の表示順序を制御することを特徴とする請求項7記載のフォレンジックシステム。
  9.  複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジック方法において、
     コンピュータが、
     前記デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群を、前記利用者に対して表示するステップと、
     前記表示された文書群から、前記利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、前記利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付けるステップと、
     前記識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、前記文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、前記各文書のスコアを更新するステップと、
     前記更新されたスコアに基づいて、前記表示部に表示される前記文書群の文書の表示順番を制御するステップを実行するフォレンジック方法。
  10.  複数のコンピュータまたはサーバに記録されたデジタル情報を取得し、該取得されたデジタル情報を分析するフォレンジックプログラムにおいて、
     コンピュータに、
     前記デジタル情報に含まれる複数の文書からなる文書群を、前記利用者に対して表示する機能と、
     前記表示された文書群から、前記利用者が訴訟に関連するか否かを判断するための文書である対象文書に対し、前記利用者が訴訟に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報を受け付ける機能と、
     前記識別情報を受け付けた対象文書の特徴量と、前記文書群の中の各文書の特徴量との比較結果に基づいて、所定の識別情報に対応する、前記各文書のスコアを更新する機能と、
     前記更新されたスコアに基づいて、前記表示部に表示される前記文書群の文書の表示順番を制御する機能を実行させるフォレンジックプログラム。
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