Everlaw

仕組み

Everlaw は、安全で標準化された Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供しています。これにより、OpenAI は Everlaw に接続し、認証済みユーザーに代わって最新の案件データを扱えます。 コネクターを通じて、接続されたエージェントはユーザーの Everlaw プロジェクト構造を把握し、自然言語のリクエストを Everlaw の検索ロジックに変換できます。また、該当する文書とその本文の取得、メタデータや Bates 番号に基づく検索結果の分析も可能です。接続されたエージェントは、自然言語によるレポート作成や分析のワークフローも支援できます。一方、Everlaw は引き続き、証拠を適切に管理する基盤として、案件資料、メタデータ、作業成果物の正式な記録を保持します。 コネクターは、ユーザーの既存の Everlaw 権限の範囲内で動作するように設計されています。すべてのリクエストで、ユーザーの Everlaw 権限に基づく認証と認可が行われるため、エージェントがアクセスできるのは、そのユーザーがすでに閲覧を許可されているプロジェクト、文書、データのみです。Deep Dive もコネクターを通じて利用可能になる予定です。対象となる Everlaw プロジェクトデータについて Deep Dive に質問し、元の案件記録を変更することなく、証拠に裏付けられた結果を取得できます。 コネクターを使用すると、エージェントは次のことができます。 Deep Dive ツールの提供開始後、Deep Dive を使ってより広範な調査の質問を行い、証拠に裏付けられた結果を提示 自然言語のリクエストを構造化された Everlaw 検索に変換 プロジェクトの内容、文書量、データ保有者、日付、Bates 番号の範囲、その他の取得データについて構造化されたレポートを生成 文書の本文、メタデータ、Bates 番号や管理番号、バインダー、コーディング、墨消し、開示資料、処理条件など、サポートされている条件で検索 プロジェクト内で利用可能なメタデータフィールド、データセット、処理済みのアップロードデータを特定 条件に一致する文書を、Bates 番号、メタデータ、レビュー用リンク、文書本文へのリンク、抽出値とともに取得 取得した文書や検索結果を自然言語で要約・分析

含まれる内容

リソース