ジェリー・ティン、Evisortの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

ジェリー・ティンは、Evisortの創設者兼CEOです。Evisortは、契約のワークフローと管理機能を提供する会社で、効率を高め、リスクを減らし、契約の可視性を向上させることを目的としています。Evisortは、ビジネス全体から契約を自動的に集約し、承認プロセスを合理化し、先進的な人工知能（AI）を適用してリアルタイム分析を提供する最初のプラットフォームです。これにより、法務、契約、調達チームがビジネスを加速させることができます。

あなたがAIに最初に惹かれたのは何ですか？

私は、米国最高裁判所でのインターン時代に、人工知能について考えるようになりました。弁護士が法的文書を整理、レビュー、追跡、デューディリジェンスを行うのに多大な時間を費やしているのを見て驚きました。最高裁判所で紙の山を押し回すのを見て、AIがこのような退屈な労働をより効率的に行えるのではないかと思いました。AIは大量のデータを素早く解析できるからです。

Evisortのアイデアは、法学校に通っていたときに生まれたと聞きます。その経緯を詳しく聞かせてください。

私は、法学校に入る前に、Yelpで営業職を経験しました。そこで、法務チームとベンダー管理チームが、弁護士と同じ問題に直面しているのを見ました。法的文書のレビューに多大な時間を費やすのです。私は、AIが法的文書を分析できるのなら、ビジネス契約も理解できるのではないかと思いました。私は、基本的なソフトウェアで法務業務を行うのは非常に面倒だと感じました。ハーバード・ロースクールの教授や卒業生と話をすると、契約の中で言語、条項、先例、日付、当事者名を探すのに多くの時間を費やすことが多いということが分かりました。実際には、手作業で行っていたのです。

私は、MITのデータサイエンティストとハーバードの弁護士と一緒に、人工知能プラットフォームEvisortを作りました。私は、ハーバード・ロースクールのエントレプレナーシップ・プロジェクトを通じて、共同創設者であるアミン・アムンとジェイコブ・サスマンに出会いました。ジェイコブは、私の2018年ハーバード・ロースクールのクラスメイトで、アミンはMITでAIを研究していました。2019年のクラスで、メム・オヌディウェとライリー・ホーキンスに出会い、チームに参加してもらいます。

ハーバード・ロースクールのコミュニティは、初期の頃にビジネスを立ち上げるのに大きな助けとなりました。私たちは、2017年のリー・クアンユー・グローバル・ビジネス・プラン・コンペティションで、サービス部門の最優秀プレゼンテーション賞を受賞しました。ハーバード・ロースクールのメンターとディーンのサポートを受けて、企業や公的機関の弁護士、州司法長官事務所のスタッフなどにソフトウェアを紹介する機会を得ました。これは、製品の市場適合性を形作る上で非常に役立ちました。

Evisortのような製品を提供していない企業に驚かなかったですか？

驚きました。私は、Microsoft Excelが弁護士の仕事を手助けできることを知っていました。しかし、誰もそうしないのはなぜなのかと思いました。私は、「誰かがプラットフォームを作る必要がある」と思ったのです。「これは10億ドルの機会だ」と思いました。法テックの分野は、訴訟での電子発見に対するスタートアップや既存のプレーヤーが提供する高度なソリューションで溢れています。いくつかの企業では、優れたAIと機械学習を備えています。しかし、法務のもう一方の側には、製品が少ないです。取引弁護士は、契約を調査、草案化、レビューし、大規模な企業の合併と買収、証券の公開、不動産の売却のためのクロージング文書の準備を行います。

契約に含まれるデータは、契約を草案化、レビュー、処理する弁護士にとってのみ意味のあるものではありません。これらのデータは、財務部門が請求書を送付したり、販売チームが特定の製品やサービスを販売するかどうかを決定したり、いつ、誰に販売するかを決定したりする方法を推進します。これらは、企業がサプライヤー、クライアント、従業員との関係を定義し、日常の意思決定を導くものです。企業をその価値チェーン全体に分解することができます。

Evisortに対する市場の反応に驚かなかったですか？

Evisortは、スタートアップからフォーチュン100企業まで、複雑な法務および調達プロセスを持つチームに適しています。2020年のパンデミックは、私たちのビジネス成長に大きな驚きをもたらしました。多くの弁護士が、フォースマジュール条項のレビューに多くの時間を費やしていることに驚いたとコメントしています。仕事の増加とチームの分散性により、新規ビジネスへの問い合わせが2019年の5倍に増加しました。

Evisortで使用されている機械学習技術について説明してください。

Evisortのソフトウェアは、光学文字認識と自然言語処理を組み合わせて、クライアントの契約からメタデータを抽出し、クライアントがこれらのメタデータを簡単に検索できるようにします。ドキュメントをアプリにインポートすると、ソフトウェアは自動的にOCRと高度な法的文脈のスペルチェックを実行して、機械処理のためにデータを収集します。その上に、AIの層が追加され、1）メタデータを使用してドキュメントを分類します。2）分類方法の組み合わせを使用して、段落レベルで関連情報を抽出します。3）再帰型ニューラルネットワーク技術を使用して、テキストから特定のエンティティを抽出します。Evisortは、NDA、購買契約など、1000万件以上のドキュメントでトレーニングされた最初の本物のAIです。契約の種類、非標準の第三者条項、当事者名、有効期限を識別し、自動的に親子関係を結び付けることができます。これらのAI層は、230種類以上の契約を理解し、各企業の独自の契約でトレーニングする必要はありません。Prospectiveユーザーに、どんな契約でも私たちに提出してください。私たちは、目の前でAIが機能することを示します。

法的契約は、文脈がすべてである、曖昧な法的用語で満ち溢れています。Evisortが克服しなければならなかった、独自の自然言語理解（NLU）課題について説明してください。

私たちが解決しなければならなかった最大の課題は、スキャンドキュメントの問題でした。法的テキストを分析することは、NLPの面で、私たちが開拓し解決した課題です。私たちが予想していなかったのは、コンピュータービジョンの分野である光学文字認識の技術を再定義する必要があることです。多くの法的契約はスキャンされており、画像であり、テキストではありません。既存のOCR技術には約20%のエラー率があります。私たちは、新しいOCR技術を開発し、そのエラー率を20%の小さな部分に減らしました。これにより、私たちのアルゴリズムの精度が大幅に向上しました。

法務部門は、このような技術を使用することでどれくらいの時間を節約できますか？

私たちは、1000万件以上の実際のドキュメントを入手し、AIをトレーニングして、NDA、購買契約などを即座に認識できるようにしました。つまり、法務および調達の顧客は、インストール日の最初の日からソフトウェアを使用し始めることができます。一般的なAIソリューションでは、コンサルタントによる7〜10か月の構成が必要です。さらに、レスポンシブ検索によるコストと時間の節約もあります。時間の節約は重要ですが、より重要なのは、顧客やプロスペクティブユーザーから、このツールが仕事をより効率的に行えるようにしているというフィードバックを受けていることです。彼らは、他の重要な仕事に集中できる時間が増えたと言っています。

Evisortは調達ソリューションも提供しています。詳しく説明してください。

法務チームと調達チームは、同じAIベースのソフトウェアを使用しています。Evisortは、スキャンドキュメントを検索可能なテキストに変換します。ただし、次のステップが革命的な応用です。AIを使用して、Evisortはすべての契約を主題と種類で分類し、各契約内の条項を識別します。当事者名、日付、取引の規模などの重要なデータが抽出されます。

調達マネージャーが、高価なベンダー契約の最終段階で、法務担当者に、責任制限条項の交渉に関するガイダンスを求める場合を考えてみましょう。現在、弁護士は、法務チームがアクセスできる契約の中で「責任制限」についてのワード検索を行うことで、関連する契約を見つけることができます。しかし、各契約を開いて読んで、役に立つかどうかを確認する必要があります。私たちのソフトウェアは、会社全体の契約の中で、責任制限条項を含む契約を瞬時にスキャンし、弁護士が指定したパラメータに基づいて、特定の日付やその他の条件で絞り込んだものを表示します。チャート形式でデータを提示します。チャートには、契約の署名日、取引の金額、責任制限条項の言語が表示されます。これにより、弁護士は各ドキュメントを手動で読む必要性を大幅に削減できます。

調達チームも、ワード検索や日付検索を使用して、誰が何を負っているか、いつ支払われるかを正確に把握できます。調達マネージャーや契約マネージャーは、自動更新を逃したり、リースを終了したり、出荷遅延による収益への影響を見逃したりすることが増えたため、2020年のパンデミックにより、このような活動が大幅に増加しました。

7月に、私たちはEvisort Contract Workflowを立ち上げました。これにより、調達マネージャーは契約をより迅速に署名することができます。これは、Contract Management製品のデータを使用して、新しい契約の作成を自動化します。法務チームが承認したテンプレートを使用します。プレミアムリスク識別モジュールは、問題のある文章を識別し、事前に設定された基準に基づいて修正を提案します。ツールは、承認プロセスを最も効率的に促進するのに役立ちます。調達マネージャーは、さまざまな条件と条項に基づいて承認者を割り当て、ダッシュボードからすべての署名待ちの契約を一目で確認できます。Contract WorkflowとContract Managementを組み合わせることで、調達と法務のすべてのメンバーが契約の状態と義務について一致した理解を持ちます。

Evisortについてさらに何か共有したいことはありますか？

私たちのAIの主な応用は、エンドツーエンドの契約管理ですが、実際にはAI会社です。シリーズAの資金調達を使用して、AIをトレーニングし、顧客がさまざまなビジネスで求めるユースケースを認識する能力を無 peerにしました。私たちは、Evisortを訪問して、詳しく知りたい読者に感謝します。