75%
手作業による文書レビューと比較した場合のコスト削減
文書レビューはディスカバリーコストの75％以上を消費する可能性があります。Aviatorのレビューは、同じ品質を大幅に低コストで提供します。
88%
より迅速な文書レビュー
生成AIの自動化により、レビュー時間を数か月、数週間から数日、数時間に短縮し、訴訟や調査において戦略的に優位に立つことができます。
90%+
最適化されたワークフローによるリコール
専門家による迅速なエンジニアリングと実績のあるワークフローにより、卓越したレビュー品質を実現します。これは、OpenText™がTAR分野で10年間培ってきたリーダーシップに基づいています。

OpenText eDiscovery Aviatorの利用を開始する方法

スワイプして詳細を見る	対応	対応のタイミングの理由	リソース
ステップ
柔軟な展開オプション	eDiscovery Aviator—オンデマンド、マルチマターサブスクリプション、またはプライベートクラウドのオプションを選択してください。	クラウドネイティブAviatorはワークフローにシームレスに統合されます	展開オプションを表示
Aviatorの機能を探索	重要な文書の概要からAviatorのレビューまで。	必要なときに、必要な場所で効率性を実現できます。	デモをご覧ください
ケースに関する洞察を収集	Aviatorを使用して文書の要約を行うか、調査またはECAのためのデータを探索します。	小さなことから始めて、生成AIに対する自信を高めます	ビデオを見る
自社データでAviatorレビューをテスト	透明性の高いトークン推定値で基準を絞り込むためのサンプルデータセットを提出します	本格的な見直しに着手する前に、結果に自信を持ち、コストを把握できます	さらに詳しく
専門家の指導を受ける	OpenText™のプロフェッショナルサービスチームにサポートとベストプラクティスについて相談します	法務ワークフローの専門家と数十年にわたるTARのリーダーシップ経験を持つ専門家の支援で生成AI導入のリスクを軽減します	生成AIの活用をスムーズに開始
マネージドレビューサービスで結果を強化	Aviatorとマネージドレビューの併用でさらなる節約が実現できます	生成AI技術と専門的なプロンプトエンジニアリングを組み合わせれば10〜20％の追加コスト削減が可能に	提供内容の詳細を確認

OpenText eDiscovery Aviatorについて詳しく知る

2025年8月22日

生成AIの基礎を構築：生成AIを活用して訴訟業務を強化

パート1：よりスマートなeディスカバリーのための生成AIスキルの構築方法を学びましょう。

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December 2, 2025

リーガルAIの波に乗る: OpenText World 2025からの専門家による洞察

OpenText World 2025で、法務リーダーはeDiscoveryで生成AIを使用する5つの実用的な方法を共有しました。

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2025年11月3日

データ過多から戦略的な明確化へ：AIが早期症例評価をどう変えるか

OpenText Aviator Rapid ExplorationがGenAIを使用して、即座に洞察と明確さを提供する方法をご覧ください。

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2025年11月3日

OpenText eDiscoveryの最新情報

OpenText eDiscoveryの最新情報を入手し、より高速で賢い分析を実現します。

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2025年9月15日

MDRに生成AIを組み込む：生成AIで訴訟実務をスムーズに開始

生成AIを管理文書レビュー（MDR）のアウトソーシングに直接組み込む方法を学びます。

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OpenText eDiscovery Aviator FAQ

OpenText eDiscovery Aviatorは、OpenText eDiscoveryに追加された、または追加される予定の大規模言語モデル（LLM）機能です。これらの機能は、OpenText Aviatorのアイコンで識別されます。現在、これらの機能には以下が含まれます。
- Aviatorの主要ドキュメント要約
- Aviatorの要約
- コンセプトラベルの要約
- Aviatorのレビュー
- Aviatorの迅速な探索
Aviatorの機能は、AWSの全リージョンにおいて、適切な法的書類に署名したOpenText eDiscovery（シングルテナントまたはマルチテナント）クラウドのすべての顧客が利用できます。
Aviatorの機能を支えるLLMは多言語機能を備えています。現在、この機能の主なテストと検証は、英語の文書とプロンプトで行われています。
OpenText eDiscoveryはBedrock APIを通じてAmazon Bedrockに接続します。OpenText eDiscoveryとLLMの相互作用はトランザクション的です。
- OpenText eDiscoveryジョブは、顧客のOpenText eDiscovery AWS環境から直接、Amazon Bedrock APIを通じてLLMとのセッションを作成します。
- リクエストは、必要な情報（通常はプロンプト＋ドキュメントテキストですが、機能によって異なります）とともにLLMに送信されます。
- LLMは、顧客のOpenText eDiscovery AWS環境に応答を返します。
- LLMとのセッションが終了し、すべてのデータがAWS Bedrockから削除されます。
LLMとのインタラクションはプロジェクトレベルで行われ、LLM機能のインタラクションごとに個別のセッションが作成されます。
いいえ。LLMとのセッションが終了すると、セッションのデータはAmazon Bedrock/LLM側に残りません。Amazon Bedrockは顧客データをサービスログに保存・記録しません。
Amazon BedrockはLLMのディープコピーを実行し、それをホストします。LLMプロバイダー（Anthropic）には、Amazon Bedrock内のモデルへの読み取り/書き込みアクセスやインターネットアクセスがありません。
OpenTextはモデルをトレーニングしません。OpenText eDiscovery Aviatorでアクセス可能なモデルは、大規模言語モデルプロバイダーによって事前トレーニングされています。顧客データ、入力プロンプト、出力がLLMモデルのトレーニングに使用されることはありません。LLMの結果はプロジェクト間で共有されません。