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Jul 24, 2023

ロサンゼルス郡国選弁護人が AWS で事件管理システムをアップグレード

Erin Brereton は、50 を超える雑誌、新聞、オンライン出版物でテクノロジー、ビジネス、その他のトピックについて執筆してきました。 モハメド・アル・ラウィがロサンゼルス郡公立に加わったとき

Erin Brereton は、50 を超える雑誌、新聞、オンライン出版物でテクノロジー、ビジネス、その他のトピックについて執筆してきました。

モハメド・アル・ラウィ氏が2019年にロサンゼルス郡国選局に初代CIOとして入社したとき、組織の紙使用量を削減し、事件関連情報にアクセスしやすくすることが中心目標であった。

しかし、アル ラウィ氏が発見したのは、事件関連情報の管理に使用されているさまざまなレガシー システム (同氏が COBOL プログラミング ベースのグリーン スクリーンと呼ぶ 1960 年代に遡るシステムを含む) が使用されていたということでした。

そこで、国選弁護所は事件管理システムに利用可能な選択肢を調査し始めた。 1 億 6,000 万件の記録と、関連する事件情報が含まれる約 10 万箱の紙をデジタル化する必要があるだけでなく、法執行機関などの司法制度パートナーから定期的に受け取る文書の処理方法も決定する必要がありました。これには追加の物理ファイルが含まれる可能性があります。

「私たちは、依然として紙の形式で情報を提供している多くの司法機関と協力しています。 何千もの文書が私たちに物理的に届けられます」とアル・ラウィ氏は言います。 「組織を変革することはできますが、外部のアナログ情報源についてはどうすればよいでしょうか?」

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当初、ロサンゼルス郡国選局は、中央システムに情報を入力するためにデータ入力スタッフを採用することを検討していましたが、その役割を果たす人材を雇用するのはかなりの作業になることに気づきました。

「計算してみると、警察の報告書から関連情報を入力するには、1 件あたり平均 24 分かかることがわかりました」とアル ラウィ氏は言います。 「私たちは99の逮捕機関から文書を受け取っている。 広大な郡です。 私たちには1,000万人の住民がいます。 郡内の 30 以上の場所に数十人のデータ入力スタッフを配置する必要がありました。」

国選弁護所は代わりに、紙をデジタルファイルに変換できるテクノロジーベースの代替手段の検討を開始した。

Al Rawi 氏によると、複数のベンダーと話し合い、Amazon Web Services で概念実証のパイロットを実施した結果、同社のソリューションのうち 3 つを使用することに決めました。 Amazon Comprehend は、機械学習を通じてテキスト内の洞察と関係を特定できる自然言語処理サービスです。 そして、AWS のクラウド オブジェクト ストレージ サービスである Amazon S3。

AWS の米国公共部門教育および州・地方自治体担当バイスプレジデントである Kim Majerus 氏は、これらのソリューションを組み合わせることで、ロサンゼルス郡国選弁護局が複数の機関からの大量の文書や報告書を処理するのに役立ったと述べています。 弁護士は、法廷に大量の紙を持ち歩く必要がなくなり、デジタル化された事件関連情報に迅速にアクセスできるようになりました。

「特に政府では、多くのレガシー システムが見られます」とマジェラス氏は言います。 「国選弁護人の事務所の指導者たちは、合理化と効率化の機会を真剣に考えていました。 これにより、防御側、つまりロサンゼルス郡の実際の職員に、より機敏な環境が提供されます。 何かを探す代わりに、それはすぐに手に入るのです。 情報の抽出が容易になるため、各ケースに最適なサポートが可能になります。」

モハメド・アル・ラウィ ロサンゼルス郡国選局 CIO

基本的にすべてのオフィスの拠点にある HP スキャナーには、弁護士やサポート スタッフが文書をスキャンするときに文書に添付できる QR コードがプログラムされています。 システムは、ケース、文書タイプ、転送先のフォルダーを自動的に識別します。

逮捕機関からの文書には一般に一貫した種類の情報が含まれているため、AWS ベースのシステムは人工知能を使用してページ内の各セクションを識別して抽出できます。 アル・ラウィ氏によると、機械学習機能により、実行すればするほどプロセスがより微妙になり、正確になるという。