訴訟における「ビッグデータ」の活用拡大についてまだ耳にしていないなら、近く耳にすることになるだろう。これは、陪審がなぜ被告側が「核爆弾級」と呼ぶような評決を下すのかを理解するうえで多くを物語る。保険会社や「大企業」は、損害賠償額に上限を設けてそれを抑え込もうとロビー活動を行っている。ビッグデータは、訴訟弁護士が事件の真の価値を見いだす力を与えている。そして多くの場合、その「真の価値」は、弁護士本人や被告側が考えていたよりもはるかに高い。本稿では、ビッグデータの専門家と、それを用いて事件を評価し、より大きな賠償獲得に向けて交渉または訴訟を行ってきた訴訟弁護士の声を紹介する。
訴訟版のビッグデータとは、大規模な陪審フォーカスグループを組織的かつ高度に活用することを指す。映画スタジオが試写会の観客を使うことの訴訟版である。ある訴訟について、75〜300人規模の陪審フォーカスグループは、どのような人がどの傷害をより重視するのか、なぜ重視するのか、誰を信頼するのか、そして何がより高額な賠償評決を促すのかを教えてくれる。
訴訟弁護士が特に注目しているのは、この最後の情報である。何が陪審に、100万ドル（約1億5800万円）の賠償額を500万ドル（約7億9000万円）、1000万ドル（約15億8000万円）、あるいは1億ドル（約158億円）へと引き上げさせるのか。保険会社は何年も前からこうした手法を使ってきた。多くの原告側弁護士もそれに追いついてきている。
「大陪審」からビッグデータを集める
優れた調査がそうであるように、ビッグデータの質は、それを作成するチームの質に左右される。手法や戦術について最も掘り下げた議論の一部は、JuryBallの考案者たちによるものだ。彼らは著書や年次カンファレンスを通じてその方法を教えている。3人の訴訟弁護士は、2021年にビッグデータを活用し、2900万ドル（約45億8000万円）、3800万ドル（約60億円）、9100万ドル（約144億円）の3件の評決を得た後、共同でJuryBallを執筆した。ジョン・キャンベルとアリシア・キャンベル（Campbell Law）、そしてショーン・クラゲット（Claggett & Sykes）は、ほぼ10年にわたり協力してきた。Campbell Lawがビッグデータを担い、Claggett & Sykesが弁護士による事件での示唆の実装を支援する。その成果は爆発的だった。JuryBallチームは1600件超の事件を研究し、コンサルティングまたは訴訟遂行を通じて総額71億ドル（約1兆1200億円）超の結果に関与してきた。
ジョンはシンプルな計画をこう説明する。「各当事者にとって最良の証拠を含め、事件を公平かつ正確に実在の人々に提示する。科学的に妥当な調査を設計し、実在の人々を集め、彼らが真剣に注意を払うようにしたうえで、データを慎重かつ精密に分析する」
想定される陪審を代表するのに十分な参加者が必要だ。つまり、「大陪審」が必要になる。高所得者、NASCARファン、退職者が多すぎる場合は、その回答を比率に応じて割り引かなければならない。ビッグデータを扱うグループによって規模は異なり、小規模な調査も大規模な調査も提供されている。
大陪審の規模が大きいほど、分析できるデータの質は高まる。これは、10〜15人規模の従来型「陪審フォーカスグループ」とは異なる。ジョージア州を拠点とし、不法死亡事件で1000万ドル（約15億8000万円）を超える賠償獲得を数多く実現してきた訴訟弁護士ジョー・フリードはこう語る。「フォーカスグループは常に有用なツールだったが、サンプルサイズの制約や、代替理論、順序立て、証拠を検証する際の課題を常に抱えていた。ビッグデータ調査は、それらを大きく解消してくれる」
正確な結果を得るには、実際の裁判で提示されるのと同じ形で、大陪審に事件を提示する必要がある。つまり、双方にとって最良の主張、反論、再反論を見つけ、提示するということだ。弁護士や主要証人の動画を見せ、それぞれが裁判で述べるであろう内容をおおむね語る必要がある。そして、想定されるシナリオごとに複数の調査を実施する必要がある。特定の証拠が排除されたら回答はどう変わるのか。証人が証言を認められなかったらどうか。異なる陪審説示ではどうか。
コロラド州史上最大の施設所有者責任評決を勝ち取った同州拠点の訴訟弁護士カート・ゼイナーはこう語る。「ビッグデータは、最も重要な戦略上の問いの一部について、勘に頼る部分を取り除いてくれる。どのような陪審員が有利または不利に働くのか、人々は損害をどの程度の価値として評価するのか、といった問いだ」
データは評決予測において驚くほど正確だった。アリシア・キャンベルは言う。「データが数パーセントポイントの範囲内に収まった事件は何十件もある。平均すると、損害賠償額は20%以内で予測でき、過失割合はさらに近い」
ビッグデータを武器に交渉する
和解交渉は主に、陪審がどう判断するかについて双方がどう予測するかによって動く。もちろん、原告寄りに偏った調査に基づくビッグデータに意味はない。
ウィスコンシン州を拠点とする訴訟弁護士アル・フェックラーは、特に保守的な法廷地での1500万ドル（約23億7000万円）の評決をビッグデータのおかげだとする。「被告側の主張を軽く扱ってはならない。彼らの主張がどれほど強く響くのかを正確に知る必要がある。賠償額についても責任割合についても、予測の正確さには驚かされた。ビッグデータは、最近のある事件の位置づけと解決にも役立った。私はその事件の価値をデータが示したよりもはるかに高いと考えていた。つまり、正しく行えば、データは事件の弱点も明らかにできる」
オレゴン州を拠点とする訴訟弁護士ロン・チェンは、最近の医療過誤事件でビッグデータを活用した。「より高い金額から交渉を始める自信を与えてくれ、それに見合う結果が得られた」。1000万ドル（約15億8000万円）超の評決を複数獲得するのに貢献してきたフロリダ州拠点の訴訟弁護士マリアーノ・ガルシアはこう語る。「われわれはおそらく、その事件を過小評価していることが分かった。それに加え、新たな圧力点がいくつも見えた」
ビッグデータで評決額を伸ばす
もっともな理由から、最も注目されるのは比較テストである。何がより多くの陪審員に被告の責任を認めさせるのか。何が損害賠償額を引き上げさせるのか。何が懲罰的損害賠償を認めさせるのか。
すべての事件は異なる。事実関係がほぼ同じ2つの事件でも、原告と被告、そして双方の弁護士がどれほど信頼できると受け止められるかによって、大きく変わり得る。ジョン・キャンベルはこう語る。「何が最も大きく流れを変えるのか、われわれはしばしば驚かされる。誰も注目していなかった事実であることもある。被告側が自分たちにとって『有利』だと考えている事実が、実際には致命的なこともある。データは驚きに満ちている。弁護士が簡潔で明確な事件提示をできるよう、どこに焦点を当てるべきかを突き止めるのがわれわれの仕事だ。確かなことが1つある。陪審員が責任について確信を強めるほど、損害により十分に集中できるということだ」
ビッグデータはまた、最も成功している訴訟弁護士の一部が用いてきた、確立された数々の裁判戦略を確認し、裏付けてもいる。
たとえば、JuryBallの共同創設者たちは、ワシントン州を拠点とする訴訟弁護士リック・フリードマンが教える戦略を挙げる。陪審が適用できるシンプルな「道路上のルール」を特定するというものだ。トラック会社が運転手にスピードを出すよう促していた事件であれば、そのルールは「会社は運転手に自らの限界を理解するよう訓練すべきである」かもしれないし、「会社は運転手に、安全に働ける時間を超えて働くよう圧力をかけるべきではない」かもしれない。ビッグデータは、そのようなルールを持つことの有効性を証明する。さらに、どのルールが最も効果的かを特定できる。
ビッグデータは、プロのマーケターや政治戦略家が研究するような修辞上の影響も明らかにする。言葉の選択だけで、すべてが変わることがある。がん性の増殖物を破裂させた医師を相手取った医療過誤訴訟で、キャンベル夫妻は、その増殖物を「腫瘤」と呼ぶ場合と「腫瘍」と呼ぶ場合の効果を検証した。大陪審では、「腫瘍」の方が危険性をより効果的に伝えると考えた人が、「腫瘤」の約4倍に上った。訴訟弁護士が裁判でそれを何と呼ぶことにしたか、想像できるだろうか。
より小規模な事件におけるビッグデータ
訴訟におけるビッグデータの利用は、大規模調査の費用を支えられない小規模な事件でも広がっている。75人規模の調査では、より大きな集団ほどの精度は得られないが、それでも多くを学べる。
ジョン・キャンベルはこう語る。「小規模な調査からも、われわれは日常的に重要な教訓を得ている。賠償額、焦点、戦略をかなりの自信を持って予測するには十分だ」。キャンベル夫妻は最近、小規模事件で使うためのDIY型スモールデータ・ソリューション、Focus with Fredを構築した。その利用拡大は、大規模事件でビッグデータ利用を後押しするほどの価値がない多くの事件でも、近くデータが使われるようになることを示唆している。
カリフォルニア州を拠点とする訴訟弁護士シャーラド・ミランファーは、スモールデータを活用して実際に成果を上げている。「本格的な調査ほどの洞察は得られないかもしれないが、小規模な調査でも、テーマを磨き、われわれの事件に価値を加える可能性がある論点、あるいは価値を損なう可能性がある論点について洞察を与えてくれる」
スモールデータの利用が広がるにつれ、こうした小規模調査の有効性や改善に関するデータも見え始めるだろう。Insurance Journalのこの記事で指摘されているように、保険会社や大企業は間違いなく注視している。
