EvenUp AI（イーブンアップエーアイ）

EvenUp AI とは

EvenUp AIは、個人傷害（Personal Injury：PI）訴訟に特化したAIプラットフォームである。2019年にRaj Amin、Ray Miryala、David Sarnoffによって設立され、本社はサンフランシスコ。AI/LLMを活用して、従来は弁護士とパラリーガルが数日〜数週間かけて作成していたDemand Letter（損害賠償請求書）の作成を数時間に短縮する。

個人傷害訴訟の特殊性

個人傷害訴訟（交通事故・医療ミス・施設での転倒・製品欠陥等）は、米国の民事訴訟の中で件数が最も多いカテゴリの一つだ。その特徴として: 大量の医療文書処理（治療期間が長い案件では医療記録が数百〜数千ページに及ぶ）、損害賠償額算定（治療費・逸失利益・精神的苦痛の合計を正確に算出する必要がある）、定型化された文書（Demand Letterは法的要件を満たす一定の構成に従うためAIによる自動化に適している）という特性からPIはリーガルAI自動化の「ローハンギングフルーツ」として早期から注目されていた。

EvenUpの技術的アプローチ

文書解析パイプライン: 医療記録（カルテ・診断書・治療記録）・事故報告書・保険書類・警察レポートをOCRとNLPで解析する。医療用語・傷病コード（ICD-10）・治療プロセスを正確に抽出するドメイン特化モデルを搭載。損害額算定エンジン: 医療費（実費・将来推定費）・逸失利益・Pain & Suffering（精神的苦痛）を過去の類似判例・和解額データと照合して算定する。Demand Letter生成: 算定した損害額と証拠文書を組み合わせて、法的に有効なDemand Letterの草案を生成する。管轄区域・保険会社の傾向に応じたカスタマイズも可能。弁護士が最終レビューして送付する。

事業規模と成長

2024年Series C調達額: 約1億3500万ドル（リードインベスター: Bain Capital Ventures）。累計調達額: 2億ドル超。処理案件数: 2024年時点で数十万件の案件を処理。導入ローファーム数: 数百のPI専門ローファームが利用（具体数は非公開）。

PI特化の競合優位性

HarveyやCoCounselが汎用的な法律AIを目指す中、EvenUpはPI訴訟に特化することで: 医療文書解析の精度（ICD-10コード・医療処置・薬剤名の解析精度が高い）、損害額データベース（過去の和解額・判決額データを大量に保有し算定精度が高い）、ローファーム統合（PI専門ローファームの業務フローに特化）、規制対応（州ごとに異なるPI訴訟の手続き規則に対応）という優位性を持つ。

課題と批判

AI生成文書の品質保証: Demand Letterは法的効力を持つ文書であり、事実誤認や誇張があると依頼人の信頼性を損ない交渉に不利に働く。AI生成コンテンツの最終確認プロセスを弁護士が省略するリスクがある。データプライバシー: 医療記録は高度に機密性の高い個人情報（PHI: Protected Health Information）であり、HIPAAなどの医療プライバシー法に準拠した処理が求められる。

まとめ

EvenUp AIは「ニッチに徹した垂直統合型リーガルAI」の成功例だ。汎用LLMを万能として提供するのではなく、PI訴訟という明確な業務ドメインに絞り込むことで医療文書解析・損害額算定・Demand Letter生成の三位一体のバリューを提供している。1億ドル超の大型調達は、法律特化AIの市場ポテンシャルへの投資家信頼を示すものだ。