Lighthouse

概要

Lighthouse は、Seattle に本社を置く eDiscovery とリーガルデータのサービス企業です。Lighthouse から買うのはユーザー単位のソフトウェアライセンスではなく、レビュー済みのプロダクション、秘匿特権ログ、データセットの初期分析といった成果物です。同社は事業歴 30 年をうたっています。ニューヨークのプライベートエクイティ Lightyear Capital が 2019年から支配持分を保有し、Microsoft に約 24 年在籍した Ron Markezich が 2022年10月から CEO を務めています。Lighthouse は 2021年8月に H5 を買収し、約 250 人の人員と、同社初の文書レビュー部門を手に入れました。このレビュー部門が AI 製品の土台になっています。

現在の主力製品は、2026年1月21日に発表された LighthouseIQ です。Lighthouse のプライベート Azure 環境上で、IQ Fabric と呼ばれるデータ層の上に動き、4 つのアプリケーションで構成されます。

• IQ Answers：正式なレビューが始まる前に、収集済みデータセットに自然言語で質問できます。
• IQ Case Strategy：時系列表、タイムライン、ストーリー構築、証言録取や証人聴取の準備を行います。
• IQ Review：関連性の判定に予測 AI、論点コーディングに生成 AI を使い、判断ごとに要約と根拠を付けます。結果は Relativity に返され、Lighthouse のコンサルタントがワークフローを主導します。
• IQ Priv：秘匿特権を予測し、標準・カテゴリー別・ハイブリッドの各形式で、編集可能なログ行を下書きします。

Lighthouse はこのほか、Relativity 上での eDiscovery 運用、Relativity aiR の再販、Spectra というセルフサービス型サブスクリプション、フォレンジック収集、情報ガバナンスも提供しています。Cleary Gottlieb が LighthouseIQ の初期ユーザーとして名前を挙げられ、2026年3月のリリースでは Arnold & Porter、Kirkland & Ellis、Baker Botts のコメントが引用されています。

この製品が答える問い

本当の選択は マネージド型の AI レビューか、セルフサービス型プラットフォームか です。Relativity、Everlaw、DISCO を使う場合、AI を回して検証の責任を負うのは自社チームか、法律事務所の訴訟支援部門です。Lighthouse の場合は、Lighthouse がモデルを運用し、ワークフローに責任を持ちます。これが特に効くのは、相手方に規制当局がいる案件です。Lighthouse は、DOJ と FTC が同社のレビューと秘匿特権の成果物を受け入れたと述べていますが、対象案件は明かしていません。

Lighthouse が公表している性能指標はすべて自己申告です。それでも、このセグメントでは最も具体的な数字です。

• Microsoft の秘匿特権レビュー。 Lighthouse のトップページに、Microsoft の Director of Discovery Programs のコメントが掲載されています。チームが約 190,000 件と見込んでいた秘匿特権レビュー対象が 24,000 件強に収まり、Microsoft はこれを時間とコストのほぼ 90% 削減と表現しています。
• 秘匿特権の精度。 ブラインド比較で、IQ Priv のログ記述は契約弁護士の記述より 12% 正確でした。150 万件の文書を扱ったある案件では、秘匿特権の検索語より 6.6 倍正確でした。
• 早期の把握。 ある顧客のベンチマークでは、continuous active learning によるレビューが 3 週間かけて見つけた重要文書を、IQ Answers は 3 時間で見つけました。別の案件では 2,000 万件超の文書を数週間で分析し、推計 770 万ドルのレビュー費用を回避したとしています。

いずれの数字も独立した監査は受けていません。範囲が明確な案件でワークフローに何ができるかを示す材料として読み、自社の契約に使える数字としては扱わないでください。

価格の実態

LighthouseIQ に定価はありません。一方で Lighthouse は、Spectra サブスクリプション契約に基づくサービスの料金表を公開しており、「2023年料金」と記載されています。サービス主導の eDiscovery の請求が何で構成されるかがわかります。

• データ取り込み 39 ドル/GB、レビュー用エクスポート 175 ドル/GB、プロダクション 250 ドル/GB
• オンラインホスティング 12 ドル/GB/月、Relativity ユーザー 89 ドル/ユーザー/月
• 関連性レビュー 0.58 ドル/文書、プロジェクト最低額 97,500 ドル
• 自動秘匿特権ログ 3 ドル/文書、プロジェクト管理 175 ドル/時間、フォレンジック収集 295 ドル/時間

この料金で試算すると、200 GB の案件を 6 か月ホスティングするだけで、誰かが文書を 1 件でもレビューする前に、ホスティング約 14,400 ドルと取り込み 7,800 ドルがかかります。400,000 件の関連性レビューを 0.58 ドルで行えば、さらに 232,000 ドルが加わります。LighthouseIQ はこの最後の項目を減らすものとして売られているので、IQ Review と IQ Priv の価格は、文書単位または案件単位の数字として、これらの料金と直接並べて提示させてください。IQ Answers のトライアルは、条件を満たす組織であれば無料で、事前のコミットメントも不要です。

最適な対象

大企業の社内訴訟・調査の責任者と、それを支える AmLaw 法律事務所の eDiscovery パートナーで、数百万件規模の文書を扱う案件を持つ人です。HSR のセカンドリクエスト、規制当局の調査、会社の命運がかかった訴訟など、秘匿特権のミスが高くつき、期限が動かない案件が該当します。

向いていないのは、案件がおおむね 100 GB 未満の場合や、自社チームでレビューを回したい場合です。97,500 ドルのレビュー最低額だけで、ミッドマーケットの案件の大半は対象外になります。その規模ならセルフサービス型プラットフォームのほうが安く、作業を社内に残せます。

代替候補と、それを選ぶべき場面

• Relativity：レビュープラットフォームの市場シェア首位で、Lighthouse 自身もこの上で納品しています。自社で AI レビューを運用し、その妥当性を説明できる訴訟支援チームがあるなら、RelativityOne と aiR を直接導入し、サービスは案件ごとに調達してください。
• Epiq と Consilio：もう一方の大手マネージドレビュー事業者で、Lighthouse の提案と比較する見積もり先として適切です。すでにパネル契約があり、価格が同水準ならこちらを選んでください。Lighthouse の強みは、秘匿特権の結果を公表している新しい AI 層です。
• Everlaw：生成 AI をプラットフォームに組み込んだクラウドネイティブの挑戦者です。中規模案件が多く、モダンなセルフサービス UX と予測しやすいプラットフォーム価格を求めるなら選んでください。
• DISCO：AI による質疑応答を備えたセルフサービス型レビューです。ソフトウェアと任意のレビューサービスを 1 社にまとめたい事務所に向いています。
• Logikcull：小規模案件や subpoena 対応向けです。案件単位のセルフサービスが、どのマネージド契約よりも合理的な場面で選んでください。

注意点

• ベンチマークはすべてベンダーの数字です。 90%、3 時間対 3 週間、12% という数字は、Lighthouse 自身のリリースと顧客の推薦コメントに由来します。対策： SOW に、自社案件でのサンプリングによる recall と precision をプロダクション前に報告する検証プロトコルを盛り込み、AI レビューの料金をその達成を条件にしてください。
• 小規模案件では最低額と GB 単価が支配的になります。 97,500 ドルのレビュー最低額に、GB 単位の取り込み・エクスポート・ホスティングが加わると、小さな案件の価値を上回ることがあります。対策： 想定ボリュームで 2023年料金ベースの総コストを試算し、ホスティングの上限額、または決まった日付での nearline ストレージへの移行を交渉してください。
• 買っているのはサービスであり、自社で制御できるシステムではありません。 公開 API も MCP サーバーもなく、IQ Review の結果は Lighthouse のコンサルタント経由で Relativity に届きます。対策： データのエクスポート形式、コーディング履歴、編集可能な形式の秘匿特権ログを、案件終了時の納品物として契約に明記し、別のベンダーが案件を引き継げるようにしてください。
• AI の成果物は精査の対象になります。 規制当局が過去に成果物を受け入れたことは、相手方弁護士や裁判官を拘束しません。対策： ログに載せたすべての文書について IQ Priv の根拠と QC サンプルを保存し、AI レビューのプロトコルを相手方と合意するか ESI 命令に盛り込んでから依拠してください。