論文の概要: A Comprehensive Framework for Efficient Court Case Management and Prioritization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14892v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 17:11:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.966379
• Title: A Comprehensive Framework for Efficient Court Case Management and Prioritization
• Title（参考訳）: 効率的な訴訟管理と優先化のための包括的枠組み
• Authors: Shubham Varma, Ananya Warior, Avani Sakhapara, Dipti Pawade,
• Abstract要約: インドの司法制度は、約5200万件の仮審で重大な課題に直面している。 本研究では,訴訟の分類と優先順位付けを行うクラウドベースのソフトウェアフレームワークを提案する。 裁判は最初、記録または裁判所登録官の支持者によって入力され、続いて聴聞日の自動割り当てが行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Indian judicial system faces a critical challenge with approximately 52 million pending cases, causing significant delays that impact socio-economic stability. This study proposes a cloud-based software framework to classify and prioritize court cases using algorithmic methods based on parameters such as severity of crime committed, responsibility of parties involved, case filing dates, previous hearing's data, priority level (e.g., Urgent, Medium, Ordinary) provided as input, and relevant Indian Penal Code (IPC), Code of Criminal Procedure (CrPC), and other legal sections (e.g., Hindu Marriage Act, Indian Contract Act). Cases are initially entered by advocates on record or court registrars, followed by automated hearing date allocation that balances fresh and old cases while accounting for court holidays and leaves. The system streamlines appellate processes by fetching data from historical case databases. Our methodology integrates algorithmic prioritization, a robust notification system, and judicial interaction, with features that allow judges to view daily case counts and their details. Simulations demonstrate that the system can process cases efficiently, with reliable notification delivery and positive user satisfaction among judges and registrars. Future iterations will incorporate advanced machine learning for dynamic prioritization, addressing critical gaps in existing court case management systems to enhance efficiency and reduce backlogs.
• Abstract（参考訳）: インドの司法制度は、約5200万件の差し迫った事件で重大な課題に直面しており、社会経済的安定性に重大な遅延をもたらしている。 本研究では, 犯罪の重大性, 当事者の責任, 事件提出日, 過去の聴聞データ, 優先レベル(例えば, ウルジェント, 中, 普通) を入力として, 関連するインド刑法(IPC), 刑事訴訟法(CrPC), その他の法的区分(例えば, ヒンドゥー婚姻法, インド契約法)に基づいて, 訴訟を分類・優先順位付けするクラウドベースのソフトウェアフレームワークを提案する。 裁判は最初、記録または裁判所登録官の提唱者によって入力され、続いて、裁判所の休日や休暇を考慮に入れながら、新しい事件と古い事件のバランスをとる自動聴聞日割り当てが行われる。 このシステムは、過去のケースデータベースからデータをフェッチすることで、プロセスの合理化を行う。 提案手法は, アルゴリズムの優先順位付け, 堅牢な通知システム, 司法相互作用と, 審査員が日々の事件数とその詳細を見ることができる機能を統合する。 シミュレーションにより, 信頼性の高い通知配信と, 審査員や登録員の肯定的なユーザ満足度により, ケースを効率的に処理できることが示される。 将来のイテレーションでは、動的優先順位付けのための高度な機械学習が組み込まれ、既存の裁判所ケース管理システムにおける致命的なギャップに対処して、効率の向上とバックログの削減が図られる。

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