テキストマイニングを用いた統合報告書の評価モデルの構築法
Method for constructing an evaluation model of integrated reports using text mining (AI translation)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、テキストマイニング技術を用いて統合報告書を評価するモデルの構築手法を提案する。統合報告書の質を定量的に評価することで、企業の開示改善に貢献する。
English
This paper proposes a method for constructing an evaluation model of integrated reports using text mining. It enables quantitative assessment of report quality, aiding companies in improving their disclosures.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では統合報告書の発行が進んでおり、SSBJや有報の開示強化が求められる中、テキストマイニングによる評価手法は実務に直結する。
In the global GX context
Globally, integrated reporting is aligned with ISSB and IIRC frameworks. This text-mining evaluation method offers a scalable approach to assess disclosure quality and consistency.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel text-mining methodology for evaluating integrated reports, contributing to disclosure analytics research.
🏢実務担当者:Offers a tool for self-assessment of integrated report quality, helping to meet investor and regulatory expectations.
🏛政策担当者:Highlights potential for automated evaluation of disclosure frameworks, informing standard-setting.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- J-STAGE https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/143/8/143_793/_article/-char/ja/first seen 2026-07-18 04:33:55
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。