ウェブアーカイブからの自動ESG開示測定の監査
Auditing Automated ESG Disclosure Measurement from Web Archives (原題)
Tristan Till, Niklas Till, Gianfranco Gianfrate, Florian Matthes
🤖 gxceed AI 要約
日本語
ウェブアーカイブを情報源として、自動化されたESG開示測定の信頼性を監査する手法を検討した研究。企業のウェブ上の開示データを機械的に抽出・評価する際の妥当性検証に焦点を当てる。ESGスコアリングや開示分析の自動化における品質保証の重要性を示唆する。
English
This study examines how to audit automated measurement of ESG disclosure drawn from web archives. It focuses on validating the reliability of machine-extracted corporate sustainability disclosures. The work highlights quality assurance needs for automated ESG scoring and disclosure analysis.
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
SSBJ基準や有報・統合報告書のデジタル開示が進む日本では、自動抽出したESG情報の監査可能性が投資家対応の信頼性確保に直結する。開示インフラ整備を進める日本企業・監査法人にとって示唆が大きい。
In the global GX context
As CSRD, ISSB and SEC climate rules push machine-readable disclosure, auditing automated ESG measurement speaks directly to assurance and data-quality debates in global disclosure infrastructure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a framework for validating automated ESG disclosure measurement, relevant to disclosure-infrastructure and AI×ESG methods research.
🏢実務担当者:Helps disclosure teams assess the reliability of automated tools that scrape and score their ESG disclosures.
🏛政策担当者:Informs regulators on assurance and audit standards for machine-extracted ESG data in disclosure regimes.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1145/3858063.3858897first seen 2026-11-15 05:25:41
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。