エージェント型AIを活用したESGコンサルタント：持続可能なビジネス実践のための高度なコンプライアンスギャップ分析ツール
Agentic AI-Powered ESG Consultant: An Advanced Compliance Gap Analysis Tool for Sustainable Business Practices (原題)
Chethan K Murthy, Prateek Verma, Subhash Mondal
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、CSRDやBRSRなどの規制に対応するため、プライバシー保護型のローカルRAGシステムを用いたエージェント型AI ESGコンサルタントを提案する。反復検証と負の制約メカニズムにより、企業開示と法規制のギャップ分析を自動化し、業界特異性と引用トレーサビリティで有意な改善を示した。RAGAS評価で忠実度0.92を達成し、コンシューマー向けハードウェアで動作する。
English
This paper introduces an agentic AI ESG consultant using a privacy-preserving, localized RAG system to automate ESG compliance gap analysis for regulations like CSRD and BRSR. It bridges corporate disclosures and legal statutes via iterative verification and negative constraints, showing significant improvements in industry specificity and citation traceability over baselines. RAGAS evaluation confirms high faithfulness (0.92) and context precision (0.88), running on consumer hardware.
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SSBJ開示が始まり、企業のESGコンプライアンス負担が増大している。本システムは、規制要件の自動分析により、日本の企業が効率的に開示対応を行うための示唆を提供する。特に、データ主権を重視したローカル実行は、日本企業の機密情報保護ニーズに合致する。
In the global GX context
Globally, with CSRD and other frameworks, ESG compliance is fragmented and costly. This agentic AI tool offers a scalable solution for automating gap analysis, potentially reducing compliance burdens and improving accuracy. Its privacy-preserving design addresses data sovereignty concerns, making it relevant for multinational corporations.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG分野の研究者は、エージェント型RAGと負の制約が忠実度向上に寄与する点を参考にできる。
🏢実務担当者:サステナビリティ担当者は、規制ギャップ分析の自動化により開示準備の効率化が期待できる。
🏛政策担当者:規制当局は、AIを活用したコンプライアンス支援ツールの可能性を認識し、ガイドライン整備を検討すべき。
📄 Abstract（原文）
A compulsory mandate for Environmental, Social, and Governance (ESG) compliance has been established for corporations under rigorous regulatory regimes such as the CSRD and SEBI Business Responsibility and Sustainability Reporting (BRSR) standards. Currently, over 12 distinct, overlapping regulatory frameworks are navigated by corporations, by which significant fragmentation and operational inefficiency are caused. In this article, the Agentic AI-powered ESG consultant—a privacy-preserving, localized Retrieval-Augmented Generation (RAG) system is introduced to automate ESG compliance gap analysis. Unlike standard RAG implementations, an agentic workflow with iterative verification is employed by the system so that the semantic gap can be bridged between high-level corporate disclosures and dense legal statutes. A curated, multi-source knowledge base—encompassing expert-annotated pedagogical corpora, regional regulations, and strategic frameworks is integrated so that highly specific, regulation-grounded guidance can be generated. Statistically significant improvements in industry specificity (4.7 vs. 3.1, p < 0.05, Wilcoxon signed-rank test) and citation traceability (4.8 vs. 3.0) are demonstrated by benchmark evaluations against a "Naive RAG" baseline and state-of-the-art models (Gemini 1.5 Pro, GPT-4o), with an inter-rater agreement of Krippendorff’s α = 0.74 being observed across five expert raters. A faithfulness score of 0.92 and a context precision of 0.88 are achieved through automated evaluation using the RAGAS framework, by which the system’s ability to suppress hallucinations while being run entirely on consumer-grade hardware (RTX 3060) for strict data sovereignty is validated. It is further confirmed by an ablation study that the negative-constraint mechanism is the single largest contributor to faithfulness improvement (Δ = 0.13).
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/gcon69192.2026.11648267first seen 2026-08-21 04:56:31 · last seen 2026-09-09 05:27:31
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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。