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欧州企業におけるサステナビリティ報告書の可読性、ESG格付と財務パフォーマンス（FY2024）

Readability of Sustainability Reports, ESG Ratings and Financial Performance of European Companies (FY2024) (原題)

Lehenchuk, Serhii, Zhyhlei, Iryna

Zenodoデータセット2026-10-23#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.23593148
原典: https://zenodo.org/records/23593148

🤖 gxceed AI 要約

日本語

欧州上場企業101社（消費財56社・食品飲料45社）のFY2024サステナビリティ報告書について、5種の可読性指標と報告書ページ数、複合可読性指標（PC1）を収録したデータセット。LSEGのESG格付（総合およびE・S・Gピラー、0〜5段階）と、EUR建ての財務データおよびROA・ROE・ROS・レバレッジ等の派生指標を併せて提供する。可読性指標は生成AI（Claude Sonnet 5）を用いて算出され、ESGパフォーマンスと「難読化仮説」を検証する論文を支える。

English

Cross-sectional dataset of 101 European listed consumer goods (n=56) and food & beverage (n=45) firms for FY2024. It provides five readability indices of sustainability reports plus page length and a composite PC1 measure, LSEG ESG ratings (overall and E/S/G pillars, 0-5), and EUR financials with derived ROA, ROE, ROS and leverage. Readability was computed using the generative AI tool Claude Sonnet 5, supporting a manuscript testing ESG performance implications and the obfuscation hypothesis.

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・有価証券報告書でのサステナビリティ開示が本格化する日本では、開示文書の「読みやすさ」がESG評価や投資家判断に与える影響を定量化する視点は実務的に有用。生成AIによる開示テキスト分析の手法は、日本企業の統合報告書・ESG格付対応の検証にも応用可能。

In the global GX context

As CSRD/ESRS and ISSB disclosure volumes expand, whether readability shapes ESG ratings and firm performance speaks directly to greenwashing and obfuscation debates in global disclosure scholarship. Using generative AI to score report readability also illustrates an emerging methodological pathway for automated disclosure-quality assessment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:開示文書の可読性をESG格付・財務成果と結びつける実証設計と、生成AIによるテキスト指標算出の手法を参考にできる。

🏢実務担当者:自社サステナビリティ報告書の可読性がESG評価に影響しうる点を踏まえ、開示の明瞭性改善を検討する材料になる。

🏛政策担当者:開示の質・明瞭性を規制上どう扱うかを考える際、可読性とESG評価の関係を示す証拠として参照できる。

📄 Abstract（原文）

This dataset contains cross-sectional data for 101 European listed companies from the Consumer Goods (n = 56) and Food and Beverage (n = 45) sectors for the 2024 financial year. For each company it provides: (1) five readability indices of the FY2024 sustainability report (Flesch Reading-Ease, Flesch–Kincaid Grade Level, Gunning Fog Index, SMOG Index, Automated Readability Index), report length in pages, and a composite readability measure (first principal component, PC1); (2) LSEG ESG ratings on a 0–5 scale (overall score and Environmental, Social and Governance pillars), retrieved from the public LSEG Sustainability Ratings and Data platform on 1 August 2026; (3) financial data in EUR (net profit, net sales, total equity, total assets) and derived indicators (ROA, ROE, ROS, leverage, log of assets and sales). Sustainability reports and financial data were obtained from corporate websites and the Sustainability Reporting Navigator. Readability indices were calculated by the authors using the generative AI tool Claude Sonnet 5. The dataset supports the manuscript "The Dual Role of Sustainability Report Readability: ESG Performance Implications and the Obfuscation Hypothesis" (under review). Variable definitions are given in README.md and in the "Variables" sheet of the Excel file.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。