ClimateBondNetを用いたグリーンボンドの環境信頼性評価のための人工知能フレームワーク

日本語

本論文は、AIフレームワーク「ClimateBondNet」を用いてグリーンボンドの環境信頼性を評価する手法を提案する。グリーンウォッシングが懸念される債券市場において、発行体の環境主張を機械的に検証する仕組みを提供する点が貢献である。AIとESG評価の交差領域に位置し、投資家のグリーンボンド選別や規制当局の監視実務に示唆を与える。

English

This paper proposes an AI framework, ClimateBondNet, for assessing the environmental credibility of green bonds. It offers a machine-based means of verifying issuers' environmental claims amid greenwashing concerns. Sitting at the AI x ESG intersection, it informs investor screening of green bonds and regulatory oversight.

日本のGX文脈において

日本ではグリーンボンド発行が拡大し、金融庁・東証のグリーンボンドガイドラインやトランジション・ファイナンス指針と連動する。AIによる環境主張の検証は、国内発行体の信頼性確保と投資家対応の実務に直結する。

In the global GX context

Globally, green-bond integrity is central to the EU Green Bond Standard, ICMA principles, and CSRD-driven assurance. An AI credibility-assessment framework adds a scalable verification layer to transition-finance and anti-greenwashing efforts.