Can ESG disclosure predict carbon risk? Evidence from machine and deep learning models

日本語

本論文はESG開示情報を用いて機械学習・深層学習モデルにより企業の炭素リスクを予測する可能性を検証。予測モデルの精度比較を通じて、ESG開示が炭素リスク評価に有効であることを示唆。

English

This study investigates the predictive power of ESG disclosure for corporate carbon risk using machine and deep learning models. By comparing model performance, it suggests that ESG disclosures can serve as effective predictors of carbon risk.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ基準や有報での気候関連開示が進む中、AIを用いた炭素リスク予測手法は実務での迅速なスコープ3評価や投資家向け情報提供に活用可能。本研究成果は日本企業の開示高度化に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, as TCFD/ISSB disclosure mandates expand, this work demonstrates how AI can extract carbon risk signals from ESG reports. It offers a scalable approach for investors and regulators to assess climate transition risk without relying solely on self-reported data.