有価証券報告書からのリスク文抽出の試み

日本語

本研究は、有価証券報告書からリスク関連文を抽出する試みを報告している。自然言語処理（NLP）技術を用いて、特に気候変動リスクなどESG関連の記述を自動的に識別する手法を検討している。日本企業の開示実務において、効率的なリスク情報の把握に寄与する可能性がある。

English

This study reports an attempt to extract risk-related sentences from Japanese securities reports. Using natural language processing (NLP), it examines methods to automatically identify ESG-related disclosures, particularly climate risks. The approach may contribute to efficient risk information gathering in Japanese corporate disclosure practice.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ（サステナビリティ基準委員会）が開示基準を策定中であり、有価証券報告書におけるリスク情報の抽出・分析は実務上のニーズが高い。本手法は、統合報告書や有報の作成支援や投資家向け情報の整備に応用可能であり、日本のGX開示インフラの強化に資する。

In the global GX context

With the ISSB standards and global frameworks like TCFD, automated extraction of risk statements from regulatory filings (e.g., 10-K in the US, securities reports in Japan) is highly relevant. This work offers a method that can be adapted for other jurisdictions, especially as climate disclosure mandates expand globally.