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BRSR開示の自動検証：インドにおけるオフライングリーンウォッシング検出、倫理的監査、およびグリーンファイナンス統合のためのニューロシンボリックNLPパイプライン

AUTOMATED VERIFICATION OF BRSR DISCLOSURES: A NEURO-SYMBOLIC NLP PIPELINE FOR OFFLINE GREENWASHING DETECTION, ETHICAL AUDITING, AND GREEN FINANCE INTEGRATION IN INDIA (原題)

Samir N Jena, Lala Sibani Chand, Anubhutie Singh

International Journal of Advanced Research📚 査読済 / ジャーナル2026-04-30#グリーンウォッシュ
DOI: 10.21474/ijar01/23320
原典: https://doi.org/10.21474/ijar01/23320

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、インドのBRSR（事業責任・持続可能性報告）開示を自動検証するニューロシンボリックNLPパイプラインを提案する。4ビット量子化による軽量化でローカル実行を可能にし、正規表現による確定的フィルターでAIのハルシネーションを抑制。グリーンウォッシュ検出と倫理的監査に貢献する。

English

This paper proposes a neuro-symbolic NLP pipeline for automated verification of BRSR disclosures in India. It uses 4-bit quantization for local execution and a deterministic regex layer to filter hallucination, enabling offline greenwashing detection and ethical auditing.

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（サステナビリティ開示基準）に対応した開示検証の需要が高まっており、本手法はオフラインで機密データを保護しながら検証可能な点が参考になる。特に中小企業向けの低コスト検証ツールとして応用可能性がある。

In the global GX context

This pipeline addresses a critical gap in greenwashing detection for mandatory disclosures like India's BRSR. Its offline, low-energy design is relevant for global regulators (SEC, CSRD) seeking cost-effective verification methods that preserve data privacy.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Novel neuro-symbolic approach combining NLP with deterministic rules for disclosure verification.

🏢実務担当者:Offline tool for internal greenwashing audits and compliance checks without cloud dependency.

🏛政策担当者:Potential reference for designing technology-assisted verification frameworks for sustainability reporting mandates.

📄 抄録（日本語訳）

インド証券取引委員会（SEBI）は2021年[9]、気候変動の影響を緩和するための包摂的成長への適応と持続可能な経済への移行を目的として、ビジネス責任及び持続可能性報告（BRSR）義務を導入した。これにより、インド企業は膨大な書類作業の頭痛に悩まされ、誰もが大規模言語モデル（LLM）の活用へと殺到している。我々はこのアプローチに三大欠点があることを見出した。すなわち、AIは独自の計算をでっち上げる傾向があり（幻覚）、これらのモデルを稼働させるために必要なエネルギーは、環境目標を掲げる上で皮肉であり、また、インドの企業は機密データを外国のクラウドに漏洩させたくないと考えている。本研究はこの悪循環を断ち切るものである。我々は、原則6[9]における環境データに特化して設計されたニューロシンボリック・パイプラインを構築した。4ビット量子化によるモデルの小型化により、標準的なラップトップ上でローカルに動作するほど軽量になり、データの機密性と低エネルギーコストを両立させた。真のブレークスルーは、決定論的な正規表現（Regex）層である。単にAIの文に対する感覚を信頼するのではなく、我々のコードはハードフィルタとして機能する。これは、特定のインドの指標（Lakhs、Crores、Metric Tons）を探索し、企業が目標を達成しているかどうかを判定する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

The Securities and Exchange Board of India (SEBI) in 2021[9] rolled out the Business Responsibility and Sustainability Reporting (BRSR) mandate to adapt to inclusive growth and transition to a sustainable economy to mitigate the climate change impact. This caused Indian companies a massive paperwork headache, and everyone is racing towards the use of Large Language Models (LLMs). We have found three major drawbacks of this approach: AI tends to make up its own math (hallucinations) the energy needed to run these models is ironic given the green goal no Indian firm wants to leak sensitive data to a foreign cloud. This study breaks this cycle. We built a Neuro-Symbolic Pipeline designed specifically for environmental data in Principle 6[9]. By shrinking the model through 4-bit quantization, we made it light enough to run locally on a standard laptop, keeping the data private and the energy costs low. The real breakthrough is the deterministic regular expression (Regex) layer. Instead of just trusting the AIs feeling about a sentence, our code acts as a hard filter. It hunts for specific Indian metrics (Lakhs, Crores, Metric Tons) to determine whether a company is hitting its targets.

🔗 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。