An LLM-Agent Framework for Assessing IFRS S2 Climate Disclosure in Korean ESG Reports

日本語

本論文は、大規模言語モデル（LLM）エージェントを用いて韓国企業のESG報告書におけるIFRS S2準拠の気候関連開示を自動評価するフレームワークを提案する。開示の完全性・整合性を効率的にチェックし、企業の開示ギャップを特定する。AIとサステナビリティ開示の交差領域に貢献する。

English

This paper proposes an LLM-agent framework to automatically assess IFRS S2-aligned climate disclosures in Korean corporate ESG reports. It aims to efficiently check completeness and consistency, identifying disclosure gaps. Contributes to the intersection of AI and sustainability disclosure.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ開示が始まり、IFRS S2準拠の開示評価ニーズが高まる。本フレームワークは、日本の有報・統合報告書にも応用可能で、開示品質の自動チェックに示唆を与える。

In the global GX context

Globally, with ISSB standards being adopted, automated tools for assessing disclosure quality are increasingly relevant. This framework offers a model for leveraging LLMs to evaluate IFRS S2 compliance, applicable beyond Korea.