cdp-atlas: CDP企業質問書（モジュール7、2024–2026年）の構造分析 — 権利安全な集計リリース

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel structural analysis framework (CDP-SNE) and indices for evaluating disclosure instruments, with transparent methodology and honest uncertainty handling.

🏢実務担当者:Offers insights into CDP questionnaire's structural demands, helping companies anticipate disclosure expectations and improve response quality.

🏛政策担当者:Highlights the need for stronger enforceability and verifiability in disclosure frameworks, informing future standard-setting.

このデータセットリリースは、CDPコーポレート質問票の構造分析を提示するものである — モジュール7、気候/GHG排出モジュール — 2024年、2025年、2026年のサイクルにわたる。当該質問票は、制度的計算装置として分析される。すなわち、企業の環境行動を、観察・比較・スコアリング可能なものへ変換し、その他のものを観察不能のまま残す構造である。分析単位はデータポイント（回答企業が記入できる単一のセル、フィールド、オプション、または添付スロット）である。本研究ではいかなる企業回答データも使用されていない。情報源は公開されているCDP文書のみである（質問票/ガイダンス、スコアリング方法論、および公式の変更追跡成果物）。   対象範囲：3サイクルにわたってモデル化された2,958のデータポイント（2024年：1,001・2025年：983・2026年：974。2026年サイクルはポータルのみであるため、その構造はCDPの公式変更追跡成果物から再構築されている — これは文書化された出自の例外であり、暗黙の推論ではない）。各データポイントは、批准されたルーブリックCDP-SNE v1.0 — S（実質）、N（ナラティブ）、E（執行可能性）— に基づき3つの軸で分類され、誠実なエビデンス階層を伴う：1,949件は人間が批准、496件はAIレビュー（批准階層未満に維持）、513件は保留（不確実性は第一級の成果物であり、ラベルに強制されるのではなく分析から除外される）。CDP-SNEのE軸はドメイン固有の運用化であり、一般的なSNEカノンのE＝期待値とは相互運用可能ではない。6つの派生構造指標（構造的観察可能性、エビデンス執行可能性、ナラティブ裁量、経路比較可能性、時間的比較可能性、開示負担）が年ごとに計算され、公式は逐語的に同梱される。エビデンスが不十分な場合、値はnot_evidencedまたはpartial_lower_boundとして報告され、決して黙って0または1にはされない。   本研究は、生データから投資家への開示チェーンにおける一つのリンクに範囲が限定されている：CDP自身の質問票が、設計上、構造的に、外部検証可能で機械追跡可能な回答を要求または可能にするのか、それとも厳選された自己報告を受け入れるのか — 企業の実際の提出物が生データ由来かナラティブ処理されているかではない。これは、この権利安全なv0.1の範囲外である（methodology.md §2を参照）。監査可能な出自に対する構造的要求はE軸のみであり、それは調査されたすべてのサイクルにおいて機器の少数派である。批准可能なカバレッジ自体も、79.5%（2024年）から74.6%（2025年）から43.1%（2026年）へと低下しており、2026年の構造はポータルで制限され、独立に抽出可能ではなく再構築されたものである。   これは権利安全なv0.1リリースである：集計統計、派生指標、方法論、スキーマ文書、ビルド出自マニフェスト、および内部データモデルを説明する合成例が含まれる。CDP文書からのテキストや企業回答データは一切含まれない。すべての公開成果物は許可リスト上でゼロから構築され、ハードゲート監査（内部の文書由来文字列のすべての公開ファイルに対する部分文字列スキャン）に合格する。行レベルのデータ（分類と対にされた質問識別子）は、CDPとのライセンス明確化が保留されるまで開示されない。「CDP」はCDP Worldwideの商標であり、研究対象を特定するために名目的に使用されている。これは独立した学術研究であり、CDPとは提携、承認、または是認されていない。   生成AIツールは、methodology.mdに記載された監査済みパイプラインの下で、抽出ツール、行レベルのレビュー作業、および文書組み立てに使用された（AIの推奨事項は、バッチ確認前に層化サンプルで監査された）。研究設計、批准されたルーブリック、すべての批准決定および結論は著者自身のものである。

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。

This dataset release presents a structural analysis of the CDP corporate questionnaire — Module 7, the climate / GHG-emissions module — across the 2024, 2025 and 2026 cycles. The questionnaire is analysed as an institutional computation device: a structure that converts corporate environmental behaviour into things that can be observed, compared and scored, and that leaves other things unobservable. The unit of analysis is the datapoint (a single cell, field, option or attachment slot a responding company can fill in). No company response data is used anywhere in this study; the sources are public CDP documents only (questionnaire/guidance, scoring methodology, and official change-tracking artifacts).   Coverage: 2,958 datapoints modelled across the three cycles (2024: 1,001 · 2025: 983 · 2026: 974; the 2026 cycle is portal-only, so its structure is reconstructed from CDP's official change-tracking artifacts — a documented provenance exception, not a silent inference). Each datapoint is classified on three axes under the ratified rubric CDP-SNE v1.0 — S (Substance), N (Narrative), E (Enforceability) — with honest evidence tiers: 1,949 human-ratified, 496 AI-reviewed (kept below the ratified tier), and 513 held (uncertainty is a first-class outcome, excluded from analysis rather than forced into a label). CDP-SNE's E axis is a domain-specific operationalisation and is not interoperable with the general SNE canon's E = Expectation. Six derived structural indices (structural observability, evidence enforceability, narrative discretion, route comparability, temporal comparability, disclosure burden) are computed per year with formulas shipped verbatim; where evidence is insufficient the value is reported as not_evidenced or partial_lower_bound, never silently 0 or 1.   This study is scoped to one link in the raw-data-to-investor disclosure chain: whether CDP's own questionnaire, as designed, structurally demands or enables externally verifiable, machine-traceable answers, as opposed to accepting curated self-report — not whether companies' actual submissions are raw-sourced or narratively processed, which is out of scope for this rights-safe v0.1 (see methodology.md §2). Only the E axis is a structural demand for auditable provenance, and it is a small minority of the instrument in every cycle studied; ratifiable coverage itself fell from 79.5% (2024) to 74.6% (2025) to 43.1% (2026), with the 2026 structure portal-gated and reconstructed rather than independently extractable.   This is the rights-safe v0.1 release: aggregate statistics, derived indices, methodology, schema documentation, a build-provenance manifest, and a synthetic example illustrating the internal data model. It contains no text from any CDP document and no company response data; every public artifact is built from scratch on an allowlist and passes a hard-gate audit (substring scan of every internal document-derived string against every public file). Row-level data (question identifiers paired with classifications) is withheld pending a licensing clarification with CDP. "CDP" is a trademark of CDP Worldwide, used nominatively to identify the object of study; this is independent academic research, not affiliated with, endorsed by, or approved by CDP.   Generative AI tools were used for extraction tooling, row-level review labour and document assembly under the audited pipeline described in methodology.md (AI recommendations were audited on a stratified sample before batch confirmation); research design, the ratified rubric, all ratification decisions and conclusions are the author's own.

• Zenodo https://zenodo.org/records/21799967first seen 2026-08-05 06:11:16 · last seen 2026-09-21 05:55:05