TASR: A Trustworthy LLM-based Framework for TCFD-Aligned Sustainability Report Analysis
TASR: TCFD準拠のサステナビリティ報告書分析のための信頼できるLLMベースフレームワーク (AI 翻訳)
Huang, Bo, Yan, Yan, Lu, Jianan, Lin, Wenjun
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、TCFDに準拠したサステナビリティ報告書分析のための信頼できるLLMベースのフレームワークTASRを提案する。LLMによるスコアリング、第三者ESG評価とのベンチマーク、予測モデリングの3段階で構成され、米国の石油・ガス・鉱業企業100社の報告書で検証した結果、Bloombergの環境開示スコアと高い整合性を示し、スコアの安定性も確認された。LLMによるTCFDスコアは、持続可能性開示評価のスケーラブルで透明な代替手段となる可能性を示す。
English
This paper proposes TASR, a trustworthy LLM-based framework for TCFD-aligned sustainability report analysis. It integrates LLM-based scoring, benchmarking against third-party ESG ratings, and predictive modeling. Experiments on 100 U.S. oil, gas, and mining companies show strong alignment with Bloomberg Environmental Disclosure scores and high stability. The results suggest LLM-based TCFD scoring offers a scalable, transparent alternative for sustainability disclosure assessment.
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開示が始まり、TCFD対応の実務負荷が高い。本フレームワークは、LLMによる自動スコアリングで開示品質の内部チェックや投資家対応を効率化できる可能性があり、日本企業の開示実務に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, with ISSB and CSRD mandating climate disclosures, automated and transparent assessment tools are increasingly valuable. This framework demonstrates LLM-based scoring can align with established ratings, offering a scalable solution for regulators and investors to evaluate disclosure quality.
👥 読者別の含意
🔬研究者:LLMを用いたTCFDスコアリングの信頼性と予測可能性を示す実証的基盤を提供。
🏢実務担当者:自社のTCFD開示を自動評価し、第三者評価とのギャップを把握するツールとして活用可能。
🏛政策担当者:規制当局が開示の質を監視するための効率的な手法として検討価値がある。
📄 Abstract（原文）
Reliable and transparent assessment of environmental, social, and governance (ESG) disclosures is critical for sustainable finance, regulatory oversight, and risk-aware decision-making. However, existing sustainability reporting evaluations rely on costly manual reviews or third-party ratings, which limit reproducibility. This work proposes a trustworthy large language model (LLM)-based framework for automated sustainability report analysis aligned with the Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD). We propose TASR (Trustworthy Analysis for Sustainability Report), a three-stage framework for TCFD-aligned sustainability report analysis that integrates LLM-based scoring, benchmarking against third-party ESG ratings, and downstream predictive modeling. Experiments on 100 sustainability reports from U.S. oil, gas, and mining companies demonstrate strong alignment with Bloomberg Environmental Disclosure scores and high score stability across repeated evaluations. Furthermore, predictive models trained on the LLM-generated TCFD scores achieve meaningful predictive performance in forecasting disclosure benchmarks, highlighting their practical utility for sustainability rating. The results suggest that LLM-based TCFD scoring offers a potentially scalable and transparent alternative for sustainability disclosure assessment.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openaire https://doi.org/10.5281/zenodo.21012169first seen 2026-08-04 04:47:58
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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。