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テキスト分析から指標へ：ESG評価へのAIアプローチ

From Text Analysis to Metrics: AI Approaches to ESG Assessment (原題)

Qianxing Chen

Academic Journal of Science and Technologyプレプリント2026-01-29#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: cross_sector
DOI: 10.54097/wr1teh04
原典: https://doi.org/10.54097/wr1teh04

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ESG評価におけるAIモデルの進化を概説し、トピックモデルからドメイン適応型Transformer、検索拡張言語モデルへの移行を追跡する。ニュース、決算説明会、レポートからのマルチラベルフレーズアノテーションに焦点を当て、非ESGコントロール、業界マテリアリティ、財務センチメントを統合する。精度・再現率、外部妥当性、格付機関間の構造的差異を考慮した評価を行う。最終的に、テキスト→メトリクス→計量経済学のアプローチを提案し、ESG測定のスケーラビリティ、適時性、比較可能性、監査可能性を向上させる。

English

This paper traces the evolution of AI models for ESG assessment, from topic models to domain-adaptive Transformers and retrieval-augmented language models. It focuses on multi-label phrase annotation from news, earnings calls, and reports, integrating non-ESG controls, industry materiality, and financial sentiment. Evaluation considers precision/recall, external validity, and structural differences among rating agencies. The proposed 'text → metrics → econometrics' approach improves scalability, timeliness, comparability, and auditability of ESG measurement.

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や有報でのESG情報開示が進む中、AIによるテキスト分析でスケーラブルな指標生成が可能になれば、開示の実効性向上に貢献する。特に業界マテリアリティの組み込みは日本企業の統合報告書にも応用可能。

In the global GX context

This survey directly addresses global disclosure needs under TCFD, ISSB, and CSRD, where timely and auditable ESG metrics are critical. Its focus on retrieval stability and cross-lingual robustness is relevant for multinational reporting and consistency across jurisdictions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a comprehensive taxonomy of AI methods for ESG text analysis, useful for designing novel approaches or benchmarking existing systems.

🏢実務担当者:Offers insights for automating ESG data extraction from corporate reports and news, improving supply chain screening and investor analysis.

🏛政策担当者:Highlights the need for benchmark design and validation standards for AI-based ESG metrics, relevant for regulators considering disclosure technology.

📄 抄録（日本語訳）

ESG評価において、開示中心のスコアカードは、AIベースの文レベルシステムに置き換えられつつあり、これらは精確な基準に基づく組織化された集計を提供する。トピックモデルや人間による監視から、ドメイン適応型Transformer分類器や検索機能を備えたエビデンスベースの言語モデルへの移行が、本研究で追跡されている。ニュース、決算説明会、報告書から信頼性の高いテキスト指標を作成するために、我々は非ESGコントロール、産業のマテリアリティ、金融センチメントを組み合わせたマルチラベル句注釈に焦点を当てる。評価では、適合率/再現率、外的妥当性、および格付機関間の構造的差異を考慮する。サプライチェーンの可視性、投資調査、開示保証における意思決定アプリケーションが扱われ、文書化、エネルギー使用、人間とコンピュータの相互作用などのガバナンス要素も対象となる。最後に、言語横断的ロバスト性、検索安定性、ベンチマーク設計、低炭素AIなど、将来の研究開発の潜在的な方向性を概説する。我々が提案する「テキスト→指標→計量経済学」アプローチは、ESG測定のスケーラビリティ、適時性、比較可能性、監査可能性を向上させながら、現在の格付けを補完する。

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）

In ESG assessments, disclosure-centric scorecards are being replaced by AI-based sentence-level systems, which offer organized aggregate based on precise criteria. The shift from topic models and human supervision to domain-adaptive Transformer classifiers and evidence-based language models with retrieval capabilities is traced in this work. In order to create trustworthy textual metrics from news, earnings calls, and reports, we concentrate on multi-label phrase annotation by combining non-ESG controls, industry materiality, and financial sentiment. The evaluation takes precision/recall, external validity, and structural variations among rating agencies into account. Decision-making applications in supply chain visibility, investment research, and disclosure assurance are covered, as well as governance elements like documentation, energy use, and human-computer interaction. We conclude by outlining potential avenues for future research and development, such as cross-lingual robustness, retrieval stability, benchmark design, and low-carbon AI. Our suggested "text → metrics → econometrics" approach complements current ratings while improving the scalability, timeliness, comparability, and auditability of ESG measurement.

🔗 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。