企業は財務的に重要なESGリスクを開示しているか：テキストマッチ事前学習型Transformerを用いた日本の食品・飲料企業の証拠
Do Firms Disclose Financially Material ESG Risks? Evidence From Japanese Food and Beverage Firms Using a Text Match Pretrained Transformer (原題)
Si-Yu Shen, Chao Li, Jun Xie, Hidemichi Fujii, A. Keeley, Shunsuke Managi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、SASBの業種別重要課題と日本の有価証券報告書のESG記述との意味的関連を、Text Match Pretrained Transformer（TMPT）で測定する財務重要性志向の開示指標を開発した。2020〜2024年の食品・飲料上場企業を対象に、2022年以降の開示増加、TCFD対応とGHG開示、人材開示義務化と社会開示、サプライチェーンリスクと関連開示の連動を確認した。投資家・企業・基準設定主体にとって開示制度設計の示唆を提供する。
English
This study builds a financial-materiality-oriented ESG disclosure measure, applying a Text Match Pretrained Transformer (TMPT) to Japanese Annual Securities Reports of listed food and beverage firms (2020-2024) and SASB industry material topics. Disclosure rises markedly after 2022, with TCFD-aligned expectations linked to better GHG disclosure, mandatory human capital rules to social disclosure, and supply chain risks to related disclosure. It informs investors, firms, and standard setters on sustainability reporting design.
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
SSBJ基準・有報のサステナビリティ開示義務化を見据え、AIで有報の財務重要性を定量化する手法は、日本企業の開示対応と投資家の評価実務に直結する。TCFD・人的資本開示の効果検証は国内政策議論に有用な実証的根拠を提供する。
In the global GX context
Amid ISSB/SSBJ adoption and TCFD-aligned mandates, this paper offers a replicable NLP method to test whether statutory filings actually capture financially material ESG risks. It adds Japanese empirical evidence to global disclosure scholarship on the effectiveness of mandatory sustainability reporting.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG開示の財務重要性測定手法と規制効果の実証デザインを学べる。
🏢実務担当者:有報・統合報告での重要課題開示の充実度を自己診断し、TCFD・人的資本対応の優先順位づけに活用できる。
🏛政策担当者:開示義務化が実際の開示内容を改善するか、制度設計の効果検証に示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
This study develops a financial materiality‐oriented measure of ESG disclosure and examines how sustainability disclosures respond to evolving regulatory frameworks. Focusing on listed food and beverage firms in Japan from 2020 to 2024, we apply the Text Match Pretrained Transformer (TMPT) to assess the semantic relevance between disclosures in Japanese Annual Securities Reports (yuka shoken hokokusho) and industry‐specific material topics defined by the Sustainability Accounting Standards Board (SASB). We find that ESG disclosure increases markedly after 2022, coinciding with the implementation of sustainability‐related disclosure initiatives. In particular, strengthened TCFD‐aligned climate disclosure expectations for prime market firms coincide with improvements in GHG emissions disclosure. The introduction of mandatory human capital disclosure in statutory filings contributes to improvements in social disclosure, while heightened global supply chain risks are associated with increased disclosure related to supply chain management. This study contributes to the literature on corporate sustainability, ESG disclosure, and financial materiality, and offers insights for investors, firms, and standard setters seeking to evaluate and design effective sustainability reporting regimes.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1002/csr.70990first seen 2026-09-19 05:18:20 · last seen 2026-09-21 04:52:49
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