LLMを用いた統合報告書からのESG情報抽出

日本語

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて統合報告書からESG関連情報を自動抽出する手法を提案。企業の開示データを効率的に分析し、ESG評価やスコアリングに活用可能。特に、自然言語処理技術を応用することで、非構造化テキストから構造化データへの変換を実現。

English

This paper proposes a method to automatically extract ESG-related information from integrated reports using large language models (LLMs). It enables efficient analysis of corporate disclosure data for ESG scoring and evaluation. The approach leverages NLP to convert unstructured text into structured data for sustainability assessment.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJが開示基準を策定中であり、統合報告書におけるESG情報の自動抽出技術は、企業の開示負担軽減や投資家向け情報整備に直結する。本手法は、有価証券報告書や統合報告書の分析を効率化し、日本のGX開示実務に貢献する。

In the global GX context

Globally, with the ISSB and CSRD mandating structured ESG disclosures, automated extraction using LLMs can streamline compliance and enhance data comparability. This paper contributes to AI-driven sustainability disclosure analysis, relevant for practitioners and standard-setters.