辞書から深層学習へ：サステナビリティ報告書分析に用いられる自然言語処理タスクの体系的マッピングレビュー
From Dictionaries to Deep Learning: A Systematic Mapping Review of the Natural Language Processing Tasks Used to Analyze Sustainability Reports (原題)
Hannes Cordes
🤖 gxceed AI 要約
日本語
サステナビリティ報告書や統合報告書の分析に用いられるNLPタスクの体系的レビュー。160件の研究を階層的に分類し、キーワード検索、内容分析、トピックモデリングが頻出であることを示す。言語・文化差、経年変化、バイアスなどの限界を指摘し、研究者・実務者向けのガイドラインと研究アジェンダを提案する。
English
This systematic review maps NLP tasks used to analyze sustainability reports, categorizing 160 studies hierarchically. It finds keyword search, content analysis, and topic modeling are most common, and highlights limitations such as linguistic/cultural differences, temporal changes, and bias. It offers guidance for researchers and practitioners and proposes a research agenda for benchmarks and replication studies.
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開示や有報でのサステナビリティ情報拡充に伴い、日本語テキスト分析の需要が高まる中、本レビューはNLP適用時の課題（言語特性、バイアス）を整理し、日本企業の開示分析やベンチマーク構築に示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB/CSRD reporting expands, this review provides a structured overview of NLP methods for sustainability report analysis, supporting global efforts to develop benchmarks and standards for automated disclosure assessment.
👥 読者別の含意
🔬研究者:NLP研究者は、サステナビリティ報告分析のタスク分類と研究ギャップを把握できる。
🏢実務担当者:開示担当者は、自社報告書の分析に適したNLP手法を選定する際の指針を得られる。
🏛政策担当者:規制当局は、開示の質評価におけるNLP活用の可能性と限界を理解できる。
📄 Abstract（原文）
ABSTRACT This study aims at shedding light on the vast landscape of natural language processing (NLP) tasks used when analyzing sustainability reports or sustainability within integrated annual reports. A systematic literature review is carried out, identifying 160 studies of relevance. The results are presented as a hierarchical categorization, grouping methods and models into tasks, and tasks into categories. Most common tasks are keyword searches, (computer aided) content analysis, and topic modeling. Researchers apply NLP most frequently in a comparative setting, investigating relations or exploring changes over time. Common limitations are different linguistic and cultural features, temporal changes in reporting language, and the risk to introduce or amplify bias. This study provides researchers and practitioners with guidance and recommendations when applying NLP tasks. It additionally proposes a research agenda focused on guidelines and benchmarks as well as replication and verification studies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1002/csr.70947first seen 2026-09-02 04:57:35
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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。