ESG-as-Codeの運用化：コンテナ化されたAIワークフローを用いたESGコンプライアンスと規制報告パイプラインの自動化

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:The paper contributes a novel architecture for translating regulatory text into executable rules, bridging legal and AI/ML research for automated compliance.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can leverage the framework to automate ESG reporting pipelines, reducing manual effort and ensuring auditability across jurisdictions.

🏛政策担当者:Policymakers may consider the digitalization of regulatory compliance as a means to enhance transparency and reduce reporting burden, especially for cross-border rules.

環境・社会・ガバナンス（ESG）コンプライアンスは、EU企業サステナビリティ報告指令（CSRD）、英国サステナビリティ開示要件（SDR）、および米国証券取引委員会（SEC）の気候関連開示規則など、各国の拘束力のある規制制度によってますます統治されている。この規制の変化にもかかわらず、一般的なESGコンプライアンス慣行は依然として主に手動、文書駆動型、不透明であり、拡張性、監査可能性、および規制保証を制限している。本稿は、ESG規制テキストを機械実行可能なコンプライアンスロジックに変換する規制技術フレームワークであるESG-as-Code™を運用化するためのクラウドネイティブアーキテクチャを提示する。このフレームワークは、規制条項のセグメンテーション、閾値抽出、ドメイン固有言語（DSL）生成、およびルールコンパイルを通じてESG義務を形式化し、構造化されたESGデータ入力に対する決定論的で説明可能かつトレーサブルなコンプライアンス評価を可能にする。このフレームワークに基づき、本稿は、コンテナ化された人工知能ワークフローとオーケストレーションされた実行環境を使用して、ESG-as-Codeルール成果物を自動化されたESGコンプライアンスおよび規制報告パイプラインとして展開できることを実証する。提案されたアーキテクチャは、法的ソーステキストからコンプライアンス結果までのエンドツーエンドの系統を維持しながら、継続的な規制更新、管轄横断的なルール調和、およびスケーラブルな実行をサポートする。この研究の貢献は、規制ロジックの抽象化とクラウドネイティブ実行を橋渡しし、企業および規制の文脈に適した、スケーラブルで監査可能かつインフラストラクチャに依存しないESGコンプライアンスシステムの参照実装を提供することにある。

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。

Environmental, Social, and Governance (ESG) compliance is increasingly governed by binding regulatory regimes across jurisdictions, including the EU Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), the UK Sustainability Disclosure Requirements (SDR), and emerging U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) climate disclosure rules. Despite this regulatory shift, prevailing ESG compliance practices remain largely manual, document-driven, and opaque, limiting scalability, auditability, and regulatory assurance. This paper presents a cloud-native architecture for operationalizing ESG-as-Code™, a regulatory technology framework that transforms ESG regulatory text into machine-executable compliance logic. The framework formalizes ESG obligations through regulatory clause segmentation, threshold extraction, domain-specific language (DSL) generation, and rule compilation, enabling deterministic, explainable, and traceable compliance evaluation against structured ESG data inputs. Building on this framework, the paper demonstrates how containerized artificial intelligence workflows and orchestrated execution environments can be used to deploy ESG-as-Code rule artifacts as automated ESG compliance and regulatory reporting pipelines. The proposed architecture supports continuous regulatory updates, cross-jurisdictional rule harmonization, and scalable execution while preserving end-to-end lineage from legal source text to compliance outcomes. The contribution of this work lies in bridging regulatory logic abstraction with cloud-native execution, providing a reference implementation for scalable, auditable, and infrastructure-agnostic ESG compliance systems suitable for enterprise and regulatory contexts.

• openaire https://doi.org/10.63084/algora.v2i2.60first seen 2026-07-09 04:43:21 · last seen 2026-09-21 04:31:13