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Replication for: "Refining Prompts from Their Own Mistakes: A Case Study on Sustainability Reports"

「自身の誤りからのプロンプト洗練：サステナビリティ報告書の事例研究」の再現研究 (AI 翻訳)

Anonymous Author(s)

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-07-01#AI×ESG対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.21107010
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.21107010

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、LLMを用いたサステナビリティ報告書の分析において、プロンプトを自己の誤りから改善する手法の再現性を検証した。誤った出力からの学習によりプロンプト品質を向上させるアプローチを実証し、実践的な応用可能性を示した。

English

This replication study validates a method for refining prompts by learning from their own mistakes in analyzing sustainability reports. It demonstrates how iterative improvement based on incorrect outputs enhances prompt quality for ESG text analysis tasks.

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

本手法は日本の企業がSSBJ対応で作成するサステナビリティ報告書の分析に応用可能。AIによる自動分析の精度向上に寄与する可能性があるが、再現研究であるため新規性には限界がある。

In the global GX context

This study applies AI prompt engineering to sustainability reports, relevant to global ESG disclosure frameworks like ISSB and CSRD. The replication confirms the effectiveness of learning from mistakes, which can aid in automating report analysis and reducing human effort.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Replication of prompt refinement methods for sustainability reports; useful for building robust AI tools for ESG analysis.

🏢実務担当者:Can be used to improve automated sustainability report analysis systems, but requires careful implementation.

🔗 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。