A Human–AI Collaborative Framework for Benchmark Dataset
ベンチマークデータセットのための人間-AI協調フレームワーク (AI 翻訳)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ESG格付けのためのベンチマークデータセット作成において、人間とAI（LLM）の協調フレームワークを提案する。従来の手法より効率的で高品質なデータセット構築を実現し、ESG評価の標準化に貢献する。
English
This paper proposes a human-AI collaboration framework using LLMs for creating benchmark datasets for ESG rating agencies. It achieves efficient and high-quality dataset construction, contributing to standardization in ESG evaluation.
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
日本ではSSBJの気候開示基準が進む中、ESGデータの質と一貫性が重要視されている。本フレームワークは、国内のESG評価機関や投資家向けデータ提供に応用可能。
In the global GX context
Globally, this framework addresses the need for reliable and scalable ESG data as mandated by ISSB and other disclosure standards. It provides a methodology to enhance the consistency and comparability of ESG ratings worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The proposed human-AI collaboration technique for benchmark dataset creation can be adopted in other AI-for-ESG research.
🏢実務担当者:ESG rating agencies can leverage this framework to improve dataset quality and reduce manual effort in rating processes.
📄 Abstract（原文）
ESG rating agencies ・ universal human-AI collaboration framework ・ language models (LLMs), the 2025 Conference on Empiri- cal Methods in Natural Language ...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- SSRN https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6267262first seen 2026-06-10 16:48:04
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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。