テキストマイニングによる統合報告書時系列分析
Time-series analysis of integrated reports using text mining (AI translation)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究はテキストマイニング手法を用いて統合報告書の時系列分析を行い、企業のESG開示の経年変化を定量化する。自然言語処理により開示内容の傾向や変化点を抽出し、日本の統合報告書の進化を考察する。これにより、投資家や規制当局への示唆を提供する。
English
This study applies text mining to time-series analysis of integrated reports, quantifying changes in corporate ESG disclosure over time. Using natural language processing, it extracts trends and turning points, exploring the evolution of Japanese integrated reports. The findings offer insights for investors and regulators.
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基準策定が進み、統合報告書の重要性が高まっている。本論文はテキストマイニングによる時系列分析で、企業の開示進化を定量的に評価し、実務への示唆を与える。
In the global GX context
With ISSB standards and global integrated reporting trends, this paper demonstrates a quantitative method to track disclosure evolution over time. It offers a data-driven approach to assess how firms adapt their reporting, relevant for TCFD/ISSB implementation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:NLP手法による統合報告書分析の時系列モデルを提供し、開示研究に新たな手法を示す。
🏢実務担当者:自社の統合報告書の経年変化を分析する手法を提供。
🏛政策担当者:開示基準の策定や効果検証に有用な定量データを提供。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- J-STAGE https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2023/BI-022/2023_18/_article/-char/ja/first seen 2026-07-18 04:32:45
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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。