企業信用リスクに対する気候移行ストレステスト：ESGリスクスコアを用いた再現可能なデータマイニング・パイプライン

日本語

ESGリスクスコアを入力としたデータマイニング・パイプラインを構築し、企業信用リスクへの気候移行ストレステストを再現可能な形で実施する手法を提案。AI/MLをESG評価と気候リスク分析に接続する研究で、金融機関の移行リスク管理や規制対応に実務的示唆を与える。

English

Proposes a replicable data-mining pipeline that uses ESG risk scores to conduct climate transition stress tests on corporate credit risk. It bridges AI/ML methods with ESG evaluation and climate-risk modeling, offering practical implications for banks' transition-risk management and regulatory stress-testing exercises.

日本のGX文脈において

日本では金融庁・日銀が気候関連ストレステストを進め、SSBJ開示と移行金融の実務が拡大している。ESGスコアを信用リスク評価に組み込む再現可能な手法は、邦銀・投資家の移行リスク定量化や有報・統合報告での説明力向上に直結する。

In the global GX context

Global regulators (ECB, BoE, Fed) are embedding climate transition stress tests into banking supervision, while ISSB/CSRD push standardized ESG data. A replicable, ESG-score-driven pipeline helps standardize how transition risk feeds into credit models and disclosure, supporting comparability across jurisdictions.