UniTor ESG Insights：持続可能性報告書の追跡可能な分析のための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ・システム

日本語

ローマ・トル・ヴェルガータ大学による、持続可能性報告書を分析するための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）システムの提案。AIによる自動抽出・分析に人間の検証を組み込むことで、分析結果の追跡可能性（トレーサビリティ）を確保する点が特徴。ESG開示テキストの信頼性向上に資する研究と位置づけられる。

English

A human-in-the-loop system from University of Rome Tor Vergata for analyzing sustainability reports. It combines AI-driven extraction with human verification to ensure traceable, auditable results. The work targets trustworthiness in ESG disclosure text analysis.

日本のGX文脈において

SSBJ基準・有価証券報告書でのサステナビリティ開示が拡大する日本では、開示テキストの検証可能性・監査対応が実務課題となる。HITLによる追跡可能な分析は、日本企業の統合報告書作成や投資家対応の効率化に示唆を与える。

In the global GX context

As CSRD, ISSB and SEC climate rules push machine-readable, auditable sustainability disclosure, traceable AI-assisted report analysis directly supports assurance and comparability. The HITL design addresses greenwashing and reliability concerns in automated ESG text mining.