AIMER: サステナビリティ報告書をESGエビデンスと意思決定モデルに変換する再現可能なAI支援プロトコル

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a validated, open-source protocol for reproducible ESG data extraction, enabling comparative studies and meta-analyses in sustainability accounting.

🏢実務担当者:Offers a systematic approach to automate ESG data collection from public reports, improving efficiency and consistency in corporate disclosure management.

🏛政策担当者:Illustrates how AI can enhance transparency and comparability in ESG disclosures, informing regulatory design for digital reporting standards.

AIMER（AI支援によるESGレポート解釈および再現可能な分析のための手法）は、公開されているサステナビリティレポートおよび企業のESG開示情報を、構造化されたESGエビデンス、コード化されたデータセット、意思決定指向の分析アウトプットに変換するための再現可能な研究プロトコルである。本データセットは、付随するMethodsX論文を支援するものであり、企業のサステナビリティ開示における文書取得、前処理、AI支援による抽出、コーディング、検証、およびエビデンス統合に使用された方法論的ワークフローを文書化している。本研究は、報告組織によってオンラインで公開された、一般に入手可能なサステナビリティレポート、ESGレポート、年次報告書、および関連する企業開示情報を使用している。本データセットは、著作権がそれぞれの出版社に帰属するため、元の企業レポートを再配布しない。その代わりに、リポジトリは、透明性と複製を支援するために必要な、コード化された変数、抽出プロトコル、方法論的文書、ソース目録、メタデータフィールド、検証構造を含む再現可能な研究アウトプットに焦点を当てている。利用可能な場合、本データセットは、検証と再現性を容易にするために、企業名、報告年、報告書タイトル、公開URL、アクセス日を記録している。AI支援ツール、Pythonベースの処理ワークフロー、および人間によるレビューを経たコーディング手順が、文書解釈と構造化エビデンス抽出を支援するために使用された。最終的な分析判断、検証、および原稿作成は、人間の監督下で実施された。本リポジトリは、学術研究、方法論的透明性、ESGエビデンス統合、および再現可能なサステナビリティ分析を目的としている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

AIMER (AI-assisted Method for ESG Report Interpretation and Reproducible analysis) is a reproducible research protocol for converting publicly accessible sustainability reports and corporate ESG disclosures into structured ESG evidence, coded datasets, and decision-oriented analytical outputs. The dataset supports the accompanying MethodsX manuscript by documenting the methodological workflow used for document acquisition, preprocessing, AI-assisted extraction, coding, validation, and evidence synthesis across corporate sustainability disclosures. The study uses publicly available sustainability reports, ESG reports, annual reports, and related corporate disclosures published online by reporting organizations. The dataset does not redistribute the original corporate reports because copyright remains with the respective publishers. Instead, the repository focuses on reproducible research outputs, including coded variables, extraction protocols, methodological documentation, source inventories, metadata fields, and validation structures necessary to support transparency and replication. Where available, the dataset records company names, report years, report titles, public URLs, and access dates to facilitate verification and reproducibility. AI-assisted tools, Python-based processing workflows, and human-reviewed coding procedures were used to support document interpretation and structured evidence extraction. Final analytical decisions, validation, and manuscript preparation were conducted under human supervision. This repository is intended for academic research, methodological transparency, ESG evidence synthesis, and reproducible sustainability analytics.

• openalex https://doi.org/10.17632/vmyfg2zd2y.1first seen 2026-05-28 04:55:40 · last seen 2026-06-18 04:50:51