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BERTを用いた有価証券報告書からのESG関連文抽出

ESG-related sentence extraction from securities reports using BERT (AI translation)

(著者不明)

J-STAGE📚 査読済 / ジャーナル#AI×ESGOrigin: JP経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.11517/jsaisigtwo.2021.fin-026_09
原典: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2021/FIN-026/2021_09/_article/-char/ja/

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、有価証券報告書からESG関連文をBERTを用いて抽出する手法を提案する。これにより、ESG情報開示の自動化と分析が可能となる。

English

This paper proposes a method using BERT to extract ESG-related sentences from Japanese securities reports, enabling automated ESG disclosure analysis.

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基準に対応した有価証券報告書のESG情報開示が重要視されており、本手法は開示内容の自動抽出・分析に寄与する。

In the global GX context

In the global context, with ISSB and other frameworks requiring structured ESG disclosure, this method offers a scalable NLP approach to extract ESG information from regulatory filings.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Useful for NLP researchers working on ESG document analysis and domain-specific BERT applications.

🏢実務担当者:Corporate disclosure teams can leverage this method to automate ESG data extraction from securities reports, improving efficiency and consistency.

🏛政策担当者:Regulators can use this approach to monitor the quality and completeness of ESG disclosures in regulatory filings.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。