gxceed
← 論文一覧に戻る

Analysing responsible investment practices: a tool for corporate social responsibility implementation using MCDM approach

責任投資実践の分析:MCDM手法を用いた企業の社会的責任実施のためのツール (AI 翻訳)

Liyuan Lu, Murugesan Palaniappan, Mark Christhian Barrueta Pinto, Adriana Montenegro Torres

Annals of Operations Research📚 査読済 / ジャーナル2026-05-08#ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: finance
DOI: 10.1007/s10479-026-07058-4
原典: https://doi.org/10.1007/s10479-026-07058-4

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、多基準意思決定(MCDM)手法を用いて責任投資の実践を分析し、企業の社会的責任(CSR)実施を支援するツールを提案する。責任投資の評価基準を体系的に整理し、MCDMによる意思決定プロセスを提示することで、投資家や企業がCSR戦略を策定する際の指針を提供する。

English

This paper analyzes responsible investment practices using a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach and proposes a tool to support corporate social responsibility (CSR) implementation. It systematically organizes evaluation criteria for responsible investment and presents a decision-making process to guide investors and companies in formulating CSR strategies.

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、スチュワードシップコードやESG投資の拡大に伴い、責任投資の実践評価が重要となっている。本ツールは、MCDMを用いて投資判断の透明性を高める手法を提供し、日本企業のCSR報告や統合報告書における開示強化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, responsible investment is central to ESG and sustainable finance. This paper's MCDM-based tool offers a structured method for evaluating investment practices, relevant to frameworks like PRI and ISSB standards. It provides a practical approach for integrating CSR criteria into investment decisions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured MCDM framework for analyzing responsible investment, useful for further research in ESG evaluation methodologies.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for CSR teams to assess and improve their responsible investment practices.

🏛政策担当者:Highlights a methodology that could inform regulation or guidance on responsible investment disclosure.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

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。