ESGlass: ガラスボックス型ESG・サステナビリティレポート

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

🔬研究者:A novel framework for ESG disclosure systems, defining task families and evaluation criteria for glass-box reporting.

🏢実務担当者:Provides a blueprint for building evidence-based reporting systems that can withstand scrutiny and support assurance.

🏛政策担当者:Highlights the need for disclosure standards that require provenance and minimal sufficient evidence, not just narrative.

我々は、ESGおよびサステナビリティ報告のためのグラスボックス型パラダイムであるESGlassを紹介する。報告書のページ、ファイル、タグ付きファクトをネイティブ単位として扱う代わりに、ESGlassは各マテリアル開示クレームを、マルチモーダルな観測、導出計算、来歴、不確実性、ステークホルダー別レンダリングを結びつけるインタラクティブなエビデンスオブジェクトとして扱う。この転換が重要なのは、サステナビリティのエビデンスが、請求書、表、センサーストリーム、フォーム、地図、衛星画像、施設ビデオ、内部ワークペーパーにますます分散している一方で、生成AIにより洗練されているが裏付けの弱いナラティブが安価に生産可能になっているためである。ESGベンチマーク、サステナビリティ知識基盤、ドキュメントAI、マルチモーダル検索、エージェント、地理空間基盤モデル、来歴標準における進展を基盤として、我々は報告書をクレーム–エビデンス–来歴グラフ上のポリシー条件付きビューとして形式化し、資産来歴とクレーム来歴を区別する。我々は、グラスボックス型報告が引用スタイルのグラウンディングよりも強力な目標を要求すると主張する。これには、最小十分エビデンス集合、チャレンジ検索、再生可能な変換、省略の意味論、選択的棄権が含まれる。我々は、単一企業のエネルギー開示プロトタイプを概説し、タスクファミリーと評価基準を定義し、選択的開示、プライバシー保護型ドリルダウン、偽りの完全性などのガバナンス問題を浮き彫りにする。ESGlassは、ESGおよびサステナビリティ報告を、洗練されたナラティブ成果物から、検査可能なマルチメディア開示オブジェクトへと再構成し、開示を生成するだけでなく防御しなければならないシステムのための具体的なマルチメディア研究アジェンダを提供する。

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。

We introduce ESGlass, a glass-box paradigm for ESG and sustainability reports. Instead of treating the report page, file, or tagged fact as the native unit, ESGlass treats each material disclosure claim as an interactive evidence object that binds multimodal observations, derived computations, provenance, uncertainty, and stakeholder-specific renderings. This shift matters because sustainability evidence is increasingly dispersed across invoices, tables, sensor streams, forms, maps, satellite imagery, facility video, and in ternal workpapers, while generative AI makes polished but weakly supported narrative cheap to produce. Building on progress in ESG benchmarks, sustainability knowledge infrastructure, document AI, multimodal retrieval, agents, geospatial foundation models, and provenance standards, we formalize the report as a policy conditioned view over claim–evidence–provenance graphs and distinguish asset provenance from claim provenance. We argue that glass-box reporting demands stronger targets than citation-style grounding, including minimal sufficient evidence sets, challenge retrieval, replayable transformations, omission semantics, and selective abstention. We outline a one-company energy-disclosure prototype, define task families and evaluation criteria, and surface governance issues such as selective disclosure, privacy-preserving drill-down, and false completeness. ESGlass reframes ESG and sustainability reports from polished narrative artifacts into inspectable multimedia disclosure objects, offering a concrete multimedia research agenda for systems that must not only generate disclosure, but also defend it.

• openaire https://doi.org/10.20944/preprints202603.2187.v1first seen 2026-05-14 22:07:59 · last seen 2026-09-23 04:47:42