テキストマイニングを利用した統合報告書評価の試み
An attempt to evaluate integrated reports using text mining (AI translation)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
テキストマイニング手法を用いて統合報告書の評価を試みた研究。統合報告書の内容分析により、企業の開示品質を定量化する手法を提案している。日本の企業データを対象とし、今後の開示基準策定への示唆を与える。
English
This study attempts to evaluate integrated reports using text mining. It proposes a method to quantify the disclosure quality of integrated reports through content analysis. Using Japanese corporate data, it offers insights for future disclosure standards.
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の基準策定が進んでおり、統合報告書の質的評価は有報や統合報告書の改善に直結する。本論文はテキストマイニングという客観的手法で開示品質を評価する点が実務上有用。
In the global GX context
Globally, the ISSB and other frameworks emphasize disclosure quality. This paper demonstrates a quantitative text-mining approach to evaluate integrated reports, which could complement manual assessments. The methodology is transferable to other regulatory contexts.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Presents a text-mining method for quantifying integrated report quality, useful for disclosure research.
🏢実務担当者:Corporations can use this methodology to self-assess their integrated reports for improvement.
🏛政策担当者:Provides evidence for setting disclosure quality benchmarks in regulations like SSBJ or ISSB.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- J-STAGE https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2022/FIN-028/2022_138/_article/-char/ja/first seen 2026-07-18 04:33:23
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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。