環境・社会・ガバナンス（ESG）研究における刷新：機械学習の応用

日本語

ESG研究に機械学習を応用する動向を扱った論文。ESG評価・スコアリングや開示情報の分析にAI/MLを活用する手法の刷新を論じる。ESGデータの大規模処理や評価精度向上への貢献が期待される。

English

This paper examines how machine learning is reshaping ESG research. It discusses ML applications to ESG evaluation, scoring, and disclosure analysis, highlighting methodological renovation in how sustainability data is processed and assessed.

日本のGX文脈において

SSBJ基準・有報でのサステナビリティ開示が進む日本では、ESG評価の自動化・高度化は投資家対応や統合報告書作成の効率化に直結する。国内ESGデータ基盤整備の議論に示唆を与える。

In the global GX context

As ISSB and CSRD push standardized sustainability disclosure, ML-driven ESG analysis speaks to the global challenge of scaling evaluation and detecting greenwashing across vast disclosure corpora. It contributes to the emerging AI×ESG methodological literature.