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統合報告の全体像をマッピング：トピックモデリングによる業界横断的洞察とグローバル視点

Mapping the Landscape of Integrated Reporting: Cross-Industry Insights and Global Perspectives From a Topic Modeling Approach (原題)

Culasso F.

Corporate Social Responsibility and Environmental Management📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#AI×ESG対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1002/csr.71069
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105053708583

🤖 gxceed AI 要約

日本語

統合報告書をトピックモデリングで分析し、業界横断的な開示テーマの傾向とグローバルな視点を整理した研究。AI手法を開示分析に応用し、企業の統合報告がどのような主題群で構成されているかを可視化する。開示インフラの実証的理解に資する。

English

Applies topic modeling to integrated reports, mapping cross-industry disclosure themes and global patterns. It shows how AI text analysis can reveal the thematic structure of corporate integrated reporting. Useful evidence for disclosure-infrastructure research.

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

日本では統合報告書がSSBJ・有報開示と並ぶ情報開示の柱であり、業界横断のテーマ分析は日本企業の開示設計や投資家対応の参考になる。

In the global GX context

Integrated reporting sits alongside ISSB/TCFD and CSRD in global disclosure scholarship; topic-modeling evidence helps compare how firms frame sustainability narratives across jurisdictions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:統合報告のテキストをAIで構造化する手法と業界横断テーマの実証知見が得られる。

🏢実務担当者:自社統合報告のテーマ構成を業界横断の傾向と比較し、開示設計の見直しに活用できる。

🏛政策担当者:統合報告の記述傾向を把握し、開示制度設計や比較可能性の議論に役立てられる。

🔗 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。