企業サステナビリティ報告書からの大規模言語モデルに基づくESG開示分析

日本語

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のサステナビリティ報告書からESG開示情報を自動抽出・分析する手法を提案する。従来の人手による分析に比べ、効率的かつ網羅的な開示評価を可能にし、投資家や規制当局の意思決定を支援する。ESGスコアリングやグリーンウォッシュ検出への応用が期待される。

English

This paper proposes a method using large language models (LLMs) to automatically extract and analyze ESG disclosure information from corporate sustainability reports. Compared to traditional manual analysis, it enables efficient and comprehensive disclosure assessment, supporting decision-making by investors and regulators. Applications to ESG scoring and greenwashing detection are expected.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ開示基準の適用が迫り、有報や統合報告書でのESG情報の質が問われている。本手法は、日本語の開示文書にも応用可能で、投資家対応や開示品質の向上に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, with ISSB and CSRD requirements, automated analysis of sustainability reports is increasingly valuable. This work contributes to the growing field of AI-driven ESG assessment, offering scalable tools for investors and regulators to evaluate disclosure quality and consistency.