機械学習を用いた統合報告書のESG 関連ページの推定

Estimation of ESG-related pages in integrated reports using machine learning (AI translation)

(著者不明)

J-STAGE📚 査読済 / ジャーナル#AI×ESGOrigin: JP経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector

DOI: 10.11517/jsaisigtwo.2021.fin-027_11

原典: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2021/FIN-027/2021_11/_article/-char/ja/

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は機械学習を用いて統合報告書内のESG関連ページを自動推定する手法を提案。NLPを活用したテキスト分類により、開示情報の効率的な抽出を可能にする。

English

This paper proposes a machine learning method to automatically identify ESG-related pages in integrated reports. Using NLP-based text classification, it enables efficient extraction of disclosure information.

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広く普及しており、SSBJや有報への対応にも直結する。自動化による実務効率化が期待される。

In the global GX context

Globally, automated ESG page extraction from integrated reports supports TCFD/ISSB compliance and reduces manual labor for disclosure analysis.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological baseline for NLP-based ESG extraction in disclosure documents.

🏢実務担当者:Can streamline identification of ESG pages in annual or integrated reports, saving review time.

🔗 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/2021/FIN-027/2021_11/_article/-char/ja/first seen 2026-07-18 04:33:39

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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。