ESG情報開示と企業の社会的責任評価のためのAI駆動型フレームワーク：大規模言語モデルと因果推論の統合

日本語

大規模言語モデル（LLM）と因果推論を組み合わせ、ESG情報開示の分析と企業の社会的責任（CSR）評価を行うAI駆動型フレームワークを提案する研究。ESG開示テキストの解析に生成AIを用い、因果推論で評価と企業行動・成果の関係を推定する点が特徴。開示情報の自動評価・格付高度化に関わる基盤的手法を提示する。

English

Proposes an AI-driven framework integrating large language models with causal inference for ESG disclosure analysis and CSR evaluation. It applies generative AI to parse ESG disclosure text and causal methods to estimate links between evaluation and corporate outcomes. Offers a methodological basis for automating ESG assessment and ratings.

日本のGX文脈において

SSBJ基準・有価証券報告書でのサステナビリティ開示が拡大する日本では、開示テキストをLLMで解析し因果推論で企業評価に結びつける手法は、統合報告書分析や投資家のESG評価高度化に直結する。国内ESGデータ基盤・評価機関の自動化ニーズに応える研究として注目される。

In the global GX context

As ISSB/CSRD and TCFD-aligned disclosure expand globally, combining LLMs with causal inference addresses a key bottleneck: turning unstructured sustainability reports into comparable, decision-useful ESG signals. It speaks to the growing demand for rigorous, auditable AI methods in ESG ratings and greenwashing detection.